摘要：当前，智能电网的应用变的越来越广泛，智能电网的应用大大提高了电力系统的工作效率。随着科技的不断发展，大数据技术在智能电网中的应用提高了数据分析和采集的准确性，提高了电网的运行质量，大数据技术能够解决传统通信网络通信效率低以及出错率高的问题，保证了通信的质量。对智能电网大数据技术的发展进行研究成为当前电力企业的一个重要工作。
关键词：智能电网；大数据技术；研究
1、智能电网大数据的内涵
智能电网大数据是指在电力信息化的发展技术之上，通过联合智能电表、智能变电站以及电力实时监测系统等构成的电力系统。随着电力系统规模的不断扩大，智能电网大数据在数据分类上主要分为了内部数据和外部数据。内部数据主要是电力系统内部的信息处理系统、监测系统、管理系统和服务系统等。外部数据主要是分析和接受外部影响因素，包括地理信息系统、气象系统以及公共管理部门等。
随着智能电网大数据在实践中的应用不断深入，智能电网大数据的特征主要包括以下三个方面：第一，大规模。当前智能电网大数据的数据量不断增多，电网的负荷增加明显。第二，高速化。当前智能电网大数据的应用能够实现电网的高速云状，能够在电网负荷运动复杂的前提下，保证供电高峰的平稳运作，能够及时且有效的处理故障问题。第三，多样性。智能电网大数据的数据收集能力较强，能够实现信息处理系统的综合性，并能够接受往外数据，从而使得系统运作更加安全，数据分析结果更加可靠。
但是当前智能电网大数据的应用还处于初级阶段，随着数据规模的不断扩大，对于智能电网大数据技术的分析能力要求也逐渐升高，且电网结构更加多元化，也使得智能电网大数据技术在适用性和功能性方面还有巨大的发展空间，因而应当不断对此进行研究与探索。
2.电网中大数据应用的现状
近些年来，世界各国对于电网大数据研究都非常的重视，在我国，国家科技部下达了一系列项目来支持电网大数据研究的发展，各大电力公司也积极开展有关方面的研究，经过各方面的努力，在国内的一些电力公司对大数据技术的引进非常重视，并且已经逐步引进了大数据技术，但是公司员工对于大数据并不是很熟悉，只是大约有着模糊的概念，却不是很清楚它的应用价值，在理论知识滞后的情况下，毫无疑问必将影响到技术层面的具体操作，两方面的不足给电网中大数据的应用带来了很大的困难。而且，有些公司即便想要在这方面有所发展，也因为缺乏顶尖技术人员和有经验者的统一领导和部署，出现心有余而力不足的情况。
3、智能电网大数据技术的发展策略
3.1大数据传输存储技术
随着智能电网大数据发展，电力系统在设备监测和运行过程中的全部数据都被记录下来，数据量越来越大，给电网运行传输设备及存储系统造成了巨大的负担，对我国智能电网大数据处理发展形成了一定的影响。在智能电网数据存储方面，采用分布文件保存的形式，能够实现对大量数据进行存储，但对电力数据实时处理存在一定的限制。因此要对电网中大数据进行实时分析和分类存储在电网非结构化数据处理中占比非常大。目前智能电网大数据处理技术面临最大的问题就是将海量的非结构化数据转换成结构化数据。
3.2优化运行大数据实时分析和整合技术
在对数据库进行分析和处理的过程中，社会各界对于数据库的内存结构关注度越来越多，只有建立完整的内存数据库，才能保证数据内存参数项目中数据分析和数据处理结构的优化。对于数据内存和磁盘进行项目比较会发现，运行速度在不断升级，要优化提升性能框架的同时，顺利升级电力系统的内存数据库处理机制，保证实时性分析项目有科学性处理机制。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在对数据分析过程中，利用实时性分析机制，能提升智能电网系统运行技术中各个环节和用户数据的有效性，并且利用集成技术和整合技术确保智能电网中数据结构的实效性。另外，在电网调度中，电网调度控制结构和控制模型还存在一些亟待解决的问题，特别是一些小型的发电系统会产生一些无法预知的波动状态，甚至是无法预知的，这就需要管理人员根据实际情况建立完整的新型电网监控设备和运行框架，提升电网实时系统动态的有效了解和认知，建立对比系统和对应的预防系统。
除此之外，管理人员要利用云计算平台对海量数据进行测量和分析检测，确保实时性数据整合机制得到优化，真正实现消费机制和效果的优化，提高用户数据和用户信息的实效性。
3.3异构多数据源处理技术
将多源异构信息进行大规模的整合，有助于使电网的发电、输电和用电等各个环节畅通无阻地进行贯通，还能使信息的采集更加全面，传输更加流畅，最主要的还是能够高效地处理数据信息，该技术将是大数据技术应用的重要途径。未来电网将更多地进行大规模整合，降低运营中心的成本，通过科学有效的措施来管理数量庞大的、分布地点不同的基础设施，既能够提高自身的运营利润，也能够为人们提供更好的电力能源。
3.4大数据可视化化分析技术
目前智能电网所积累的数据难以量化，且显示设备能够向用户显示的内容十分有限，面向用户提出一种简洁直观可视化的方式，也是目前所面临的重要挑战。在目前的应用实践中可以通过对大数据的处理，将数据绘制成为具有各种意义的高分辨率的图片，且配有观察处理的交互工具，结合人的视觉系统，来确定算法的参数，来对数据进行定量的分析。因而数据的可视化方向以及方式是目前智能电网大数据处理所面临的又一挑战。
3.5实现智能用电
当前我国电力行业中的智能配电网大数据应用技术得到了一定的发展，并具有较为广阔的上升空间和发展前景。从当前的技术来看，在未来的电力行业的发展中，智能配电网大数据会有效的预估用电量，并根据用户的实际需求进行更为科学合理的用电，从而进一步的满足更多用电用户的实际要求。与此同时，相关的电力行业工作人员会对用户的用电趋势和用电变化进行分析，从而根据所得出的结果建立相关的用电模型，并通过所建立的模型来提升对用户用电的了解。也能根据实际的用电调度制定相应的电力资源，从而使得所制定的用电量可以更好的符合当地用户的用电需要。
3.6安全分析和智能预警的实现
在当前电力行业的高速发展，其智能监控装置的出现，使用数据技术进而实对于电网运行的情况进行动态分析以及控制。大数据技术具有着计算速度快、计算能力强的特征。所以，在对海量电网运行情况数据以及监测数据进行处理之时，可以实现高速完成。促使跨地区的海量数据进行分析以及共享变为了可能。当前，电力行业的预警以及安全分析主要是通过专业的调度中心而实现，调度中心则是通过对离线数据进行收集，同时对计算进行处理以后而形成预警以及预案。所以，满足不了其智能电网的实时监控、预测以及进行全面评估的实际需求。在云计算的电力云可以建立电力系统的安全监管以及数据分析，较高的计算能力可以满足其处理的实际需求。
4、结语
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。
参考文献：
[1]陈丽丽.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].科技资讯，2017（09）：56+58.
[2]孙鸿飞，倪嘉苒，彭丽.智能电网大数据的核心技术[J].大众用电，2017（02）：27-28.
论文作者:李笑冬,安瑞,张宇泽
论文发表刊物:《基层建设》2018年第29期
论文发表时间:2018/12/12
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