关于大数据背景下电力系统信息质量评估的研究方法探讨.pdf

简介：
本文探讨了在大数据环境下对电力系统信息进行质量评估的方法与技术，旨在提高数据准确性及可靠性。 电力系统的信息质量评估是智能电网健康运行及信息化水平提升的基础条件。随着电力系统的规模不断扩大以及测量技术的进步，产生的数据量已经达到了PB级别。作为大数据的重要组成部分，电力大数据在我国的电力工业领域已成为典型代表之一。如何从庞大的数据集中提取有价值的信息进行快速分析已经成为电力企业面临的一个重大挑战。因此，研究有效的电力系统信息质量评估方法显得尤为重要。 在电力系统的数据质量问题中，不准确和缺失是最常见的问题。为了提炼出有效的指标来评价这些数据的质量，研究人员需要深入探讨这些问题的根源。大数据处理的时效性也是当前的研究重点之一，它涉及到如何快速预处理大规模的数据样本集的问题。 对数据质量进行评估时通常会考虑其准确性与完整性两个方面，并且从内涵上可以将其分为一般数据质量和统计数据质量两大类。电力系统硬件设施包括电源等多个环节，形成了涵盖发电、输电、变配电、用电以及调度等各个环节的完整链条。这些智能自动化系统（如生产管理、负荷控制、检测控制和风电功率预测系统）是重要的数据来源之一，但它们产生的大量分散的数据使得从中挖掘有价值的信息变得非常困难。 良好的数据质量直接影响到电力系统的信息化水平。在电网运行中，如果存在数据质量问题，则可能影响90%的电网运行数据准确性，这些正是产生总负荷的主要部分。为了适应日益增长的数据规模需求，电力企业需要进行技术变革来提升其信息化建设能力。 尽管目前已经在大数据质量管理方面取得了一些进展，但高层次的数据质量管理体系仍然不够完善。元数据的质量评价为这一领域提供了新的视角和方法论支持，但是关于数据质量问题的定义尚未达成统一标准，并且缺乏一个完整的评估体系。通过这些评价可以帮助我们更好地理解当前存在的问题并据此制定相应的改进措施。 为了提高整体的数据质量水平，已经构建了一套包含目标层、准则层以及指标层在内的电力数据质量评价系统框架。面对大规模数据库中存储的信息量（例如GB级别的数据集），利用先进的算法进行准确的质量评估显得尤为重要。 在大数据时代背景下，Hadoop分布式文件系统和MapReduce技术被广泛应用于处理庞大的数据集；Spark平台因其快速运行速度、强大的通用性和多种使用模式而受到青睐，并且能够通过较少的计算资源实现高效的运算效率。基于这些先进工具和技术所开发出的数据处理方案为智能电网的信息建设奠定了坚实的基础。 一些研究人员提议采用熵权法来建立适合电力系统的数据质量评价模型，这一方法已经在南方电网公司的实际案例中得到了应用验证，主要针对统计营销数据中存在的问题进行了深入分析（例如数据项缺失、长时间运行系统导致的问题以及信息更新不及时等）。通过构建起包含目标层、准则层及指标层的完整体系框架，并采取措施改善相关质量指标，可以有效提升电力系统的信息化管理水平。