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[摘 要]随着社会经济的不断发展和科学技术的不断更新，我们迎来了大数据时代。大数据时代的到来改变了我们的生产生活方式，大数据技术已经渗透到生产生活的各个领域，使生产生活朝着现代化方向发展。当然，在这一时代背景下，大数据作为一种新的活力注入到智能电网的发展领域中来。因而，要掌握电力大数据技术的关键，继而使电力行业健康持续地发展。与此同时，这一发展模式也可以使智能电网进一步发展完善。因此对大数据关键技术的探索具有非常重要的现实意义。本文将对面向智能电网应用的电力大数据关键技术进行探讨，并提出科学合理的措施，从而使智能电网进一步发展。
[关键词]智能电网；电力大数据；分析
中图分类号：TP743 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）38-0103-01
0引言
近几年，电网技术水平不断提高。当然，大数据关键技术在电力系统中的应用量也在不断增加。在这一时代背景下，对电力系统的信息处理系统提出了新的要求。因而，要将电力大数据关键技术与智能电网数据处理技术相结合，从而使电网在数据处理、分析等方面的能力不断提升，继而使智能电网健康持续地发展。这是社会发展的必然趋势，也是智能电网发展的必然要求。
1智能电网电力大数据概述
电网基础设施新阶段对信息资源的技术要求越来越高，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面具十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息出来效率方面有所提升。另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现Pb和Zb级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现P6和Zb的数据查询功能。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。
2电力大数据关键技术的应用
2.1 ETL技术
在智能电网中，大数据分为分布式形式用于智能电网的应用电力大数据关键技术智能电网随着信息技术的发展不断进步。在大数据环境下，为了能够更好地完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，必须要对智能电网相关的大数据平台进行完善。本文对智能电网当中所应用的电力大数据关键技术进行简要分析。摘要布在电网的各个环节当中。并且数据本身的数量以及种类也相当繁杂，致使数据在处理上具有很大的难度。智能电网的数据处理工作必须要经过数据的收集、抽取、转换以及筛选和修正等等过程。电力企业在进行数据集成工作时，广泛采用的便是ETL技术，也既是数据仓库技术。ETL技术主要由三个主要部分组成：数据抽取部分，这一部分的主要工作内容是将数据从源系统当中进行抽取，之后送交目的数据源系统当中；数据转换技术，这一部分的主要工作内容是将抽取出来的数据进行形式转换，同时都对错误数据或者存有偏差的数据进行加工；数据加载技术的，这一部分的工作内容是将经过转换的数据进行加載，将其在源系统内进行存储。ETL关键技术是非常重要的数据集成技术，在智能电网当中有非常重要的应用。因此，电力企业需要从自身实际情况进行分析，选择合理的数据基层技术，将这些技术进行有机结合，最终实现数据的集成化，有效促进电力企业的快速、有效地发展。
2.2数据处理技术
在电力数据中，数据处理技术需要对各种各样、海量的数据进行划分、表分离和数据库分离。首先，对数据进行分区处理时，需要对不同文件进行同表数据载入，从而有效减小工作压力，使得数据访问的性能能够得到有效提升。进行分表处理时，需要以一定的数据处理原则做为工作基础，进行多种数据表的创造，从而减少表单压力。其次，进行分库处理时需要按照固定的处理原则进行不同数据库中的数据进行处理，将利用率低下的数据进行输入，从而提高数据利用率。另外，进行并行式或者纵列式的数据库构建，能够有效地强化数据本身的加载性能，对于实时查询功能的使用非常有力。例如，SQL与MapReduce进行有效结合，能够非常有利于对数据处理能力进行强化，从而增强整体工作的抗压弹性。
2.3数据分析的关键技术
从大数据的技术角度来看，驱动能力是信号数据转换的主要驱动力之一。通过对数据分析能力进行转化能了解到，信息技术的转化能让信息在提炼与形成的过程中，实现知识的决策与行动能力的再次发展。因此，大数据背景下的电力数据分析技能在海量的信息数据支持系统中找到更多隐藏的模块态势规律，这能为决策者提供更多有效的信息支持。从电力企业的角度考虑问题，科学合理的决策是为生产经营的发展提供有效动力的关键，也能为生产经营服务的实施提供更具指导性的力量，使得竞争的能力得到提升，进而能为理想经济效益的创设提供不竭动力。例如，德国使用该项技术为太阳能的运行提供了十分科学合理的支持，使得太阳能广泛的在电力用户中进行应用，并将多余的电能直接输入到电网系统中，让企业的整体经济效益得到提升。
