面向智能电网应用的电力大数据关键技术 寇明姝
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术摘要：随着科学技术的不断发展，现代信息技术也在不断完善，智能电网随之产生并得到进一步的发展。
在大数据环境下，为了能够更好地完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，必须要对智能电网相关的大数据平台进行完善。
本文浅析面向智能电网应用的电力大数据关键技术。
关键词：智能电网；电力数据；关键技术引言随着我国社会经济的不断发展，传统电力信息系统已不符合时代发展的需求，当前社会对智能电网的需求也在不断的增加。
作为智能电网最为重要的组成部分，信息通讯系统也在进行不断的完善，从而促进了电力大数据的发展。
同时，电力大数据的运用与发展对于信息通讯系统的处理效果提出更多的要求。
只有当电力大数据技术真正有效运用到智能电网中，电网才能更好地满足社会需求，促进我国经济发展。
1智能电网电力大数据概述现阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，所以智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。
在这方面具十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。
例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息效率方面有所提升。
另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现Pb和Zb级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现P6和Zb的数据查询功能。
现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。
因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用电力大数据是指在电力领域中产生的海量数据，通过对这些数据进行采集、存储、处理和分析，能够为电力行业提供更加精细化、智能化的服务和决策支持。
在当前大数据技术不断发展的背景下，电力大数据的应用已经成为电力行业的一大趋势，涉及了多个关键技术和应用场景。
本文将从电力大数据的特点、关键技术以及应用案例等方面进行探讨，希望能够更好地了解电力大数据的应用及其意义。
一、电力大数据的特点1. 数据量大：电力系统每天都产生大量的数据，包括设备运行、电力消耗情况、用户用电行为等，这些数据量非常庞大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
2. 数据类型多样：电力数据包括结构化数据和非结构化数据，需要对不同类型的数据进行处理和分析。
3. 数据时效性要求高：电力行业需要对实时数据进行快速处理，及时反馈分析结果以支持决策。
4. 数据安全保障：电力数据存在很高的安全性要求，需要保障数据的完整性和保密性。
二、电力大数据关键技术1. 数据采集技术电力大数据的首要问题是如何高效地采集数据。
采用传统的数据采集方法已经无法满足海量数据的需求，因此需要引入新的技术手段。
目前，电力行业采用的数据采集技术主要包括传感器技术、物联网技术和云计算技术等。
通过这些技术手段，可以实现数据的自动采集、实时上传和存储，为后续的数据处理和分析奠定基础。
面对海量的电力数据，如何高效地进行数据存储成为了一大挑战。
电力行业采用的数据存储技术主要包括分布式存储、云存储和大数据存储等。
通过这些技术手段，可以实现数据的高可靠性、高可用性和快速存取，保障电力数据的安全和完整性。
4. 数据挖掘和分析技术通过数据挖掘和分析技术，可以从电力大数据中发现潜在的规律和价值信息。
目前电力行业采用的数据挖掘和分析技术主要包括关联分析、聚类分析和时间序列分析等。
通过这些技术手段，可以发现电力数据中的潜在关联和规律，为决策提供支持。
5. 可视化技术通过可视化技术，可以将电力数据转化为直观的图形展示和报告。
浅析智能电网中的电力大数据应用 石碧薇
浅析智能电网中的电力大数据应用石碧薇摘要：目前，智能电网的发展已趋于成熟，能够对电网全景信息进行实时采集。
自“能源互联网”、“互联网”等网络概念提出以来，智能电网的数据量呈指数级增长，各种网内和网外数据纷纷涌入进来，大量的数据信息有效提高了智能电网决策的科学性。
但同时，海量数据需要进行存储、甄别以及相应的处理，又是智能电网不得不面对的挑战。
在智能电网领域中，通过大数据技术的运用，能使智能电网顺利度过发展瓶颈期。
本文将就智能电网领域中大数据的具体应用进行深入探讨。
关键词：智能电网；电力大数据应用；应用分析引言智能电网是全球电力发展的重要方向，是实现电力能源转换和传输的重要环节，作为新型电力技术，智能电网技术的经济性、可靠性、安全性更高，其能够在保证电力系统安全稳定运行的基础上，促进电力传输环节风险的降低。
在智能电网运行过程中会产生海量数据，这些数据的处理和运用在很大程度上决定了智能电网的发展，所以实践中应强化对智能电网大数据处理技术的运用，不断克服该项技术应用中的困难，最终为智能电网发展提供保障。
1智能电网大数据特征在电力信息化推进过程中，电力数据种类和规模迅速增加，智能电表、智能变电站、现场移动检修系统、实时监测系统、测控一体化系统、为各个专业服务的信息管理系统的数据集合形成了智能电网大数据。
依据数据来源可将智能电网大数据分为电网外部数据和电网内部数据，内部数据由电信息营销系统、采集系统、配电管理系统、广域监测系统、能量管理系统、生产管理系统、客服系统、设备监测和检测系统、财务管理系统数据构成，外部数据由公共服务部门、地理信息系统、气象信息系统、电动汽车充换电管理系统数据构成。
这些数据由不同部门管理，在不同地方分布，其特性包括分布管理、分布放置。
2智能电网大数据技术的发展措施2.1大数据传输和存储技术电力系统、智能电网发展变革的趋势中，记录具体的数据运行和设备状态，可以发现大量的数据存储问题，在监控装置中具有较大的压力，因此，电力系统智能化的发挥受到一定限制。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术符式阳
面向智能电网应用的电力大数据关键技术符式阳发布时间：2021-11-07T09:56:27.316Z 来源：《中国科技信息》2021年10月下30期作者：符式阳[导读] 随着智能电网技术的日益成熟，智能电网的建设速度也在日益加快，随之而来的是各种传感器和智能电表的大量使用，导致产生了海量的电力数据，如何处理这些数据是现阶段智能电网发展面临的最主要问题。
