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摘要：近年来，随着我国经济的快速发展，而我国的电力系统正在不断完善，电网建设规模不断扩大，电网的技术水平日益提升。在电网中，智能电网的普及程度越来越高。智能电网有效融合计算机技术、通信技术和控制技术，能够进一步维护电网系统正常运行。在实现智能电网功能的同时，还要保证数据得到有效采集和处理，并加强对数据的分析，这就需要大数据技术。在智能电网中，大数据技术的应用不容忽视，需了解当前应用现状，方可有效提高智能电网技术，实现对数据的高效分析和处理。在智能电网运行的过程中，需要足够的信息与技术支持，大数据技术无疑是其中极其重要的一个环节。
关键词：智能电网;大数据技术;发展
引言
智能电网是未来电力行业的发展方向，能够实现用户终端用电、电网运行、发电等各个环节的协调，满足电力行业相关各方的利益需求，提高效率，降低企业的运营成本，减少对环境的破坏。大数据技术是几年了受到广泛关注的新技术，通过对各种数据进行捕捉以及分析能够发现数据中有价值的信息。大数据技术与智能电网相结合能够解决电力行业数据存储和应用的问题，充分发挥数据的价值，提高电网运行和管理的水平，更好的为用户提供服务，拓展业务范围，提高企业的经济效益。
1智能电网大数据技术及特点
智能电网大数据的特点主要体现在三个方面体量、性能与种类，即气数据规模大、高速数据传输以及电网数据的多样性。由于技术发展需求，智能电网规模不断扩大，电网中电机节点以及其符合不断增加负荷与电网交互增加数据存储量已经达到PB量级。由于数据量巨大所以在传输过程对于传输效率有了更高的要求，负荷波动随机性强，电网必须实时跟踪负荷变化;另一方面电网工作必然存在故障风险，故障位置随机性也决定了为保障供电覆盖率必须迅速作出相应维修反应，因此二者的实时性与随机性，必须保证电网数据高速传输及时反映。数据类型的多样性主要体现在三个方面即采集周期多样性、存储类型的多样性以及数据来源的多样性。数据来源不光来自于电网自身还来自于电网外的信息;由于电网属于复合系统，不同系统处理相应的数据，数据来源渠道甚广，需要同时处理用电信息，符合相关数据以及发电机状态和调度数据。对于信息采集周期则体现在如何保护系统检测周期，其周期则在毫秒级到分钟量级，不同用户的采集周期不多。
2智能电网中大数据技术应用必要性
在智能电网中应用大数据技术的目的是为了对数据信息进行有效的处理，实现对智能电网的科学管理，保证电网正常运行。在智能电网中，电网运行时会产生相应的数据;开展营销时会有数据;进行设备监测时会产生数据;开展管理时会有相应的数据。这些信息是智能电网中常见的数据类型。由于数据的内部结构有差异，也可将数据分为结构化数据和非结构化数据。在智能電网中，非结构化数据是数据的重要类型，其主要来源于对图像的处理，以及对视频的监控。非结构化数据具有很快的增长速度，不能利用二位逻辑处理。利用数据总线可以对数据进行有效集合，然后再将结果统一汇总到总监控中心。数据总线是分布式，这种类型的数据总线可以对海量数据进行有效的整合与处理。调度中心具有报警和监控的功能，实现合理调度与管理，还可以加强安全校核和调集计划。通过调度中心可及时对接口进行访问，实现数据的有效共享。由于调度中心兼具计算机搜索功能，因此，各种海量数据均可得到搜索和展示，合理进行调配。目前，大数据技术主要是平台方式呈现，利用其数据服务总线，将每一部分的功能进行集合，保证各部分功能的优势集中发挥，这样就可以形成比较完善的数据库资源整合系统。这一系统具有统一调配的功能，实现不同物理单元数据的共享与交互。在大数据技术的支持下，智能电网运行将会更加可靠，安全，提高电网调度效率。
3智能电网大数据技术发展措施
3.1实时数据处理技术
实时数据处理技术主要是利用内存技术处理数据，其优势在于处理效率高。由于实施数据处理技术能够有效解决海量数据所带来的难题，因此，必须要进一步完善技术，使其能够有效缓解数据处理压力。一般会利用内存数据库对数据进行实时处理，这种处理方式通常不会影响到其他数据。目前，许多电网开始引进新能源，这样就会产生不确定的波动情况，因此要加大对电网的监测。一般会采取状态监测的方式了解电网的波动情况，这就需要不断提高云平台技术，使其能够更好地进行海量数据处理，保证数据处理更加实时。
3.2用电负荷控制及预测
