大数据对智能充电桩网络系统的应用 本文关键词：充电，智能，数据，系统，网络
大数据对智能充电桩网络系统的应用 本文简介：摘要：文章简要介绍了智能充电桩网络系统与大数据和云计算之间的交互关系，阐述了智能充电桩网络系统中的大数据平台的构成，分析了大数据的关键技术，最后探讨了大数据在智能充电桩网络系统中的应用情况。关键词：大数据；智能充电桩网络；应用随着科技发展，大数据技术迅猛发展，如今大数据技术已成为促进企业、社会，以及
大数据对智能充电桩网络系统的应用 本文内容：
摘要：文章简要介绍了智能充电桩网络系统与大数据和云计算之间的交互关系，阐述了智能充电桩网络系统中的大数据平台的构成，分析了大数据的关键技术，最后探讨了大数据在智能充电桩网络系统中的应用情况。
关键词：大数据；智能充电桩网络；应用
随着科技发展，大数据技术迅猛发展，如今大数据技术已成为促进企业、社会，以及国家发展的重要手段。大数据在企业中的应用可以完善企业的管理模式，降低企业经营成本，还可以提升企业工作效率，促进经济社会发展。随着我国电动汽车行业发展，智能充电桩网络系统也在不断建设和完善，大数据在电力行业的成功应用凸显电力大数据的优势，加强智能充电桩网络系统大数据技术是当前发展趋势。
１大数据、云计算与智能充电桩网络系统
大数据、云计算与智能充电桩网络系统之间的相互关系如图１所示。云计算主要用于智能充电桩网络系统中的数据与资源储存和计算处理，可以提升充电桩网络系统中数据处理与交互效率，是电网中一个十分重要的技术。大数据根植于云计算，主要针对业务服务需求。智能充电桩网络系统则是大数据的具体应用，三者之间相互交融，不可分割。智能充电桩网络是在传统电网上应用信息、计算机网络，以及人工智能技术，达到电网信息化与智能化。云计算与大数据作为信息技术的最新成果，在智能电网充电桩网络中的应用具有重要意义。云计算中的技术，如分布式存储能够满足电网中庞大数据的存储，并行计算能够满足数据的计算需求，电力云就是云计算在电力行业应用不久后出现的概念，云计算也在电力系统中应用广泛，促进了智能充电桩网络发展。大数据是数据量级发生巨大变化后的用于知识挖掘和业务服务的技术，是时代发展的必然趋势［１］。智能充电桩网络大数据平台总体构架如图２所示。该平台采用通用的大数据平台构架，以分布式文件处理技术为根基，基于Ｈａｄｏｏｐ文件系统进行大数据存储，实现ＰＢ、ＺＢ级的数据存储和数据查询。该构架中还包括操作系统、服务系、数据管理等模块。
２大数据在智能充电桩中的关键技术
２．１数据集成管理技术
数据集成管理技术就是将两个及以上应用系统的数据进行合并，生成一个有更多功能的应用系统，可以解决电力企业中各应用系统间复杂的数据和信息，将不同来源和格式以及性质的数据进行有机的集中，形成一个具有特定主题、稳定、能够反映历史变化的数据集合体，从而实现系统间数据共享。数据集成管理技术在智能充电桩网络系统应用，可以对系统中来源丰富、类型多样的数据进行抽取和集中，从庞大的数据中抽取实体和关系，再将实体与关系进行融合与集成，并采用统一的格式进行存储，最后还要清洗提取和集成的数据，确保数据的准确性与良好质量［２］。ＮｏＳＱＬ数据库技术（非关系型数据库）去掉关系型特性，进行分布式数据存储，存储的数据更为简单灵活，可扩展性好，有效解决海量数据的存储问题，是大数据存储管理中的重要技术。
２．２数据分析技术
大数据的内涵就是将信号转化为数据、数据提取为信息、信息形成知识、知识指导行动。数据分析技术可对智能充电桩网络系统中的海量数据进行分析，从而找到潜在的规律，指导决策人员做决策。大数据中数据分析技术时将搜索到的海量数据进行分析和归纳，采用的算法比小数据更高效，所得结果也更加准确。大数据可通过相关关系分析法，捕获一个关联物从而预测未来。大数据分析技术是传统数据挖掘技术面对高速增长、类型多样的海量数据的新突破，大数据中包括结构化、半结构化、非结构化数据，传统的数据挖掘技术已经很难处理这些数据。大数据背景下数据挖掘技术以及算法可从以下３方面考虑：根据大数据特征进行抽样治理，转化为小数据；进行大数据分类、比较、聚类算法研究；采用大数据并行算法，如基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的机器学习与知识挖掘。
２．３数据处理技术
