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随着智能变电站的建设及其状态监测系统的发展，电力设备状态信息数据规模逐渐增大。为了保证智能变电站经济、安全、可靠地运行，必须充分利用海量的设备状态信息为企业决策提供支持。因此，构建新型的电力设备状态信息数据仓库，以满足企业在海量状态信息存储与查询分析的需要具有重要的意义。本文针对现有电力数据仓库在海量状态信息存储和查询分析等应用方面的不足，通过对电力生产管理系统（PMS）的分析，利用PMS的扩展功能将电力设备静态信息与状态监测信息进行融合，给出了基于Hive的电力设备状态信息数据仓库的构建方法。通过对电力设备状态信息特征和电力企业信息需求的分析，结合Hadoop分布式数据存储技术，设计了电力设备状态信息数据仓库的系统架构和海量状态数据存储结构。针对海量电力设备状态信息分析和Hive数据组织的需求，研究了MapReduce计算模式和HiveQL查询语言，给出了电力设备状态信息的ETL过程和数据仓库的工作流程。本文建立了一个基于Hive的电力设备状态信息数据仓库实验平台，以PMS系统中的SF6断路器状态信息作为基础数据集，在Hive中构建了一个星型数据模型。利用不同规模的Hadoop集群对不同规模数据集进行集群I/O性能测试、多维数据查询与分析，测试结果表明，该方法具有良好的可伸缩性，能够满足大规模多维电力设备状态数据存储查询的需要。