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电网数据论文范文

摘要：随着智能电网的深入推进,电力系统拥有巨大的数据信息.如何有效挖掘和利用电网大数据价值,对建设坚强智能电网具有重要意义.作为人才培养基地的高等院校需要对传统电气工程及其自动化专业的人才培养进行改革.从“智能电网”概念入手,阐述“智能电网”大数据背景下的传统电气专业培养模式的局限.从智能电网背景下对电气专业数据人才需求特点出发、对智能电网大数据人才培养目标、课程体系、培养方案进行探讨.关键词：智能电网；大数据；电气专业；课程体系；教学中图分类号：G640文献标志码：A文章编号：1674-5884（2016）07-0069-03

收稿日期：20160112

作者简介：刘朝华（1983-）,男,湖南衡阳人,讲师,博士,主要从事电气与自动控制技术的教学与研究.

近年来,全球能源危机问题日益突出.为适应能源可持续发展要求,欧美等发达国家率先提出“智能电网”的构想,以保障电力高质量、高可靠性、高效率等要求,“智能电网”业已成为全球电力系统发展的主流［1］.我国将智能电网建设列入国家“十二五”发展规划,上升为国家战略. 智能电网的实质是在现有传统电网发电、输变电、配电、调度、用电、管理等多个环节上,通过电力转换、通信、自动控制、物联网感知、计算分析与决策等,在特征上主要表现为自我坚强、自我调控、自我分析决策等信息自动化、实时数字化网络［2］.随着智能电网建设的深入与发展,电力系统从发电、运行、并网、传输、调度、用电、配电到设备检/监测等各个环节所产生的数据不断累积,规模呈指数级增长并呈现大数据趋势.面对异构巨大电力数据,如何高效存储和挖掘利用这些数据成为当今电力生产和管理部门面临的挑战. 由于电力大数据中蕴含着重大的价值,充分挖掘潜在价值可提升电网系统自身的建设、管理、运行水平至新的高度.同时,还可为其它工业生产服务部门、政府管理部门和广大用户提供更好的服务和咨询,最重要的是能够为电力公司拓展市场业务提供决策依据.如何对智能电网中的大数据进行高效利用是当前智能电网建设中的研究课题.与商业及互联网领域中的大数据研究与应用相比,电力系统具有自身的特殊性和复杂性,智能电网中的大数据研究与应用还有待进一步加强［3］.随着“智能电网”的深入推进,智能电网方向的电气专业人才的需求较大,为实现智能电网的战略目标,电力企业将需要大量高水平的既精通电力系统又懂现代信息化技术的复合型人才.然而,现有大部分高校电气专业智能电网数据科学人才培养体系不完善.随着智能电网大数据问题日益突出,有关智能电网大数据处理技术人才需求极为短缺,给高校电气专业人才培养带来了机遇和挑战.因此,建立科学有效的人才培养体系,培养能够从事智能电网运行过程中大数据处理与应用的高级工程技术人才是高等学校面临的一项十分重要的课题.目前, 高校电气专业中智能电网大数据处理方向的人才培养环节薄弱,难以适应国家新型电力系统建设信息化、自动化、数字化的急切需求.针对以上问题,本文从“智能电网”大数据背景下电气专业人才需求特点、培养目标、课程体系与培养方案进行探讨,期望建立新的人才培养模式,力求能培养出适应智能电网大数据环境的高素质电气技术人才.

1传统电气专业教育模式的局限传统电气专业着重于发电、配电以及电网建设与运行,主要培养学生掌握电机电器、电力电子技术、高压与绝缘、自动控制技术等方面知识［4］.学生通过系统学习电气工程、应用电子技术、计算机技术、控制理论等课程后,能够从事与电气工程有关的系统运行、运动控制与电力拖动、电力电子、电子技术、电力系统调度与管理等.而“智能电网”背景下的电气专业涉及的范围更广、信息量更大、智能化程度更高,包括了信息、感知、通信、计算与分析、挖掘与决策等方面诸多新技术,更要体现出大数据科学的思维.因此,在“智能电网”背景下电气专业学生不仅要有宽泛的基础理论与专业知识,还应具备数据科学思维及创新精神.

当代教育理论与实践2016年第8卷第7期刘朝华,等：面向智能电网的电气专业大数据人才培养探究2智能电网大数据特点及对电气人才的要求随着电力信息化的推进和智能变电站、智能电表、实时监测系统、现场移动检修系统、测控一体化系统以及电力系统信息管理系统的广泛应用,电力数据的规模和种类快速增长,这些信息共同构成了智能电网大数据.智能电网大数据分为两大类：一类是电网内部数据,包括用电信息采集系统、营销系统、广域监测系统、电管理系统、能量管理系统、设备检测和监测系统；另一类是外部数据,包括气象信息系统、公共服务部门和互联网信息.其数据特征有：数据具有分布性；数据量大、维度多、数据种类多、存储要求高；数据中蕴含着巨大的经济社会价值；数据间关联性强,且实时性要求高. 针对智能电网大数据的特征,要求数据科学专业人员利用现代数据处理技术对电力行业数据进行获取与感知、挖掘与分析,并设计专业数据处理程序对其进行加工应用.具体而言之,必须掌握以下技术：1)数据管理技术.由于电力系统的复杂性,数据质量不高,数据分散,要求专业人员利用数据存储技术（包括大容量存储技术,关系型、非关系型数据库存储技术）、数据抽取技术、数据融合技术、数据清洗和过滤技术等对数据进行管理.2)数据处理技术.由于电力数据的海量增长,考虑电力系统安全运行的重要性与时效性,要求专业技术人员利用分布式计算技术、内存计算技术、流计算技术对电力大数据进行快速高效能处理,降低资源能耗.3)数据可视化技术.由于电力数据类型复杂,需要专业技术人员利用可视化技术、空间信息展示技术、以及历史信息流展示技术来表示电力数据的直观性和可视性,以提升电力数据内在的实际价值并展现给用户参考.4)数据分析技术.由于电力数据关联性强,单位数据价值低,要求专业技术人员利用数据挖掘、机器学习等人工智能技术对电力数据在线分析、关联度分析,对设备运行状态监测与预测.