云计算技术因为可以向用户提供海量的存储空间和强大的计算能力近年来被广泛的关注，在数据处理方面跟其他技术相比也具有很大的优势，已经广泛的运用到互联网、电商等领域。
结合上述技术的不足，本研究构建出新型云计算电力数据平台来处理电力大数据，将云计算技术和智能电网进行深度融合，构建出基于云计算技术的电力大数据分析处理系统，采用多维度检索、支持数据等新的多存储模型以及自动翻译工具等方式解决传统电网信息数据处理速度慢、存储空间不足等问题。
广东电网有限责任公司广州供电局符式阳广东广州 510000摘要：随着智能电网技术的日益成熟，智能电网的建设速度也在日益加快，随之而来的是各种传感器和智能电表的大量使用，导致产生了海量的电力数据，如何处理这些数据是现阶段智能电网发展面临的最主要问题。
云计算技术因为可以向用户提供海量的存储空间和强大的计算能力近年来被广泛的关注，在数据处理方面跟其他技术相比也具有很大的优势，已经广泛的运用到互联网、电商等领域。
结合上述技术的不足，本研究构建出新型云计算电力数据平台来处理电力大数据，将云计算技术和智能电网进行深度融合，构建出基于云计算技术的电力大数据分析处理系统，采用多维度检索、支持数据等新的多存储模型以及自动翻译工具等方式解决传统电网信息数据处理速度慢、存储空间不足等问题。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术1 基于云计算的电力大数据分析系统架构设计云计算技术在处理大数据方面已经有比较成熟的应用，但是多用于互联网行业，而互联网大数据与电力大数据存在很多不同，比如检索、读写和编写等方面，但是基本的架构依然可以参考。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术 杨铭辰
面向智能电网应用的电力大数据关键技术杨铭辰摘要：大数据时代进而引发了电力的大数据时代，大数据时代中对人们生活方式的一大变革便是对生活效率与生活质量的进一步追求，而这种追求的提高反应到电网系统中来就对电网本身的信息处理模式提出挑战，所以，电网事业与现阶段消费者市场体验的磨合关键就是将信息系统这一核心技术灌输到电网事业本身发展过程中来，才能以更快地处理速度，更大的存储能力来迎接更复杂的受众需求。
本文就从智能电网发展的角度分析了电力大数据关键技术应用的相关问题。
关键词：智能电网；电力；大数据；技术在当前信息化时代下，智能电网本身的发展中大数据技术是非常重要的一部分内容。
对于大数据技术进行合理的应用，这对于当前智能电网发展具有十分重要的意义，同时也是现阶段智能电网发展研究中的一个重要的方向。
1、智能电网与大数据的关系智能电网主要是指将计算机技术、信息技术以及通信技术、输电设施、配电设施等进行高度继承，进而形成一种新型电网，智能电网的应用能够有效的提高供电的安全性能、提高能源应用效率，同时，还可以有效的减少对自然环境的污染，具有损耗小、可靠性高等优点，智能电网在应用过程中通过信息技术与智能化技术，进一步了解用户是如何获取用电信息，如何利用用电信息进行电能生产以及电能分配等情况，利用现代信息技术和网络通信技术的优势对信息进行交换，以此实现电网设备信息的进一步交换，并自动实现数据信息的采集、控制以及测量等一系列功能，可以根据需要实施智能调节以及自动化的控制，由此可见，智能电网是指大数据系统在电力企业电力生产与运营中的应用。
其次，从技术上来分析，大数据技术主要来源于云技术，云计算是作为大数据时代计算科技中的核心手段来运作的，它不仅可以双重启动计算机的运算能力，还可以最大程度上开发计算机的运算速度，与全球数据库系统相呼应，将计算能力与处理能力结合起来，用以应对信息化社会电网系统内部浩瀚并多样的各类数据。
在大数据技术中云计算是大数据技术进行数据存储、分析以及管理的重要基础，大数据可以利用云技术更加快速与准确的分析与处理数据，并为智能电网提供有效的数据提供服务。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术 王少玮
面向智能电网应用的电力大数据关键技术王少玮发表时间：2018-10-01T09:55:38.917Z 来源：《电力设备》2018年第16期作者：王少玮[导读] 摘要：随着信息技术与智能化技术的发展，我国电力企业也逐渐向着智能电网的方向发展，在智能电网应用与发展中，大数据关键技术发挥了重要作用。
大数据关键技术在智能电网中的应用，通过对数据信息的搜集、存储、分析以及处理等，为电力企业的管理与运营提供可靠依据，本文主要分析了面向智能电网应用的电力大数据关键技术应用策略。
（国网山西省电力公司大同供电公司山西大同 037008）摘要：随着信息技术与智能化技术的发展，我国电力企业也逐渐向着智能电网的方向发展，在智能电网应用与发展中，大数据关键技术发挥了重要作用。
大数据关键技术在智能电网中的应用，通过对数据信息的搜集、存储、分析以及处理等，为电力企业的管理与运营提供可靠依据，本文主要分析了面向智能电网应用的电力大数据关键技术应用策略。
关键词：智能电网；电力；大数据；技术随着社会经济的不断发展和生产力的进一步提高，大数据技术被广泛应用到社会生活的各个领域，尤其在电力领域的应用最为广泛。
电力企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须利用大数据的海量信息资源实现对电网的扩充，通过建设智能化的电网，不断提高供电的能力和水平。
智能电网中电力大数据关键技术包含有ETL关键技、数据分析关键技术、数据处理关键技术、数据展现关键技术等。
为了适应大数据时代的要求，提供更好的产品与服务，电力企业应当充分利用大数据关键技术和数据驱动系统，敢于创新，不断提升智能电网的优势地位，进一步提高电力企业的竞争力。
1智能电网、云计算和大数据的相关性1.1大数据时代下的智能电网我国现阶段电网发展的一大难题便是，大数据时代的进程与电网本身的利用程度不协调，这体现在电网事业的基础设施与电网事业本身的信息化进程不匹配，我国电网事业现有的基础设施还不具备较为成熟的计算、处理、存储数据的一套系统，这就在硬件设施上对我国电网事业的发展制造了现实瓶颈，而突破这个瓶颈的关键便是国家以及社会相关机构的支持，维系大数据时代行业链条的大数据平台的构建与应用应该被提上日程，电网事业的发展将受制于其并突破于其。
电气工程中的电力系统大数据分析技术
电气工程中的电力系统大数据分析技术随着信息技术的迅猛发展，大数据分析技术在各行各业中日益受到重视和应用。
在电气工程领域，电力系统大数据分析技术也逐渐成为关键的研究方向。
本文将介绍电力系统大数据分析技术的相关内容，包括其定义、应用场景、重要性以及挑战。
一、定义电力系统大数据分析技术是指利用大数据技术和相关算法对电力系统中产生的海量数据进行采集、存储、处理和分析，从而获取对电力系统运行与管理具有深入洞察力的信息的一种技术手段。