2.4数据展示的关键技术
在智能电网大数据背景下，电力数据显示的关键技术是可视化技术、历史过程和空间信息显示技术。当前的电力管理人员能直接和准确的对电力数据的意义和系统运行情况进行简要的了解。首先，可视化技术多是在电网状态下进行的实施监控，其中有着极为广泛的应用，若能利用电力系统进行自动化水平的提升，能让整体的电力发展状况达到最佳态势。其次，空间信息技术的展示能在电网参数和已有的GIS结合方面有所体现，例如虚拟现实技术以及三维展示技术的出现，能让GIS与电力系统设备管理进行紧密的配合，进而能更好的帮助电网管理者对电力相关设备进行了解，能为决策者带来更好的地理信息。
3面向智能电网的电力大数据平台的发展形式
3.1构建出以云计算平台为基础的大数据平台
为了使面向智能电网的电力大数据平台进一步构建，从而使电网健康持续地发展，需要在构建大数据技术平台过程中，电力企业要结合智能电网下所应用的各种技术进行分析，根据智能电网实际发展需求，继而构建出以云计算平台为基础的大数据平台。
3.2充分发挥大数据平台的作用
通过云计算服务、access和计算机应用软件的有机集成，可以有效地呈现分层管理形式，从而对访问权限进行有效控制，继而对信息资源进行合理分配，使大数据平台在数据信息收集、整理、分析及储存等方面的作用得以充分发挥出来。充分发挥大数据平台对数据信息处理分析的作用，有利于为科学决策的制定提供合理真实的依据。当然，这也在很大程度上促使了智能电网进一步发展。
结语
综上所述，随着我国智能电网的快速发展，产生出了海量的数据信息，其中除结构化数据之外，还有非结构化数据。为保证智能电网的安全、稳定运行，可将电力大数据技术在智能电网中进行合理应用，为电力企业的科学决策提供强有力的数据支撑。
参考文献
[1]崔晓优，饶国辉.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].科技创新与应用，2017（07）：182-182.
[2]崔大明，李超，侯庆雷.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].数字通信世界，2015（12）.
[3]王庆斌.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].电子技术与软件工程，2017（19）：168-168.
[关键词]智能电网；电力大数据；分析
中图分类号：TP743 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）38-0103-01
0引言
近几年，电网技术水平不断提高。当然，大数据关键技术在电力系统中的应用量也在不断增加。在这一时代背景下，对电力系统的信息处理系统提出了新的要求。因而，要将电力大数据关键技术与智能电网数据处理技术相结合，从而使电网在数据处理、分析等方面的能力不断提升，继而使智能电网健康持续地发展。这是社会发展的必然趋势，也是智能电网发展的必然要求。
1智能电网电力大数据概述
电网基础设施新阶段对信息资源的技术要求越来越高，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面具十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息出来效率方面有所提升。另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现Pb和Zb级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现P6和Zb的数据查询功能。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。
2电力大数据关键技术的应用
2.1 ETL技术
