电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架研究

李颖杰

（深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000）

随着智能电网建设的持续发展，国家电网已经创建了4 种数据中心平台，分别为结构化、海量历史、非结构化、电网空间，实现大量大数据资源的积累，支撑了企业数据的融合与共享。文献[1]研究过程中提出了智能电网为大数据应用的主要领域，并且提出基于智能电网的路线图与技术框架。现代国家电网公司积累大量数据资源，为数据的分析决策提供了良好条件，但是还存在跨类型海量数据分析不足、数据存储分散等问题。大数据为分析决策主要手段，备受工业界与学术界的重视。因此，对电力大数据智能化分析挖掘框架的设计具有重要意义。

1 电力大数据中心整体框架

对于国家电网公司4 个数据中心与外部数据源多源异构大数据，通过验证层、服务层、特征分析层与数据源层创建电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架。电力大数据在整体技术框架中，利用基于内存计算数据分析、数据特征分析等技术，通过传统电力数据分析转变到高性能交互式分析，最后构成电力大数据并行化分析服务体系，利用超短期母线负荷预测验证技术的效果[2]，图1 为总体技术框架。

图1 总体技术框架

数据层能够对电力数据来源进行描述，主要包括气象、移动、社交等外部数据以及国家电网数据中心半结构化、结构化与地理信息空间数据。

特征分析层能够对提取数据的特征方法、数据并行化分析框架和数据模型创建的方法进行描述。……