该技术利用电力系统中的数据资源，进行数据建模、数据处理、数据分析和数据可视化，并通过挖掘数据内在的规律和特征，为电力系统的运行和管理提供决策支持。
二、应用场景电力系统大数据分析技术广泛应用于电力系统的各个领域，包括电网运行管理、电网安全评估、电能质量分析、电力市场调控等。
其中，以下几个应用场景是电力系统大数据分析技术的重点。
1. 电网运行管理电网的运行管理是电力系统的核心工作之一，对电网的稳定性和安全性起着至关重要的作用。
通过对电网运行数据进行采集和分析，可以实现对电网整体状态的实时监测，包括电压、频率、功率等参数的监测与预报。
同时，还可以通过对电网数据进行智能分析，提供电网故障诊断和预测的能力，为电网运行提供决策支持。
2. 电力设备状态预测电力设备的状态预测是电力系统维护和管理的重要方面。
利用大数据分析技术，可以对电力设备的运行状态进行实时监测和预测，提前发现设备可能存在的故障风险，并采取相应的维护措施。
通过对历史数据和实时数据的分析比较，还可以对电力设备的寿命和维护周期进行预测，优化设备的维护计划，提高设备的可靠性和可用性。
3. 电力负荷预测与优化电力负荷预测与优化是电力系统运行的核心问题之一。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以对电力负荷进行准确的预测，为电网调度和电力市场交易提供依据。
同时，还可以通过对电力负荷的优化分析，实现电力系统的节能减排和资源的有效利用，提高电能利用效率。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨 李文捷 王孝芳
面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨李文捷王孝芳摘要：随着当前我国科学技术的迅速发展,各领域对新技术的应用需求也在提升,智能电网发展中对电力大数据关键技术的应用就是当前需求呼声比较高的。
基于此,文章先就智能电网和大数据及云计算的关系及智能电网电力大数据平台架构加以阐述,然后就智能电网应用的电力大数据关键技术进行探究,希望通过分析电力大数据关键技术能为实际技术应用起到促进作用。
关键词：电力大数据;智能电网;关键技术;1电力大数据技术在智能电网工作和运行环境下，对电力工作的整体工作效率起到了重要的推动作用，同时内部所产生的电力数据规模非常庞大，在众多复杂的电力数据当中，会存在各种隐藏的数据关系以及数据内容。
通过大数据技术的有效运用，就是将电力系统在工作过程当中所产生的海量数据信息以及各种信息隐藏关系进行解读，为智能化电网的顺利工作提供充分的保障。
在智能电网的建设和发展过程中，重点表现出了以下几个方面的特性。
1.1数据体量大在智能电网系统当中，主要包含了电力生产、电力传输以及电力消费等几个重要的工程环节，在此过程当中会产生比较复杂和庞大的电力数据。
随着我国智能电网的发展速度不断加快，在终端采集信息量上不断上涨，对电力数据的整体处理难度相对较大。
1.2数据类型多智能电网和传统的电力系统工作形式存在一定的差异，智能电网在实际的工作过程当中会产生大量的电力数据，在传统的电力系统当中电力数据基本上都是结构化存在，而智能电网当中会产生大量的电力信息图片、声音以及一些非结构化的电力数据。
因此，在智能化电网建设工作当中信息的类型多样化，使得电力大数据的种类非常复杂，信息处理工作比较困难。
1.3数据速率高在智能电网的数据传输过程当中，主要是依靠信息数据流所生成，具有比较明显的及时性以及精确性特点，针对运算速度较快、数量较多的智能电网来讲，在工作过程当中所产生的电力大数据的传输效率起到了至关重要的作用。
1.4数据价值高在智能电网的工作过程当中，所得到的数据需要运用在电力生产、电力输出以及电力消费等重要的工作环节当中，这些数据的价值相对较高，可以通过更加深入性的挖掘以及融合的方式从中寻找出更高价值的信息类型，为智能电网的安全稳定工作打下良好的数据基础。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术 钟美玉
面向智能电网应用的电力大数据关键技术钟美玉摘要：现阶段，智能电网逐渐普及，并有力推动了电力企业的发展，增强了管理效果与供电质量。
大数据时代中，电力企业需要处理大量的数据，只有提升数据处理水平，才能保持电网的正常运行，实现企业的长期发展。
为此，电力企业应该建立数据平台，掌握其关键技术。
关键词：电力系统；智能电网；大数据关键技术信息时代下，电力系统已经成为人们生活与工作的必要系统，其平稳运行需要大量的数据作为基础，并且其涉及的数据种类多，数据量大，且相关数据保持快速增长的态势，符合大数据的主要特征。
近几年，电网不断发展完善，相关数据量迅速增加，而传统的数据处理技术存在一定的局限性，为适应时代发展，必须采用大数据技术。
1 智能电网具备的大数据特征近几年，智能电网开始普及，其运行期间会产生大量的数据。
依据来源的不同，数据主要分为电力企业外部数据以及内部数据。
其中，前者主要来源于地理信息系统、气象信息系统以及互联网平台，其数据并不集中，数据管理部门也并互不相同；而后者主要包括用户服务系统、配电管理系统以及生产管理系统等，其主要来自关键应用系统。
因此，智能电网中包含的数据种类多样，数据来源多样，并且非结构化与半结构化的数据量保持持续增长的态势。
例如，监测系统中的视频、图像以及用户服务系统中的音频均是非结构化数据，其价值密度较低，并且数据的生命周期、频率以及采集方面互不相同。
2 运用于智能电网中的大数据关键技术2.1数据分析技术简单来讲，大数据技术的关键是用数据替代信号，通过一系列数据处理以及数据分析的操作将数据变为信息，之后进行信息提炼，得出相关结论，为电力企业方案制定以及行动决策提供一定的参考。
所以大数据技术可以分析大量的数据，发现其中隐藏的规律，利于管理者进行决策。
决策对于企业来讲十分重要，其影响企业产品的生产与市场规模的扩大，只有科学决策，才能保障企业各项事务平稳运行，明确企业未来发展的方向，提升企业的核心竞争力，在消费者中树立良好的口碑，提升经济利润。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术随着智能电网的快速发展，电力大数据已经成为了智能电网应用的重要基础。
电力大数据是指通过对电力系统中各项运行数据的采集、传输、存储、处理、分析及展示等过程，形成的数据集合。
电力大数据拥有海量、多源、高速、多样等特点，包含了电力系统的运行状态、行为、特性等，对于智能电网的建设与运行具有极其重要的作用。
而面向智能电网应用的电力大数据关键技术，就是为了更好地支持智能电网建设与运行而发展起来的一系列关键技术。
本文将主要介绍面向智能电网应用的电力大数据关键技术。
一、电力大数据的采集技术电力大数据的采集技术是电力大数据关键技术的首要环节。
