智能電網大數據的處理及挑戰

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1智能電網大數據概述

當前電網數據信息一般分為，管理型數據、營銷型數據和監測數據等，由電力企業各部門進行協調合作，使數據信息具有關聯性，并可通過網絡技術進行實時核對。電網內部的數據信息可以結構化和非結構化進行劃分，結構化數據是指在電網數據庫中儲存的信息；非結構化數據是指存儲數據具有動態性，不能通過數據信息對其進行直接儲存的信息。智能電網與傳統電網相比，其可對設備的運行信息進行實時查看，并可設置相應數據信息采集周期，滿足設備的供給量。智能電網中數據信息主要來源于發電環節、輸變電環節和用電環節，通過對三個環節進行數據信息的采集，可構建完整的數據信息處理體系。

2大數據處理技術研究

2.1數據庫處理

當前隨著電網行業的不斷發展，電網系統產生的數據信息已超出其管理運行的范圍，且當前數據庫管理信息的方式，一般以結構化管理模式對數據信息進行儲存。智能電網隨著行業技術不斷提升，也正逐漸研發非結構數據管理模式，其對圖像信息、視頻監控等可進行數據儲存，滿足當前行業領域發展的需求。當前智能電網的結構化數據管理模式，首先存儲量具有一定限制，當數據信息超出PB級別時，電網系統內部難以對大數據信息進行高效傳輸，部分企業對此問題進行處理時，采取數據調離法，使新數據與儲存數據進行轉換，以達到減少數據信息的傳輸量，但此種模式，未能對特征信息進行針對性處理，導致處理效果不明顯。其次，受到電網系統內部信息訪問模型的限制，導致值量訪問速率受限，部分電力企業使用傳統數據庫可對數據信息進行結構性區分，降低數據信息的查詢頻率，提升其處理效率，但不適用于大量數據信息的傳輸。最后，電網系統在數據信息處理過程中，缺少對非結構性數據管理能力，使電網對音頻和圖像的處理能力較差，當前隨著用戶的需求不斷提升，數據信息多樣性，使傳統數據庫的數據信息儲存模式顯得較為單一。

2.2云計算處理

大數據信息技術的發展是基于對數據信息的存儲而建立的，通過云計算處理技術可對數據信息進行儲存與相應的運算處理。云計算處理通過并行處理技術，可對數據信息進行實時運算，提升數據信息的內在關聯性，且其具有容錯性，可對數據信息進行核對并將誤差性數據信息進行恢復。云處理技術可對數據信息進行動態訪問，擴展其對數據信息的訪問范圍，并具有高可靠性等。云計算處理可對電網系統進行數據平臺性的擴展，但其對數據信息的保密性和安全性能方面需進一步提高。

3智能電網大數據處理技術挑戰分析

3.1儲存技術

數據存儲作為電網系統數據信息運行的首要前提，可通過分類儲存的方式，對數據信息進行性能分析，按照數據信息的格式進行文件儲存。部分數據信息存在實時功能，且對存儲性能要求較高，可對其進行實時數據庫存儲，使其運行速率達到最高。同時可對重要的數據信息進行并行存儲，將數據信息進行相應備份，在對重要信息進行提取時，可通過多途徑協同讀取，提升數據讀取的精準性。可對堆積性數據信息進行分散式文件分類處理的方式進行儲存，可使新數據信息進行重復性調取，可有效提升數據信息的處理速率。

3.2實時處理技術

當前電網數據信息處理時，由于用戶需求和檢測數據多樣性的提升，使電網大數據信息存儲量增加。在對數據信息進行處理時，由于其數據量較大，處理時間也將延長，部分傳統性數據處理方案以數據信息存儲量為基礎進行構建，保證數據信息在處理方案內可形成高速處理，但隨著數據信息量的增加，方案式分類已達不到對大數據信息處理的基本需求。在智能電網的應用下，通過網絡信息環境將數據信息進行實時傳輸，保證發電環節、輸變電環節和用電環節產生數據信息具有一致性。當前在云計算處理系統中，可對數據信息進行實時處理，但由于網絡環境的限制，在部分時間段內易受到網絡繁忙的情況，導致服務器響應時間延長，不利于電網系統對數據信息的處理，因此為電網系統對數據信息的采集與處理帶來極大挑戰。

3.3可視技術

當前智能電網在對數據信息進行分析時，如何將數據信息以一種直觀表達形式，在可視設備上提供給用戶，使用戶對數據信息可進行有效查看，成為一種新的挑戰。可視技術的出現可對智能電網系統的大數據信息進行規模化采集，對數據進行高分辨、高精度、變量性采集和讀取等，當前對數據節點采集過程中，一般數據信息節點的存儲量為TB級別。在采集過程中，對其進行高數據處理模式，并將精準性數據信息轉化為圖片等成為技術難點，其挑戰以像片合成算法、數據信息拓展和顯示等為主。

4結語

綜上所述，文章對智能電網大數據進行概述，并大數據處理技術進行數據庫處理和云計算處理兩方面的研究，明晰智能電網系統對數據信息的處理方式和處理流程。通過數據信息存儲、實時處理和可視技術三方面對智能電網大數據面臨的挑戰進行分析。

參考文獻：

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[3]徐昊楠.智能電網大數據處理技術研究[J].科技與創新,2017(24):64-65.

作者:葉展勇 黎素云 俞曉彤 單位:廣州市信息工程職業學校