在电力系统中还是存在大量容量较小、具有一定储备性能的可控负荷，合理的利用这些可控负荷，将其聚合处理，可以为电力系统提供客观的用电量，对高峰时期智能电网的调度进行分析，合理应用大数据技术，实时的获得各个用户的用电负荷以及可控负荷状况，实现资源的科学调度与控制，对其进行创新优化，强化控制，进而有效的满足电网实时的调度需求，推动电力行业的持续发展
3.3优化运行大数据传输和存储技术
当前，我国智能电网大数据技术处于发展关键性阶段，保证智能电网传输的安全性和持久性是基本要求，因此，大数据要保证实现电网传输和存储的安全，这就要求管理人员能够利用管理机制和算法框架，确保运行参数的项目分析结构的准确，适应智能电网发展需要。智能电网时代，要保持电力系统内部和各个基层组件的正常运转，从而提升数据存储能力和运转顺畅，实现数据的时效性。智能电网时代，收集数据存储参数会逐渐增多，需要处理的数据也很多，这就需要监控设备和存储参数带来了挑战，这就需要技术性人员要优化升级电力智能数据化存储能力，升级网络数据传输能力，强化文献系统的分布式运行优势，提升系统存储能力，另外，要提升大数据的运行软件，提升存储工作安全性和系统流畅性，提高大数据分析和处理能力，保证运行参数的正常需求，优化信息处理能力和分析能力，实现有效性。技术人员利用智能电网大数据技术，能够实现基本数据的分析和构建，不断强化技术性优势，保证核心数据收集和统一性处理工作，从而建立健全数据库系统回归性分析，集中进行整理收集分类，达到数据安全和稳定，实现非结构性数据的集中分类和整理，确保数据整体框架的稳定，建立一种智能电网分布式系统优化方案。
结语
随着时代的不断进步与发展，大数据技术的在各行各业的应用不断深入，智能电网的建设和运行环境也发生了新的变化。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。将大数据运用到电力系统暂态稳定性分析与电压稳定方面还未有很大的进展，且都只停留在理论阶段。因此，将大数据运用到电力系统暂态中，用于负荷预测、故障定位等方面，从而保证系统电压稳定，这将会是大数据在电力系统方面的重大突破和发展的必然趋势。总结起来，通过大数据技术的应用来不断地提高电网运行的质量，提高电力系统的自动化水平，为电力系统的发展提供助力。
参考文献
[1]王伟.智能电网建设中大数据技术的应用研究[J].科技风，2018（07）：57.
[2]邢宇辰.智能电网大数据技术发展研究[J].中国新通信，2017，21（04）：52.
[3]宋翰彪，赵德仁.智能电网大数据技术发展[J].电子技术与软件工程，2018（23）：163.
[4]崔建业，徐奇锋，倪秋龙，马翔，黄健，倪一天.智能电网大数据技术策略创新发展[J].电子技术与软件工程，2018（22）：144.
关键词：智能电网;大数据技术;发展
引言
智能电网是未来电力行业的发展方向，能够实现用户终端用电、电网运行、发电等各个环节的协调，满足电力行业相关各方的利益需求，提高效率，降低企业的运营成本，减少对环境的破坏。大数据技术是几年了受到广泛关注的新技术，通过对各种数据进行捕捉以及分析能够发现数据中有价值的信息。大数据技术与智能电网相结合能够解决电力行业数据存储和应用的问题，充分发挥数据的价值，提高电网运行和管理的水平，更好的为用户提供服务，拓展业务范围，提高企业的经济效益。
1智能电网大数据技术及特点
智能电网大数据的特点主要体现在三个方面体量、性能与种类，即气数据规模大、高速数据传输以及电网数据的多样性。由于技术发展需求，智能电网规模不断扩大，电网中电机节点以及其符合不断增加负荷与电网交互增加数据存储量已经达到PB量级。由于数据量巨大所以在传输过程对于传输效率有了更高的要求，负荷波动随机性强，电网必须实时跟踪负荷变化;另一方面电网工作必然存在故障风险，故障位置随机性也决定了为保障供电覆盖率必须迅速作出相应维修反应，因此二者的实时性与随机性，必须保证电网数据高速传输及时反映。数据类型的多样性主要体现在三个方面即采集周期多样性、存储类型的多样性以及数据来源的多样性。数据来源不光来自于电网自身还来自于电网外的信息;由于电网属于复合系统，不同系统处理相应的数据，数据来源渠道甚广，需要同时处理用电信息，符合相关数据以及发电机状态和调度数据。对于信息采集周期则体现在如何保护系统检测周期，其周期则在毫秒级到分钟量级，不同用户的采集周期不多。
2智能电网中大数据技术应用必要性