电力系统中的各种设备、传感器、控制器等，都可以产生大量的实时数据，如电压、电流、功率等；而这些数据又需要通过各种通讯方式进行采集。
目前，电力大数据的采集技术主要包括了有线采集、无线采集、物联网采集等技术。
有线采集主要是指通过各种有线通信方式进行数据的采集，如RS485、光纤通信等；无线采集则是指通过各种无线通信方式进行数据的采集，如GPRS、NB-IOT、LoRa等；而物联网采集则是指通过物联网技术进行数据的采集，如ZigBee、Wi-Fi等。
通过这些采集技术，可以实现对电力系统中各种数据的实时、全面的采集，为后续对电力大数据的存储、处理、分析提供了基础。
电力大数据的存储技术是电力大数据关键技术中的重要环节。
电力大数据的存储主要包括了数据的存储介质、存储结构、存储模式等。
目前，电力大数据的存储主要采用了分布式存储、云存储等方式。
分布式存储是指通过多台计算机、存储设备进行数据的存储，可以实现数据的分散、冗余存储，提高了数据的可靠性、可用性等；而云存储则是指通过云计算技术进行数据的存储，可以实现数据的弹性扩展、远程访问等。
通过这些存储技术，可以实现对电力大数据的海量、高速的存储，为后续对电力大数据的处理、分析提供了基础。
电力大数据的处理技术是电力大数据关键技术中的核心环节。
智能配电网的关键技术与挑战
智能配电网的关键技术与挑战在当今社会，电力作为支撑经济发展和人民生活的重要能源，其供应的稳定性、可靠性和高效性至关重要。
随着科技的不断进步，智能配电网应运而生，成为了电力领域的重要发展方向。
智能配电网通过融合先进的信息技术、通信技术和电力技术，实现了对电力系统的智能化监控、管理和优化，为用户提供了更加优质、可靠的电力服务。
然而，智能配电网的发展也面临着诸多技术挑战，需要我们不断地探索和创新。
一、智能配电网的关键技术（一）高级量测体系（AMI）高级量测体系是智能配电网的重要组成部分，它包括智能电表、通信网络和数据管理系统等。
智能电表能够实时测量用户的用电量、功率因数等信息，并通过通信网络将这些数据传输到数据管理系统。
数据管理系统对这些数据进行分析和处理，为电力公司提供用户用电行为的详细洞察，从而实现更精准的负荷预测、需求响应管理和电费计量。
（二）分布式能源接入技术随着可再生能源的快速发展，分布式能源如太阳能光伏发电、风力发电等在配电网中的接入比例不断增加。
为了实现分布式能源的高效接入和管理，需要采用先进的电力电子技术、控制策略和保护装置。
例如，通过逆变器将分布式能源产生的直流电转换为交流电，并实现与电网的同步接入；采用智能控制策略，根据电网的负荷情况和分布式能源的出力情况，实时调整分布式能源的输出功率，以保证电网的稳定运行。
（三）智能变电站技术智能变电站是智能配电网的关键节点，它实现了对电力设备的智能化监测、控制和保护。
智能变电站采用先进的传感器、通信技术和智能控制算法，能够实时获取设备的运行状态信息，如温度、压力、绝缘性能等，并对设备进行故障诊断和预测性维护。
同时，智能变电站还具备灵活的拓扑结构和控制功能，能够实现电网的快速重构和自愈控制，提高电网的供电可靠性。
（四）电力通信技术可靠、高速的通信网络是实现智能配电网的基础。
目前，电力通信技术主要包括光纤通信、无线通信和电力线载波通信等。
光纤通信具有传输速度快、容量大、抗干扰性强等优点，适用于骨干通信网络；无线通信如 5G 通信技术，具有部署灵活、覆盖范围广等特点，适用于终端设备的通信；电力线载波通信则利用电力线路作为通信介质，无需额外铺设通信线路，具有成本低、易于实现等优点。
电气工程中的大数据分析技术
电气工程中的大数据分析技术在当今数字化和信息化的时代，电气工程领域正经历着深刻的变革，大数据分析技术的应用成为了推动电气工程发展的重要力量。
从智能电网的优化运行到电力设备的故障预测，从能源管理的精细化到电力市场的精准分析，大数据分析技术正在重塑电气工程的各个方面。
大数据分析技术在电气工程中的应用，首先体现在智能电网的建设与管理上。
智能电网是一个复杂的系统，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等多个环节。
通过在这些环节中部署大量的传感器和监测设备，可以实时采集海量的数据，包括电压、电流、功率、频率等电气参数，以及温度、湿度、压力等环境参数。
利用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，能够实现电网的智能化监控和管理。
例如，通过对电网运行数据的实时分析，可以及时发现电网中的故障和异常情况，并迅速采取措施进行处理，从而提高电网的可靠性和稳定性。
同时，大数据分析还可以帮助电网进行优化调度，根据不同地区的用电需求和发电能力，合理分配电力资源，提高电网的运行效率和经济性。
在电力设备的故障预测方面，大数据分析技术也发挥着关键作用。
电力设备如变压器、断路器、开关柜等在长期运行过程中，会受到各种因素的影响而逐渐老化和出现故障。
传统的设备维护方式通常是定期检修，这种方式不仅效率低下，而且可能会造成过度维修或维修不足的情况。
而借助大数据分析技术，可以对电力设备的运行数据进行长期监测和分析，建立设备的健康模型。
通过对设备的温度、振动、噪声等参数的分析，可以提前发现设备的潜在故障，并预测故障发生的时间和部位。
这样，就能够实现设备的预测性维护，即在设备出现故障之前进行有针对性的维修和保养，从而减少设备故障带来的损失，提高设备的可靠性和使用寿命。
能源管理也是电气工程中大数据分析技术的重要应用领域。
随着能源消耗的不断增长和环境压力的日益增大，如何实现能源的高效利用和节能减排成为了亟待解决的问题。
通过对电力用户的用电数据进行分析，可以了解用户的用电行为和习惯，为用户提供个性化的节能建议。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
社会科学面向智能电网应用的电力大数据关键技术时彦彩（北京泰豪电力技术有限公司，北京100176）摘 要：智能电网就是将信息技术、计算机技术、通信技术和原有输、配电基础设施高度集成而形成的一种新型电网。
随着大数据时代的到来，信息通信技术已经成为智能电网的中枢系统，其对于电网生产以及管理方式的发展起到了巨大的促进作用。
大数据为智能电网的发展注入新的活力，掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和高质量智能电网的建立具有重要意义。
文章主要阐述了智能电网电力大数据的定义，并分析了智能电网应用的电力大数据关键技术有哪些，希望能给相关领域的研究人员提供一定的参考。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术随着社会经济的不断发展，人们的生活水平不断提高，整个社会对于电力的需求以及依赖程度越来越高， 电力系统在运行过程中伴随着数量 庞大、种类繁杂的各种数据信息。
