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摘要：智能电网是一种通过通信技术、计算机技术、控制技术等先进技术对电力市场进行调控，从而达到促进电力市场优化运行的一种技术。通过应用智能电网大数据技术可以有效提升电力系统的运行效率，降低企业的运行成本，减少因为电力系统损失或者处理不当造成的污染，能够及时对电力系统进行宏观把控。为此，相关技术人员应当积极优化智能电网大数据技术的应用，使其更好的为人类服务，更好的改变人类的生活。
关键词：智能电网；大数据；处理技术；现状
智能电网就是电网的智能化，它以传统的集成高速双向通信网络为基础，加以先进的技术改进，使电网的使用更加可靠、安全、经济、高效。智能电网在不断建设发展，运行、检测产生的数据量日益剧增，这对电力企业的数据存储、处理无疑是一个巨大的考验。如何减少能源的浪费、实现能源的可持续发展是各国都要解决的难题，因此，智能电网的技术发展是各国都十分关注的研究热点。智能电网的目标是在发电、输电、配电、储能和消费过程中减少对环境的影响，而智能电网在不断建设发展的过程中，运行、检测产生的数据量日益剧增，采用现有技术处理这些数据捉襟见肘。因此，如何建设信息化、自动化、互动化为特征的坚强智能电网，提高对数据的存储和处理水平十分关键。
一、智能电网大数据技术概述
在智能电网系统的日常运行过程当中会产生出数量繁多的数据信息内容，针对有关的数据信息内容依据其来源途径予以划分，可将其分成内部与外部两种数据类型。内部数据主要是指对于数据信息的采集、监控、生产管理、配电管理及客户服务等多个系统，数据信息的来源途径主要是应用系统；而与之相对的外部数据信息内容则主要来源于地理信息系统、气象信息系统以及互联网等方面。智能电网数据来源有着典型的多样化特征，其半结构甚至是非结构性的数据总量也在持续增多。如客户服务系统内部的语音数据，在线检测系统内的音频数据、影像数据等，不同的数据内容在样本采集、周期、频率等方面等有所区别。
二、智能电网大数据技术的发展
（一）智能电网大数据的源网荷协同调度
为了符合可持续发展理念的要求，贯彻绿色出行的方针，电力领域对应能源的应用也提升到了电力领域中，保证新能源的准确预测成为了电力领域的重点关注问题。愿望和协同调度也从传统的调度出发点向需求侧运转，从电力用户的角度出发，通过市场调节的手段，对颠覆和进行调节，从而达到电力领域足以应对数据的存储、处理和调度的问题。智能电网大数据技术的应用可以为电力领域提供必要的辅助信息，从而使电力资源的优化调度能够更加顺利的实现，这是源网负荷协同调度发展的主要表现。
（二）智能电网大数据的负荷波动与新能源处理的预测
电力用户的用电量将直接影响到电力负荷，进而影响到电力系统的运行情况，为了较小实际波动值与预测不懂数值之间的差距，让电力公司在进行电网管理决策后实施的措施更加合理。智能电网大数据技术的应用为负荷波动与新能源处理的预测提供了大量的历史数据，并且还保证了数据的准确性与多样性，对于负荷波动与新能源处理的预测准确性的提高提供了坚实可靠的辅助力量。
（三）智能电网大数据的网架发展规划
电网的发展依托于智能电网大数据技术的建设，电转其技术目前也在研发过程中，其理念在促进天然气量增加的同时，对于天然气运输、储存的安全性也大大提供了保障。利用大数据技术进行点能预测，将其合理适度的转换为天然气，是提高网架发展规划技术的主要方式，也是该技术应用的主要发展方向。随着可持续发展战略的深入贯彻，电动汽车将逐渐取代传统燃气汽车称为汽车领域的研究方向，在此基础上，人们的出行方式将会发生重大变化，人们对有汽油也不在那么依赖，加油站也会像充电站转变。
三、智能电网中大数据的挑战
（一）大数据传输及存储技术
智能电网需要储存处理的数据量很大，监测记录下来的数据通常不会整个储存，而是分部分储存，监测的结果配合大数据巨大的储存量，反馈的速度会得到大幅度提升。智能电网在不断建设和发展，运行、检测产生的数据量日益剧增，如果不能及时处理这些海量数据，将会给装置造成巨大的负担，阻碍电网的正常运行。
（二）实时数据处理
智能电网的数据处理对时间的要求很高，现场数据需要在其发生的实际时间内进行收集和处理，数据库必须提供高速的数据采集和分析。实时数据处理可以让电网从传统的耗时、耗力巨大的数据采集中脱离出来，处理数据更加便捷、高效、精准。实时数据是监测系统中至关重要的部分，实时数据与静止数据不同，静止数据没有严格的时间限制，而实时数据一旦没有在有效的时间内处理，数据将不再具有效益。因此，实时数据造成网络瘫痪的概率会比传统数据处理高，完善加强智能电网实时处理数据的技术将是研究的重点。
（三）异构多源数据的处理
智能电网的信息集成体由3种信息流构成，即电力流、信息流、业务流。在智能电网建设的过程中，由于受各业务系统建设和实施数据管理系统的阶段性、技术性、人为因素以及其他等因素影响，导致大量不同存储方式的数据积累，采用的数据管理系统也不相同。想要实现电力的合理分配、调度，异构多源数据的处理至关重要。指数增长的数据和电力信息无疑增加了信息处理和储存的难度，想要高效、准确地提取、处理多元异构数据，需要我们认真把控好运算过程中的每一个步骤，不能忽视任何一个细节。造建数据运算模型、转换成图像运算都可以降低运算的难度。
（四）数据分析技术
在大数据技术应用领域内，最关键的一项内容便是把信号数据转变为数据内容，并进一步通过对数据信息的分析与处理，来促使其能够被调整为信息资源，借助于对相关信息内容的提取来获取有关信息内容，这也能够给予电力企业在做出相关决策行为之时提供以详实的参考信息支持，并可在此之中找到潜藏性的规律特征，以便为企业的领导决策人员提供以详实的参考信息内容。从企业本身的角度而言，决策工作的准确性十分重要，这将会对企业的长期发展起到决定性的影响，因而只有保障决策行为的科学合理性，方可促使企业实现更加合理、稳定的发展，并同时提供以更加优质的服务工作，以便为推动企业的良性、健康发展做好必要的保障支持，促使电力企业本身的竞争能力水平得以全面提升，给予企业创造出更加巨大的经济效益。
四、结论
智能电网不同于传统电网，不需要耗时、耗力的数据采集处理，处理数据更加便捷、高效、精准，这让数据电网获得了很多数据平台的青睐，他们积极向智能电网提供数据资料，促进智能电网的发展。目前，智能电网的数据处理技术仍不完善，造成网络瘫痪的概率会比传统数据处理高，这是由于对大数据研究不足，缺乏针对性的理论指导。在未来，如何提高大数据的安全性、隐私性，以及提高数据采集技术等将会是研究热点。
参考文献：
[1]吕守旭.基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真[J].中国电力,2017,（4）：172-175.
[2]张东霞,苗新,刘丽平等.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报,2015,（1）：2-12.
[3]曹军威,万宇鑫,涂国煜等.智能电网信息系统体系结构研究[J].计算机学报,2013,（1）：143-167.
[4]陈阳,王勇,孙伟等.基于YARN规范的智能电网大数据异常检测[J].信息网络安全,2017,（7）：11-17.