智能电网大数据处理技术现状与挑战

文/赵威

智能电网大数据处理技术现状与挑战

文/赵威

我国经济社会发展和城市化建设的进步，对智能电网大数据处理水平提出了更高的要求。目前，我国智能电网大数据主要来自于电网建设，设备监测以及电力企业运行等多个方面，大数据处理技术存在一定的复杂性。智能电网大数据处理技术面临着一定的挑战，即数据传输与处理，数据处理的可视化分析性和时效性，以及异构数据源信息处理技术等，应当对其进行适当的改进与完善。

智能电网 大数据处理 现状 挑战

1 引言

近年来我国经济社会发展迅速，城市化建设不断进步，智能电网建设也有了一定的深入与推进，由于人们用电量的增加，电网运行，设备检测等数据量迅猛增长，给电力企业的发展带来了新的机遇和挑战，同时也对数据存储与处理技术提出了更高的要求。智能电网大数据处理具有一定的复杂性，随着科技进步数据处理速率有所提升，但是仍然存在一定的问题，应当对智能电网大数据处理技术现状进行详细分析，明确其面临的挑战，才能推动智能电网大数据处理效率进一步提升，所以本文从传输性，存储性等多个角度分析了其面临的机遇与挑战。

2 智能电网大数据处理技术的现状分析

2.1 智能电网大数据处理技术的复杂性

随着经济社会快速发展，人们的用电需求逐渐增加，这也对电力事业提出了更高的要求，智能电网大数据处理技术迎来了全新的发展机遇，在各行各业得到了广泛的应用。首先，智能电网大数据处理影响着我国社会经济的发展和经济效益的增加，许多商家都对其进行了大量的资金投入，并且对其进行了一定的研究与改进，希望提高智能电网大数据处理速度。但是智能电网大数据处理技术比较复杂，尽管已经对其进行了大量的投入与研发，但是仍然无法满足经济社会快速发展的需要。比如近年来发展迅速的电子商务行业，其每日交易量都十分巨大，所以电子商务行业投入了巨大的人力物力对相关技术进行改进，保证交易正常进行，但是在交易量较大的时段仍然会产生数据不能及时处理的状况。智能电网大数据处理技术复杂性制约了我国经济社会进一步发展，应当积极引进先进科学技术，借鉴国外发达国家的发展经验，促进我国智能大数据处理水平的提升。

2.2 智能电网大数据现状

目前，我国智能电网大数据处理中的数据主要来自于电网运行，设备监测以及电力企业运营，这三方面产生的数据不断增加，给智能电网大数据处理带来较大压力。通过智能电网大数据处理公式：

进行分析可知，在这三方面数据中，营销过程所产生的数据占主要地位，是结构化数据类型，而另外两个数据属于非结构化数据类型，通过对这三方面数据进行处理：

可以发现结构化数据类型占较大比例，对我国智能电网大数据处理的发展有重要影响。近年来我国科学技术不断进步，经济社会飞速发展，正处于市场转型的发展新时期，智能电网大数据处理的发展对我国电力事业的进步有重要影响，应当明确智能电网大数据处理的内涵与细节，从而提高智能电网大数据处理水平。

3 智能电网大数据处理技术面临的挑战

3.1 在数据传输与存储方面的挑战

随着经济社会不断发展，智能电网大数据量不断增加，导致数据传输与存储量也不断增加，尤其是近年来网络信息技术的飞速发展，智能电网数据以极快的速度不断增长。智能电网大数据处理发展时间较短，缺乏科学合理的管理机制，缺乏具备扎实的专业知识和崇高职业素养的优秀人才，导致智能电网大数据处理技术有待提升，无法满足日渐增长的数据处理量的需要，给智能电网带来较大的负担，不利于智能电网大数据处理工作效率的提高和经济效益的增加。同时，在智能电网大数据处理过程中，数据存储多采用分布式文件保存方式，处理方式如下：

虽然结构较好，但是工作效率较低，在数据传播与处理中存在一定的局限性，应当对其进行进一步改进。

3.2 智能电网大数据处理技术的可视化分析性

智能电网大数据处理技术在可视化分析性方面还存在一定的局限性，影响着智能电网大数据处理水平的提高。一方面，随着人们生活水平的提高，人们对智能电网大数据处理的要求不仅仅局限于对数据进行快速处理与存储方面，而且要求其能够在屏幕上显示出来，也就是对其可视化分析性提出了更高要求。所以如何能够在有限的屏幕上显示出更多的数据处理过程与结果，就成为智能电网大数据处理技术提高的挑战之一。另一方面，智能电网大数据处理的可视化分析性还要求能够将数据收集与处理过程以图片或其他更直观的形式表现出来，使人们能够对相关数据进行更加直观且准确的判断，从而提高智能电网大数据处理水平。

3.3 智能电网中大数据处理时效性技术

智能电网大数据处理还面临着一定的处理时效性考验，是其发展过程中的挑战之一。首先，智能电网大数据处理系统作为一种新型的数据处理方式，相较于传统的数据处理方式而言，具有较高的数据处理速度，同时具有更高的准确率。但是随着经济社会的进一步发展，现有的数据处理速度已经不能满足人们的需求，不利于新时期经济社会的发展，所以应当对现有的智能电网大数据处理方式进行适当的改进与完善，提高数据处理速度，改进数据处理时效性。

3.4 智能电网中异构多数据源处理技术

随着科学技术的进步，智能电网大数据处理技术有了一定的改进，而数据处理的核心就是对多源头异构数据源信息的整合，整合方式如下：

这也是智能电网大数据处理水平提升的关键。目前，我国智能电网大数据处理在异构多数据源处理方面还存在一定的问题，影响了信息处理与传输速度的提高，也制约着智能电网大数据处理效率的提高，不利于我国经济社会进一步发展，所以应当对其进行适当的改进与完善。

4 结束语

智能电网大数据处理技术水平的提高，影响着我国智能电网的建设以及经济社会的进一步发展，随着人们生活水平的提高，对智能电网大数据处理水平提出了更高的要求。目前，我国智能电网大数据主要来源于电网运行，设备监测等方面，相关技术比较复杂。同时，在数据存储与传输，大数据处理的可视化分析性，时效性技术以及异构多数据源处理技术等多个方面存在一定的挑战，应当不断对其进行改进，使其能够满足新时期经济社会发展的需要。

[1]孙宝贵,王欣红,王振世.智能电网中大数据处理技术分析[J].通讯世界,2016(23):150-151.

[2]王渭,崔健.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J/OL].电子技术与软件工程,2016(01):188.

作者单位国网黑龙江省电力有限公司信息通信公司 黑龙江省哈尔滨市 150090