信息时代的推进，使得人们生活和工作均无法离开电力系统，而且在其运行过程中会出现许多的数据，而且新数据出现的频率比较快，类型也比较多样化，这与大数据的特征有许多相似之处。在电网逐渐发展的情况下，其系统当中收集和储存的数据源数量会大幅度提升，并且有着较快的增加速度。传统的数据处理方法已经无法满足目前电网数据整理和吸收的需求，所以需要合理使用大数据技术，完成数据的有效处理。

1智能电网电力大数据详情

1.1智能电网电力大数据的概述

目前的电网基础设置无法与不断增长的信息资源速度持平，而智能电网的出现，则可以方便工作人员更好地进行收集和储存数据，保持数据的完整和全面，但是要想提高信息资源的应用效率，则需要建设针对性大数据平台，在收集大量数据的情况下，帮助人们更好地进行决策。在此方面比较著名的有Hadoop服务平台的系统建设这一案例，其将大数据和平台进行有效结合，不仅可以促进平台的完善，也可以充分保障大数据的作用得到有效发挥。比如，在收集的储存大量信息的时候，可以提供针对性电子表格数据，而且有效运用其自带的信息分类技术，可以明显提高科学性，完成收集用户信息的目标。同时，智能电网大数据平台通常采用分布式的文件处理方式，为了有效激发Pb和Zb级别的数据储蓄能力，可以在应用过程中增加P6和Zb的数据查询能力，使其可以更符合用户的需求。目前大数据平台在应用过程中有了越来越广泛的用途，尤其是有针对性功能性的模块数据，其包含商业应用模块，数据仓库等，可以更加适应现实的需求。所以，合理应用大数据平台，应用其数据关键技术，完善智能化电网，促进企业工作效率和质量的提升。

1.2智能电网大数据特征

智能电网在运行的过程中常常会出现许多数据，针对数据进行区分，可以分成以下两种，其一是企业内部数据；其二是企业外部数据。前者包含数据收集系统、配电监控系统、客户管理系统等，这些数据通常来自关键应用系统；后者则一般为网络系统、地理信息系统等，所得的数据不够有序化，并且其管理的系统也具有较大的差异。从中可以了解到，智能电网数据具有多种多样的来源、多元化的类型，并且相关的数据也逐渐增加，例如语音数据、监控视频等，使得管理的效率在不断提升。

2智能电网、云计算以及大数据技术之间的关系

随着科学技术的不断发展，电力系统当中已经广泛应用信息化技术，实现信息共享，然后进行针对性控制电网，维护电网工作状态的稳定。但是目前在电网当中还存在信息收集不齐全、信息储存不足等问题，严重影响到电网的正常工作，因此合理应用智能电网的作用，提高电网的工作效率。而要合理应用信息和数据，则可以进行建设大数据平台和应用云计算技术，提高信息处理和应用的效果。

2.1大数据时代下的智能电网

现在我国电网发展的主要问题在于，大数据的发展和电网的应用要求无法保持一致，这和电网事业的发展规划不够相符。而且在基础设施上，还没有完善的数据收集和处理的系统，严重影响到电网行业的快速发展。要想改变此种情况，则需要得到更多来自政府、社会机构的支持，因此需要尽早进行建设大数据平台，使其可以成为促进电网行业发展的重要助力。

2.2大数据时代下的云计算

“云”属于目前发展时间比较短的新型概念，其包含这应用广泛和应用准确这两方面的意义。在使“云”逐渐发展到云计算这一理念的时候，其对应的意义也有了扩展。云计算属于计算科技当中重要部分，其不但可以有效,启动计算机的运算能力,也可以提高计算机的运算速度,其和数据处理系统进行结合，可以有效提高其应用范围，满足电网系统发展的需求。云计算概念的采用，不单单可以在速度上有非常优秀的表现，也可以在容错能力等方面更符合电网发展的要求。而且也是由于此种特点，云计算逐渐成为促进电网发展的主要力量之一，在对应的范畴发挥着巨大的作用。

2.3大数据时代下的云计算与智能电网的结合

在信息技术水平不断提高的情况下，数据已经逐渐成为提高企业市场竞争力的资源,而要想有效发挥数据的作用，则需要配备对应的应用技术。在实际工作中，将云计算技术融入到电力系统当中，则可以对应的信息资源收归所有，使电力系统工作所需的数据均可以有效收集和储存，并且应用到实际工作需求当中。另外经过云计算，可以及时分析当台数据,计算出有关的变动情况，使电网管理更加有序。而且强大的分析功能，可以电网系统进行控制相关的变量，提高现场控制的有效性。

3智能电网中电力大数据关键技术的运用

3.1ETL关键技术的应用

智能电网在数据分布方面有着具有较强分散性、数据多样化、数量巨型等特点，导致数据处理难度较高。依据此种情况，在进行数据处理的时候，需要制定针对性工作流程，将数据处理简化成数据收集、数据抽取、数据转换、数据筛选、数据修正等程序，最终使数据处理的效率得到大幅度提高。电力企业常常把数据仓库技术用于数据收集的工作上，其中ETL（Extract-Transform-Load）可以分成Extract、Transform和Load这三个部分。（1）Extract属于数据抽取的范畴，其主要工作就是将所需要的数据从广泛的数据源当中抽取出来，提高数据的关联性；（2）Transform为数据转换技术，其主要是依据电网系统的有关要求进行转换已经抽取出来的数据，使数据可以转换成电网可以直接应用的数据形式。在此期间也需要进行处理出现错误的数据，使数据更具有准确性；（3）Load为数据加载技术，通常是把已经完成转换的数据实施加载，使其可以顺利储存在指定的数据源系统当中。此技术属于智能电网中关键技术，在对其进行应用的时候需要进行思考相关的影响因素，然后结合实际，使其和其它有关的技术进行综合使用，完成数据集成化的目标，促进电网企业相关工作的完善。