为了对日益增长的电力数据量跟信息量进行有效的处理，就要求各电力相关企业能够在智能电网数据处理系统中进行电力大数据关键技术的积极应用，借此获得良好的电力数据处理效果，从而有效 地为智能电网的有效运营进行服务。
一、智能电网电力大数据概述当今，电力系统运行时产生的数据数量庞大、增长快速、类型丰富，完全符合大数据的所有特征，是典型的大数据。
在智能电网深入推进的形势下，电力系统的数字化、信息化、智能化不断发展，带来了更多的数据源，例如智能电表从数以亿计的家庭和企业终端带来的数据，电力设备状态监测系统从数以万计的发电机、变压器、开关设备、架空线路、高压电缆等设备中获取的高速增长的监测数据，光伏和风电功率预测所需的大量的历史运行数据、气象观测数据等。
因此在电力系统数据爆炸式增长的新形势下，传统的数据处理技术遇到瓶颈，不能满足电力行业从海量数据中快速获取知识与信息的分析需求，电力大数据技术的应用是电力行业信息化、智能化发展的必然要求。
二、智能电网应用的电力大数据关键技术（一）电力大数据的集成管理技术电力企业数据集成管理技术是合并来自 两 个或者多个应用系统的数据，创建一个具有更多功能的企业应用的过程。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究
电 力 科 技
面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究
崔 晓 优 饶 国辉
（ 许继 电气股份 有限公 司， 河南 许 昌 ４ ６ １ ０ ０ ０ ） 摘 要： 随着信 息技术的发展 ， 出现 了智能电网这一新型技术， 其应用为电力企业带来了新发展 ， 提 高了供 电质量和管理水平。
关 键词 ： 智 能 电 网应 用 ； 电 力 系统 ； 大数 据 关键技 术
将其转化为信息， 通过对信息进行提炼 ， 可以得 出知 当前是信息时代 ，人们的生存和经济发展都离不开电力系统 ， 行处理和分析 ， 在其 运 行 中就会 产 生 庞 大 的数 据信 息 ， 数 据 增 长速 度 很 快并 且 类 型 识 ， 这 为 电力企 业 的决 策 和 行 动提 供 有 效参 考 和 依据 。因 此 在大 数 较多， 这 和 大数 据 的 特征 相符 合 。 随着 电 网的不 断 发展 和 推进 ， 系 统 据时代下 ， 这一技术可 以深入巨量的信息数据 中， 从 中找 出隐藏 的 为电力企业决策者提供有效 、 真实的参考信息翻 。对企 内 的数 据 源会 不 断增 多 ， 甚 至会 出现 极 强 的增 长 趋 势 。 以往 的数 据 模态和规律， 处 理技 术 已经 不 能满 足 当前 发 展需 求 ， 因此 使 用 大数 据 技术 是 必 然 业来说 ， 决策非常重要 ， 关系到企业的生产运营， 因此 只有科学的决 措施 。 策， 才能让企业更好的运营 ， 更好的提供服务 ， 为企业发展指导正确 方向 ， 实现 电力企 业 竞争 力 的 提高 ， 为 企业 带 来更 多 的 经济 利 益 。 例 １智能 电网 大数 据 特征 智 能 电 网在运 行 的 过程 中会 不 断产 生 庞 大 的数 据 ， 对 数 据按 照 如 德 国就 使用 数 据分 析 关 键技 术 ，为其 太 阳能 推广 提 供 了有效 、 科 太 阳能的广泛使用可 以让电力用户将多余 的电能输 来源进行划分 ， 可 以分 为 电力 企 业 内部 和外 部 数 据 ， 其 中 内部 数 据 学的决策依据 ， 包 括数 据 采 集与 监 控 系统 、 生 产管 理 系 统 、 配 电 管理 系 统 、 客 户 服务 入 电 网 中 ， 可 以有 效 提 高 电力 企业 的经济 利 益 。 ３ ． ３数 据 处 理关 键 技术 系统等 ， 数 据 大 多 来 源 于关 键 应 用 系 统 ． 夕 部 数 据 则一 般来 自于互 联 网、 气象信息系统 、 地 理 信 息 系统 等 ， 外部 的数 据 较 为 分 散 ， 数 据 在 电力大 数 据 中 ， 使 用 数 据 处理 技 术 就 是对 采 集 来 的数 据 进 行 管 理单 位 也 各不 相 同 。可 以 看 出智 能 电 网数 据 具有 多 样 性 、 来 源 多 处理 ， 包括分库 、 分区与分表。 数据分库处理就是要按照一定的处理 这样 可以提高 样 的特征 ， 半结构化 、 非结构化的数据数量在不断增加 ， 比如 ： 客户 原则将一些利用率高的数据输入到不同的数据库中 ， 服务 系 统 中的语 音 数 据 、 在线 监 测 系统 中的 视频 、 图像 数 据 ， 这 些都 数据库中一些数据 的利用率 。数据分区处理 ， 就是将通表数据有效 属 于 非 结构 化 数据 ， 这 些 数据 价 值 密度 不 高 ， 每 种 数 据在 采 样 、 生 命 的载 人 到 不 同文 件 中 ， 可 以 有效 减 轻 大 型 表 压 力 ， 可 以提 高 数 据 的 周期 、 频 率方 面 都各 不 相 同 。 访 问性 能 ， 让运 行 情况 更 好 。 数 据 分 表处 理 ， 就是 按 照 相关 的数据 处 理原 则来 建 造 各种 数 据表 ， 这 样 可 以减 轻单 表 压力 。 除 此 之外 ， 构 建 ２智 能 电网 、 云计算 以及 大数 据 技术 之 间 的联 系 科学 技 术发 展 日新 月 异 ， 电力 系统 中 已经 实现 了信 息化 技 术 的 并行式和纵列式数据库 ， 可以提高数据加载性能 ， 可 以实现高效 的 使用 ， 希望能够在电力系统中加入信息技术 ， 来有效进行信息共享 ， 数据 查 询 。例 如 ， 可 以将 结构 化 查 询语 言 和 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 进 行有 机 结 进 而有 效 的控 制 电 网 ， 让 电网 能够 稳 定 的运 行 。但 是 当前 电 网 中基 合 ， 可 以加 强数 据 库 中数 据 的处 理 性能 ， 提 高 数据 的抗压 弹 性 。 ３ ． ４数 据展 现 关键 技 术 础设施还不完善 ， 不能有效的对相应信息资源进行搜 集 、 分析和存 储， 要解决当前现状 ， 就需要在 电力系统 中加入智能 电网应用［ １ ］ 。要 在智 能 电 网 电力 大 数据 中 ， 展 现 数 据 的关 键 技术 包 括 可 视 化技 对 电 网 中 的数 据 信 息 资 源 进行 合 理 的使 用 ，为决 策 提 供 有 效 的依 术 、 历史流和空间信息流 ， 将 这三种数据展现关键技术应用到智能 据， 就需 要 构 建大 数 据平 台 ， 实 现 科 学决 策 。在 构 建 的 过程 中 ， 还 需 电网数 据 处理 中 ， 可 以让 企 业 中 的管 理 者正 确 认 识 到 电力 数 据 的意 要 加入 云 计算 技 术 ，将 云计 算 技 术 和大 数 据技 术 进 行有 机 结 合 ， 这 义 和 系统 运行 情 况 。