童璇1 孙瑜2
（1国网武汉江夏区供电公司 湖北武汉 430200；2国网陕西西安供电公司陕西 西安 710032）
摘要：智能电网系统在我国的应用日渐广泛，大数据处理技术已然是智能电网安全运行的有利武器。但在电网智能化的发展进程中，实时、隐私等方面的性能需求对大数据技术本身提出了更严峻的挑战，为了向全景实时电网时期迈进，我们必须制定有针对性的解决方案，为电力事业得以持续稳定发展贡献出力量；推动我国社会主义现代化建设的步伐更快的向前迈进。
关键词：智能电网；大数据处理技术；应用现状
引言
随着我国科技水平不断提高和我国社会经济快速发展，给人们带来便利的同时，也使得我国资源使用问题日益严重。经过长时间研究，我国智能电网大数据处理技术取得了前所未有的研究成果。但我国智能电网大数据处理的应用中依然存在一些不良的因素，可以说依然有着很大的发展空间。本文论述智能电网大数据处理技术的特点，研究探讨智能电网大数据处理技术的现状和面临的挑战。
一、智能电网中大数据的特点
智能电网业务中的基本数据按内容可以划分成三大类。
（1）运行数据、设备检测数据、设备实时状态参数数据。
（2）电力企业营销数据（用电客户、电量报价等）。
（3）电力企业管理数据。
在上述类目可以再次细化为结构化数据和非结构化数据两大类。但无论基于何种分类方式，大数据在智能电网中体现出来的特点是不变的，简单概括为体量大、类型多，具体如下：
（1）数据体量大：即数据的数量和体积较为庞大。在智能时代的推动下，电网在数据吞吐量的级别已经从以往的TB级飙升为PB级。
（2）数据类型繁杂：由于电力企业自身存在的特殊性，加之其地理分布情况在区域上的差异性，电网企业涉及到的数据有着极为复杂的类别划分，细分后的子类和子项同样在数量上非常庞大，也正是由于这一特点，不同的数据类别对服务器端硬件设备及用户端的系统平台均有不同程度的配置、性能及处理需求，从而更是增加了电网企业内网及外设双重建设项目的难度。
（3）数据价值密度低：异常数据出现的频率低，同时也是对电网软、硬件设备维修和检测最有价值的。
二、智能电网中大数据处理技术现状
2.1并行数据库
关系数据库具有按照严格规则迅速处理事务、提供便捷数据查询分析、保证数据安全性、多用户并发访问能力，其主要由存储结构化数据构成，由于其数据独立性、数据分析能力强大、可进行SQL查询，在实践中已经得到广泛应用。在智能电网建设不断推进的过程中，关系型数据库管理范畴已经远远超过传统数据，需要处理和存储的数据还包括音视频、图片、地理信息系统等非结构化数据。
2.2云计算技术
伴随着云计算平台的出现，大数据技术需求逐渐形成，数据并行处理技术和海量数据存储是云计算的核心。电力设备状态监测数据在智能电网数据中比重最大，其包括在线状态监测数据、实验数据、设备基本信息、缺陷记录等，具有可靠性要求高、数据量极大的特点，所以要实时性要求大幅高于企业管理数据。当
前国内电力行业还在对云计算平台进行探索应用，智能电网监控软件运行的可扩展性和可靠性通过云计算平台可以实现，但尚无法满足一致性、实时性、数据隐
私和安全等要求，需开展进一步探索。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
三、智能电网大数据处理技术应用面临的挑战
3.1智能电网大数据传输、存储技术
智能化的发展，电力系统运行过程中各项数据、以及电力设备监测数据被全部记录下来，数据量越来越多，这给电网运行监控设备以及数据的传输、存储系统造成巨大的负担，并对电网智能化发展造成很大的影响。
对于智能电网大数据的传输，采用数据压缩的方式能够提高数据传输的效率，降低数据传输量。所以越来越多的网络数据压缩技术被应用到智能电网数据传输中，通过数据压缩能降低数据储存的空间，但在压缩以及解压过程中也会对系统中心带来一定的资源浪费，需要更为合理的平台支持。
对于智能电网大数据存储方面，采用分布式文件保存的方式能够实现对大量数据的存储，但对电力系统实时性数据处理方面还有一定的局限性。所以需要对系统中大数据性能进行分析并实行分类存储。
智能电网中非结构化数据占据很大的比重，在存储方面需要将这些海量的非结构化数据转换为结构化数据，这正是目前智能大数据处理技术面临的困境。
3.2大数据实时处理技术
对于智能电网来说，大数据的处理速度至关重要，数据的规模越大，数据处理的时间就越久，如果数据量的规模超过了处理技术承受的能力，难免对电网正常运行造成影响，这就需要确保数据传输、分析、处理的速度。云计算系统能够为智能电网提供快速的服务，但也会造成网络堵塞现象的发生，虽然堵塞的时间较短，也会对电网服务器造成障碍。
3.3智能化大数据可视化分析技术
智能电网运行中会产生海量的数据，将这些数据及时分析处理，并在有限的屏幕中将其展示给电力用户，这也是目前智能电网运行大数据处理面临重要的挑战。可视化分析技术能够有效的处理大数据，并逐渐应用到实际电网运行中。可视化分析技术，利用高度集成技术、高分辨率图像，以及交互工具，为电力用户提供明朗的数据处理结果。
随着科技水平的提升，可视化分析技术也面临着挑战，包括该技术的扩展性，以及重要数据的提取、显示以及图像合成方面的挑战。
另外，还需要保证智能电网数据网络的质量，对其进行定期检修与维护，如果在数据网络运行中出现故障，需要根据故障的现象，结合网络诊断技术，找出故障发生的原因，从根源上排除故障，使数据网络恢复正常。进行网络故障诊断，不仅需要及时的恢复发生故障的网络，不断的改善调度数据网络的性能，还需要掌握数据网络的运行状态，确保数据网络的通信质量。
四、结语
我国智能化技术在电网系统中应用越来越广泛，大数据处理技术成为了维护智能电网安全运行的主要手段。云计算为智能化数据处理、存储提供有效的平台，也能够保证智能电网大数据能够得到及时的分析与处理，为电网安全运行提供保障。但是随着电网智能化程度逐渐深入，大数据处理技术在实时性、隐私性、一致性等方面也遇到了很大的挑战，必须找出有效的解决方法，这就需要有关人员加大科研力度，不断的探索，相信我国智能电网系统运行会越来越稳定，必将推动我国电力事业的健康发展。
参考文献：
[1]宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术，2013，37（4）：104-105.
[2]姚刚.智能电网从智能电表起步[J].智能化技术与应用，2012，25（11）：48-49.
[3]张刚.大数据时代下的电力自动化系统数据处理[J].电力建设，2012，18（7）：156-157.
作者介绍：
童璇（1992.10.14），女，湖北人，汉族，研究生，助理工程师，职务：配电抢修工，研究方向：输配电线路状态监测，单位：国网武汉江夏区供电公司。
孙瑜（1993.03.22），女，陕西人，汉族，研究生，助理工程师，职务：客户代表，研究方向：市场及大客户服务室，单位：国网陕西西安供电公司。
论文作者:童璇1,孙瑜2
论文发表刊物:《河南电力》2018年5期
论文发表时间:2018/9/7
标签：电网论文; 数据论文; 智能论文; 数据处理论文; 技术论文; 实时论文; 网络论文; 《河南电力》2018年5期论文;