摘要：随着社会经济的发展和科技水平的提高，智能电网大数据技术成为当前电力领域发展的主要技术手段。通过应用智能电网大数据技术，不仅可以有效提升电力系统的运行效率，降低企业的运行成本，还能够及时对电力系统进行宏观把控，减少因为电力系统损失或者处理不当造成的污染。因此，相关电力企业应当加大对智能电网大数据技术发展的研究，使其更好的为人类服务。基于此，本文就对智能电网大数据技术发展作了简要研究，以供相关电力人士参考。
关键词：智能电网；大数据技术；动力和障碍；发展研究
1智能电网大数据概述
1.1智能电网大数据内涵
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。通过对先进技术的应用以及对设备的更新，电网运行的安全性与可靠性得到了极大的提高，不仅能够有效满足当前用户的用电要求，同时也能够容许不同发电形式的接入，提高了电网的运行效率。
1.2智能电网大数据的特点
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。
1.3智能电网大数据技术的关键技术
大数据在智能电网中的关键技术可以概括为大数据存储技术、数据解析技术和处理平台技术。大数据解析技术由数据分析和解读两方面组成，利用大数据分析技术可以快速、准确的找到在数据中隐藏的规律与联系，对数据进行更深层次的探究完成对数据的精加工。处理平台技术又分为“流处理”与“批处理”，“流处理”一般进行直接处理，其具有快速度、强实用性的特点，这种处理模式
通常适用于对于时效性要求高的方面；“批处理”则是采用一种先储存后处理的方式，这种处理方式的主要思想就是将所有的问题进行分步解决，但是缺乏实效性，因而适用于容量庞大且复杂，但是没有要求时效性的方面。
2发展动力和存在障碍
2.1智能电网大数据的发展动力
首先，电力公司部署了大量的智能电表及用电信息采集系统，其中包含着巨大的价值需要挖掘。例如，根据用户用电数据，可分析出用户的用电行为，为形成合适的激励机制、实施有效的需求侧管理（需求响应）提供依据。其次，电力公司资产巨大，资产的监测和运维涉及到大量复杂的数据，通过数据分析，可提高网资产利用率和设备管理水平，存在着巨大经济效益。再次，在实现营配数据一体化基础上，通过数据分析，电网公司可进行有效的停电管理，提高供电可靠性；也可进一步提高电能质量，减少线损；可防止用户窃电，以及避免造成其他非技术性损耗；经济效益显著。另外，大数据将促进地球空间技术、天气预报数据在智能电网中的应用，提高负荷和新能源发电预测精确度，提高电网接纳可再生能源的能力。最后，通过大数据分析，可探索新的商业模式，为电网公司带来效益。
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2.2.智能电网大数据的障碍
电力系统作为我国的一个传统行业，深受国家政策的保护，因而在发展中逐渐出现了跟不上时代脚步的现象。经验足的大都是些老一辈的技术员工，他们对于大数据的基本理念以及大数据在智能网络中的价值缺乏正确的理解。国内智能电网大数据技术起步晚，相交于国外技术有所欠缺，并且国外没有向中国这样庞大的人口，因而即便有先进的技术也不能直接照搬照抄，智能电网大数据技术
仍需要进行探索。智能电网大数据技术的研发与实验都需要大量的资金投入，现今智能电网大数据缺乏明确的收益，因而很难引起投资人的兴趣与青睐。最后就是数据的隐私与安全问题，有些数据电力公司需要保证其隐秘性，因而意思保护与客户资料安全成为了发展与推广智能电网大数据技术的首要问题。
3智能电网大数据技术的发展
3.1源网荷协同调度
根据可持续发展理念的要求，应将新能源应用到各个领域当中，以实现人与自然的和谐发展。本着上述原则，电力领域对新能源的使用水平也开始逐渐提高，如何对新能源进行准确的预测，成为了电力领域关注的重点问题。对调度方法的合理应用是解决该问题的途径。在过去很长一段时间内，电力领域一直采取传统的调度方法，通过增加系统的旋转备用解决问题，即从供给侧入手，提高电力资源应用的平衡性。但随着社会的不断发展，目前调度出发点已经从供给侧转为了需求侧，即通过市场调节的手段，从电力用户的角度出发，以调节其用电负荷的方法，达到提高电力资源应用平衡性的目的，实现网源荷协同调度。上述目的的达成要求电力领域必须保证具有大量的信息作为辅助，其中新能源出力波动便属于非常重要的一点信息。智能电网大数据技术的应用能够实现对数据的存储、出力以及调度，因此也就能够为电力领域提供所需要的辅助信息使得电力资源的优化调度能够更加顺利的实现。这是该技术发展的主要体现。
3.2负荷波动与新能源处理的预测
电力用户的用电量会直接影响到电力负荷，进而影响到电力系统的运行情况，减小实际波动值与预测不懂数值之间的差距，可以让电力公司在进行电网管理决策后实施的措施更加合理。智能电网大数据技术的应用为负荷波动与新能源处理的预测提供了大量的历史数据，并且还保证了数据的准确性与多样性，这对于负荷波动与新能源处理预测的准确性的提高起到了极大的促进作用。
3.3网架发展规划
电网的发展正处于过渡阶段，智能电网处于建设过程中，与互联网的结合，是未来智能电网发展的主要方向。另外，电转气技术目前也正在研究过程中，理念在于将不宜存储的电能，转化为天然气进行存储，这不仅能够达到资源高效利用的目的，同时也能够直接促使天然气量的增加。在上述情境下，应用大数据
技术进行电能的预测，并将其合理、适度的转换为天然气，是提高网架发展规划水平的主要途径，同时也是该技术应用的主要发展方向。另外，随着可持续发展战略的深入贯彻，电动汽车将逐渐取代传统燃油汽车成为汽车领域的研究方向，在此基础上，加油站也会像充电站转变。因此，必须采用大数据技术，实现对电能的分布式管理，以确保电动汽车能够普及，减轻受汽车尾气影响带来的环境污染问题。
4结束语
综上所述，当前我国电力行业的发展层次逐渐提高，智能电网大数据技术的应用，使得电力系统运作更加高效和安全，能够实现电力系统覆盖范围的扩大，并能够为电力企业的发展提供必要的数据支持。电力行业是国民经济发展的基础内容，我国还需要进一步加大大数据技术在电力系统方面的研究，扩大智能电网的普及度，更加合理地利用智能电网大数据技术，实现电力行业的良好发展。
参考文献：
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[3]黄伟，曹健.智能电网大数据技术的发展研究[J].无线互联科技，2015（15）：19-20.
论文作者:崔巍
论文发表刊物:《电力设备》2018年第25期
论文发表时间:2019/1/16
标签：电网论文; 数据论文; 智能论文; 技术论文; 电力论文; 电力系统论文; 新能源论文; 《电力设备》2018年第25期论文;