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摘要：随着国家的发展，各领域的不断提高，用电量激增，智能电网得到快速发展，电网业务呈现指数式增长。快速增长的智能电网业务，对于电网管理以及配电项目的规划与评估均带来了挑战。海量的电网数据信息，需要智能电网具有一定的计算效率和综合分析能力。传统的人工经验评估或计算机评估系统，已经无法满足大规模智能电网业务的需求。
关键词：智能电网大数据;决策系统
引言
在信息技术不断发展的今天，智能电网顺应需求而出现，为电力企业提供了有效的帮助，使得企业的电力系统运行更稳当和安全，提升了供电质量。在大数据逐渐被应用到各行各业的情况下，企业要想获得更好的发展，就需要采取有效的关键技术，及时处理大量的数据和信息，从中获取工作的规律，提高工作的质量。本文在进行电力大数据关键技术的基本内容之后，制定了将其合理应用于智能电网中的措施，最终促进电网企业的快速发展。
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。
2智能电网中电力大数据关键技术的应用
2.1ELT关键技术
对于智能电网中的电力大数据而言，关键技术之一为ELT技术。电网数据不仅数据量众多，同时具有分散的特点，在此种情况下，便加大数据处理的难度。其为数据集成—抽取—转换—剔除—修正”，对于数据集成而言，其便运用ELT技术，在此技术被实行的过程中，由一定的技术部分组成，其一是数据抽取，在对数据源系统中的数据进行了解的情况下，便对其进行一定的抽取。其二为数据转换技术，在对数据进行抽取完成后，便将数据组合形态进行转变，在转变的基础上，对其实行加工处理，使数据具有一定的易读性。其三为数据加载技术，在上述两种步骤完成后，便实行此步骤，将数据添加进系统中，从而便完成ELT技术的整体流程。目前，法国电力公司已安装25万台智能电表，计划到2020年安装3500万台，用其采集家庭的用电负荷数据，此种技术具有重要的作用，已得到法国的广泛使用。在此基础上，作为一名电力管理人员，应对企业发展情况具有深入了解，在多种技术手段并用的情况下，使数据呈现集成化的发展趋势，在运用ELT技术的时候，便能使电力企业呈现新发展趋势。
2.2数据分析关键技术
在经济不断发展的情况下，大数据技术便得到相应进步，在运用此技术的过程中，需将各种信号转化为一定的数据，在具有数据的情况下，便对数据进行不断分析，分析后再转换为信息，在循环往复的情况下，便能对数据中的关键信息进行有效提炼，从而实行正确的措施。同时，在运用大数据的情况下，在对数据进行不断分析的基础上，能对数据运行轨迹具有基本了解，探索出数据的发展规律，进而企业在得出此规律的情况下，制定科学的企业发展决策。由此，企业便进行生产模式的改革，对企业中各部门工作业务进行相应调整，对工作人员的工作职责进行明确规定，从而使企业生产经营实力迈上新的台阶，使企业发展模式逐渐改革。如德国在运用此种技术的情况下，便开发出新型的太阳能技术，从而使其逐渐被推广，由此，较多的居民便会将一定数量的电能配送至电网中，从而使企业经济利润逐渐提升，在德国实行此技术的情况下，在各国对此现状进行了解的情况下，便不断实行此种技术，将其应用于电力行业中。对于电力变压器试验技术，指高压试验开展后，环境温度需要控制在-20-40℃范围内，环境相对湿度不可高于85%，并对额定电源具有相应的规定。
2.3数据处理关键技术
