摘 要：在大数据时代背景下，信息技术不断发展，传统电网管理模式已无法满足当今企业的各项需求，智能电网则顺应需求而产生，为企业提供了更加高效智能的服务，使得企业的电力系统得以稳当运行。此次研究在深入分析当今智能电网数据处理现状的基础上，对智能电网大数据处理的关键技术进行了探究，提出数据挖掘技术在电网系统中的实现手段；针对其面对的各项挑战进行分析并提出解决方案，该方案中包括实行电网调控管理、建立数据治理体系、构建电网安全防护体系和建立数据质量评价模型。
关键词：大数据 智能电网 数据处理 数据挖掘
0引言
随着社会经济的蓬勃发展，城市现代化进程加快，信息时代不断推进，人们的工作与生活愈来愈离不开电力系统。电力系统主要由四个部分组成，分别为发电部分、变电部分、输电部分和配电部分，在电力系统的运行过程中会产生海量的数据，且该数据具有多样性、动态性和实时性等特征[1]。在此大环境下，电网系统逐渐发展，其中收集和储存的数据源数量大幅提升，且其增速较快，增加了电力调度部门的工作强度，传统的数据处理方法已无法满足目前电网数据收集和处理的需求，智能电网数据的处理方式亟需进行优化[2]。大数据处理技术可以对海量的数据同时进行有效处理，为电力调度、电网数据处理等工作的开展起到一定的辅助作用[3]。有鉴于此，此次研究将针对大数据时代下，智能电网数据的处理现状与挑战进行分析，采用大数据相关技术，包括数据挖掘等手段来进行电网调控管理，并构建智能电网安全防护体系，旨在解决电网数据处理中存在的问题，提高智能电网的工作效率。
1.智能电网数据处理现状与挑战
1.1智能电网数据处理现状分析
大数据时代的到来，使得电网管理调控过程发生了改变，由于电网数据和管理内容的不断增多，电网调控运行的模式逐渐由以经验决定转变为实际分析，由被动转换为主动进行相关调控处理[4]。然而在数据调控管理过程中，存在着专业堡垒和共享程度不足等弊端；在数据存储及利用过程中，数据处理人员的治理手段较为粗犷，主要通过文字报告和数据表格等形式进行统计，缺少对比研究和关联性分析，具有粗略性和片面性；在智能电网深入发展的过程中，电网非结构化数据比例增长迅速，其中大范围的数据均保存于本地系统内，造成数据资源冗余的情况，使数据处理的难度不断增大。
1.2智能电网数据当前环境下的挑战
大数据时代下，电网系统数据的来源覆盖范围的扩大日益显著，面临的安全威胁愈来愈多，电网数据不仅有受到网络恶意攻击威胁、遭受网络病毒感染的风险，在数据处理人员使用电网数据系统期间也有可能存在篡改数据、泄露隐私，甚至恶意清除等行为，均会对电网数据安全造成一定的影响和威胁[5]。电网系统在数据处理过程中需要充分利用大数据技术对电力客户进行个性化服务方案的制定，然而数据存储的方式略微单一，存储的效率较为低下，导致在进行数据挖掘和处理的过程中出现阻碍，使电网系统安全稳定运行和为电力客户提供优质服务受到一定的限制。
2.智能电网大数据处理技术
2.1电力系统中的数据挖掘技术
数据挖掘技术指的是通过对海量数据进行建模、整理、分析，来帮助企业了解不同面向对象的一种从海量数据中获取所需知识或数据的技术手段。大数据平台为电力数据提供了存储、访问等功能，仅止于此远远不够，还需要利用相关手段挖掘出数据的潜在价值，为电力用户和企业提供更加优化的服务。
电力系统的构成较为复杂，其功能繁多，数据量较大，数据挖掘技术可以在该系统中完成运行状态监控、电力用户特征提取和系统负荷预测等工作，其工作原理为在无明显目标的情况下从不同的数据源中获取数据，随后采用数据集成技术对其进行解析、清洗、重构、填补缺失数据等预处理方式，最后运用模糊识别等算法实现对数据的挖掘分析。
2.2电网调控管理对策与数据质量评价模型的构建
在电网调控管理的过程中，可结合大数据挖掘技术和可视化操作，将关键数据信息挖掘并展示出来，便于电网工作人员及时地发现到电网系统运行过程中的异常操作与故障问题等，为其控制电网负荷和保证运行安全提供工作基础。细化而言，电网工作人员通过电网安全性指标了解电网系统安全运行状态，加大对电网系统的统一调控管理力度。当系统在运行管理过程中出现故障缺陷时，电网工作人员可通过调控端对设备故障进行远程观察和分析，根据视频终端的观察结果和系统运行原则进行故障处理方案的制定和实施。另一方面，电网工作人员需要对大数据时代下数据质量的影响因素进行综合分析，结合分析的实际情况来构建数据质量评价模型。通过大量的调查得知，对数据质量造成影响的因素具有广泛性，包括电网工作人员的工作能力、数据处理水平等，以及数据的及时性、准确性和完整性等，因此在确定电网数据质量评价指标的考察维度时，需要综合考虑数据接入数量性维度等方面，随后再对评价指标中的不确定因素进行剔除，以此确定评价结果的客观性和准确性，确保数据管理工作的有序开展。
2.3 构建智能电网安全防护体系
由于信息技术不断发展，黑客数量日益增多，为了避免电网数据遭受网络安全威胁，此次研究将构建智能电网安全防护体系。在此构建过程中，主要存在三个方面的安全措施，包括建立终点安全防护体系、应用平台安全防护体系，以及对电网系统边界安全提供防护措施。其中建立终点安全防护体系指的是在配电网终端内进行安全模块的设置，以及对系统内部执行命令和相关参数设置内容进行识别判断，旨在防止智能电网系统内部出现木马病毒等安全威胁，提升电网系统数据的安全性。另一方面，建立应用平台安全防护体系的关键在于通过第三方测评和自我测评等方式提高安全测评能力，避免在电网系统使用过程中出现漏洞，对系统异常操作和故障问题进行及时的反馈和处理。对电网系统边界安全提供防护措施，如安装横向安全隔离装置、应用加密技术、设置隔离防护体系与访问权限等，以此来防止核心数据发生泄漏的情况。
3.结束语
在智能电网数据的分析管理过程中，摒弃传统的管理模式，利用大数据相关技术可以为电网系统的正常运行提供有力的技术支撑，使电网系统对运行过程中产生的海量数据进行准确的挖掘、存储、分析和处理，提高电网系统的整体性能。但在实际运行过程中，不可避免地会产生一些数据安全问题、网络防护问题和数据调控管理问题，因此需要不断地加强大数据处理技术的应用，利用合理有效的先进大数据相关技术，来提高系统的稳定性和分析处理电网数据的能力。
参考文献
[1]吉永革, 田津. 分布式发电及其对电力系统的影响[J]. 民营科技, 2017(11):52.
[2]柏林.分布式发电及其对电力系统的影响[J].化工管理, 2017, 000(014):145-146.
[3]陈丽丽. 智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 科技资讯, 2017, 015(009):56,58.
[4]李宝玉, 戴羽. 智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 科技经济市场, 2018, 000(004):6-7.
[5]周宇晴, 魏徐, 刘钊,等. 智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 数字化用户, 2017, 23(045):164.