智能电网大数据平台与关键技术分析

摘 要：社会经济的不断发展使得人们迎来了大数据时代，大数据时代的到来改变了人们的生活方式、思想行为方式。大数据在深入发展的过程中也开始深入到智能电网发展领域。为此，文章在阐述智能电网大数据的基础上，就智能电网大数据平台与关键技术问题进行探究，旨在更好地促进智能电网大数据的应用。

关键词：智能电网；大数据平台

中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）08-0061-03

Abstract：The continuous development of social economy has made people ushered in the era of big data. The arrival of the big data age has changed peoples way of life and thought and behavior. Big data in the process of in-depth development begins to penetrate into the field of smart grid development. Therefore，on the basis of the big data of smart grid，the paper explores the big data platform and key technical problems of the smart grid，aiming to better promote the application of the big data of smart grid.

Keywords：smart grid；big data platform

0 引 言

智能电网是以物理电网为基础的，将现代化的传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术等综合应用到物理电网中，进而形成新型电网。智能电网在应用的过程中涵盖发电、输电、变电、配电等各个环节，从而实现对电力市场各个利益方需求和功能进行协调，降低整个电力市场的运行成本。智能电网大数据应用范围广泛，对确保社会用电安全起到了十分重要的作用。为此，文章结合实际就智能电网大数据平台与关键技术问题展开探究。

1 智能电网大数据

1.1 智能电网产生的原因

在社会经济的快速发展下，科学技术得到了更新，电力系统在这样的背景下也得到了改善。信息技术的快速发展对电力系统产生了深刻的影响，为智能联网发展提供了稳定的工作条件和工作环境。为了能够确保电网稳定运行，需要在电网系统运行中加强对信息系统的应用，在信息系统的作用下实现信息共享。

1.2 智能电网大数据的特点

在智能电网稳定运行的过程中会产生大量的数据信息，这些数据信息根据来源不同可以分为内部数据和外部数据两种。其中，电力企业内部数据体现在各大电力系统中，比如数据收集系统、数据监控系统、数据生产管理系统、數据配电管理系统等。电力企业的外部系统的数据信息十分分散，相应的管理单位也十分不同。可见，智能电网的使用具有复杂、多样性、非结构性的特点。智能电网数据采样频率和生命周期如图1所示。

2 智能电网大数据的关键技术

2.1 多源异构数据聚合管理技术

智能电网大数据在使用的过程中具有分散、数据量大、种类繁杂、处理难度大的问题。它的处理需要经历数据集成—数据抽取—数据转换—数据剔除—数据修正等环节。相应的数据集成模型包含数据联邦、数据仓库等。ETL被人们称作是数据仓库技术形式，在具体管理过程中包含数据抽取、数据转换、数据加载等内容。其中，数据抽取主要是在源数据系统内部，将目的数据系统数据信息有效抽取出来。数据转换主要是指将抽取的数据信息结合相关要求转换为另外一种形式，并对这些数据信息进行编订、调整。数据加载主要是指将转换数据加载到相应的数据源系统中。

2.2 复杂数据处理技术

智能电网大数据被人们广泛地应用在非结构化、半结构化的数据信息中，在经过整理、清洗、筛选之后能够转变为结构数据。在智能电网运行发展中，非结构化的数据信息能够在分布式系统中得到保存。

第一，分布式文件系统。分布式文件系统能够将各类数据信息充分存储到物理存储点上，之后实现对这些数据信息的统一管理、分配，并向用户提供相应的访问接口，突破原有文件系统在多个方面的限制。

第二，分布式数据库。大数据环境对数据存储、管理、查询等提出了较高的要求，在科技的支持下，分布式数据系统被人们广泛应用到社会发展的各个方面，比如图像数据库、文档数据库等。

第三，关系型数据库系统。在智能电网运行发展中，结构性数据仍然在其中占据十分重要的地位，在具体发展中需要加强对数据信息存储和处理的关注。

2.3 数据集成技术

智能电网中的大数据具有分散性、多样性、复杂性的特点，这些特点对大数据处理带来了较大的挑战。想要实现对智能电网大数据的处理，首先需要实现对这些数据信息的集成管理，在集成管理的基础上打造正确、完整的智能电网大数据。数据集成是智能电网大数据应用发展的重要环节，在具体操作中会涉及到多种类型的数据信息，管理起来比较复杂。为此，在智能电网大数据集成管理中需要加强对各类因素的考虑，借助多种技术形式实现智能电网的集成化发展。

2.4 关系数据库系统

智能电网中有一部分数据是结构化数据，对于这类数据的应用管理需要打造专门的数据信息，加强对智能电网业务的分析挖掘。智能电网大数据结构复杂、种类繁多，智能电网数据存储需要根据数据信息特点选择适合的数据存储方式。

3 智能电网大数据平台的搭建

3.1 智能电网大数据平台的基本框架

智能电网大数据平台要在大数据平台基础上打造，为应用提供统一的数据接入、数据清洗、数据存储、数据管理、数据分析等。智能电网大数据平台的基本框架如图2所示。智能电网大数据平台基础资源层包含计算资源池、信息存储资源池、网络资源池等，在发挥大数据平台功能的基础上能够实现对各类数据信息的统一管理。

3.2 智能电网大数据平台的应用框架

根据社会经济发展环境对智能电网的应用的需求，在大数据核心平台的基础上打造相应的子系统。智能电网大数据平台整体框架包含数据集成和交互层、大数据核心平台层、大数据应用层。电力公司各个业务部门在发展的过程中都建造了各自的信息化管理系统，各个业务系统在建设的过程中用了电网对象在不同时间段的数据信息，能够反映出电网对象的属性。

但是从实际应用情况来看，不同系统之间的数据信息共享还存在一定的困难。为此，需要在现有智能电网大数据平台中打造一个统一的数据模型，在统一数据模型的作用下实现对各类数据信息的存储、管理。数据集成和交互能够实现智能电网各个业务系统的数据交互，从而实现对各类数据信息的采集管理。

4 结 论

综上所述，在智能电网的快速发展下，电力系统运行、信息采集、设备状态检测过程中出现了大量的数据。智能电网大数据在应用的过程中具有数据量大、类型多样、数据特征复杂等特点，且各类业务数据在使用的過程中存在交叉融合的特点。智能电网大数据平台建设运行涉及到的技术形式包含数据集成、数据存储、数据处理、数据分析等，在具体应用的过程中需要根据不同的业务形式来选择相应的大数据技术，旨在能够在电力企业发展中更好地发挥出智能电网大数据平台的作用。

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作者简介：吴金铭（1978-），男，福建闽清人，高级工程师，本科。研究方向：IT信息领域。