可 视化 技 术 被 广泛 的应 用 到智 能 电 网 中 ， 用来 样 可 以提 高计 算 机在 数 据计 算 和 处 理方 面 的能力 ， 利用 计 算 机高 容 实 时 监测 和控 制 电 网 的运 行情 况 ， 可 以有效 提 高 电力 系统 的 自动化 错的能力 ， 去 有 效 解决 大数 据 技 术使 用 中可 能 遇 到 的 难 题 ， 实 现 企 水平。 空间信息流展示技术通常体现在电网参数和已有 Ｇ Ｉ Ｓ的融合 例 如三 维 展示 技 术 和虚 拟 现 实技 术 。在 电力 配 电设 备 管 理 中加 业对智能电网下各类数据信息的有效分析 、 计算与存储 ， 为更好 的 中 ， 控 制智 能 电网提 供技 术 支 撑 。 智能电网、 大 数 据技 术 、 云 计算 之 间具 入 Ｇ Ｉ Ｓ 应 用 ，可 以 让 电 网管 理 者 更 加 直 接 的 了解 到设 备 的 相关 情 有紧密联系 ， 在构建大数据平 台时 ， 要将云计算加入其 中， 靠其功能 况 ， 为决策者提供实时的地理信息。在变电站工程设计中使用空间 对智能电网下各项数据信息进行计算以及分析 ， 云计算技术具备很 信息流展示技术 ， 可 以提高工作效 率 ， 减少 时间 ， 节约成本 以及能 大 的信息存储 功能 ， 而电网运行又会不断产生庞大 的数据 ， 因此 在 源 ， 可 以给电力企业带来更 多的经济利益 。历史流展示技术通常会 搭 建 平 台时 ， 可 以利 用 这 一功 能 ， 来 满 足智 能 电网运 行 的实 际需 求 ， 应 用 到 电 网历史 数 据管 理 和 展示 中。 电力 系统 只有 在充 分 分析 历 史 为实 现智 能 电 网数 据 在线 分 析 功能 提 供技 术 支 撑 。 另外 ， 应 用 这 一 数 据 后才 能 实 现深 层次 的运用 。 历 史 流技 术可 以实 现对 电力生 产 现 技术 ， 还 可 以加 强 对 智 能 电 网 的实 时 监 控 与管 理 ， 为 其 经 济 合理 的 场 的实 时监 测数 据 或者 电网 规 划 、 负荷 预 测 数据 等 数 据走 势 的预 测 运 行 提供 支 持 。 功能 ， 因此使 用 历 史流 展 现技 术 ， 可 以对 历史 重 大 事件 进 行 模 拟 ， 模 ３智 能 电 网 中电力 大 数据 关 键技 术 的运 用 拟其 发 生 和 演 变 ， 可 以从 中 发 现其 隐藏 的 知 识 和规 律 ， 可 见 这 一 技 ３ ． １ Ｅ Ｔ Ｌ关键 技术 术 具 备 很 大 的应用 价 值 。 电力 领 域智 能 电 网在 数 据 分布 上 具有 分 散 的特 点 ， 数据 数 量 很 ４结 束 语 多， 数据类型也较多， 这些都为数据处理工作带来了一定的困难 。 在 我 国智 能 电 网发 展迅 速 ， 其 在 运行 过 程 中 会不 断 产 生 大量 的数 这种 情 况 下 ，进行 数 据 处 理 工 作 应 该要 按 照 标 准 流 程 进 行 规 范 操 据 ， 传 统 的 数据 处 理 方 法 已经 无法 满 足 当前 发 展 的 需求 ， 因此 在 大 作， 即“ 数据集成一 抽取一 转换一 剔除一 修止“ ［ ２ １ 。 电力企业通常将数据仓 数 据 时代 背 景 下 ， 企 业 应 该 不 断优 化 ， 搭 建 出更 完 善 的 电力 大 数 据 库技术应用到数据集成上， Ｅ Ｔ Ｌ是“ Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ — Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ — Ｌ ｏ ａ ｄ ” 的缩写 ， 平台， 能够充分挖掘出数据的价值 ， 通过利用一些关键技术 ， 可以提 从中可以看 出其包括三个部 分 ， 即Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 、 Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ和 Ｌ ｏ ａ ｄ ， 首先 高 智 能 电 网 中 电力 大 数 据 的 处理 水 平 ，为企 业 带 来 更 多 的经 济 利 是Ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ， 被 叫做数据抽取 ， 就是要��
“智能电网、智能变电站基础与关键技术”研修班本月开课
及应 用专 业委 员会 ２０ ０９年学 术交 流年 会 于 １ ２月
１ —１日在 广西 南 宁胜 利 召开 。本 届 学术 年 会 得 ８２
到西安 交 大博 通资 讯股 份有 限公 司广 西 分公 司和
广西 敦益 担保 有 限公 司的大 力 支持 。西 安交 通大
学党委 书 记 、 电力 设 备 电气 绝缘 国 家重 点 实 验 室 主任 、 中国 电工 技术 学会 副理 事 长 、 国电工 技术 中 学会 电器 智能 化系 统及 应用 专业 委员 会 主任 委员 王建华 教授 担任 会议 主席 。
位的 ７ ０余 名专 家学 者参 加 本次 大会 。 根 据 我 国电 网和 欧美 国家 电网 向智 能 电 网发 展 的趋 势 ， 大会 紧密 围绕 智 能 电 网这 一 最 新 技术
动态 ， 开展 了技 术 交 流 与探 讨 。王 建 华 教 授 针对 智 能 电 网的概 念 、 字 化 电力 设 备 的关 键 理论 和 数
和企 业 在智 能 电 网方 面 近 来 开 展 的 工作 ， 以及 满
足 智 能 电网需 求 的低 压 电器 与高压 电器产 品 中的
关键 技 术 和理 论 。
本 届 年会 的 召 开 ， 利 于 促 进 我 国智 能 电 网 有
本 届 会议 的主 题包 括智 能 电 网和数 字化 电力 装备 的理 论与 技术 、 能 电器 的设计 与应 用 等 ， 智 共
技术 问题 以及 数字 化 电力 设备应 用 发展 前景 作学 术报 告 。此 外 ， 议 还 特 别 邀 请 了 国家 电 力 监管 会
委 员会 输 电监 管 部 运 营 监 管 处 处 长刘 雅 芳 、 上海
电器 科 学研 究 所 （ 团 ） 限公 司 总 裁 助 理 尹 天 集 有 文 、 安高 压 电器 研 究 所 总 工 程 师 游 一 民和 大 连 西 理工 大 学 副校 长邹 积岩 作关 于智 能 电网与数 字 化 电力 装 备方 面 的大 会特 邀 报告 。与 会专 家结 合 国 内外智 能 电 网发 展 状 况 ， 点 介 绍 了我 国智 能 电 重 网功能 特征 的代 表 性 观 点 和 我 国政府 、 关 机构 有
大数据技术在智能电网中的应用研究
