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智能电网大数据处理技术现状与挑战

科技资讯

2017 NO.09

SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION

动力与电气工程

56科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION

随着时代的进步,电力公司与每一位用户之间建立着重要的连接,智能电网系统中越来越需要大数据处理。智能电表及智能终端的安装设备中都有大数据的影子,电力公司需要实时捕捉到用电信息,需要对大量电力数据进行及时分析和反馈,实现消耗费用电的电字数据的统计与截取等都需要智能电网中大数据处理技术的全面应用。通过对数据的整理及分析,可以更好地掌握电力客户的用电习惯及行为,合理地设计电力需求响应系统和短期负荷预测系统等。

1 智能电网大数据及其特点

1.1 智能电网中的大数据

智能电网数据的处理不是单一的存在,它有着自身独特的特点,大体上可把这种往来数据分割为3类:一类是在电网的运作状态下,利用设备来检测和监测数据;二类是把电字的销售,还有价格及电量,根据不同情况、不同客户做出数据判别,后进行整理;三类是电力企业数据的管理。1.2 智能电网中的大数据特点

智能电网中的大数据具备“4V”特征,即规模大(Volume)、类型多(Variety)、价值密度低(Value)和变化快(Velocity)。

2 大数据处理技术

2.1 大数据处理的价值

大数据的存在价值在这些年来,被广泛用于商业、科技等领域,俨然成为了社会的重要角色之一。法国执政党在2013年5月,法国投资大数据产业的金额高达1.6亿欧元。法国政府预测大数据对将来

的科技与经济发展有着前所未有的深远影响。大数据目前已广泛应用于我国及世界各国,如京东每天新增的交易数据达8TB;大数据分析平台日处理数据量高达90PB,这个平台处理量相当于美国纳斯达克交易所一个星期的数据处理量;再者就是沃尔玛曾经是最早运用大数据来分析并获得受益的企业之一,其曾创造了“啤酒与尿布”的不可取代的神话,现如今的沃尔玛处理100万件交易需要1h,存入的数据大约2.5PB在数据库中,这些数据量是美国国会图书馆的167倍;微软花了20年,耗费数百万美元完成的Office拼写检查功能,谷歌公司则利用大数据统计分析直接实现[1]。2.2 并行数据库

并行数据库(如Oracle等)主要功能为存储结构化数据。2.3 云计算数据

由于电力系统中海量数据的云集,大数据借助云计算高效的计算功能,对智能电网中的数据进行解析,使其能呈现数据分布情况,了解一手资料,做出合理的应对方案。2.4 云计算在智能电网中的应用

云计算运用其高效的服务技术、多样化的监测系统、可靠的实时获取数据,将智能电网中的记录数据进行整理分析,降低其缺失率,能够更为精准地捕捉数据技术难点,将复杂性化为简化。

3 智能电网中大数据的挑战

3.1 大数据传输及存储技术

监测数据将每个部分作为一小节,然后逐一记录,留做档案。

①作者简介:陈丽丽(1977,11—),女,汉,辽宁沈阳人,研究生,讲师,研究方向:软件技术专业。

DOI:10.16661/https://www.wendangku.net/doc/e514935596.html,ki.1672-3791.2017.09.056

智能电网大数据处理技术现状与挑战①

陈丽丽

(辽宁建筑职业学院 辽宁辽阳 111000)

摘 要:电网在运行、检修和管理时产生大量数据,将它们进行高效、可靠、简易的存储、访问和解析作为研究方向。笔者解析了发电、输变电、用电等环节中大数据特点,详述了应对智能电网建设大数据处理技术的优劣。从智能电网大数据的实时处理、异构、存储方面来观测数据,综述智能电网大数据带来的挑战。关键词:智能电网 大数据 挑战中图分类号:TM76

文献标识码:A

文章编号:1672-3791(2017)03(c)-0056-02

Smart Grid Large Data Processing Techology Present Situation and Challenges

Chen Lili

(Liaoning Jianzhu Vocational University, Liaoyang Liaoning, 111000, Chian)

Abstract: When the power grid in operation, maintenance and management to produce large amounts of data, they will be efficient, reliable, and easy to store, access, and resolution as the research direction. From the smart grid data,heterogeneous, real-time processing of storage to the observed data, in the smart grid challenges posed by big data.Key Words: Smart grid; Big data; Challenge

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