3智能电网背景下高校电气专业大数据技术培养模式构建基于以上背景,高校应顺应智能电网技术前沿理论和技术发展以及新型电力系统建设需求,立足于智能电网对大数据技术人才的知识结构、能力结构以及整体素质的要求,紧密结合电力行业部门的协同合作,通过核心课程设置、校企协作办学培养方式等教学环节的综合改革,培养具备坚实的电力系统专业背景和“数据科学”基础以及“大数据处理技术”实践应用能力的智能电网专门人才.

3.1面向智能电网的电气本科大数据人才专业核心课程设置为适应智能电网信息化、自动化、数字化的急迫需求,需要在原有电气专业本科培养目标与课程设置的基础上调整、优化人才培养方案和课程体系.通过对智能电网的发电、输电、变电、配电、用电等环节进行分析,增设智能电网知识和电力大数据科学方面的课程.在智能电网知识方面应增加智能电网技术、物联网技术、电力系统通信与智能电网通信技术、智能电网信息安全、智能电网先进传感技术、智能电网综合监控技术、电力营销与信息化系统等课程.在大数据技术知识方面可以考虑开设数据科学导论、数据库和数据仓库、统计程序、数据挖掘、并行算法与程序设计、大数据分析、预测分析和实验设计、数据的统计分析、机器学习、数据可视化、商业分析、云计算技术、Hadoop与MapReduce大数据处理平台软件等课程,增强学生掌握大数据技术的理论水平与实践能力.

数据堂:一力评数据-“特高压电网”企业大有作为-20121128

3.2科研促进智能电网大数据人才培养模式智能电网与大数据科学都是发展中的学科专业,其学科理论体系还不完善.当今世界电力信息化和智能化发展迅速,很多工程中的问题还有待进一步探索与实践,许多新理论、新方法有待进一步挖掘.这就要求高校在人才培养过程中需要走在理论与实践的前沿,既要探索智能电网中的大数据科学理论方法,又要解决智能电网中的大数据实际问题,为国家建设智能化信息化电网提供智力支持和人才保障.因此,高校要加强智能电网大数据科学研究,将最新研究成果展现在大学课堂上,形成“研教合一”,这样更有利于培养智能电网大数据创新性人才.

3.3校企合作的智能电网大数据人才培养模式智能电网具有很强的行业背景,高校培养的人才能否适应行业发展是检验人才培养质量的试金石.这要求院校与企业、行业建立良好的合作关系.笔者认为可以通过以下两种模式进行校企合作办学.一是聘请有实践经验的企业技术骨干或行业专家来校承担教学任务,共同参与学校培养方案的制定.选派企业资深技术专家指导教师和学生的实验实训,帮助教师了解行业发展动态、提高实践能力；不定期邀请行业工程技术人员来校做报告,提升学生对前瞻性、前沿性学术与技术问题的认识,拓展学生的专业视野.二是引入行业实际案例教学,通过引入智能电网大数据处理实际案例与实验系统,让学生实际接触电力工业现场,建立对电力工业现场的感性认识,提高学生的学习兴趣.不定期选派智能电网方向的学生到电力企业行业实习,培养学生运用理论知识解决工程实际中的大数据问题的能力.

4结语随着智能电网建设的深入与发展,电网中从发电、运行、并网、传输、调度、用电、配电到设备检/监测等各个环节产生了多源异构大数据.大数据为智能电网的建设提供了机遇,但面对智能电网中的巨大信息量,如何高效处理和利用这些数据成为当今电力部门面临的挑战,同时也给高校电力信息技术人才培养提出了新的要求.为适应新时代下电力系统发展要求,高等院校需要对传统电气专业的人才培养进行改革.新形式下高等院校的电气专业教育需要在培养目标、课程设置、教学方式等方面进行综合改革,才能培养出在理论知识和实践能力方面符合智能电网大数据技术需求的电气专业人才.

参考文献：

［1］ Xi Fang, Satyajayant Misra, Guoliang Xue, et al．Smart Grid,the new and improved power grid：a survey［J］.IEEE Communications Surveys and Tutorials (COMST),2012(4):944-980．

［2］宋亚奇,周国亮,朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战［J］.电网技术,2013(4):927-935.

［3］张东霞,苗新,刘丽平, 等.智能电网大数据技术发展研究［J］.中国电机工程学报, 2015(1):2-11.

［4］马玉泉,马继伟,卢卫娜,等.电气信息类专业课程体系优化与大类平台课建设［J］.中国电力教育,2011(10): 167-168.

（责任校对王小飞）

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数据堂引用文献: