国网山西省电力公司大同供电公司 山西大同 037008
摘要：智能电网是当前新时期电力发展的重点，在实际的应用过程中，需要灵活应用当前先进的技术进行辅助，最为常见的是智能电网大数据处理技术，以满足当前的需求。但在实际的技术应用过程中，受其自身的性质影响，还存在一些不足之处，本文就对智能电网大数据处理技术的现状进行深入探讨。
关键词：智能电网；大数据处理技术；现状；挑战
随着时代不断发展，我国信息技术与计算机技术不断创新应用，促使智能化水平逐渐提升，并灵活应用在智能电网建设过程中，满足时代的需求。近年来，人们的用电量逐渐增加，对于电网运行的需求与设备检测等要求提升，为当前的电力企业发展带来全新的机遇与挑战，并对处理技术与数据存储技术提出更高的要求，保证智能电网的发展。
1、智能电网中大数据的特点
电网业务数据大致分为3类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电力企业管理数据。根据数据的内在结构，这些数据可以进一步细分为结构化数据和非结构化数据。数据体量巨大。随着智能化的发展，电网数据从TB级逐渐上升至PB级。数据类型繁多。电网数据广域分布、种类众多，包括实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据及非结构化数据，各类数据查询与处理的频度和性能要求也不尽相同。价值密度低，以电网监控视频为例，在实时监控的过程中，有用的数据占总数据的比例很少，绝大多数数据都属于正常数据，而少数的异常数据正是有用的数据，也才是对电网运行检修提供有力依据的数据。
2、智能电网大数据处理技术现状
2.1智能电网中的数据库
智能电网在运行的过程中，需要数据库作为处理事件、进行数据查询、数据分析、保障数据的完整性及多人访问权限能力的管理者，此数据库也被称为并行数据库，相较于传统电网中的数据库，并行数据库增加了独立性和超强的数据分析能力，目前也已经受到了广泛的使用。在智能电网使用中，并行数据库除了进行数据储存等传统功能之外，所管理的范围也大大增加，需要对于有声图像、音频文件、图片等多种信息的存储。
2.2智能电网中的云系统
智能电网中大数据系统的来源，就是伴随着云计算的开始，云计算的出现给电力领域带来了新的思路，对于大数据的存在也有了更为迫切的要求，云计算的含义就是进行对数据的飞速处理，以及数据储存。在智能电网的数据中，电力设备状态监测数据是在其中占据重要的存在感，其作用在于实时对多种数据进行记录，其具有很高的稳定性及极大的数据量。在目前国内的智能电网大数据发展中，对于云计算平台的应用仍然处于摸索前进的阶段，没有正式投入到实际的应用中，通过云计算可以增强电网监测软件的稳定性，但是仍然还有尚未解决的问题。在对于数据的实时一致方面，没有完善的处理办法，同时其数据隐私等情况的未解决也无法使其在智能电网中进行使用。
3、智能电网大数据处理技术面临的挑战
3.1智能电网大数据处理技术的可视化分析
在当前的智能电网大数据处理技术应用过程中，现有的可视化分析性能还存在一定的局限性，直接影响实际的智能电网大数据处理效果，造成不良的影响。随着不断的发展，人们生活水平逐渐提升，导致原有的大数据数据处理与存储方面逐渐出现局限性与不足之处，直接影响其实际的应用。同时，人们要求其数据的处理需要进行明确的显示，进而进行合理的可视化分析，因此，当前如何在屏幕上显示出数据处理结果与过程中成为研究人员的研究重点内容，也是智能电网大数据处理技术创新的难点。
在进行可视化分析过程中，还需要将数据的处理过程进行处理，进而促使人们更直观的进行判断，从整体上提升其智能化水平。
3.2智能电网大数据传输和存储技术
电力系统以及电力设备设检测中的各种数据都记录在智能电网中，时代在不断发展，自然会产生海量的数据，因此，会在很大程度上为监控设备和电网数据传输带来前所未有的压力，也在某种程度上制约了智能电网监健康稳健发展。在此形势下，我们必须要选择一个科学合理的压缩数据方法，通过这些方法，最大化的减低数据传输量，节省数据存储空间，但受多种客观因素的影响，系统中心也会因为数据的解压和压缩造成资源的浪费。再此情况下，我们必须要采取科学的手段，设置相应的平台，防止资源的浪费。在智能电网大数据存储方面，主要是采用分布式方式来存储数据，尽管在某种程度上可以解决存储问题，但也会在某种程度上影响到电力系统是实时性的数据处理。故而，这就要求我们必须认真分析并分类存储系统当中的大数据。非结构化数据在智能电网中，占据了很大的比重。因此，需要我们在具体的处理中，需采取有效措施，将非结构化数据切实有效地转化为结构化数据，相关技术人员在对数据再来进行存储，同时这也是现阶段智能电网大数据处理技术中存在的重要问题。
3.3智能电网大数据实时数据处理
数据处理从时间上来分析，必须要做到实时，这主要是因为智能电网在输变电、发出电量等环节都必须要实时抓出数据。实际过程中，智能电网所产生的数据一直都有的，在过去环境下分析数据的大概需要一个周期，极大地耗费人力和物力，实时监控有效地解决了该问题，让智能电网数据处理又快又精准。但是受多种因素的影响，这种周密数据也存在诸多的缺陷，非常有可能让网络出现瘫痪现象，导致服务器出现故障，这样一来，就无法从时间上保证快速和精准，想要改善这种情况是当前的一个极大挑战。
3.4智能电网异构多数据源处理技术
时代在发展，未来智能电网要求贯通发电、变电、配电、输电、调度。用电等诸多个环节，实现信息的优化配置，统筹信息全面采集、信息科学处理、信息传输系统和经营管理中的业务信息流程。所以，实现各信息资源之间的数据整合，促进智能电网集约化的数据处理中心，面对海量异构数据，如何科学的构建一个模型来对异构数据进行规范表达，怎样在模型数据上最大化实现数据融合，对相关处理进行高效查询和有效存储，是当前亟待解决的重要问题。实质上电网各信息系统主要是基于本部门和本业务的构成，存在不同的数据格式，应用系统以及平台，导致信息与资源分散，横向不能共享，异构性严重，上下级间纵向贯通困难。如:电力系统当中存在的配电管理、市场运营、能量管理、监控管等各类系统，他们是相互独立，无法实现数据信息的共享。但是我们借助云平台进一步实现个独立系统的集成，同时还可以让这些分散且独立系统。由于智能电网基础设备数量多、规模较为庞大，分布在不同的地点。如:国家电网公司的信息化平台在总部，或者是各个网省公司建立了二级数据中心，这样一来，就实现总部，省级以及地市县公司的三层应用。
4、结论
该文综述了智能电网大数据处理中存在的技术问题，以及企业对智能电网大数据处理的认知程度，指出了智能电网将依托大数据处理分析技术，利用监测与检测系统对数据所处环境全景呈现在智能电网中。提出了云计算的应用、指出了异构数据的存储和分析，通过二者之间的特性，搭建平台。智能电网大数据处理系统，以其独有的高效处理数据特性，经时间的洗理，必将融为一体，使各数据平台得到全方位的支持。在一些情况下平行分析，该系统投入运行，但仍有许多挑战，数据的一致性、实时性、隐私和安全，需要找到相应的解决办法。大数据处理技术尚缺乏，有待探索。
参考文献
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