智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨

李杨

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：1671-7597（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

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，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。

2）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。

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，对其进行定期检修与维护，如果在数据网络运行中出现故障，需要根据故障的现象，结合网络诊断技术，找出故障发生的原因，从根源上排除故障，使数据网络恢复正常。进行网络故障诊断，不仅需要及时的恢复发生故障的网络，不断的改善调度数据网络的性能，还需要掌握数据网络的运行状态，确保数据网络的通信质量。

3 总结

我国智能化技术在电网系统中应用越来越广泛，大数据处理技术成为了维护智能电网安全运行的主要手段。云计算为智能化数据处理、存储提供有效的平台，也能够保证智能电网大数据能够得到及时的分析与处理，为电网安全运行提供保障。但是随着电网智能化程度逐渐深入，大数据处理技术在实时性、隐私性、一致性等方面也遇到了很大的挑战，必须找出有效的解决方法，这就需要有关人员加大科研力度，不断的探索，相信我国智能电网系统运行会越来越稳定，必将推动我国电力事业的健康发展。

参考文献

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