摘要：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。本文主要分析探讨了智能电网大数据处理技术现状与挑战方面的内容，以供参阅。
关键词：智能电网；大数据处理；技术现状；挑战
引言
随着近年来环境问题逐渐得到社会大众的普遍关注，节能减排方面的压力也显著提升，基于此电网技术智能化水平具有很大的发展，形成了信息采集的智能化，尤其是在“物联网”以及“互联网+”等方面，大量的数据给智能电网建设带来了机遇与挑战，促使电力系统与外界交往更加频繁。
1智能电网大数据的概述
在信息化时代的发展中，电力与信息化技术已经进行了融合，电力企业的发展进步使电力数据的种类飞速增加，多种类型服务的管理系统的数据集合成了智能电网大数据。智能电网大数据中数据来源于电网的外部和内部，通过统一的整合传输到智能电网的大数据中，内部系统中的数据来源于各个营销、采集、财务、监测、管理等系统中；外部系统中的数据则是来源于各个服务部门、气象、地理、换电系统等，这些数据在不同的部门，由不同的管理者进行管理，其具有相似性、关联系，每个数据都是独立的个体，但是又和其余的数据相互连接，综合情况复杂。举个例子来讲，用户在用电的方面会受到地理条件、天气原因等情况影响，同时也与当前的社会经济状况有着关联，而电力的交易状况和用户情况息息相关。
2智能电网中大数据处理技术现状
2.1并行数据库
智能电网系统的并行数据库的存在，主要是用来存储系统的结构化数据，并且可以帮助系统迅速完成对数据查询和分析。相较于关系型数据库，并行数据库可以严格按照规则进行系统事务的处理，并为多用户访问下的数据安全提供保障。因此，在智能电网建设不断加快的情况下，由于系统数据已经超出了关系型数据库的管理范畴，所以具有强大数据分析能力和数据独立性优点的并行数据库得到了广泛的应用。
2.2云计算技术
大数据技术的需求是伴随着云计算平台的出现而出现，云计算的核心是海量数据存储和数据并行处理技术。而智能电网中数据量最大的应属于电力设备状态监测数据。状态监测数据不仅包括在线的状态监测数据，还包括设备基本信息、实验数据、缺陷记录等，数据量极大，可靠性要求高，实时性要求比企业管理数据要高。云计算技术在国内电力行业中的应用研究还处于探索阶段，现有云计算平台可以满足智能电网监控软件运行的可靠性和可扩展性，但实时性、一致性、数据隐私和安全等方面的要求尚不能满足，有待进一步研究。
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3智能电网下大数据处理技术的挑战
3.1大数据的传输与存储
互联网时代是一个数据无处不在的时代，在智能电网中数据呈指数的增长，这已经对电力公司数据的处理带来了深深的负担，尤其是在数据存储和数据传输这两个方面上更是产生看极为重大的影响。除此之外，在目前智能电网系统的数据中，非结构的数据占据了大多数且数据庞大，数据类型复杂，这也是目前数据处理的一个难点。如何能够更加高效，方便的将非结构数据转化为结构数据进行处理，这是目前智能电网中所面临的挑战之一。
3.2大数据的数据解析
大数据解析包含两个方面，分别是数据分析、数据解读。分析大数据过程中需要对巨量的多种类型数据进行研究，实现对其中隐藏相互关系、模式、其他有用信息的掌握。实践中要想有效理解和应用分析结构，就需要解读大数据。大数据解读过程，就是多维度展示和深层次剖析大数据本身及分析过程，同时将具体行业问题和大数据分析结果对应起来。数据解读过程中贯穿着数据本身分析，所以可以用一种特殊大数据分析方法概括数据解读。
3.3智能化大数据可视化分析技术
当前大数据处理中的一个重要课题就是，有效地分析和处理智能电网运行中不断生成的数据，并通过有线的屏幕向电力用户展示。大数据通过可视化分析技术能够得到有效处理，所以其在实际电网运行中得到广泛应用。可视化分析技术通过高分辨率图像、高度集成技术、交互工具，将明朗的数据处理结果提供给电力用户。科技进步过程中可视化技术发展也遇到了瓶颈，包括提取重要数据、技术扩展性、显示及图像合成等。
3.4异构数据处理技术
未来智能电网大数据存在调度、用电、配电、变电、输电、发电等多个环节数据,需要实现信息高效处理、流畅传输、全面采集等技术,支撑业务流、信息流、电力流的一体化。因此,需要实现大数据多元化异构数据信息的整合,并且建设智能电网大数据集约化配置数据中心。针对海量的异构数据构建一个模型,如何实现数据融合及有效存储和高效查询成为智能电网大数据处理异构数据亟待解决的问题。
3.5数据处理的时效性技术
对大数据而言，数据处理速度十分重要。一般情况下，数据规模越大，分析处理的时间就会越长。传统的数据存储方案是为一定大小的数据量而设计的，在其设计范围内处理速度可能非常快，但不能适应大数据的要求。未来智能电网环境下，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理。
结束语
总而言之，在智能电网系统得到广泛应用的情况下，大数据处理技术已然成为了确保电网安全运行的重要手段。在大数据存储、处理方面，云计算平台能够保证智能电网数据得到及时的处理，继而确保系统的稳定运行。但是，随着系统智能化程度的逐渐加深，大数据处理技术的实时性、隐私性和一致性等内容受到了考量。因此，相关人员应该对大数据处理技术进行更加深入的研究，以便为智能电网系统的运行提供更多的保障。
参考文献
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[2]宋蒋莉.智能电网大数据处理技术现状与挑战分析[J].民营科技.2018(12)
[3]李宝玉,戴羽.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].科技经济市场.2018(05)
论文作者:徐森,李秋丽,李丁,安浩然,袁晨茜
论文发表刊物:《电力设备》2019年第17期
论文发表时间:2019/12/17
标签：数据论文; 电网论文; 智能论文; 数据处理论文; 技术论文; 电力论文; 系统论文; 《电力设备》2019年第17期论文;