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摘要：信息通讯系统属于智能电网重要系统，其合理推进了现代化电网生产及管理方式的发展，也让电力行业迎来了电力大数据时代。电网技术水平的不断提升，使得大数据关键技术在电力系统中的应用量飞速增长，其间数据量及信息量提升快速，这对电力系统信息处理则提出了更高要求。目前，电力行业信息处理水平不能适应现代化社会发展需求，更不能满足智能电网需求。因此，应将电力大数据关键技术用于智能电网数据处理中，使其具备极强的数据处理及分析和储存能力，从而具备良好的集成化管理。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术
中图分类号：TM76 文献标识码：A
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。
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、客户服务系统等，数据大多来源于关键应用系统；外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、生命周期、频率方面都各不相同。
2、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，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。
3、智能电网中电力大数据关键技术分析
3.1多源异构数据聚合管理技术
智能电网大数据分布较为分散，且数据量大、种类繁杂，数据处理难度十分大，基于此，智能电网大数据处理必须经历以下流程：数据集成→数据抽取→数据转换→数据剔除→数据修正等等。当前，常见的数据集成模型主要为数据联邦、基于中间件模型与数据仓库等。ETL，即Extract-Transform-Load的缩写，被称为数据仓库技术，被广泛应用于企业数据集成。ETL主要分为三大组成：①Extract，即数据抽取，主要是由源数据源系统内，将目的数据源系统所需数据抽取出来；②Transform，即数据转换，主要是将所抽取的数据依照相关要求转换成另一个形式，同时清洗、加工错误数据、偏差数据；③Load，即数据加载，主要是将转换所得数据加载至目的数据源系统中。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆对于智能电网大数据应用而言，数据集成是一大关键，需要综合考虑各项因素，可结合多种技术实现数据集成。
3.2数据分析技术
对于大数据技术而言，其根本驱动力即是将信号向数据转化，进而通过数据分析能力转换为信息，再将信息进行提炼而形成知识，最后通过知识为决策与行动提供推动力。因此，在大数据背景下，电力数据分析技术能够在海量的信息数据中找到其隐藏的模态及规律，从而为决策者提供有效信息支持。针对电力企业而言，科学的决策能够为其生产经营服务的实施提供指导性力量，进而促进竞争能力的提高，创造更理想的经济效益。比如德国采用这项技术为其太阳能推广应用决策的制定提供了科学合理的支持，而且太阳能的广泛运用利于电力用户把多余的电能向电网中输入，这也是企业经济效益提升的新方法。
3.3数据处理技术
基于大数据处理技术的应用下，能够将所收集到的信息资源进行分类处理，通过分表、分区等处理方式的应用，能够为提高数据处理的效率与质量提供技术保障。而基于传统数据处理模式下，人工形式的分类处理不仅加大了工作人员的压力，同时相应的分析模式下分析的效率与质量偏低。与此同时，将所划分好的数据输入到相应的文件中，则能够为实现有效的访问、提高数据的使用效率奠定基础。此外，通过并行式与纵列式数据库的搭建，能够有效的提升数据的加载效率，进而为实现对数据的实时查询提供了保障。
3.4数据存储备份技术
基于大数据技术下，其还具备着良好的数据存储能力，能够实现对智能电网下所读取海量数据的有效存储，与此同时，还具有着修复与备份的功能，进而能够解决系统平台故障下所引发的安全隐患问题，确保数据信息的安全性，为促进智能电网的完善建设、确保智能电网的安全、可靠运行提供技术基础。
4、智能电网中大数据关键技术应用
随着电网技术水平的不断提升，使得大数据关键技术在电力系统中的应用量飞速增长，这其中也导致了其信息量及数据量的快速提升，这就对电力系统的信息处理能力提出了更高的要求，为了很好的解决这一问题，目前很多厂家已经开始建立Hadoop架构上的数据平台和商务服务，希望通过这些措施能够有效的提升自身电力系统的信息处理能力，应用该软件数据，能够对海量的数据信息进行收集与处理，并且能够建造在其基础上的Datameer系统提供的电表格式界面，从而使得用户能够在数据分析及处理方面更加的方便，将该数据处理系统应用于电力企业的发展当中，对于其多元化的发展具有非常重要的促进作用。
结束语
综上所述，在国内智能电网发展十分迅速的环境下，电力系统在运行过程中产生了庞大的信息数据量，要适应大数据时代提出的更高要求，我们应该构建出更完善化的电力大数据平台，将电力大数据的相关数据价值进行充分的挖掘，有效利用ETL技术、数据分析技术、数据处理技术以及数据展现技术等一系列关键技术，提高面向智能电网的电力大数据技术应用水平，并且强化电力大数据关键技术的深入研究，为电网的高效与稳定可持续运行提供保障。
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论文作者:刘大鹏
论文发表刊物:《电力设备》2017年第13期
论文发表时间:2017/9/21
标签：数据论文; 电网论文; 智能论文; 技术论文; 电力论文; 数据处理论文; 信息论文; 《电力设备》2017年第13期论文;