智能电网大数据技术发展探索

摘要：随着数字化技术的不断发展，市场经济已经走进大数据时代，利用数据的统计和分析，得出具体参数结构和运行框架，而将大数据技术应用在智能电网项目中是时代发展的必然趋势，不仅能使现在整体电网结构的框架升级，也能在提升效率的同时提高智能电网运行质量，值得技术负责人员认真思索。本文针对智能电网大数据发展的现状进行了简要分析，并对智能电网大数据技术的内涵以及发展路径展开了集中的阐释，旨在为智能电网技术运行人员提供有价值的论述观点。

关键词：智能电网 大数据技术 内涵 发展

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0255-02

1 智能电网大数据发展的现状分析

目前，我国智能电网的发展呈现出高速运行的态势，特别是从内部运行结构分析，智能电网的大数据操作流程可以细化为结构数据分析机制以及非结构数据分析机制。前者是对数据库内的数据组成进行统计，实现对电力系统中数据运行形式的整合，在运行过程中相应的技术运行参数较为完整和健全。后者是近几年比较新兴的技术结构，由于非结构数据的特异性，要利用数据库二维编辑才能建立视频数据监控框架和图形图像处理数据，特别要注意的是，由于非结构数据比重在不断增多，也就要求相关管理人员提高认知和管控措施[1]。

2 智能电网大数据技术内涵

2.1 智能电网大数据技术之大数据处理

随着经济全球化的发展，市场经济结构中对于数据的处理机制在不断深入，特别是对大数据的统计机制和运行框架，只有提高其重要的管控价值才能在实际经济推进过程中起到有效的助力作用，另外，大数据的发展在不断进步，企业之间甚至是国家之间都在利用数据建立新型的竞争关系。数据的存储和处理能力只有得到有效的升级和处理，才能满足时代发展的需求，得到优化普及和推广。另外，目前较为常见的大数据处理措施主要应用于智能电网中数据计算平台的可靠性和扩展性，在降低其运行成本的同时确保数据管理和设备检验项目都能得到优化运行和发展。其次，在大数据多元化发展的当下，只有从根本上提高数据挖掘技术和数据处理要求，才能建立大数据复杂且较为混合的计算模式，真正实现智能电网大数据技术突破传统的数据局限性，实现更加优化的发展路径[2]。

2.2 智能电网大数据技术之云计算结构

在云计算欲行结构建立健全的过程中，只有提升智能化电网大数据参数管理机制，才能确保参数符合大数据发展机制，运用存储管理模式和信息实时监控机制提升数据的可靠性和应用价值，从而实现智能电网大数据技术项目的优化处理，确保云计算结构的完整和科学化。传统电网运行过程中，因为对人工依赖较强，因此，整体资源参数和运行效率并不理想，实际利用价值也并不理想，也就导致项目发展进程受到了一定的限制。而随着技术的不断发展和进步，将智能电网大数据技术融合在云计算结构中，不仅能提升整体资源管理结构，也能优化资源运行模式，真正从层次设计角度升级了项目的運行框架和结构，最大化的发挥了项目的实际价值。另外，经济的发展带动了云计算和互联网运行的实效性，也从一定程度上提升了云计算平台的普及价值，真正实现了智能电网的跨越式发展。

3 智能电网大数据技术发展路径探索

3.1 优化运行大数据传输和存储技术

在智能电网大数据技术发展的过程中，管理人员要提升管理机制和管理框架，确保运行参数和项目分析结构符合时代对互联网的要求。在智能电网建设中，要保证电力系统各个参数环境得到有效建立，从而提升数据记录和设备运行状态记录的时效性。但是，值得注意的是，由于要收集的参数在逐渐增多，这就对监控设备的运行结构和存储参数产生了制约，相关设计人员要利用电力智能化数据运输措施升级网络数据的传输量，强化文献系统的分布式运行优势，真正提升系统的存储工作[3]。另外，对于数据存储结构和运行软件，管理人员要确保存储工作以及系统操作的优化分析处理，利用智能电网大数据技术促进数据传输和存储，保证实时运行结构在参数性能和要求分析的过程中，能优化大数据的分析和处理，保证实时性要求能得到有效践行。

