大數據技術在智能電網中的應用現狀及展望

聞豪

摘要：隨著時代的不斷進步與發展，大數據技術的在各行各業的應用不斷深入，智能電網的建設和運行環境也發生了新的變化。本文首先闡述了智能電網大數據概述，接著分析了大數據處理技術，最后對智能電網大數據處理技術發展挑戰進行了探討。希望能夠為相關人員提供有益的參考和借鑒。

關鍵詞：智能電網;大數據;處理技術

大數據處理技術可對數據信息進行高效處理，其具有高容錯性、高可靠性等。智能電網大數據處理，可對電網系統數據信息進行實時采集與處理，對發電環節、輸變電環節和用電環節產生的數據信息進行分析，并以結構化和非結構化的管理方式，對數據信息進行分類式處理，可提升智能電網對數據信息的處理速率。

一、智能電網大數據概述

當前網絡信息技術的不斷提升，可對數據信息進行有效存儲與處理，在智能電網中應用時，可對數據進行分類管理，使電網系統具有規劃性。當前電網數據信息一般分為，管理型數據、營銷型數據和監測數據等，由電力企業各部門進行協調合作，使數據信息具有關聯性，并可通過網絡技術進行實時核對。電網內部的數據信息可以結構化和非結構化進行劃分，結構化數據是指在電網數據庫中儲存的信息;非結構化數據是指存儲數據具有動態性，不能通過數據信息對其進行直接儲存的信息。智能電網與傳統電網相比，其可對設備的運行信息進行實時查看，并可設置相應數據信息采集周期，滿足設備的供給量。智能電網中數據信息主要來源于發電環節、輸變電環節和用電環節，通過對三個環節進行數據信息的采集，可構建完整的數據信息處理體系。

二、大數據處理技術研究

（一）數據庫處理

當前隨著電網行業的不斷發展，電網系統產生的數據信息已超出其管理運行的范圍，且當前數據庫管理信息的方式，一般以結構化管理模式對數據信息進行儲存。智能電網隨著行業技術不斷提升，也正逐漸研發非結構數據管理模式，其對圖像信息、視頻監控等可進行數據儲存，滿足當前行業領域發展的需求。當前智能電網的結構化數據管理模式，首先存儲量具有一定限制，當數據信息超出PB級別時，電網系統內部難以對大數據信息進行高效傳輸，部分企業對此問題進行處理時，采取數據調離法，使新數據與儲存數據進行轉換，以達到減少數據信息的傳輸量，但此種模式，未能對特征信息進行針對性處理，導致處理效果不明顯。其次，受到電網系統內部信息訪問模型的限制，導致值量訪問速率受限，部分電力企業使用傳統數據庫可對數據信息進行結構性區分，降低數據信息的查詢頻率，提升其處理效率，但不適用于大量數據信息的傳輸。最后，電網系統在數據信息處理過程中，缺少對非結構性數據管理能力，使電網對音頻和圖像的處理能力較差，當前隨著用戶的需求不斷提升，數據信息多樣性，使傳統數據庫的數據信息儲存模式顯得較為單一。

（二）云計算處理

大數據信息技術的發展是基于對數據信息的存儲而建立的，通過云計算處理技術可對數據信息進行儲存與相應的運算處理。云計算處理通過并行處理技術，可對數據信息進行實時運算，提升數據信息的內在關聯J性，且其具有容錯性，可對數據信息進行核對并將誤差性數據信息進行恢復。云處理技術可對數據信息進行動態訪問，擴展其對數據信息的訪問范圍，并具有高可靠性等。云計算處理可對電網系統進行數據平臺性的擴展，但其對數據信息的保密性和安全性能方面需進一步提高。

三、智能電網大數據處理技術發展挑戰分析

（一）儲存技術

數據存儲作為電網系統數據信息運行的首要前提，可通過分類儲存的方式，對數據信息進行性能分析，按照數據信息的格式進行文件儲存。部分數據信息存在實時功能，且對存儲性能要求較高，可對其進行實時數據庫存儲，使其運行速率達到最高。同時可對重要的數據信息進行并行存儲，將數據信息進行相應備份，在對重要信息進行提取時，可通過多途徑協同讀取，提升數據讀取的精準性。可對堆積性數據信息進行分散式文件分類處理的方式進行儲存，可使新數據信息進行重復性調取，可有效提升數據信息的處理速率。

（二）實時處理技術

當前電網數據信息處理時，由于用戶需求和檢測數據多樣性的提升，使電網大數據信息存儲量增加。在對數據信息進行處理時，由于其數據量較大，處理時間也將延長，部分傳統性數據處理方案以數據信息存儲量為基礎進行構建，保證數據信息在處理方案內可形成高速處理，但隨著數據信息量的增加，方案式分類已達不到對大數據信息處理的基本需求。在智能電網的應用下，通過網絡信息環境將數據信息進行實時傳輸，保證發電環節、輸變電環節和用電環節產生數據信息具有一致性。當前在云計算處理系統中，可對數據信息進行實時處理，但由于網絡環境的限制，在部分時間段內易受到網絡繁忙的情況，導致服務器響應時間延長，不利于電網系統對數據信息的處理，因此為電網系統對數據信息的采集與處理帶來極大挑戰。

（三）可視技術

當前智能電網在對數據信息進行分析時，如何將數據信息以一種直觀表達形式，在可視設備上提供給用戶，使用戶對數據信息可進行有效查看，成為一種新的挑戰。可視技術的出現可對智能電網系統的大數據信息進行規模化采集，對數據進行高分辨、高精度、變量性采集和讀取等，當前對數據節點采集過程中，一般數據信息節點的存儲量為TB級別。在采集過程中，對其進行高數據處理模式，并將精準性數據信息轉化為圖片等成為技術難點，其挑戰以像片合成算法、數據信息拓展和顯示等為主。

四、結束語

綜上所述，文章對智能電網大數據進行概述，并大數據處理技術進行數據庫處理和云計算處理兩方面的研究，明晰智能電網系統對數據信息的處理方式和處理流程。通過數據信息存儲、實時處理和可視技術三方面對智能電網大數據面臨的發展挑戰進行分析。

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