对于数据处理关键技术而言，其对智能电网运行具有十分重要的影响，此技术对数据进行一定的分析，在分析过后，将数据按照一定的原则进行分类，即实行分库、分区、分表的步骤，在分库处理中，在遵循相应原则的情况下，对于利用率较低的数据，将其输入进数据库系统中，进而使数据处理具有较高的效率，使利用率逐渐提高。在进行分区处理的时候，在运用通标数据方法的情况下，将数据进行有效载入，从而减少使用表格的频率，当相应人员进行数据访问的时候，具有一定的便利性。对于分表处理而言，在遵照数据处理原则的情况下，便形成数据表格，此外，数据加载性能处于较高的发展趋势中，并行式、纵列式都能使数据处理效率逐渐提升，在运用此种方法的情况下，在任何时候都能对数据信息进行相应查询，如可以对语言进行查询。在运用数据处理关键技术的时候，能加快智能电网的发展进程，使企业抗压能力逐渐提高。对于电力电子技术在电力系统中的应用，具体内容如下：通过整流器转变，可使交流电转化为直流电。同时，利用电气电力元件，通过蓄电池作为备用电源对负载实现供能，并且改变专用电源、高频逆变器的使用性能。
2.4数据展现关键技术
在信息技术的时代背景下，有两种技术得到人们的广泛关注，可视化技术、空间信息流展示技术，在运用此技术的情况下，将会使相应人员对数据处理具有更清晰的认识，从而了解其运行规律。对于可视化技术而言，其具有监控的功能，从而使电力系统中出现的问题逐渐减少。对于空间信息流展示技术而言，此技术具有计算的功能，能对电网参数进行分析与计算，同时，其能与GIS进行有效的结合，从而使电网管理者对电力系统整体运行情况具有基本的掌控，使相应人员作出正确的判断。同时，此种技术能减少企业经济支出，使企业收益逐渐提高，对于历史流展示技术而言，其能展现电网的发展轨迹，在此基础上，人类便能对数据进行预测。对于电力运行检修技术而言，指在对原始数据检修的基础上，对设备运行的相关数据、状态信息进行不断优化，依据不同的数据类别，当电力系统出现问题的时候，对其进行监控。
结语
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。
参考文献
[1]郭刚，詹新明，侯立民，等.云计算在智能电网调度中的应用[J].电力大数据，2019（4）：74-79.
[2]汪興.面向智能电网建设的电力物联网架构研究[J].电力大数据，2018（10）：34-37.
[3]潘玉春，胡剑锋，朱玉付.WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究[J].电力大数据，2019（3）：8-12.
关键词：智能电网大数据;决策系统
引言
在信息技术不断发展的今天，智能电网顺应需求而出现，为电力企业提供了有效的帮助，使得企业的电力系统运行更稳当和安全，提升了供电质量。在大数据逐渐被应用到各行各业的情况下，企业要想获得更好的发展，就需要采取有效的关键技术，及时处理大量的数据和信息，从中获取工作的规律，提高工作的质量。本文在进行电力大数据关键技术的基本内容之后，制定了将其合理应用于智能电网中的措施，最终促进电网企业的快速发展。
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。
2智能电网中电力大数据关键技术的应用
2.1ELT关键技术
对于智能电网中的电力大数据而言，关键技术之一为ELT技术。电网数据不仅数据量众多，同时具有分散的特点，在此种情况下，便加大数据处理的难度。其为数据集成—抽取—转换—剔除—修正”，对于数据集成而言，其便运用ELT技术，在此技术被实行的过程中，由一定的技术部分组成，其一是数据抽取，在对数据源系统中的数据进行了解的情况下，便对其进行一定的抽取。其二为数据转换技术，在对数据进行抽取完成后，便将数据组合形态进行转变，在转变的基础上，对其实行加工处理，使数据具有一定的易读性。其三为数据加载技术，在上述两种步骤完成后，便实行此步骤，将数据添加进系统中，从而便完成ELT技术的整体流程。目前，法国电力公司已安装25万台智能电表，计划到2020年安装3500万台，用其采集家庭的用电负荷数据，此种技术具有重要的作用，已得到法国的广泛使用。在此基础上，作为一名电力管理人员，应对企业发展情况具有深入了解，在多种技术手段并用的情况下，使数据呈现集成化的发展趋势，在运用ELT技术的时候，便能使电力企业呈现新发展趋势。
