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【摘要】隨著時代的進步，電力企業的發展也舉世矚目，信息技術在電力企業中的應用也越來越廣泛，和以往相比，電力調控系統的數據源與日俱增，范圍也在不斷增加，數據的種類也多種多樣，使得電力企業在處理數據規模方面的問題開始增多。因此，本文主要探討了電力調控大數據集成和管理技術方面的重要性、對電力大數據集成和管理技術進行了簡要分析，希望可以對有關部門的相關工作提供幫助。

【關鍵詞】電力調控；大數據集成；管理技術應用

根據我國的實際情況分析發現，電力企業的數據一般主要來源于在生產電力過程中的用電、調度和配電等相關環節和電能使用環節。根據這些環節，電力企業的數據來源可以分為三類，分別是在營銷過程中電力企業的相關數據，其中有銷電量、用電客戶和交易電價等數據；在對電力企業進行管理過程中收集到的數據；在運行過程中電網和設備監測以及監測過程中的數據。在使用不同智能終端對電力系統運行中的數據信息進行收集后，可以對收集到的數據進行系統的分析，全面的管理和處置，保證電網監控目標的實現。

1電力調控大數據集成和管理技術的重要性

1.1可以有效提高電力企業營銷服務水平。用電客戶可以將詳細的數據信息通過相關數據分析平臺呈報給電力企業的相關部門，實現對數據的管理、分析和應用。通過對電能計量、客戶服務、有序用電等不同方面的了解，可以使得企業人員對電力營銷服務的實時情況進行及時了解，從而落實好有效用電、對電費的管理、達到新興業務的質量指標以及滿足客戶的服務需求等。1.2不斷完善客戶體驗，保證運營效率。在電力企業使用大數據集成和管理技術后，電力企業的運營效率可以有效得到提高，客戶體驗也能不斷優化。電力企業的運營效率主要有資產管理、產品與網絡管理、收益保障等內容，采用大數據集成和管理技術對營銷策略進行創新時，可以使客戶體驗得到保障、客戶關系得到優化。例如某電力公司在引進大數據集成和管理技術后，某次出現了停電情況，在恢復供電情況和用戶預期的時間相比，提前了10min左右，調查用戶的反饋情況后發現，此次反饋的滿意度最高。而由于客戶的滿意度直接關系著客戶的去留，因此，大數據集成和管理技術在電力企業中的應用可以有效降低客戶的流失率，從而降低電力企業的損失成本。1.3在精益調控中使用大數據技術的作用。精益調控中使用大數據的作用主要有兩個：①如果使用風電這些新能源，當并網容量超過一定范圍之后，僅僅依靠這些新能源完成對電網的實時調控，使得用電平衡狀態不能得到保持，電網調控的作用也就得不到發揮。而隨著電力調控中大數據技術的應用深度不斷得到擴大，電網調控計劃中可以不斷增加可控資源的海量數據，在使用大數據的處理方式后，電網的調控運行信息可以得到實時存儲和及時處理，保證了電網的調控能力，使得資源的配置得到了優化。②在使用電力系統安全智能預警后，實現了對預案過程的科學評估。以往的預警方式在人們電能需求不斷增加的情況下已經滿足不了人們的需求。在電力企業中使用大數據后，可以在數據分類處理和存儲技術的幫助下，使得數據處理的實效性不斷得到了提高。此外，在構建先進智能預警系統之后，能夠實現對不同類型的故障問題進行追蹤，實現對電網的科學評估，保障電網的全面發展。

