智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨

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1、智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨摘要随着我国社会经济的快速发展，电力事业得到了长足的发展，特别是科技的进步，使得智能电网取得了一定程度的发展。智能电网的建立，有利于将电力系统发电、输电、配电、用电实现全系统管理，随着越来越多的新型技术应用到电力网络中，特别是云计算平台的应用，大量的异构数据积累，大数据处理技术的研究也应运而生。在新的时期，智能电网大数据处理面临着新的机遇与挑战，文章就分析智能电网大数据处理技术应用现状，并探讨在新时期大数据处理技术面临的机遇与挑战。关键词智能电网；大数据处理技术；应用现状；困境中图分类号：TM743文献标识码：A文章编号：1671-759

2、7（2014）14-0091-01在智能电网系统中，系统运行的各个环节都会产生大量的数据，如智能电表安装、电力运行等环节。电力企业在一定时间间隔内对用电客户的用电数据信息进行收集，从而构成电网客户端大数据，根据对这些数据的分析更好的了解用电用户的实际情况，以便科学合理的设置大数据处理系统。1智能电网大数据概述1.1智能电网系统中的大数据6电网系统中的数据可以分为三种类型，包括电网运行中设备监测数据、电网运营数据以及电网管理数据。根据电网数据内在结构，可以将其分为结构数据以及非结构数据。其中结构数据包括关系库中储存的数据，随着我国科技的进步，结构数据不断的增长。跟结构数据不同的是

3、，非结构数据不方便用二维逻辑表现，主要包括图形处理数据以及视频监控产生的数据。由于智能化的发展，非结构数据每年以60%的指数上涨，逐渐成为智能电网中重要的组成部分。与传统电网不同的是，智能电网具有很强的智能化，这就需要能够对电网运行实时数据及时的获取，目前智能电网大数据表现在以下几个方面。1）为了能够实现对电网运行中实时数据的获取，就必须设置越来越多的采集点，监测设备应用也越来越多，每一秒都会产生大量的数据。2）设备对电网运行信息采样的频率越来越快。3）为了掌握电网运行的细节，就需要对电网运行中相关信息的实时变样采集。1.2智能电网大数据特点智能电网中大数据具有以下几个方面的特

4、点。1）智能电网数据量大。随着智能化的发展，电网数据从TB级逐渐上升至PB级。62）智能电网数据类型种类繁多。社会对电力需求量越来越多，为了能够满足电量数据要求，电网数据的种类也越来越繁杂，包括文本数据、媒体数据等结构数据，还包括非结构数据，在数据的应用以及处理上也不尽相同。3）智能电网大数据利用价值密度较低。就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，绝大多数的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。4）数据处理速度快，智能电网大数据处理速度可以用微秒计算，能够在极短时间内分析数据，为电网运行决策

5、的制定提供依据。2智能电网大数据处理技术应用面临的挑战2.1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6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

6、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。2.2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

7、成障碍。2.3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。6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