智能电网大数据技术发展探索

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智能电网大数据技术发展探索

作者：王楠

来源：《进出口经理人》2017年第05期

摘要：随着科技的不断进步，我国的智能电网技术取得了飞快的发展，成为大数据最重

要的应用领域之一。智能电网大数据技术对电力行业的影响非常巨大，对其可持续发展有重要的意义。本文主要对智能电网大数据发展的现状进行分析，指出智能电网大数据关键技术，并且提出智能电网大数据技术的发展策略。希望为相关研究人员提供参考。

关键词：智能电网；大数据；关键技术；发展策略

智能电网要全面实现系统功能目标、维持自身安全运行，还需以实时数据采集和处理、先进的数据分析技术为重要依托，这就涉及到大数据技术问题。分析和探究大数据技术在智能电网中的应用现状，有助于提高人们对智能电网相关技术的认知能力，也能够为今后改进智能电网的数据处理、分析工作提供重要的信息支持。

一、大数据在智能电网的应用现状

目前，我国智能电网的发展呈现出高速运行的态势，特别是从内部运行结构分析，智能电网的大数据操作流程可以细化为结构数据分析机制以及非结构数据分析机制。前者是对数据库内的数据组成进行统计，实现对电力系统中数据运行形式的整合，在运行过程中相应的技术运行参数较为完整和健全。后者是近几年比较新兴的技术结构，由于非结构数据的特异性，要利用数据库二维编辑才能建立视频数据监控框架和图形图像处理数据，特别要注意的是，由于非结构数据比重在不断增多，也就要求相关管理人员提高认知和管控措施。

二、智能电网大数据关键技术

大数据在智能电网中的关键技术可以概括为大数据存储、处理平台和数据解析。大数据处理平台对待流处理和批处理有不同的处理方案，也适用于不同的数据要求。流处理一般都直接进行处理，特点是速度快、实时性强，这种处理模式适用于电网规划等对于实时性要求高的业务。批处理是另一种处理方式，它主要特点是先存储后处理，这种处理方式对时间的实时性不能保证，其主要处理思路就是将问题分开解决。这种处理方式适合数据量非常庞大繁杂，而且对实时性要求不高的业务。

大数据解析包括数据分析和解读两个方面，大数据分析可以得到大量数据中所隐藏的未知关系和潜在规律。由于分析出的数据不易理解，所以需要对分析结果进行通俗化地解读，大数据解读也算是对数据的深层次挖掘，对分析结果的精加工。所以大数据解读也可以看成是大数据的一种特殊分析方法。人们通常了解的大数据解析技术包括：第一，数据挖掘与融合。提取有用的信息整合为唯一的、准确的、可以理解的信息过程称之为数据挖掘与融合。数据挖掘和