智能电网大数据处理技术与挑战
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摘要：文章对智能电网大数据进行概述，并对大数据处理技术进行研究，从数据库处理和云计算处理阐述其在电网行业中应用范围，并从存储技术、实时处理技术和可视技术等，分析智能电网大数据处理技术面临的挑战。
[关键词]智能电网 大数据 处理技术
大数据处理技术可对数据信息进行高效处理，其具有高容错性、高可靠性等。智能电网大数据处理，可对电网系统数据信息进行实时采集与处理，对发电环节、输变电环节和用电环节产生的数据信息进行分析，并以结构化和非结构化的管理方式，对数据信息进行分类式处理，可提升智能电网对数据信息的处理速率。
1 智能电网大数据概述
当前网络信息技术的不断提升，可对数据信息进行有效存储与处理，在智能电网中应用时，可对数据进行分类管理，使电网系统具有规划性。当前电网数据信息一般分为，管理型数据、营销型数据和监测数据等，由电力企业各部门进行协调合作，使数据信息具有关联性，并可通过网络技术进行实时核对。电网内部的数据信息可以结构化和非结构化进行划分，结构化数据是指在电网数据库中储存的信息;非结构化数据是指存储数据具有动态性，不能通过数据信息对其进行直接储存的信息。智能电网与传统电网相比，其可对设备的运行信息进行实时查看，并可设置相应数据信息采集周期，满足设备的供给量。智能电网中数据信息主要来源于发电环节、输变电环节和用电环节，通过对三个环节进行数据信息的采集，可构建完整的数据信息处理体系。
2 大数据处理技术研究
2.1 数据库处理
当前随着电网行业的不断发展，电网系统产生的数据信息已超出其管理运行的范围，且当前数据库管理信息的方式，一般以结构化管理模式对数据信息进行储存。智能电网随着行业技术不断提升，也正逐渐研发非结构数据管理模式，其对图像信息、视频监控等可进行数据储存，满足当前行业领域发展的需求。当前智能电网的结构化数据管理模式，首先存储量具有一定限制，当数据信息超出PB级别时，电网系统内部难以对大数据信息进行高效传输，部分企业对此问题进行处理时，采取数据调离法，使新数据与储存数据进行转换，以达到减少数据信息的传输量，但此种模式，未能对特征信息进行针对性处理，导致处理效果不明显。其次，受到电网系统内部信息访问模型的限制，导致值量访问速率受限，部分电力企业使用传统数据库可对数据信息进行结构性区分，降低数据信息的查询频率，提升其处理效率，但不适用于大量数据信息的传输。最后，电网系统在数据信息处理过程中，缺少对非结构性数据管理能力，使电网对音频和图像的处理能力较差，当前随着用户的需求不断提升，数据信息多样性，使传统数据库的数据信息储存模式显得较为单一。
2.2 云计算处理
大数据信息技术的发展是基于对数据信息的存储而建立的，通过云计算处理技术可对数据信息进行储存与相应的运算处理。云计算处理通过并行处理技术，可对数据信息进行实时运算，提升数据信息的内在关联性，且其具有容错性，可对数据信息进行核对并将误差性数据信息进行恢复。云处理技术可对数据信息进行动态访问，扩展其对数据信息的访问范围，并具有高可靠性等。云计算处理可对电网系统进行数据平台性的扩展，但其对数据信息的保密性和安全性能方面需进一步提高。
3 智能电网大数据处理技术挑战分析
3.1 储存技术
数据存储作为电网系统数据信息运行的首要前提，可通过分类储存的方式，对数据信息进行性能分析，按照数据信息的格式进行文件储存。部分数据信息存在实时功能，且对存储性能要求较高，可对其进行实时数据库存储，使其运行速率达到最高。同时可对重要的数据信息进行并行存储，将数据信息进行相应备份，在对重要信息进行提取时，可通过多途径协同读取，提升数据读取的精准性。可对堆积性数据信息进行分散式文件分类处理的方式进行储存，可使新数据信息进行重复性调取，可有效提升数据信息的处理速率。
3.2 实时处理技术
當前电网数据信息处理时，由于用户需求和检测数据多样性的提升，使电网大数据信息存储量增加。在对数据信息进行处理时，由于其数据量较大，处理时间也将延长，部分传统性数据处理方案以数据信息存储量为基础进行构建，保证数据信息在处理方案内可形成高速处理，但随着数据信息量的增加，方案式分类已达不到对大数据信息处理的基本需求。在智能电网的应用下，通过网络信息环境将数据信息进行实时传输，保证发电环节、输变电环节和用电环节产生数据信息具有一致性。当前在云计算处理系统中，可对数据信息进行实时处理，但由于网络环境的限制，在部分时间段内易受到网络繁忙的情况，导致服务器响应时间延长，不利于电网系统对数据信息的处理，因此为电网系统对数据信息的采集与处理带来极大挑战。
3.3 可视技术
当前智能电网在对数据信息进行分析时，如何将数据信息以一种直观表达形式，在可视设备上提供给用户，使用户对数据信息可进行有效查看，成为一种新的挑战。可视技术的出现可对智能电网系统的大数据信息进行规模化采集，对数据进行高分辨、高精度、变量性采集和读取等，当前对数据节点采集过程中，一般数据信息节点的存储量为TB级别。在采集过程中，对其进行高数据处理模式，并将精准性数据信息转化为图片等成为技术难点，其挑战以像片合成算法、数据信息拓展和显示等为主。
4 结语
综上所述，文章对智能电网大数据进行概述，并大数据处理技术进行数据库处理和云计算处理两方面的研究，明晰智能电网系统对数据信息的处理方式和处理流程。通过数据信息存储、实时处理和可视技术三方面对智能电网大数据面临的挑战进行分析。
参考文献
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