智能电网大数据平台及其关键技术分析
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摘 要：随着时代的快速發展，智能技术也被越来越多的应用到了各个行业，并取得了非常显著的成绩，智能电网就是智能技术在电力行业当中的应用产物。智能电网的深度发展绝对不能脱离大数据平台的重要支撑。本文首先分析了智能电网大数据平台的概要，而后针对性的指出了有关于智能电网大数据平台的关键技术，并提出了相应的大数据平台的构建方向，以求能够为相关单位提供借鉴作用。
关键词：智能电网 大数据平台 关键技术
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）02（a）-0138-02
到目前为止，智能电网已经被应用到了包括发电、输电、变电以及配电等所有环节当中，极大的提升了电力系统运行效率，并有效降低了电力市场运行需要花费的成本，为电力系统的安全稳定运转提供了强有力的支持和保障。所以，本文展开智能电网大数据平台及其关键技术分析有着重要的现实意义。
1 智能电网大数据平台概述
1.1 智能电网大数据平台特征
按照数据来源所存在的区别，智能电网大数据可以分成外部数据以及内部数据两种。其中前者主要由社会经济系统、公共服务部门数据、互联网数据、地理信息系统以及气象管理系统等几部分组成。后者则由财务管理系统、客户服务系统、配电管理系统、能量管理系统、生产管理系统、用电信息采集系统、在线监测系统、数据采集与监控系统以及广域量测系统等几部分组成。这些数据被分别放置在了不同的区域，由不同的部门和单位进行管理，拥有分布管理以及分散放置等特征。
同时，智能电网大数据还拥有种类繁多和结构复杂等特点，其除了包涵传统的结构化数据以外，还有大量的像图像、视频以及语音等半结构化或者非结构化数据。除此之外，这些数据的生命周期以及采样频率也有比较大的区别存在，细致来讲其可以分为微秒级、分钟级、小时级以及年度级等几种。
1.2 大数据业务需要分析
按照服务对象的区别，智能电网大数据业务可以分成面向政府部门辅助决策、面向电力用户服务以及面向电力公司运行管理等3种。其中，面向政府部分的业务主要可以分为能源补贴、电价政策是否合理等与政府政策支持以及经济情况预测分析等。面向电力用户的业务主要由用电行为分析、服务舆情分析、能效分析以及需求侧管理等几部分组成。面向电力企业的业务主要由城市电网规划、负荷预测、设备状态与故障检修以及稳定性控制分析等几部分组成。但是，要想有效提高业务的合理性，为电力系统的安全稳定运转提供更有力的支持和保障，相关工作人员必须要综合考虑互联网、经济社会、气象、客服信息、用电信息以及运行状态信息等数据情况展开业务分析探究，这样才可以将智能大数据电网平台的作用充分发挥出来，为电力系统的高效稳定运转提供更有力的支持和保障。
2 智能电网大数据平台的关键技术
2.1 复杂数据信息的处理技术
随着科学技术的快速发展，智能电网大数据已经被广泛应用到了半结构化以及非结构化数据里面，并且在受到整理、清洗以及筛选以后完全可以被转化成结构数据。同时，智能电网在发展运行的过程中，非结构化数据信息还可以被有效保存到分布式系统里面。
首先，分布式文件系统。分布式文件系统可以把相应信息数据有效存储到物理存储点上面，并统一完成对这些数据信息的分配管理，同时提供对应的访问接口给用户，从而有效跳出原有文件系统所遭受的限制与束缚。
其次，分布式数据库。随着科学技术的快速发展，在当今这个大数据时代，人们对数据查询、管理以及存储的要求也越来越高，并且分布式数据系统也被人们越来越多地应用到了社会建设的方方面面。例如，文档数据库以及图像数据库就被人们广泛应用到了各个领域。
最后，关系型数据库系统。结构性数据对智能电网发展运转有着至关重要的影响。所以，相关工作人员在进行智能电网平台建设的时候，必须要提升对数控信息处理以及存储的重视，并切实做好相关工作。
2.2 数据集成分享技术
智能电网里面的大数据拥有复杂性、多样性以及分散性等特征，这些特点也给大数据处理工作展开带去了非常大的挑战。要想更加高效的完成智能电力大数据的处理工作，电力工作人员必须要采用科学合理的方式展开对这些数据的集成管理工作，并以管理工作为基础构建更为完整准确的智能电网大数据。但是，要想有效完成数据集成管理，还需要综合考虑各种不同的因素采用更加多样化的技术手段展开工作，这样才可为智能电网的集成化发展起到更大的推动作用。
2.3 关系数据库系统
在智能电网里面，结构化数据是其重要组成部分。要想有效完成对这部分数据的管理工作，相关工作人员应该对其进行更具针对性的处理，提升对智能电网业务的挖掘分析力度。同时，又因为智能电网大数据具有种类多样、结构复杂等特征。所以，在存储数据的时候，相关工作人员应该综合考虑数据信息特点来确定储存方式。
2.4 多源异构数据聚合管理技术
通过对实际使用情况进行分析可以发现，智能电网大数据拥有难以处理、种类繁杂、数据量大以及分散性强等问题，要想有效完成对这些数据的处理需要经过数据抽取、数据转换以及数据加载等工作。其中，数据抽取指的是在系统里面抽取所需信息。数据转换则是按照相关需要对信息转化形式进行调整以及编订。而数据加载指的则把相关转换数据加载到对应数据源系统里面。 3 智能電网大数据平台的构建
3.1 智能电网大数据平台的基本构建框架
要想更加高效的完成智能电网大数据平台构建，相关工作应该以大数据平台为基础展开工作，这样才可以为数据接入、分析、管理、存储以及清洗工作提供更有力的支持和保障。通过对实际情况进行分析可以发现，智能电网大数据平台主要由计算资源池、网络资源池以及信息存储资源池等几部分组成，而要想将大数据平台的功能充分发挥出来，则需要以平台功能为基础统一展开对相应数据信息的管理工作。
3.2 智能电网大数据平台的应用构建框架
随着社会经济环境的快速发展，智能电网的应用需要也随之发生了比较大的变化，要想更好的满足其需要，相关工作人员应该在平台基础上进行子系统打造。目前，智能电网大数据平台整体框架主要由大数据应用层、大数据核心平台层以及数据集成交互层等几部分组成。目前，电力企业的所有业务部门都根据自身的实际需要进行了信息化管理系统打造，以此来完成电网属性的充分反映。然而，到目前为止，要想有效完成不同系统里面数据信息共享的难度还非常大。因此，电力企业工作人员应该以现有大数据平台为基础进行统一数据模型打造，并按照这个模型需要展开对相应数据信息的管理以及储存，推动各项业务的数据交互发展，这样才可以有效完成对相应数据信息的管理采集，从而为智能电网大数据平台的作用发挥提供更有力的支持和保障。
4 结语
要想将智能电网的功能充分发挥出来，相关工作人员必须要充分认识到智能电网大数据平台建设运行可能会涉及到数据集成、存储、处理以及分析等非常多的技术形势，并综合考虑业务形式需要进行大数据技术选择，这样才可以将智能电网大数据平台的作用更大程度的发挥出来，为我国现代化事业的协调可持续发展提供更有力的支持和保障。
参考文献
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