智能電網大數據處理技術現狀與挑戰

劉義德　梁堅

摘 要：經濟的飛速發展及科學技術的不斷進步，在給人們帶來利益的同時也使得全球能源問題日益嚴重。在這樣的一個時代大背景下，世界上各個國家都開展了智能電網的研究工作。經過長時間的發展，智能電網技術已經得到了前所未有的提高，并向著更高的目標邁進，努力使智能電網覆蓋整個電力系統，主要包括發電、輸電及變電等。但是這并不意味著現如今我們在智能電網的應用中沒有任何的障礙，可以說在智能電網的使用方面我們還存在著一定的不足和很大的發展空間，特別是智能電網的大數據處理技術，眾所周知，智能電網需要全景的狀態數據。智能電網在運行的過程中或者是在檢修的狀態下會產生大數據，如何能夠高效的、快速的進行處理、存儲和訪問也是一直以來困擾我們的問題，單單從這一角度來講，智能電網的發展在現階段存在著太多的機遇與挑戰，而要在這樣的現狀下迎難而上創造更多的利潤首先我們應當做到的就是正確認識現如今智能電網發展的現狀和存在的挑戰。

關鍵詞：智能電網；大數據處理技術；現狀；挑戰

目前，大數據已經成為了人們討論的重要的話題，這主要是因為云計算的廣泛應用，云計算的廣泛應用會產生大量的，豐富的異構數據。而為了更好的、更加高效的處理這些數據，各界都提出了相關的方法，并進行了進一步深入地研究同時在相關層面投入了大量的資金，就拿谷歌這一家公司來說，僅僅2009年這一年的時間內在大數據業務方面對美國的經濟投入就已經達到了540億USD，而這僅僅是其在大數據層面投入的一部分而已。谷歌也絕不是唯一在相關方面投入如此巨大的企業，類似的還有淘寶、百度等，很多的大企業在相關方面都投入了巨資，而使他們投入巨大資金的原因就在于，在智能電網中大數據產生于各個環節，更好的利用智能電網就要求我們更好的處理和應用這些大數據，隨著近幾年的發展，從全球角度來看，我們的智能電網大數據處理技術已經得到了很大程度上的提升，一些技術已經走向了成熟期，但是不可否認的是，我們還有很大的發展空間，如何促進相關技術的進一步的成熟，首先我們應當做到的是了解智能電網大數據處理技術的現狀和我們面臨的一系列的挑戰。

1 智能電網大數據能處理技術現狀

1.1 智能電網中的大數據

智能電網中存在或產生的大數據主要是以下的三個部分，第一是電網運行和設備檢測數據，這在整個智能電網數據處理的內容中是十分重要的且內容和程序方面都較為復雜；第二是電力企業營銷數據，這也是最為關鍵的一個部分，很多企業都在相關的層面進行了大量的投資；第三是電力企業管理數據。這三個方面相互連接并組成一個整體同時不容分割，但是很多專家以及相關技術人員不愿意采取這樣的劃分的方法，他們更加傾向于根據數據的內在的結構進行一個新的劃分，通過這樣的劃分方法就可以清楚的劃分為兩個部分，第一部分是結構化的數據，這一部分的數據主要的部分是關系數據庫中的數據，這也是現如今的電力系統中的主要數據形式：第二部分是非結構化的數據，非結構化數據顧名思義是指不方便用數據庫二維邏輯來進行展示的數據。從智能電網的使用過程來看，非結構化的數據往往會占有更大的比重，這也是人們越來越重視對非結構化數據的處理的一個重要原因。