2.2数据分析关键技术
在经济不断发展的情况下，大数据技术便得到相应进步，在运用此技术的过程中，需将各种信号转化为一定的数据，在具有数据的情况下，便对数据进行不断分析，分析后再转换为信息，在循环往复的情况下，便能对数据中的关键信息进行有效提炼，从而实行正确的措施。同时，在运用大数据的情况下，在对数据进行不断分析的基础上，能对数据运行轨迹具有基本了解，探索出数据的发展规律，进而企业在得出此规律的情况下，制定科学的企业发展决策。由此，企业便进行生产模式的改革，对企业中各部门工作业务进行相应调整，对工作人员的工作职责进行明确规定，从而使企业生产经营实力迈上新的台阶，使企业发展模式逐渐改革。如德国在运用此种技术的情况下，便开发出新型的太阳能技术，从而使其逐渐被推广，由此，较多的居民便会将一定数量的电能配送至电网中，从而使企业经济利润逐渐提升，在德国实行此技术的情况下，在各国对此现状进行了解的情况下，便不断实行此种技术，将其应用于电力行业中。对于电力变压器试验技术，指高压试验开展后，环境温度需要控制在-20-40℃范围内，环境相对湿度不可高于85%，并对额定电源具有相应的规定。
2.3数据处理关键技术
对于数据处理关键技术而言，其对智能电网运行具有十分重要的影响，此技术对数据进行一定的分析，在分析过后，将数据按照一定的原则进行分类，即实行分库、分区、分表的步骤，在分库处理中，在遵循相应原则的情况下，对于利用率较低的数据，将其输入进数据库系统中，进而使数据处理具有较高的效率，使利用率逐渐提高。在进行分区处理的时候，在运用通标数据方法的情况下，将数据进行有效载入，从而减少使用表格的频率，当相应人员进行数据访问的时候，具有一定的便利性。对于分表处理而言，在遵照数据处理原则的情况下，便形成数据表格，此外，数据加载性能处于较高的发展趋势中，并行式、纵列式都能使数据处理效率逐渐提升，在运用此种方法的情况下，在任何时候都能对数据信息进行相应查询，如可以对语言进行查询。在运用数据处理关键技术的时候，能加快智能电网的发展进程，使企业抗压能力逐渐提高。对于电力电子技术在电力系统中的应用，具体内容如下：通过整流器转变，可使交流电转化为直流电。同时，利用电气电力元件，通过蓄电池作为备用电源对负载实现供能，并且改变专用电源、高频逆变器的使用性能。
2.4数据展现关键技术
在信息技术的时代背景下，有两种技术得到人们的广泛关注，可视化技术、空间信息流展示技术，在运用此技术的情况下，将会使相应人员对数据处理具有更清晰的认识，从而了解其运行规律。对于可视化技术而言，其具有监控的功能，从而使电力系统中出现的问题逐渐减少。对于空间信息流展示技术而言，此技术具有计算的功能，能对电网参数进行分析与计算，同时，其能与GIS进行有效的结合，从而使电网管理者对电力系统整体运行情况具有基本的掌控，使相应人员作出正确的判断。同时，此种技术能减少企业经济支出，使企业收益逐渐提高，对于历史流展示技术而言，其能展现电网的发展轨迹，在此基础上，人类便能对数据进行预测。对于电力运行检修技术而言，指在对原始数据检修的基础上，对设备运行的相关数据、状态信息进行不断优化，依据不同的数据类别，当电力系统出现问题的时候，对其进行监控。
结语
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。
参考文献
[1]郭刚，詹新明，侯立民，等.云计算在智能电网调度中的应用[J].电力大数据，2019（4）：74-79.
[2]汪興.面向智能电网建设的电力物联网架构研究[J].电力大数据，2018（10）：34-37.
[3]潘玉春，胡剑锋，朱玉付.WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究[J].电力大数据，2019（3）：8-12.