2電力調控大數據集成及管理技術的主要應用分析

2.1分布式存儲技術。2.1.1HBase數據庫。HBase作為開源數據庫之一，通常被用作存儲非結構化的數據，特點主要以分布式以及面向列為主。HBase數據庫的基礎一般為Hadoop分布式文件系統，進一步提高了數據讀寫的時效性，因而具備較高的可靠性。具體來看，HBase數據庫在實際應用過程中的主要優點包括：①可以自動切分相關數據信息，進一步提高了數據存儲的水平可伸縮性；②由于該數據庫的模板為HDFS文件系統，因此具備高并發讀寫操作功能；③雖無明確索引，但可以實現自動分析，并能夠對實現線性擴展或者對新節點進行自動處理，因而具備極高的容錯率。而HBase數據庫的缺點也十分突出，涉及：①不具備條件查詢功能，只能借助RowKey實現查詢；②當HRegion在實施壓縮或者分裂的時候，會出現短暫讀寫堵塞的狀況。2.1.2Hive工具。Hive是一種主要以Hadoop為主的數據倉庫工具，其在實際應用過程中必須輔以MapReduce、TEZ、Spark等系統，并且需要借助HDFS實現數據存儲。這種工具的主要優點包括：①能夠兼容不同類型結構化數據，涉及sturcts、lists以及maps等；②可以在廢棄的數據格式或者文件上直接進行查詢；③可以作為標準的分析工具，并提供和SQL極其相似的查詢功能；④支持輸入格式與擴展的耦合；⑤具備數據的挖掘與優化功能。針對海量結構化數據共同存儲難度較大的問題，Hive憑借其使用SQL語法的操作接口，因而具備快速開發能力，從而簡化了PapReduce編寫的相關程序，進一步降低了相關技術人員開發學習的成本，并使自身的功能得到不同程度的擴展。2.1.3Hadoop系統結構。在分布式系統中，Hadoop屬于基礎結構之一，并構成了分布式的文件系統，即HDFS。分布式的文件系統能夠為海量數據提供所需的存儲空間，這是Hadoop系統結構中的關鍵設計。其主要優點包括：①容錯性較高；②能夠提供較高的吞吐量，從而提供訪問應用程序數據的功能；③可以借助用流的方式實現文件系統數據的訪問。2.2電力調控大數據主要存儲方式。2.2.1電力調控大數據系統中非結構化種類數據的存儲。針對電力調控大數據系統中的非結構化種類的數據，除必要的常規儲存以外，有些數據還需要實現數據共享以及數據備份。因此，這就需要借助HDFS分布式文件系統實現此類數據的存儲。這樣不僅可以滿足海量數據存儲的實際需求，而且也能夠提供較高的吞吐量，從而實現非結構化數據的訪問、管理與使用。2.2.2電力調控大數據系統統一數據倉庫數據。電力企業使用的電力調控大數據系統，都需要借助HDFS分布式文件系統對數據倉庫的數據進行存儲，在對倉庫中的數據進行管理和查詢時需要使用Hive工具。這主要是因為HDFS分布式文件系統和Hive工具都可以提高相關工作的效率，HDFS分布式文件系統可以實現海量數據的存儲，Hive工具和常規數據庫的使用相同，使得對數據的管理和查詢更加方便、快捷。2.2.3電力調控大數據系統的指標管控應用有關數據。就目前情況而言，電力調控指標一般囊括電網運行分析指標、關鍵績效指標、專業管理指標以及同業對標指標等。一般指標定義的相關數據包括計算周期、相應維度以及計算公式等各個方面，而這些指標定義的數據一般都是存儲在MySQL數據庫中，該數據庫的主要優點就是可以實現查詢的高效率。指標計算需要的分鐘級測量數據可以對近一年的數據進行保存。量測數據的主要優點在于起數據龐大，在進行指標計算時需查詢量測數據。基于此，在對量測數據進行存儲時就要借用到HBase數據庫，這主要是因為HDFS系統作為HBase的基礎，可以實現對海量數據的存儲，此外，相比Hive工具而言，HBase在查詢數據方面的效率比較高。

3結束語

綜上所述，隨著社會的發展，電力企業早已開始引進大數據集成和管理技術。大數據集成和管理技術的應用，更加能滿足客戶的需要，可以有效將電力設備和電力生產進行整合，使得電網規劃有數據可進行支撐，從而不斷提高電力生產水平，從而實現降低電氣企業的成本損失，保障電力企業的利益。

參考文獻

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[3]張秀東.電力調控大數據集成及管理技術研究與應用[D].哈爾濱工業大學，2016.

作者:夏泓靖 毛冬梅 單位:國網綿陽供電公司電力調度控制中心