在智能电网中应用大数据技术的目的是为了对数据信息进行有效的处理，实现对智能电网的科学管理，保证电网正常运行。在智能电网中，电网运行时会产生相应的数据;开展营销时会有数据;进行设备监测时会产生数据;开展管理时会有相应的数据。这些信息是智能电网中常见的数据类型。由于数据的内部结构有差异，也可将数据分为结构化数据和非结构化数据。在智能電网中，非结构化数据是数据的重要类型，其主要来源于对图像的处理，以及对视频的监控。非结构化数据具有很快的增长速度，不能利用二位逻辑处理。利用数据总线可以对数据进行有效集合，然后再将结果统一汇总到总监控中心。数据总线是分布式，这种类型的数据总线可以对海量数据进行有效的整合与处理。调度中心具有报警和监控的功能，实现合理调度与管理，还可以加强安全校核和调集计划。通过调度中心可及时对接口进行访问，实现数据的有效共享。由于调度中心兼具计算机搜索功能，因此，各种海量数据均可得到搜索和展示，合理进行调配。目前，大数据技术主要是平台方式呈现，利用其数据服务总线，将每一部分的功能进行集合，保证各部分功能的优势集中发挥，这样就可以形成比较完善的数据库资源整合系统。这一系统具有统一调配的功能，实现不同物理单元数据的共享与交互。在大数据技术的支持下，智能电网运行将会更加可靠，安全，提高电网调度效率。
3智能电网大数据技术发展措施
3.1实时数据处理技术
实时数据处理技术主要是利用内存技术处理数据，其优势在于处理效率高。由于实施数据处理技术能够有效解决海量数据所带来的难题，因此，必须要进一步完善技术，使其能够有效缓解数据处理压力。一般会利用内存数据库对数据进行实时处理，这种处理方式通常不会影响到其他数据。目前，许多电网开始引进新能源，这样就会产生不确定的波动情况，因此要加大对电网的监测。一般会采取状态监测的方式了解电网的波动情况，这就需要不断提高云平台技术，使其能够更好地进行海量数据处理，保证数据处理更加实时。
3.2用电负荷控制及预测
在电力系统中还是存在大量容量较小、具有一定储备性能的可控负荷，合理的利用这些可控负荷，将其聚合处理，可以为电力系统提供客观的用电量，对高峰时期智能电网的调度进行分析，合理应用大数据技术，实时的获得各个用户的用电负荷以及可控负荷状况，实现资源的科学调度与控制，对其进行创新优化，强化控制，进而有效的满足电网实时的调度需求，推动电力行业的持续发展
3.3优化运行大数据传输和存储技术
当前，我国智能电网大数据技术处于发展关键性阶段，保证智能电网传输的安全性和持久性是基本要求，因此，大数据要保证实现电网传输和存储的安全，这就要求管理人员能够利用管理机制和算法框架，确保运行参数的项目分析结构的准确，适应智能电网发展需要。智能电网时代，要保持电力系统内部和各个基层组件的正常运转，从而提升数据存储能力和运转顺畅，实现数据的时效性。智能电网时代，收集数据存储参数会逐渐增多，需要处理的数据也很多，这就需要监控设备和存储参数带来了挑战，这就需要技术性人员要优化升级电力智能数据化存储能力，升级网络数据传输能力，强化文献系统的分布式运行优势，提升系统存储能力，另外，要提升大数据的运行软件，提升存储工作安全性和系统流畅性，提高大数据分析和处理能力，保证运行参数的正常需求，优化信息处理能力和分析能力，实现有效性。技术人员利用智能电网大数据技术，能够实现基本数据的分析和构建，不断强化技术性优势，保证核心数据收集和统一性处理工作，从而建立健全数据库系统回归性分析，集中进行整理收集分类，达到数据安全和稳定，实现非结构性数据的集中分类和整理，确保数据整体框架的稳定，建立一种智能电网分布式系统优化方案。
结语
随着时代的不断进步与发展，大数据技术的在各行各业的应用不断深入，智能电网的建设和运行环境也发生了新的变化。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。将大数据运用到电力系统暂态稳定性分析与电压稳定方面还未有很大的进展，且都只停留在理论阶段。因此，将大数据运用到电力系统暂态中，用于负荷预测、故障定位等方面，从而保证系统电压稳定，这将会是大数据在电力系统方面的重大突破和发展的必然趋势。总结起来，通过大数据技术的应用来不断地提高电网运行的质量，提高电力系统的自动化水平，为电力系统的发展提供助力。
参考文献
[1]王伟.智能电网建设中大数据技术的应用研究[J].科技风，2018（07）：57.
[2]邢宇辰.智能电网大数据技术发展研究[J].中国新通信，2017，21（04）：52.
[3]宋翰彪，赵德仁.智能电网大数据技术发展[J].电子技术与软件工程，2018（23）：163.
[4]崔建业，徐奇锋，倪秋龙，马翔，黄健，倪一天.智能电网大数据技术策略创新发展[J].电子技术与软件工程，2018（22）：144.