摘 要：在客户用电需求日益增大、互联网技术持续发展以及科学技术不断革新等因素的共同推动下，电力大数据在我国电网规划中的运用范围和运用频率也在不断增大，为我国智能电网安全、稳定地运行，奠定了坚实的基础。但是，受部分数据处理技术尚未完善、运行机制不健全以及技术人员业务水平不高等因素影响，电力大数据在电网规划中的运用还存在着诸多的问题，有待我们在今后的工作中加以完善。笔者在参考相关的研究资料之后，对当前大数据背景下电网规划体系的框架进行了详细的论述，并结合自身多年的工作经验，提出了几点将电力大数据运用于电网规划中的策略，以供各位读者参考。
关键词：大数据；智能电网；电网规划
中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）09-0101-02
Abstract：With the increasing demand for electricity from customers，the continuous development of internet technology and the continuous innovation of science and technology，the scope and frequency of power data use in power grid planning are also increasing. It has laid a solid foundation for the safe and stable operation of China’s smart power grid. However，due to the partial data processing technology is not perfect，the operation mechanism is not perfect and the technical personnel"s business level is not high，there are still many problems in the application of power data in the power grid planning，and we need to perfect it in the future work. After reference to relevant research materials，In this paper，the framework of power grid planning system under the background of big data is discussed in detail，and some strategies of applying big data to power grid planning are put forward.
Keywords：power big data；smart grid；power grid planning
0 引 言
隨着我国用电规模和用电量的不断增大，传统供电网络中存在的弊端也在不断凸显，很难有效地满足我国电力企业生存和发展的需要。智能供电网络的研发和使用，有效地增强了电力能源在运输过程中的安全性和稳定性，弥补了传统供电网络中存在的电力传输效率低、稳定性不高以及安全性能差等不足。但与此同时，智能供电网络在运行的过程中，又常常存在着覆盖面积广、管理工作量大以及故障点定位不准确等问题，有待于我们在今后的工作中加以完善。因此，本文建议将电力大数据运用于电网规划中，增强智能电网规划工作的科学性和实用性。因此，研究电力大数据在智能电网规划中的运用具有十分重要的意义。
1 大数据背景下的电网规划体系创新
随着智能电网、物联网等领域的持续发展，我国电力大数据呈现出快速增长的趋势，其特征主要表现在数据量大、处理速度快、数据类型多、实用价值大、精准度高等五个方面。主要涉及发电、输电、变电、配电、用电以及调度等领域。因此，将电力大数据运用于电网规划中，有助于我们全面、准确地掌握电力能源从生产到使用各环节中存在的问题[1]。
1.1 大数据背景下的电网规划体系
传统电网的规划思路和规划方法已不能适应我国供电企业发展的需要。所以，我们必须探寻一套与大数据背景相匹配的电网规划体系，为我国供电企业经济效益和市场竞争能力的提升奠定坚实的基础。图1为大数据背景下电网规划体系图示。
该规划体系主要由数据获取、数据处理以及数据应用三个部分组成。其运行的核心任务是从电网建设的实际需求出发、充分利用电力大数据全面性、及时性以及准确性等优势，开展智能电网的方案设计、风险预测、工程监督以及用户交互等前期规划工作，在增强智能电网建设实用价值的同时，达到降低电力企业经营风险的目的。
1.2 各构成模块的功能简介
1.2.1 电网规划体系中的数据获取功能