1.2 大數據處理技術的復雜性

作為社會上各行各業所密切關注的重要問題，可以說智能電網大數據處理技術不僅僅是科學技術界所密切關注和研討的問題，更加重要的是，它與經濟發展越來越密切相關，例如谷歌、百度以及淘寶等商家都紛紛投入了大量的資金進行相關發面的改進和發展，可以說智能電網大數據處理技術的提高能夠在很大程度上促進經濟的發展，但是我們不能只是一味的追尋目標，而是應當更多地關注智能電網大數據處理技術其自身的復雜性，可以說，現如今我們所使用和研發的智能電網大數據處理技術處于一個喜憂參半的發展狀況，可喜之處是隨著近幾年來各行各界關注的增加以及資金投入量的不斷增加和相關技術的進一步發展，在智能聯網大數據處理方面我們得到了前所未有的提升和改善，但是其復雜性又決定了我們在相關方面的發展還是遠遠不夠的，根據最新的調查顯示和一系列的數據以及推論來看，目前全球數據的處理能力已經很難滿足數據大幅度的增長，在這里我們以淘寶為例，淘寶的每天平均的交易數額為10TB；eBay，而分析平臺每日處理的數據則高達100PB，這一數據是十分巨大的，為了更好的處理這些數據，淘寶在相關的方面也進行了巨大的投資，雖然淘寶在相關方面進行了大量的投入，但更為重要的是，他們也因此獲得了巨額的回報。與大數據在商業界使用的現狀相比，大數據在智能電網方面的應用則更加具有復雜性，雖然云計算平臺具有成本低、儲存量大的優勢，但是在實時性方面卻很難得到進一步保證，同時，在數據規模不斷擴大的今天，數據的多樣性也在進一步加強，這也使得智能電網大數據處理技術的現狀更為復雜。

2 智能電網大數據處理技術面臨的機遇和挑戰

智能電網大數據處理技術面臨的機遇和挑戰主要是以下的幾個方面：第一，大數據的傳輸和處理技術，這也是最為重要的一個部分，隨著智能電網技術的進一步提升和發展，在整個的系統中，大量數據和存儲技術已經受到了更多的關注，而為了解決這一問題，我們往往會采取對數據進行壓縮的方式，而如何進行高效的、完整的壓縮，提高壓縮的技術是我們面臨的挑戰之一。第二，實時數據處理技術，處理速度一直是相關人員所密切關注的問題之一，高效、快速的處理速度可以使整個過程的效率大大提升，而提升處理速度我們就不得不提到一個有效的并被廣泛應用的方法，那就是內存數據庫，正確的使用內存數據庫能夠更好的提升整個處理系統的實效性，但相關的使用方面以及內存數據庫自身還有著較大的發展和提升的空間，如果內存數據庫能夠得到進一步的完善，將會大大提升數據處理的實效性。第三就是異構多數據源處理技術，隨著智能電網的進一步的發展，我們對于智能電網的要求也越來越高，不僅僅滿足于現階段的發展，而是要求其能夠貫穿發電、變電、輸電等多個環節，而要做到這一點我們首先應當做到的是實現大規模的、多元結構的一個數據的整合，可以說在相關的技術層面我們做的還遠遠不夠，要進一步提升相關技術還需要不斷的研究和發展。

3 結束語

從現如今的發展狀況我們可以進行一個大膽的推測，未來的智能電網一定是依托大數據處理技術的全景實時電網，在相關方面，各行各界已經做出了巨大的努力和投入，可以說隨著近幾年的發展，我們在相關的領域已經有了很大的提升，但是不可否認的是我們還存在著一些不足，而要推動其進一步的發展就要求我們能夠在認清現狀的情況下抓住機遇迎接挑戰，從而促進相關技術的進一步的提高。

參考文獻

[1]宋亞奇，周國亮，朱永利.智能電網大數據處理技術現狀與挑戰[J].電網技術，2013，4：927-935.

[2]孫峰，錢嘯，曾建梁，等.基于大數據理念的地市供電公司智能電網規劃數據融合研究[A].中國電力企業聯合會科技開發服務中心.電力行業信息化優秀論文集2014-2014年全國電力行業兩化融合推進會暨全國電力企業信息化大會獲獎論文[C].中國電力企業聯合會科技開發服務中心，2014：6.