电力资源是在物质方面给予人们生产生活一定的支撑。电力资源与人们日常生活之间存在密切联系，二者之间的关系呈现出日益紧密的状态。电力系统在运行时会有不可避免的信息数据产生，这部分数据在种类以及数量方面相当庞大。会给工作人员带来繁重的任务量与工作压力。电力系统的数据处理能力会因智能电网的推广而有所改善。智能电网的运营是数据处理能力服务的主要对象。通过不断完善与优化，其服务能力也会明显改善。
一、明确智能电网电力大数据的含义与概念
新阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面具十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下，对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。
二、电力大数据关键技术的应用
1.应用ETL技术的优势与价值
通过对智能电网进行分析后可以发现，大数据并不是集中在某一个领域，而是以分散的形式分布，电网的各个环节与细节当中都会有大数据存在。种类众多以及数量庞大，是数据的明显特征，这会给数据处理工作带来一定难度。在真正处理智能电网数据时，会涉及到多个细节，最为明显的就是收集、抽取以及修正等，还要提高对筛选的重视程度，在多方面因素综合的基础上，才能构成完整的智能电网数据处理工作。现代电力企业会利用多种方法开展数据集成工作，使用最为普遍的就是ETL技术。ETL就是指数据仓库技术。数据抽取、数据加载以及数据转换是构成完整数据仓库技术的三个主要内容。
（1）数据抽取
从原系统当中抽取的数据需要与目的数据源系统之间来回转换，这也是数据抽取工作的主要内容。
（2）数据转换
抽取工作完成后，数据还要进行恰当的转换，转换时主要针对数据形式进行。在抽取过程中无法避免数据错误以及偏差，因此需要在转换过程中着重处理偏差数据或者错误数据，进行二次加工。
（3）数据加载
该部分工作主要是加载数据，加载对象为已经经过转换的数据，储存数据时，需要借助内源系统的作用。
我们可将ETL关键技术看作为数据集成技术，该项技术在智能电网当中起到的作用不可否认。电力企业在选择数据基层技术时，必须充分考虑多方面因素，最为重要的就是结合自身发展情况以及市场现状，通过结合先进技术的方式，满足数据集成化需求，加快电力企业发展速度。
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2.应用数据处理技术
数据处理技术一般借助分区、分表以及分库的方式开展数据处理工作。采集到的庞大数据是处理对象。这也是电力数据处理工作涉及到的主要内容。
（1）分区处理
数据的分区处理需要在同一表格中，载入不同文件以及数据。这是减少工作任务以及工作量的重要途径，工作人员的工作压力也可得到有效缓解，真正改善数据访问性能低下的问题。
（2）分表处理
分表处理工作必须严格遵循各项标准与要求，将数据处理原则作为框架，开展数据表的创造工作。在合理创建多种数据表的同时，表单压力得以改善。
（3）分库处理
提升质量以及效率是所有工作的最终目标，也需要得到相应制度与原则的约束。因此，在开展数据处理工作时，需严格遵循相关原则，即便是处理不同数据库中的数据，还是要遵循现有的固定原则。主要是通过输入数据的方式改善数据利用率。完善其中弊端。
从数据本身角度来说，其加载性能并不明显，需要借助数据库强化。在构建数据库时，可利用以下两种方法，分别为并行式或者纵列式。这是发挥实时查询功能的重要基础。在强化数据处理能力方面，SQL与MapReduce结合后取得的效果相当明显。在整体工作中表现出的抗压弹性可直观体现其优势。
3.应用数据分析关键技术的要点
从大数据的技术角度考虑，驱动能力是转化信号数据的主要动力之一。通过对数据分析能力进行转化能了解到，信息技术的转化能让信息在提炼与形成的过程中，实现知识的决策与行动能力的再次发展。从电力企业的角度考虑问题，科学合理的决策是为生产经营的发展提供有效动力的关键，也能为生产经营服务的实施提供更具指导性的力量，使得竞争的能力得到提升，进而能为理想经济效益的创设提供不竭动力。例如，德国使用该项技术为太阳能的运行提供了十分科学合理的支持，使得太阳能广泛的在电力用户中进行应用，并将多余的电能直接输入到电网系统中，让企业的整体经济效益得到提升。
4.应用数据展示关键技术的注意事项
首先，可视化技术多是在电网状态下进行的实施监控，其中有着极为广泛的应用，若能利用电力系统进行自动化水平的提升，能让整体的电力发展状况达到最佳态势。其次，空间信息技术的展示能在电网参数和已有的GIS结合方面有所体现，例如虚拟现实技术以及三维展示技术的出现，能让GIS与电力系统设备管理进行紧密的配合，进而能更好的帮助电网管理者对电力相关设备进行了解，能为决策者带来更好的地理信息。
结语：我国智能电网借助先进的技术与社会大环境，取得理想发展效果，发展速度十分惊人。不断运行的电力系统会产生大量数据，数据处理工作需要由大数据技术负责，这对大数据技术来说，是前所未有的挑战与机遇。优化电力大数据平台是支撑智能电网进一步发展的核心。也可通过完善大数据平台的方式深入挖掘电力大数据潜在价值。提升数据整体利用效率，为智能电网进一步发展助力。
参考文献：
[1]但涛.面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析[J].科技传播,2015(20).
[2]蔡力军.探讨面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].科技展望,2017,27(6).
论文作者:李健
论文发表刊物:《中国西部科技》2019年第7期
论文发表时间:2019/6/17
标签：数据论文; 电网论文; 数据处理论文; 技术论文; 智能论文; 电力论文; 工作论文; 《中国西部科技》2019年第7期论文;