大数据技术在智能电网中的应用研究作者：刘姝来源：《新闻爱好者》2018年第02期大数据技术是近年来科技领域十分活跃的概念之一，它是大量可被捕捉、统计分析和管理的信息数据集合，它拓展了人们感知世界的广度和深度，产生了一种决策力更强、洞察力更精准的智能信息处理模式。
在智能电网的理论和实践应用中，大数据技术的研究和工程设计所占据的地位也越来越重要。
王继业所编撰的《智能电网大数据》（2017年2月中国电力出版社出版）一书是2017年出版的最新的将研究对象聚焦于智能电网大数据发展研究和技术框架的专著。
整套书的编写团队是来自中国电力科学研究院大数据联合公关部，他们对智能电网中各种电力建设情况进行了大数据技术的全面分析，研发和建成了中国电科院大数据平台。
在这本书中，王继业等专家通过全面解读智能电网大数据的多方位概念和理论实践体系来表达对智能电网大数据发展的设计和展望，全书一共有七章，从认识大數据、智能电网大数据，到说明智能电网大数据的重点应用领域、技术体系架构与对比、研究方法与应用实践，以及真实的应用案例，循序渐进地展现了智能电网大数据在现代电力系统中的理论架构和应用实践情况，最后一章是编者根据现在智能电网大数据的发展现状提出的建议和展望，全面地反映了中国电力系统对智能电网大数据的研究关注和技术投资。
随着中国电力市场化进程的推进以及用户对电能质量和安全的要求提升，更加灵活、清洁、经济、友好、可持续的智能电网成为中国电力工业发展的大方向和大趋势。
在智能电网的设计和建设过程中，信息通信技术、计算机技术等先进技术对智能电网系统的高效率运行提供了支持和帮助，大数据技术也是其中一种重要的技术因素。
智能电网建成以来，各种智能变电站、实时监测系统、检修系统等电力系统逐渐产生大量的智能数据，信息化的电力数据迅速扩张，种类和规模都达到了前所未有的增长速度，电网内部数据和外部数据的叠加增长最终形成了智能电网大数据。
从当前的科技发展现状分析，大数据的完整理论和应用其实并未完善。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究_1
面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究发布时间：2022-04-02T02:19:00.468Z 来源：《当代电力文化》2021年34期作者：国葳[导读] 近年来，智能电网的应用在保证电网安全方面发挥着重要的作用。
采用二维小波阈值去噪方法滤除智能电网电力大数据中的噪声数据，去除电网电力数据中的冗余数据，完成电力大数据质量优化；应用数据挖掘技术构建智能电网安全漏洞挖掘模型，利用处理后电力大数据与漏洞挖掘模型实现智能电网安全漏洞定位。
国葳国网天津市电力公司城东供电分公司天津300250摘要：近年来，智能电网的应用在保证电网安全方面发挥着重要的作用。
采用二维小波阈值去噪方法滤除智能电网电力大数据中的噪声数据，去除电网电力数据中的冗余数据，完成电力大数据质量优化；应用数据挖掘技术构建智能电网安全漏洞挖掘模型，利用处理后电力大数据与漏洞挖掘模型实现智能电网安全漏洞定位。
实验结果显示，所提方法可实现智能电网电力大数据漏洞高精度定位，对智能电网电力大数据安全保护存在积极意义。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术引言智能电网是集数字信息技术、通信技术、计算机技术和电力设施为一体的现代化电网，智能电网可以提高能源效率、电源的安全性和可靠性。
当大量的可再生能源被整合到电力系统中时，更多的变量被代入系统，更多的数据需要被处理。
电动汽车数量的不断增加也使得这种情况越来越严重。
大数据技术在预测和分析这些随机因素方面具有很大的优势。
智能电网实质上就是应用大数据技术的电网。
从技术角度看，大数据技术基于云计算技术。
云计算技术是一些大数据技术的基础。
云计算技术为大数据提供了强大的工具，大数据为云计算提供了实际应用。
总体来说，大数据和云计算是互补的。
1.电力系统中的大数据特点随着人们对大数据的理解不断深入，再加上人们对电力公司业务要求的考虑，大数据技术在电力系统中的应用大有可为。
当人们对数据的计算、集成管理等功能进行科学的整合以后，能够及时构建出与当下和将来发展趋势相匹配的业务管理模式。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术 赵明君
面向智能电网应用的电力大数据关键技术赵明君摘要：如今人类的生存与经济发展越来越依赖于电力系统，而电力系统在运行的过程中会产生数量庞大的数据信息，数据增长快速并且类型丰富，决定了电力系统满足大数据的一切特征。
随着智能电网的日益推进，电力系统的数据源也不断扩大，甚至呈现出爆炸式增长的趋势。
在传统数据处理技术无法满足当下电力领域海量数据信息处理技术需求的情况下，电力大数据技术的发展与运用势在必行。
鉴于此，本文就面向智能电网应用的电力大数据关键技术展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：信息化；智能电网；电力领域；大数据技术1、智能电网电力大数据概述1.1、智能电网信息数据来源智能电网的运行过程中会产生海量的信息数据，基于不同来源可包括电力企业内部数据与外部数据。
其中，内部数据主要在数据采集与监控、生产管理、配电管理以及客户服务等各大应用系统中产生，而外部数据则来源于互联网或者气象、地理信息系统，这些数据具有非常分散的特点，因此其管理单位也并不一样。
1.2、智能电网大数据平台的构建当下电网拥有的基础设施没办法满足日益增长的信息资源技术要求，而智能电网的应运而生能够实现有效的数据信息搜集、分析以及存储。
但是要切实地利用不断增加的信息资源，就要构建大数据平台来实现更科学合理的决策。
而这方面比较成功的就是基于Hadoop服务平台系统的构建，并将大数据关键技术与这一平台进行有效对接和融合，为智能电网中大数据关键技术作用的良好发挥提供了保障。
比如，可以进行海量数据信息的搜集和处理，同时提供电子表格界面，利于进行数据信息的合理分类处理，切实提高了用户处理信息的效率及质量。
另外，智能电网大数据平台基于分布式文件处理技术，可能会实现Pb和Zb级的数据存储，而基于分布式计算机技术，则可能会实现Pb和Zb级的数据查询分析功能。
而且大数据平台还可以涵括其它功能模块，比如大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库、网络层模块、操作系统模块、服务器、数据管理模块等等。
大数据在智能配电网中的应用研究
大数据在智能配电网中的应用研究
杨吉刚
【期刊名称】《通讯世界》
【年(卷),期】2017(000)020
【摘要】针对目前大数据在智能配电网中的应用问题,本文从实践角度出发,分析了大数据技术在智能配电网中的应用局限,并提出了优化控制与再生能源控制的方法策略,其目的是为相关建设者提供一些理论依据.
