摘要：随着科技技术的不断进步，人类进入了大数据时代，各行各业都在借助大数据技术的优势，更好的为人类服务。当前，人们的生产生活和企業发展离不开电力的支持，智能电网的建设正在如火如荼的进行中，在智能电网建设中融入大数据技术是当前电力企业的重要课题。本文阐述了电力大数据技术的内涵与特征，提出了在智能电网建设中大数据技术的应用策略。
关键词：智能电网;大数据;技术
近年来，随着环境问题不断受到公众的关注，关于节能和新能源的讨论越来越受到重视，对于电力的依赖越来越显著，智能电网建设提上日程。自十八大以来，党和政府对于电力企业的支持力度不断加大，从资金到政策从各个方面支持电力的改革。在智能电网运行模式下，产生的数量是海量的，大数据技术有着明显的优势，电力大数据技术是支撑智能电网安全稳定运行的核心。
1电力大数据技术的内涵和特征
在智能电网运行模式下，电力数据的规模和数量日益增长，在庞大的数据中存在着各种隐藏的关系，而大数据技术就是要将这些隐藏的关系姐夫分析出来，为智能电网的顺利运行服务。电力大数据技术可以将海量的数据进行深入的挖掘和整合，对电网的状态进行实时的控制，分析电网在运行中存在的问题和不足，并对资源进行科学的配置和处理。同时，大数据技术可以通过可视化手段将电网的运行状态表现出来，进而直观的对智能电网进行分析和处理。
电力大数据技术有以下特征：
参照传统大数据的分类方式，电力大数据也可以分为结构化数据和非结构化数据。目前，我国大部分电力大数据都是不可以用简单的结构化数据表示的复杂数据，例如电力视频监控数据、电力企业和电力营销过程中产生的图形和图像数据等。这些复杂数据需要大量的关联分析，对电力大数据处理的实时性要求较高，给电力大数据的应用带来了很大的挑战，这也是电力大数据与传统大数据的最大区别。现阶段，我国电力大数据在数据量方面已经达到TB级，并且正在向PB级稳步发展；在数据速度方面，大部分已经达到“实时数据流”，具有对电力大数据的即时处理能力；在数据价值方面，通过采用高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等一系列先进的大数据处理手段，已经可以辅助电力企业进行各种趋势预测和决策分析。电力大数据具有以下显著特点：（1）数据量大。电力行业的显著特征就是数量众多，这既包括用户数量多、电力企业多，也包括电力在生产、传输和管理过程中设计的层面多，而电力数据涉及生产、传输、管理和使用全过程。（2）数据类型多。在庞大的电力闭环系统中，涉及的数据类型往往是形式多样的，这与其他行业的大数据存在着显著不同，电力大数据不仅包括数字、符号等结构化数据，还包括图像、视频等非结构化数据，并且还会产生半结构化数据。（3）数据速率高。对于电力行业的运行过程而言，数据分析处理的速度是一个关键因素，必须大力普及速度快、智能化程度高的设备，才能提高电力大数据使用的准确性与及时性，保证充分发挥电力大数据应有的价值。（4）数据价值高。电力大数据将电力使用过程中的各个环节进行全方位的综合，这包括发电、输电、配电、变电以及用电，这不仅仅可以带动电力行业的发展，同时保证了人民群众的生产和生活的安全用电，也为经济快速发展增添活力。
2、智能电网、云计算以及大数据技术之间的联系
科学技术发展日新月异，电力系统中已经实现了信息化技术的使用，希望能够在电力系统中加入信息技术，来有效进行信息共享，进而有效的控制电网，让电网能够稳定的运行。但是当前电网中基础设施还不完善，不能有效的对相应信息资源进行搜集、分析和存储，要解决当前现状，就需要在电力系统中加入智能电网应用。要对电网中的数据信息资源进行合理的使用，为决策提供有效的依据，就需要构建大数据平台，实现科学决策。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在构建的过程中，还需要加入云计算技术，将云计算技术和大数据技术进行有机结合，这样可以提高计算机在数据计算和处理方面的能力，利用计算机高容错的能力，去有效解决大数据技术使用中可能遇到的难题，实现企业对智能电网下各类数据信息的有效分析、计算与存储，为更好的控制智能电网提供技术支撑。智能电网、大数据技术、云计算之间具有紧密联系，在构建大数据平台时，要将云计算加入其中，靠其功能对智能电网下各项数据信息进行计算以及分析，云计算技术具备很大的信息存储功能，而电网运行又会不断产生庞大的数据，因此在搭建平台时，可以利用这一功能，来满足智能电网运行的实际需求，为实现智能电网数据在线分析功能提供技术支撑。另外，应用这一技术，还可以加强对智能电网的实时监控与管理，为其经济合理的运行提供支持。
3智能电网建设中大数据技术的应用策略
3.1智能电网大数据传输和存储技术
在智能电网中，电力的生产、传输和消费等数据都会被记录下来，时代在不断地发展，数据呈爆炸式的增长，在很大程度上为电力监控和电力数据传输带来了不小的压力，也在不断的制约着智能电网的发展。需要利用一种数据压缩技术将海量的数据进行最小化的传输，节省数据存储空间。我们需要科学合理的将数据进行优化配置，认真的分析当前的大数据，采取有效的措施，将非结构化数据进行有效地转化，降低数据的存储空间。
3.2智能电网中大数据的实时处理
智能电网对于数据是实时监控的，在输变电和发出电量化解对于数据的要求极高，数据的存储和传输要做到实时。在实际运行中，智能电网中的数据处理需要一个周期，极大的耗费了人力和物力，而实时监控解决了这个问题。但是由于数据量大，类型众多，在实际的智能电网运行中，很有可能出现网络瘫痪、服务故障等情况，这就需要智能电网专业的技术人员对数据和系统进行及时的掌控和配置，让大数据技术更好的为智能电网服务。
3.3大数据可视化分析技术
智能电网中，有着海量的多种多样的数据，如何更好更快的将智能电网的大数据更加直观的通过屏幕显现出来，更方便的让人们理解，这就用到了可视化分析技术。可视化分析技术是将智能电网中多变量数、时变数据、高分辨率和高精度数据等转变为图形和声音等人们可以直观而行想象的观看的数据。同时通过人机交互技术，通过人的视觉系统对数据进行分析和处理。在可视化分析技术中，要求技术人员要正确把握智能电网环境的复杂性，找到电网运行的规律，进而更好的对电网布点和分区等工作实施自动优化，增强智能电网运行的安全性。
3.4异构数据源处理技术
智能电网包含很多方面，发电、变电、输电和配电等环节，为了实现科学合理的配置，需要将海量的数据进行处理和整合，面对众多的异构数据，如何构建一个科学的数据处理系统，进行高效的存储和传输是当前智能电网运行总急需解决的问题。在智能电网中，部门众多，存在着很多不同的数据格式和应用平台，我们可以借助大数据的异构数据源技术将海量而多类型的数据进行统一的管理，建立数据处理平台，使智能电网的各个化解能够正常运行，满足人们对信息查询的需求。
结束语
在智能电网的建设中，大数据技术的应用在不断的深入，对于分析和处理海量的数据信息起着重要的作用，智能电网的发展也在出现了很大的变化。我们应该不断研究和完善电力大数据技术，加大科研力度，实现国家和电力企业的可持续发展。
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论文作者:刘浩
论文发表刊物:《基层建设》2019年第19期
论文发表时间:2019/9/21
标签：数据论文; 电网论文; 智能论文; 电力论文; 技术论文; 海量论文; 数据处理论文; 《基层建设》2019年第19期论文;