智能电网是未来电力行业的发展方向，能够实现用户终端用电、电网运行、发电等各个环节的协调，满足电力行业相关各方的利益需求，提高效率，降低企业的运营成本，减少对环境的破坏。大数据技术是几年了受到广泛关注的新技术，通过对各种数据进行捕捉以及分析能够发现数据中有价值的信息。大数据技术与智能电网相结合能够解决电力行业数据存储和应用的问题，充分发挥数据的价值，提高电网运行和管理的水平，更好的为用户提供服务，拓展业务范围，提高企业的经济效益。

1智能电网大数据的基本内涵和理论基础

1.1智能电网大数据的基本内涵

智能电网大数据主要是指在电力信息化技术的基础上，利用智能变电站、电力实时监测系统、联合智能电表等设备组成的电力系统。智能电网大数据在数据的基本类型上主要包括外部数据与内部数据。外部数据主要是指公共管理部门、气象系统、地理信息系统等属于分析接受外部影响因素的过程。内部数据包括服务系统、管理系统、监测系统、信息处理系统等。随着技术水平的逐渐发展进步，智能电网大数据的应用范围日益广泛，该技术具有多样性的特征，数据收集能力比较强，信息处理系统具有一定的综合性，数据分析结果比较可靠，系统运行安全稳定。同时具备高速和大规模的特点，智能电网大数据需要处理的数据量不断增加，能够实现高速的云状态，保证在用电高峰时期稳定运行，及时处理各种故障情况。目前智能电网大数据应用处于探索阶段，未来有巨大的发展空间，需要技术人员不断探索研究。

1.2智能电网大数据的理论基础

大数据属于涵盖多个学科和领域的综合性技术，属于具有一定抽象性的学科，大数据技术代表了人类认知能力的提高，实现物质与精神世界的全面统一，能够从不同的角度观察事物。大数据是探索数据之间联系和规律的技术，通过大数据技术能够发现多种全新的规律。大数据技术比较复杂，需要数学等学科的支持，在智能电网中应用大数据技术能够促进电力行业发展，为人们带来更为便捷的用电方式。

2智能电网大数据的关键技术

2.1大数据出处理和存储平台

数据的处理平台与存储功能属于不同的板块，相互独立，但也存在一定的联系。智能电网大数据存储以及处理平台包括流处理和批处理两种方式。批处理是在数据存储完成后统一进行处理的方式，属于比较常见的处理方式，这种处理方法的针对性比较强，但及时性不够。流处理是将数据收集和过滤的处理方式，这种方法主要用于实时在线业务的处理。伴随智能电网大数据技术的成熟，数据的内容和规模不断扩大，需要数据存储和处理平台具备更强的功能，管理和控制的范围更加全面深入。

2.2大数据解析

智能电网大数据技术的一项重要内容是大数据的解析，主要包括数据分析和数据解读。数据分析属于前期工作，将不同类型的数据进行整合，研究数据的基本模式，分析数据隐藏的价值。数据解读是将数据进行转化，进一步分析并且能够实现合理利用，属于对数据进行立体化展示的环节。大数据解析主要采用的方法包括数据的挖掘与融合以及知识普及挖掘，该技术能够准确反映出用户与电网之间的交换过程，有助于电网进行合理的运行以及规划，实现电力行业全面的发展。

2.3分析架构

分析架构属于智能电网大数据的核心功能，是智能电网稳定运行的重要基础，我国智能电网普遍采取三级分析架构，第一级负责进行数据采集，深度挖掘数据，对数据进行分类。第二季负责数据保密处理和信息共享，实现内外部结构之间的连接。第三级负责数据计算以及存储，将数据分析分解为不同的任务系统，提高数据的实用价值。

3智能电网大数据的发展趋势

3.1实时数据处理

为了智能电网大数据对内存数据库的关注程度将会显著增加，电力系统能够全面采集内存数据库中的各种数据，结合用户的实际情况对数据进行整合处理，通过对不同地区电力资源消费情况进行的分析，制定合理的供电措施。目前国家大力推行环境保护，利用绿色能源进行发电将会成为一种趋势。绿色能源如果功率不够稳定会导致电网运行出现波动，影响正常调度，采用大数据技术之下的状态监控系统能够对电网运行情况进行跟踪，及时解决各类问题。

3.2大数据传输存储

智能电网在我国正逐渐普及，需要对设备的运行状态以及运行的具体数据进行记录存储，利用大数据技术能够实现这些数据资源的有效存储，减轻电网压力。智能电网可以采用分布式文件系统分类存储各种数据资源，也可以采用数据库系统进行数据存储，提高对数据资源的利用率。

4结束语

智能电网能够有效的保证社会各界对电力资源的需求，是未来电力行业主要的发展趋势，智能电网大数据技术能够对电网相关数据资源有效的进行存储和利用，为电网的规划建设提供依据，该技术优势明显，值得全面推广。

参考文献

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作者简介宋翰彪（1968-），男，辽宁省辽阳市人。现为国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司变电运维员，工程师。