【总页数】2页(P152-153)
【作者】杨吉刚
【作者单位】贵州电网有限责任公司贵阳供电局,贵州贵阳550000
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.浅析智能配电网中的大数据应用 [J], 郑家波;陈卓
2.智能配电网中无线通信技术的应用研究 [J], 王辉
3.智能配电柜在低压配电网中的应用研究 [J], 张晓龙
4.智能配电网中无线通信技术的应用研究 [J], 唐超洋;王清海
5.智能配电网中柔性多状态开关的应用研究 [J], 钟森
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术寇明姝
发表时间：2018-03-13T10:40:02.833Z 来源：《电力设备》2017年第29期作者：寇明姝[导读] 摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。
（中国能源建设集团广东电力工程局有限公司广东广州 510735）摘要：智能电网的发展离不开电力大数据的支持，其中所涉及到的大数据、云计算等内容不仅关乎电网智能化的实现效果，同时也与电力行业的未来发展产生着密不可分的联系。
电力大数据关键技术现已被广泛运用于电力生产领域中，针对关键技术的应用研究因而也成为人们日益关注的话题。
由此，本文便从电力大数据的内涵出发，并结合智能电网关键技术间的关系对运用技术展开深入探讨，以期为各
位读者提供参考。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术电力大数据关键技术在智能电网中的应用有着巨大优势与广阔前景，该技术能够实现对信息数据的搜集、存储、处理，并为电力企业的管理提供真实可靠的参考依据。
据此，针对电力大数据在智能电网中的应用方法分析，也便具有了较为深刻的现实意义。
一、电力大数据关键技术相关概述（一）电力大数据的内涵当前的电力大数据是在云计算与基础设备层上形成的数据平台，通过云计算服务访问层与应用软件的结合使用，从而为供电系统内部实现分层管理创造基础条件。
电力大数据具有较好的通用性，因而绝大多数的电力企业也能够在大数据规划管理中获得较好的适用效果。
当前的大数据规划主要是通过对分布式计算技术进行利用，保证数据查询、存储、处理等任务能够得到顺利完成。
除此之外，提升智能化水平，将先进的智能设备运用到数据库构建与操作系统中，也成为拓展系统服务性能的可行手段。
电力大数据平台的构建应当包括存储框架、调度框架、分析框架等部分，在调度框架内部序列化的传输工具、数据信息存储库、日志收集系统以及分布锁设备等也应加强注意。
只有重视数据的组织与调度工作，让数据信息的准确性、效率性得到保证，才能为储存系统、访问系统等功能发挥创造前提条件。
（二）大数据、云计算以及智能电网之间的联系智能电网同大数据、云计算有着不可分割的重要关联，智能电网可以将计算机技术、通讯技术、信息技术进行整合。
加之原有输配电设施的协调配合，从而为提高电网安全性、效率性、经济性，缓解环境因素给供电带来的不利影响创造条件，继而打造出先进的新型电网。
而大数据、云计算也是借助于网络技术的不断发展而形成的能够实现信息采集、监测、控制等功能的技术手段。
其中，大数据的建立需要依托云计算功能的发挥，云计算的存储管理以及数据分析等强大的功能又能为大数据业务开辟更为便捷的路径，因而云计算也成为大数据得以实现的前提条件。
总的来说，云计算、大数据与智能电网三者之间存在着相辅相成的关系，在各自发展的基础上又能促进其他技术性能的提升。
二、电力大数据技术在智能电网中的应用（一）集成管理技术
集成管理技术是对不同应用领域的系统数据进行集成的专项技术，使用该项技术能够使管理程序得到更好的运用。
集成管理技术的运用原理指的是能够对来源不同、性质功能各异、格式特点不同的数据按照一定的逻辑书序进行存储管理，这些被存储在介质中的数据信息能够被赋予稳定性特征，并且通过数据的集合还能够对历史变化规律予以反映。
以某工程为例，其以建成“一体化企业级信息集成平台”的目标，通过对电网数据保证，从而实现“一处录入，全网使用”，为保障信息真实、一致、完整夯实基础。
涉及电力生产、服务的各个电力数据服务行业均会产生众多的环节数据，而包含能源基准参数、电能生产、运行监控和设备检修、用户资料、电力市场人才物资、协同办公、资本运作等等海量数据的集成，从而达到建立多源、异构、多维、多形式电力数据资源的任务。
当这些集合数据能够面向主题，为系统运行提取出所需信息，那么集成管理技术则得到了发挥。
通常在电力大数据集成管理中，所打造的数据信息共享平台往往更具备综合性、全面性的特点。
而这些信息数据一方面能够为电力企业解决系统间因相互孤立而产生的集成难题，同时大数据所具有的多样性特点也能使数据清洗、数据过滤等技术也在管理过程中得到充分的发挥。
总之，复杂的数据环境使得系统处理面临更大的挑战，而集成管理技术的运用，则可以对数据进行快速而准确的集成和抽取，并从中获取关键信息数据。
接着通过数据关联的整合与统一结构下的数据集成，也使得数据源可靠性、准确性的提升能够有所保证。
（二）信息分析技术
电力大数据中的信息数据分析是其中的一项关键性技术，大数据技术的应用能够将信号转变为数据，然后通过对此类信息的联想、综合、预测、评估等全面分析，便可以完成对信息的加工提炼，以此为智能电网的行动决策提供依据。
从大数据的分析技术来看，分析技术是基于统计学与计算机科学的发展而建立起来的，所以实现大量的统计、分析、类比、归纳甚至是完成逻辑推理等任务，也成为智能电网运行中电力大数据技术的重要表现。
在分析数据的过程中，通过找出关联数据，能够保证数据的支持度与可信度，再通过在庞大的信息资源库中建立信息样本，从而为智能电网运行实现准确程度更高、计算效率更快的分析带来便利。
（三）信息处理技术
信息处理技术通常是指信息系统技术、数据库技术以及检索技术，智能电网中的电力大数据处理则囊括了内存计算、流处理、分布式计算等计算技术。
其中内存计算指的是能够对数据信息进行快速的读取与处理，对数据计算的问题实时予以解决。
流处理的计算技术主要可以不受计算速度与计算规模的控制，这种计算方式满足实时计算的需求。
分布式计算则主要针对较大规模的存储问题所使用的处理方式，分布式具有高效迅速的特征。
其作为新兴的数据计算方法，在对部分问题进行计算的过程中，能够将小部分问题分配给计算机进行处理，然后再将这些小部分问题的处理结构予以综合，最终形成结果。
所以分布式的计算方法在面对较大规模的计算时，其运算性能也较为突出。
对于需要以待处理的部分，分布式处理可以先对其展开分块，然后将这些所分部分再交由不同任务区域完成处理。
接着将数据信息结果储存至本地硬盘，从而为电力企业之后的数据采集和数据分析提供依据。
（四）安全防范相关技术
在智能电网的运行过程中，需要利用计算机完成计算处理任务，智能电网中的电力数据内容资源是十分丰富的，举例来说，采用常规SCADA系统按采样间隔3-4S计算，10000个采集点一年能产生1.03TB数据。
国家电网公司的2.4亿块智能电表，年产生数据量约为200TB，加之国家电网公司信息系统灾备中心的数据总量，接近15 PB。
除此之外，GIS、EMS、DTS等系统也在产生、传输与存储数据过程中形成前所未有的数据增长，所以为了保障系统安全，除了物理手段的防范之外，还需从技术层面予以分析。
例如，入侵检测、病毒防范、信息加密等措施，对于防范数据信息遗漏、丢失，保证运算系统正常运行也有着重大意义。
结束语：
电力行业的发展离不开电力大数据技术的优势发挥，只有在结合大数据关键技术的基础上实现高效、准确的数据联通、处理，才能为智能电网的未来发展贡献出更多的力量。
进而为电力企业取得长足的进步与智能电网的改进升级，提供崭新的契机。
参考文献：
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[3]张克宇.浅谈面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].电子世界,2016,(22):193+195.
[4]蔡力军.探讨面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].科技展望,2017,27(06):19.。