管理人员要利用智能电网大数据技术，就要对数据的性能和分析措施建立对应的基础要求，顺利实现存储数据的有效分类，保证核心业务数据得到收集和统一整理，并且健全完整的数据库系统，不仅能对历史数据进行回顾和分析处理，也能对新数据进行集中的分类，以确保数据整体框架稳定，加之非结构化数据数量的增多，利用智能电网大数据技术能保证分布式文件系统的优化建立。如图1所示。

由于云平台对于电网检测数据的接受程度和实效性价值有一定的需求，只有保证数据接入结构和信息的集成过程符合参数框架，才能发挥前置机的应用价值。并且对智能电网通信技术的报警信息以及检测数据进行统一的回复，确保实时响应以及结构升级，真正提高数据长期存储以及暂时性存储的价值。除此之外，在对智能电网数据和格式进行分析的过程中，要综合管理传统数据和商业化数据之间的关系，切实维护系统自身的关系和自身特点，确保项目生成速度和存储力度得到有效的研究，实现后续数据分析以及计算运行参数结构的优化[4]。

3.2 优化运行大数据实时分析和整合技术

在对数据库进行分析和处理的过程中，社会各界对于数据库的内存结构关注度越来越多，只有建立完整的内存数据库，才能保证数据内存参数项目中数据分析和数据处理结构的优化。对于数据内存和磁盘进行项目比较会发现，运行速度在不断升级，要优化提升性能框架的同时，顺利升级电力系统的内存数据库处理机制，保证实时性分析项目有科学性处理机制。在对数据分析过程中，利用实时性分析机制，能提升智能电网系统运行技术中各个环节和用户数据的有效性，并且利用集成技术和整合技术确保智能电网中数据结构的实效性。另外，在电网调度中，电网调度控制结构和控制模型还存在一些亟待解决的问题，特别是一些小型的发电系统会产生一些无法预知的波动状态，甚至是无法预知的，这就需要管理人员根据实际情况建立完整的新型电网监控设备和运行框架，提升电网实时系统动态的有效了解和认知，建立对比系统和对应的预防系统[5]。

除此之外，管理人员要利用云计算平台对海量数据进行测量和分析检测，确保实时性数据整合机制得到优化，真正实现消费机制和效果的优化，提高用户数据和用户信息的实效性。

3.3 优化运行大数据源异构处理技术

在对智能电网系统运行数据进行技术分析的过程中，要提升對未来智能电网发展的预测，不仅对发电以及输电系统进行分析，也要对用电环节进行深度剖析，确保各个运行环节能得到有效的贯通，提升信息采集技术和信息流畅性，确保信息处理机制的贯彻落实，真正优化管理部门对于数据异构的处理，从而确保数据得到大规模的调度和控制，保证传输参数和数据规模得到有序的管理，提升基础设施的管理力度，确保数据运营中心成本得到有效的降低[6]。

4 结语

总而言之，在智能电网大数据技术发展的过程中，利用有效的管理机制和管控措施不仅能升级信息的处理层级，也能保证信息和数据整合项目的完整性，强化技术操作的成熟度，确保系统操作框架和操作机理的时效价值。因此，在技术升级时，相关管理部门要提升对大数据技术研究的专注度，进一步推进我国智能电网系统的可持续发展。

参考文献

[1]丁杰，奚后玮，韩海韵，等.面向智能电网的数据密集型云存储策略[J].电力系统自动化，2013，36（12）：66-70，100.

[2]刘文军，王棨，张宗萍，等.TD-LTE智能电网中数据安全协议算法研究[J].电测与仪表，2014，29（07）：90-93.

[3]魏三强，任环，杨威，等.保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术[J].广西大学学报（自然科学版），2015，14（03）：714-721.

[4]李雪梅，金燊，赵庆凯，等.智能电网中数据管理和信息安全要求[J].电子技术应用，2015，29（z1）：143-144，146.

[5]彭小圣，邓迪元，程时杰，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015，34（03）：503-511.

[6]邵苏杰，郭少勇，邱雪松，等.基于加权队列的无线智能电网通信网采集数据流量调度算法[J].电子与信息学报，2014，25（05）：1209-1214.

收稿日期：2016-09-01

作者简介：艾文渊（1970—），男，汉，湖北孝感人，工程师，本科，研究方向：变电站运维及智能电网研究。