电网规划体系中的数据获取功能主要是为了对智能电网建设区域的环境地理信息、电网运行管理数据以及用电需求数量等数据进行收集[2]。其中，环境地理信息的收集多以运用无人机航测、卫星遥感以及雷达测绘等技术加以实现，与传统人工测绘收集数据信息的模式相比，具有操作简便、实用价值高以及工作效率显著等优势，为电力大数据的形成提供了强有力的支持；而电网管理数据信息则是通过对电力企业各部门、各环节以及各领域所涉及的日常工作中产生的数据进行实时传递、共享以及储存的方式加以实现，为电力大数据的形成和使用创造了良好的条件。用户用电需求数据的获取则是通过用户数据反馈平台和其他社会数据收集平台获取，至今仍未建立专门获取此类数据信息的技术。
1.2.2 电网规划体系中的数据处理功能
随着先进内存计算和索引机制等技术的不断研发和使用，该电网规划体系中具备的数据处理功能在时间上和过程上都有了明显的提升，加快了供电企业及时准确地获取数据信息的速度，避免了数据信息因时间延长而出现失真。数据处理主要包含了数据清洗修正、特征获取、关联分析以及挖掘预测四个步骤，这四个数据处理步骤的作用分别是：第一，对错误的数据信息进行查找和修正；第二，对不同类型数据信息的特征进行归纳；第三，找出不同类型数据信息之间存在的联系；第四，根据不同数据信息之间存在的联系，对其进行充分的挖掘和预测，最终实现增强数据信息真实性和实用性的目的。
1.3 电网规划体系中的数据分析功能
数据分析功能的运用，有助于我们提升运用数据信息开展电网规划工作的能力，是增强电网规划方案可行性和准确性的核心所在。例如，我们通过对某一区域电力大数据中的用电对象和用电规模进行分析，就能准确地掌握该域范围内的用电需求，从而建设与之相匹配的智能电网，以便于在缩减建设成本的同时，最大限度地提升供电企业的经济效益。在本文所研究的电网规划体系中，将电力大数据运用于智能电网的方案涉及风险评估、工程监控以及用户交互等领域。
2 电力大数据在电网规划中的运用策略
2.1 充分发挥智能化在信息收集中的优势
信息收集的方法是否高效及时，直接决定着我们所获取的数据信息所具备的价值和质量，而智能化的信息收集方式具有操作性强、成本低廉以及速度快等优势，如果运用得当，势必可以提升我们收集电力行业相关数据信息的效率[3]。因此，本文建议使用无人机技术、GPS定位技术以及遥感技术等智能化信息收集方式对电力大数据信息进行收集、传输以及储存，从而使我们可以获得及时、精准的电力数据信息。
2.2 全面提升处理大数据的技术水平
由于电力大数据运用于电网规划中的速度要远远大于我们处理电力大数据信息的技术，所以，我们在运用电力大数据信息资源时，常常面临着信息资源不能被完全开发和利用的情况。因此，本文建议采取不断学习和运用国内外先进的信息处理技术的方式，全面增强智能电网规划体系的工作质量和工作效率。例如，我们可以通过将传感技术、计算机技术以及光纤技术等运用于电力大数据信息处理模块中的方式，提升电网规划体系处理电力大数据的能力，从而提升电力大数据在增强智能电网规划质量中的作用。
2.3 提升人才质量，完善管理机制
将电力大数据运用于电网规划中，除了需要充分运用先进的信息收集技术和信息处理技术外，我们还必须为其提供强有力的运行机制和人才保障[4]。对此，本文建议从以下几个方面进行完善：第一，在参考国内外电力大数据运用于电网规划中的成功案例之后，结合供电企业自身的特点和不足，制定完善的大数据运行管理机制，以便于增强数据信息的安全性和实用性。例如，我们可以通过制定严格保密制度的方式，使相关技术人员在处理数据信息时，有意识地预防数据信息丢失或外泄，以便于提升数据信息的安全性。第二，通过开展培训和积极引进专业技术人才等方式，增强工作人员处理数据信息和使用数据信息的能力，使电力大数据信息中蕴藏的价值可以得到充分的挖掘。
3 结 论
从上文所论述的内容我们可以看出，将电力大数据信息运用于电网的规划中，有助于我们增强电网规劃工作的科学性、实用性以及合理性。身为电力行业工作人员的我们，必须在今后的工作中不断学习与电力大数据信息收集、处理、分析以及运用相关的专业知识，力求为我国供电企业的不断发展和完善提供充足的人力资源保障。
参考文献：
[1] 孙峰，钱啸，曾建梁，等.基于大数据理念的地市供电公司智能电网规划数据融合研究 [J].华东电力，2014，42（11）：2411-2414.
[2] 曾鹏.大数据时代下的新型电网规划体系的构建研究 [J].通讯世界，2018（1）：217-218.
[3] 戴明明，赵辉，戴鹏，等.大数据时代下的新型电网规划体系的建设及发展 [J].电子世界，2016（22）：33.
[4] 蔡翔.大数据时代下的新型电网规划体系的建设与发展 [J].科技尚品，2017（5）：101.
作者简介：陈红（1985-），女，汉族，福建仙游人，高级工程师，硕士研究生。研究方向：计算机软件与理论。