王 亮
国网上海市电力公司松江供电公司 上海 201600
摘要：近年来，随着我国信息技术和互联网平台的不断发展和进步，各行业在信息化发展的趋势下逐渐进入网络时代。在电力行业，上述先进技术得到了广泛的应用，使得电力行业的自动化系统有了更多的应用形式，能够主动适应复杂的信息处理需求。本文详细分析了电力行业数据处理中遇到的问题，并提出了相应的解决方案。
关键词：大数字时代；电力；自动化系统；数据处理
引言
电力系统是由发电、变电、输电和配电组成的动态电力系统。由于电能不具有储存功能，因此电力系统将具有有效性和动态性的特点。由于以上两个原因，电力系统在实际运行中会产生大量的实时数据信息，给调度部门的工作带来一定的困难。在这种情况下，电力行业的自动化系统应运而生，它为电力系统在具体的运行过程中提供了大量的数据信息，提供了更为方便的处理条件。
1数据的类型
1.1实时数据信息
实时数据信息是电力系统正常运行过程中实时数据信息的集合。数据信息量通常很大。因此，这种运行态势的出现在一定程度上强化了对信息存储的要求。这些来自电力系统实际运行的数据信息，经过反复处理和修正，完全可以为动员系统运行部门和社会市场提供正确的参考数据。目前，我国的数据和信息处理体系比较完善。因此，在实际处理数据和信息的过程中，不需要对生成的数据和信息进行特殊处理。因此，我们只需要在操作过程中建立一个信息处理接口，而这个信息接口需要在输入输出的操作过程中建立，只有这样才能更好地处理数据。
1.2基础型的数据信息
基础数据信息属于电力系统设备中相关属性的数据。这些生成的数据一般由电力部门按照相关的数据信息计划分别进行处理，然后由电力部门同步整理出其他数据信息。上述数据信息处理结果可以加强调度中心对生成的数据信息的集中处理，积极提供更加便捷的处理条件。
1.3经济数据信息
在一定条件下，随着市场经济的快速发展，电力系统的整体效益尤为突出。在具体的电力运行系统中，各种数据信息对机组的顺利发展起着重要的作用。因此，在对数据类型进行认真分类的同时，有必要将其作为重点经济参考数据。特别是在城市建设的具体规划过程中，市场经济发展下产生的数据信息作为重要的参考数据具有重要的现实作用。以上类型的数据信息在具体应用中有很大的扩展空间，实时数据是集成和分析的主要对象。
2大数据时代下的电力自动化系统数据处理
2.1电力自动化系统中的数据统一性
当电力系统自动运行时，会产生大量的数据，其中大部分是各子系统中唯一的属性信息，有些是各子系统共同作用产生的，称为数据交叉。电力系统各子系统每时每刻都会产生大量的数据，然后汇总存储在数据库中，这不仅造成了海量数据的积压，也导致了数据的冗余，这必然会降低电力系统处理数据的及时性，使得数据信息的传输变得缓慢和混乱，从而对电力系统的效率和可靠性产生负面影响。在大数据技术的支持下，实现对各子数据库的统一管理，尽可能地去除冗余数据信息，保证数据的一致性。对于一些离线数据库系统，需要将其数据信息同步到电力系统的数据服务器上，然后实现对数据服务器的统一维护。对于实时数据库，实时管理系统实现了数据的统一实时管理，保证了实时数据的统一性。
2.2电力自动化系统数据处理中的数据采集
电力系统在运行过程中，会产生各种类型的数据信息，这些信息通过数据库的采集、汇总、集成和转发来处理。
根据电力数据的不同类型，需要使用不同的传输载体来实现数据信息传输，其通信路径主要包括以下两种：一是利用光纤、光缆等通信电缆进行数据信息传输，具有良好的及时性和公信力；二是利用无线技术传输数据和信息，具有电力设施投资少、无需铺设管道、工作量小等特点。电力自动化系统在运行过程中，涉及到许多电力设施和系统。它可以为不同的职能部门构建多个子系统，实现先进技术与经济效益指标的平衡，进而从运行的角度优化配置，使电力企业获得更大的经济效益。
2.3电力自动化系统数据处理中的数据容灾
电力系统在运行过程中会产生大量的数据信息，需要对关键数据信息进行实时备份。这就需要通过网络通信技术实现关键数据信息的远程传输和存储。当电力自动化系统的数据信息由于非预期原因发生损坏或丢失时，相关人员可以通过异地存储的关键数据恢复电力系统的正常运行，从而减少数据容错的危害，降低运行成本。在大数据环境下，电力系统每时每刻都会产生大量的数据信息，给数据备份带来不利因素。在数据备份过程中，由于存储载体的质量和管理的损失，数据备份可能会出错。如果此时电力系统发生系统灾难，将导致系统无法快速恢复正常运行，从而导致数据信息的丢失。因此，我们应该根据具体情况采取合理的应对措施，可以先尝试恢复关键部位，再考虑其他环节，最后进行整体修复。
2.4电力自动化系统数据处理中的数据共享
系统数据的共享可以通过内存和商用数据库、网络通信、共享存储空间、文件的存储和读取等方式实现。内存数据库是指电力系统运行产生的所有数据都存储在内存中，共享时可以实现高访问速度，但无法实现数据文件的快速读取和数据信息的实时共享。商业数据库具有完整的共享体系结构，可以共享各种共享数据，但不能实现实时共享。网络通信通常采用TCP/IP等网络协议对共享的数据进行打包和发送，以满足数据共享的需要。网络通信具有很快的信息传输速度，但受网络带宽和数据信息结构的限制，需要在共享过程中实时编程访问数据信息。文件存储与读取共享具有读取方便、目标明确等优点。但由于传输载体的物理限制，读写速度还有待进一步提高。从数据共享的方式来看，内存数据库可以适应实时共享的需要，并可以通过DCOM通信协议设置统一的数据共享访问接口，使数据共享过程更加稳定和开放。
2.5电力自动化系统中的数据整合
电力自动化系统在进行数据信息集成时，必须按照国家电网规定的工作框架和数据集成标准进行。从电力自动化系统的建设目标出发，建立和完善电力数据库，实现电力数据信息的集成和交换，保证数据集成和交换的安全性和稳定性。因此，在电力数据集成中，首先要充分利用现有系统的功能，针对不同类型的数据制定相应的数据采集和集成方法，以加快数据采集速度，提高集成效果。另外，要根据电力数据信息的特点，建立相应的数据模型来处理各种电力数据信息，并将各个环节紧密联系起来，构建全面的数据信息管理中心。其次，通过各种新技术的运用，为数据采集和处理提供便捷的服务，既满足了数据用户的实际需求，又提高了数据的利用率。最后，要对电力系统的接口实施统一的标准，并根据实际需要进行灵活的调整，既能解决数据信息的重复和交叉问题，又能实现电力数据系统的三维架构。
结束语
在大数据背景下，电力自动化系统运行中产生的各种数据经过大数据技术处理后，能够有效地促进电力系统的安全稳定运行。因此，电力企业应根据自身特点收集、集成、存储和共享各种系统数据，实现数据和信息的合理利用，提高电力系统的工作效率，促进电力企业的快速发展。总的来说，随着大数据时代的到来，它进一步促进了电力自动化系统的逐步优化，使得大量的数据得到了有效及时的处理。简要介绍了电力自动化系统的数据类型，分析了电力数据信息的采集，阐述了电力系统运行中如何实现信息共享。
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