3.2数据分析关键技术的应用

在应用大数据技术的时候，最主要的就是把信号转化为对应的数据。然后在进行综合处理数据之后，使其可以转变成针对性的信息，接着在进行筛选和整理信息之后，可以获得具有实用性的知识，这可以为企业进行制定发展规划提供有效的依据。所以在面对众多数据的时候，采用此技术可以从中整理出对应的规律，使企业可以得到有效的信息，提出正确的决策。尤其是电网企业，决策会直接影响到整个电网的运行，所以需要提出正确的决策，才能使企业顺利发展，完善相关的服务，满足用户的需求，获得用户的支持和信任。比如，德国电网企业在其工作中应用的就是数据分析关键技术，其作出了推广太阳能的决策。即在使太阳能得到有效应用的时候，可以让电力用户把剩下的电能输入电网当中，这对电力企业的经济利益的提升具有重要的作用。

3.3数据处理关键技术的应用

数据处理技术的主要作用在于有效处理收集的数据，然后将其进行区分，其中包含分库、分区与分表这三个途径。分库主要指的是依据既定的要求，把需要反复利用的数据输入到不同的数据库当中，从而达到提高数据利用几率的目的；分区指的是把通表数据及时载入到不同文件当中，这样可以有效降低大型表的压力，提高数据的访问速度，使通表可以更加顺畅地运行；分表主要指的是依据有关的数据处理要求进行制定各种数据表，以达到降低单表压力的目的。另外经过进行建设并行式和纵列式数据库，可以使数据可以更快进行加载，方便人们进行查询所需的数据。比如，在实际工作中，可以进行结合结构化查询语言和MapReduce，提高数据处理的速度，保障数据的应用效果。

3.4数据展现关键技术的应用

数据展现关键技术包含可视化技术、历史流和空间信息流这三个方面的内容，将其合理应用到数据处理过程中，可以使工作人员有效感受到系统的运行详情，并且了解到电力数据的重要性。可视化技术主要被用于进行监管电网的日常工作，这对提升被电力系统的自动化能力具有重要的作用。空间信息流主要被应用于电网参数和已有GIS的结合当中，比较常见的有三维展示技术和等。进行管理配电设备的时候合理应用GIS，可以更快更清楚地了解设备的运行情况，为人们提供正确的地理信息。在电网运行过程中应用空间信息流展示技术，不仅可以有效提高工作的速度，也可以降低所需的工作成本，最终促进经济效益的提升。历史流一般被应用到电网历史数据的管理工作当中。进行探析历史数据，可以帮助电网企业监测系统的运行情况。即可以进行监测工作现场的数据，并且进行预测电网今后的运行情况。所以采用历史流展现技术，可以在模拟和分析历史事件的情况，了解其中包含的规律，方便企业做好防范规划，维护电网系统顺利运行。

4展望

智能电网的发展彰示着我国科技水平有了飞速的提高。以往较为落后的电网已经无法满足时展的潮流和人们日益增长的电量需求。智能电网目前已经逐渐应用于到大中小城市当中，有着广泛的应用范围。但是智能电网在进行数据收集、处理、储存等方面还存在欠缺，所以在其中合理应用电力大数据的关键技术，不仅可以有效提高数据获取和应用的效率，也可以促进我国电网事业的快速发展。经过将集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术等电力大数据技术有规律地应用到智能电网当中，可以把智能电网所获取的顺利数据和信息进行整理和，接着有效管理有关的数据，提高数据的利用率，帮助电网企业应用数据提高自身的工作质量，得到更好的发展。在今后的电网系统当中，智能电网会更好地和电力大数据的技术进行结合，然后获取有用的信息，促进智能电网的顺利运行。采用此种方式，不但可以使数据收集和整理的效率得以提高，为有关人员提供针对性的信息，满足工作所需，而且也可以让电网企业在众多的数据当中的获取有关的规律，掌握行业发展的新动态，提高自身的市场竞争力。并且也可以有效监控和管理电力，科学配置电力资源，促进资源利用率的大幅度提升。

5结束语

随着我国智能电网的日益完善，其在工作期间会出现许多的数据，以往比较简单的数据处理方式已经和现有的需求无法保持一致，因此在大数据的背景下，企业需要进行自我提升，建设具有实用性和先进性的电力大数据平台，合理应用各种数据，提高数据的利用率。并且可以采用符合要求的关键技术，使智能电网中电力大数据的处理质量得到明显提升，帮助企业在获取正确信息的同时，做出有效的决策，最终促进企业经济效益的提升，获得更好的发展。

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作者简介陈常晖（1970-），男，福建省福州市人。大学本科学历。职称：副教授。主要研究方向为软件工程。