摘要：近些年，随着人口基数的增多，用电量不断加大，供电环境发生变化，电网负荷快速增长，传统电网缺陷开始逐渐暴露。相比之下，智能电网则能有效提高供电稳定性，解决传统电网中存在的问题。智能电网能提供高质量供电服务，并且容许各种不同发电形式的接入，更具有自愈能力，能抵御攻击，推广智能电网具有重要意义。智能电网以集成的双向或多项通信网络为基础，进行电力数据传输，对通信网络有着一定要求。而传统通信技术效果差，易出现错误，大数据技术则能大大提高通信效率与准确性，智能电网建设中应积极融入大数据技术，构建新型电力通信动态多网络，从而解决智能电网通信问题。
关键词：智能电网；电力工程；大数据技术
在现代大数据应用领域中，智能电网占据着越来越重要的地位。广义的大数据既包括各种复杂、多样化数据的捕捉以及处理，还涉及到具体进行数据处理的理论、相关技术方法以及技术体系。本文对智能电网中大数据技术的作用和应用情况进行了剖析和研究，并总结了智能电网的大数据研究路径及过程，希望能够推动大数据技术更好地用于智能电网工程实践。
1 智能电网与大数据技术的特点
不论智能电网，还是大数据技术都是近些年新兴产物，是随着计算机技术、通信技术、网络技术、数字技术的普及而发展起来的高新技术。智能电网与大数据技术为经济发展和社会进步带来了新机遇。下面通过几点来分析智能电网与大数据技术的特点。
1.1 智能电网
智能电网是电网的智能化，指利用大量智能装置接入电力系统来实现智能化、自动化电网运行，是二十一世纪的新兴产物。在智能电网中，融入了传感技术、决策支持系统技术、智能自动化控制技术、测量技术，基于多项通信网络来实现。其核心系统构成是：智能变电站、智能配电网、智能调度系统、智能电能表等。通过智能电网能降低电网运行成本，提高电网坚强度，减小电网损耗，实现电网的经济、安全、可靠运行。且智能电网容许多种发电形式的接入，为新能源利用提供了便利，并具有一定自愈功能和攻击抵御能力，有效降低了电网故障率。智能电网最早出现于二零零五年，现如今智能电网已成为现代电网建设的主流方向，我国已投入五千亿进行智能电网建设。
1.2 大数据技术
二十一世纪人类社会已经进入信息时代，信息技术被融入到各个领域，社会活动中产生的数据量越来越大。大数据最早由麦克锡提出，他认为信息社会中工业经济正在逐步向知识经济转变。在这一大背景下，谁能拥有信息资源，谁就拥有市场、拥有优势，大数据时代已经到来，经济活动、商务活动以及其他领域的一切社会活动都离不开数据信息。二零一二年后，大数据技术得到重视，被开始被应用。大数据技术下的数据信息类型多，数据量大，传输速度快、实效高，信息来源广，计量单位最少是P，信息传播形式以双向或多向传播为主，数据类型即可是音频、编码、也可以是影像图片，且可以实现异构数据传输，数据受众群体非常庞大，但信息价值密度会下降，需要进行数据提纯。
2 智能电网中大数据的作用
按照智能电网中数据信息的作用和地位划分，智能电网中的数据主要可分为：电网运行数据、企业营销数据、设备检测数据、企业管理数据。根据数据的内部结构特征，基本上可划分为结构化、非结构化电网数据。非结构化数据是智能电网的主要数据组成部分，主要包含了图像处理或者视频监控所形成的数据，这类数据具有增长较快的特点，数据库的二维逻辑不能对其进行有效表达。而运用分布式的数据总线，能够有效集合多个调度中心的数据，并将最终结果汇集到总监控平台中，方便对这些分布广泛的海量数据作动态分析和处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆调度中心总共包含了四个应用系统，即监控和预警系统、调度管理系统、安全校核系统、调集计划系统，调度中心利用数据服务总线及各数据访问接口，可以实现实时数据共享和交互，若需要调配资源，调度中心还可使用计算机的搜索引擎功能对大量网络资源进行搜索，并从海量的分布式数据中数据库以及文件系统。从整体上看，大数据管理平台主要是经数据服务总线，将平台各部分功能有效集合起来，进而建立了一个相对完整的虚拟数据资源集合系统，能够统一调配平台中的各物理单元，让不同物理单元的数据能够被实时共享和交互，从而提高电网调度的效率、可靠程度和科学性。
3 智能电网中大数据的研究方法及步骤
大数据研究方法与传统数据研究法有着十分明显的区别，它创造了新的数据处理、分析方法和思路。传统数据研究法常以抽样数据为基础，其数据分析方式只是针对某一特定单位或者部门的数据，但是大数据研究法则分析了更广领域中的数据，不仅仅局限于研究单一的部门数据，而是跨越了部门和专业，对多维度数据进行了广泛的研究和分析。大数据研究法一般适用于实时性强、数据信息量庞大、类型多样、非结构化的数据。
在智能电网的运行管理工作中，大数据研究主要通过以下路径和步骤实现：（1）结合电网控制的相关知识和经验，以数据分析结果为参照，提出合理的、科学的假设。（2）采集数据、整合数据，制定获取数据、整合数据的有效方案，并据此构建数据模型。（3）由数据分析专业领域内的学者和专家对整合后的数据结果进行分析，并采取科学分析法、专业算法深入挖掘数据特点。（4）利用科学实验，对数据分析结果的合理性进行验证和分析。（5）将最终得到的数据结果进行科学地、合理地分析。
4 基于智能电网大数据技术发展
通过前文对智能电网对数据传输及通信的需求，可以知道智能电网对通信和数据传输有着较高的要求，传统数据技术显然已不能满足通信需求，其局限性越来越明显。而大数据技术的融入，则增强了智能电网运行安全性、稳定性、可靠性，解决了智能电网通信问题。传统数据通信技术下，智能电网通信由静态路由算法，这种通信方式具有一定滞后性，网络扩充时需要进行更新，所以通信速度慢，多节点通信中路由表数据非常庞大，将直接影响寻址速度，造成通信速度下降。大数据技术则融入了动态多径路由算法，优化了寻址方式，在大数据、多节点通信中，依然可以快速寻址，采用了混合驱动寻址模式，降低了寻址延迟性。另一方面，由于智能电网涉及节点多，单一系统结构易造成整个网络的故障。而大数据技术下，运用多层技术，对转接点、交换点、端节点进行了数据整合，通过多层次数据整合来满足电力信息交换任务要求，优化主干线路和节点。另一方面，大数据技术下，寻址策略发生了变化，融入了极坐标寻址技术。寻址策略影响着寻址速度和数据交换速度，电力数据传输中大节点设置非常复杂，设计到编址和编码。大数据技术中利用物理寻址作为寻址依据，大大降低了寻址难度，减小冗余节点数量，有效解决了电力通信中拥堵问题。毫无疑问，大数据技术为电力工业发展提供了新技术支持，非常值得推广和应用。
5 结语
智能电网是现代电力发展的主流，而传统通信与数据交换技术并不能满足智能电网发展的需求，应积极融入大数据技术。利用大数据技术来提高通信质量、数据交换速度，增强路由寻址能力，保障智能电网的高速、高效运行，解决传统网络脆弱性问题。
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论文作者:原淑娟
论文发表刊物:《电力设备》2019年第3期
论文发表时间:2019/6/3
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