在智能电网中，大数据分为分布式形式用于智能电网的应用电力大数据关键技术智能电网随着信息技术的发展不断进步。在大数据环境下，为了能够更好地完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，必须要对智能电网相关的大数据平台进行完善。本文对智能电网当中所应用的电力大数据关键技术进行简要分析。摘要布在电网的各个环节当中。并且数据本身的数量以及种类也相当繁杂，致使数据在处理上具有很大的难度。智能电网的数据处理工作必须要经过数据的收集、抽取、转换以及筛选和修正等等过程。电力企业在进行数据集成工作时，广泛采用的便是ETL技术，也既是数据仓库技术。ETL技术主要由三个主要部分组成：数据抽取部分，这一部分的主要工作内容是将数据从源系统当中进行抽取，之后送交目的数据源系统当中；数据转换技术，这一部分的主要工作内容是将抽取出来的数据进行形式转换，同时都对错误数据或者存有偏差的数据进行加工；数据加载技术的，这一部分的工作内容是将经过转换的数据进行加載，将其在源系统内进行存储。ETL关键技术是非常重要的数据集成技术，在智能电网当中有非常重要的应用。因此，电力企业需要从自身实际情况进行分析，选择合理的数据基层技术，将这些技术进行有机结合，最终实现数据的集成化，有效促进电力企业的快速、有效地发展。
2.2数据处理技术
在电力数据中，数据处理技术需要对各种各样、海量的数据进行划分、表分离和数据库分离。首先，对数据进行分区处理时，需要对不同文件进行同表数据载入，从而有效减小工作压力，使得数据访问的性能能够得到有效提升。进行分表处理时，需要以一定的数据处理原则做为工作基础，进行多种数据表的创造，从而减少表单压力。其次，进行分库处理时需要按照固定的处理原则进行不同数据库中的数据进行处理，将利用率低下的数据进行输入，从而提高数据利用率。另外，进行并行式或者纵列式的数据库构建，能够有效地强化数据本身的加载性能，对于实时查询功能的使用非常有力。例如，SQL与MapReduce进行有效结合，能够非常有利于对数据处理能力进行强化，从而增强整体工作的抗压弹性。
2.3数据分析的关键技术
从大数据的技术角度来看，驱动能力是信号数据转换的主要驱动力之一。通过对数据分析能力进行转化能了解到，信息技术的转化能让信息在提炼与形成的过程中，实现知识的决策与行动能力的再次发展。因此，大数据背景下的电力数据分析技能在海量的信息数据支持系统中找到更多隐藏的模块态势规律，这能为决策者提供更多有效的信息支持。从电力企业的角度考虑问题，科学合理的决策是为生产经营的发展提供有效动力的关键，也能为生产经营服务的实施提供更具指导性的力量，使得竞争的能力得到提升，进而能为理想经济效益的创设提供不竭动力。例如，德国使用该项技术为太阳能的运行提供了十分科学合理的支持，使得太阳能广泛的在电力用户中进行应用，并将多余的电能直接输入到电网系统中，让企业的整体经济效益得到提升。
2.4数据展示的关键技术
在智能电网大数据背景下，电力数据显示的关键技术是可视化技术、历史过程和空间信息显示技术。当前的电力管理人员能直接和准确的对电力数据的意义和系统运行情况进行简要的了解。首先，可视化技术多是在电网状态下进行的实施监控，其中有着极为广泛的应用，若能利用电力系统进行自动化水平的提升，能让整体的电力发展状况达到最佳态势。其次，空间信息技术的展示能在电网参数和已有的GIS结合方面有所体现，例如虚拟现实技术以及三维展示技术的出现，能让GIS与电力系统设备管理进行紧密的配合，进而能更好的帮助电网管理者对电力相关设备进行了解，能为决策者带来更好的地理信息。
3面向智能电网的电力大数据平台的发展形式
3.1构建出以云计算平台为基础的大数据平台
为了使面向智能电网的电力大数据平台进一步构建，从而使电网健康持续地发展，需要在构建大数据技术平台过程中，电力企业要结合智能电网下所应用的各种技术进行分析，根据智能电网实际发展需求，继而构建出以云计算平台为基础的大数据平台。
3.2充分发挥大数据平台的作用
通过云计算服务、access和计算机应用软件的有机集成，可以有效地呈现分层管理形式，从而对访问权限进行有效控制，继而对信息资源进行合理分配，使大数据平台在数据信息收集、整理、分析及储存等方面的作用得以充分发挥出来。充分发挥大数据平台对数据信息处理分析的作用，有利于为科学决策的制定提供合理真实的依据。当然，这也在很大程度上促使了智能电网进一步发展。
结语
综上所述，随着我国智能电网的快速发展，产生出了海量的数据信息，其中除结构化数据之外，还有非结构化数据。为保证智能电网的安全、稳定运行，可将电力大数据技术在智能电网中进行合理应用，为电力企业的科学决策提供强有力的数据支撑。
参考文献
[1]崔晓优，饶国辉.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].科技创新与应用，2017（07）：182-182.
[2]崔大明，李超，侯庆雷.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].数字通信世界，2015（12）.
[3]王庆斌.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].电子技术与软件工程，2017（19）：168-168.