数据处理技术在智能充电桩系统中应用如图３所示，首先是分布式计算技术，主要用于大规模数据分布式存储，其次是内存计算技术，主要用于数据的高效读取和实时计算处理，最后是流处理技术，主要用于处理突然来到的不受控制的数据［３］。分布式计算研究将复杂的问题分解为许多小问题，再将小问题分给其他计算机处理，最后将每个计算机的结构综合得到最终结果。内存计算是将所有数据都放在内层进行计算，减少了磁盘读写操作时耗费的时间，大大提升了计算速度。内存计算随着大数据的广泛应用，其价格下降迅猛，ＥＭＣ、甲骨文、ＳＡＴ都采用了内存计算技术，将处理客户业务的时间从天为单位降为秒为单位，促进了数据挖掘与实时分析。流处理技术将实时到达的数据组视为流，新到来的数据得到及时处理并返回，流处理认为数据在时间流逝中价值会不断降低，因此尽量对最新数据做最快的处理分析，主要用于网页点击的实时统计、金融中的交易等。电力事业的发展使得数据量不断增加，实时处理数据的需求越来越大，流处理技术正好可以解决这个问题，完成实时在线分析，为决策者提供实时依据。
３大数据在智能充电桩网络系统中的应用
３．１应用于充电桩运维
大数据技术可对充电桩使用次数、充电桩状态进行监控，出现故障时预警，及时抢修。状态监测预警系统的建设主要依靠充电桩的历史数据，包括建造、运行情况、历史故障、充电桩缺陷等，大数据技术根据充电桩设备网中不同种类、不同建造年代，以及不同运行状况的设备的数据对设备的运行状态进行预测和预警分析，并在充电桩可能出现故障前进行预判，以便工作人员提前维修，确保充电桩设备正常工作，避免带给用户不便。充电桩故障抢修主要依靠充电桩设备的整体性能，如设备现状、电量、负荷、历史故障的类型与原因等方面的数据，对这些数据进行分析处理，从而判断不同设备的故障原因并给出相应的维修方案，为之后充电桩设备出现故障提供维修指导，从而提高充电桩的维修水平，保障故障抢修的准确度和抢修效率，从而提高充电桩的运作效率。
３．２应用于客户分析
利用大数据分析技术可对充电桩网络系统中的充电桩使用者进行全面的分析，确定充电桩用户的群体类别与不同用户的充电时间以及用户的位置分布等，从而可针对性地对充电桩设备系统进行优化，升级电力资源配置，最大限度给用户提供更优质的服务。此外，大数据技术还能为企业的用户管理提供指导，在实现标准化用电后，可针对不同类别的用户实施个性化客户服务，提升用户满意度，促进企业的长远发展。大数据分析技术可以通过充电桩网络系统中的电力数据给用户提供许多增值服务，例如为用户提供每月用电明细，让用户能够清楚自己的用电情况、电力收费、费用支出等。还可以为用户提供充电桩的用电情况，包括充电桩供电高峰期，以便用户更好地选择充电时间，节省用户时间，并能够优化充电桩的使用分配，从而凸显出充电桩网络系统的优势。
３．３应用于企业整体运营调度
企业可采用大数据集成管理技术，对整个充电桩网络系统中各个系统的数据进行整合，形成一个整体，促进智能化充电桩网络系统的协调运行和企业的整体协调运营。充电桩网络中包括许多子系统，如电力生产、电力输送、变电、电力分配、用电及调度等各个环节，每个环节都包含有众多数据。将这些数据共享对电力资源的配置有着重要的作用，能够协调电力生产、充电桩运维、企业销售和管理，实现电力资源配置的优化，充电桩网络系统更高效地运行。此外电力数据还能为相关行业提供经济指导，帮助行业分析和了解某地区的电力运营情况，从而给投资者提供参考。比如电网企业可根据电力数据对用户用电情况、用户分布情况、当地地理与气象进行全面分析，绘制出“电力地图”，为未来充电桩的投资建设提供科学依据［４］。
４结语
大数据技术已经在商业领域得到普遍应用且创造出巨大的经济社会效益，但在电力系统中的应用还处于发展阶段。基于大数据的技术优势，将大数据应用于电力系统，将使其在智能化充电桩网络系统中发挥重要作用，是智能化充电桩网络系统的发展趋势。电力企业应充分利用大数据技术，积极开展关键技术研发并积极引进人才，全面加强大数据在智能充电桩网络系统的应用。
参考文献
［１］冯鹏洲．大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用［Ｊ］．电力大数据，２０１８，２１（１２）：５２－５７．
［２］李廷顺，谭文，刘泽三．基于大数据智能电网关键技术研究［Ｊ］．电源技术，２０１７，１４（８）：２３３－２３４．
［３］梁春华．大数据处理技术在智能电网领域中的应用研究［Ｊ］．中国新通信，２０１７，３１（１０）：５１－５２．
［４］康春婷，李栋华，崔壮．大数据技术在电力行业中的应用［Ｃ］．２０１７年“电子技术应用”智能电网会议，２０１７．
作者：华广胜 单位：中国合格评定国家认可中心
大数据对智能充电桩网络系统的应用 来源：网络整理
免责声明：本文仅限学习分享，如产生版权问题，请联系我们及时删除。
