摘要：目前，随着社会的发展，我国的智能化建设的发展也越来越迅速。大数据有着多样性及规模性和高速性的特征，大数据关键技术发展对各领域都产生了影响，通过大数据技术的应用，为应用领域的发展提供有价值的数据信息。当前智能电网的发展过程中，电力系统向着信息化、数字化和智能化的方向迈进，在这一发展中对大数据技术的应用需求也在进一步提升。
关键词：智能电网；电力大数据；分析技术探讨
引言
随着我国电网技术的不断发展，信息通信技术作为智能电网的中枢系统，其对于电网生产以及管理方式的发展也起到了良好的促进作用，并迎来了电力大数据时代。为了对日益增长的电力数据量跟信息量进行有效的处理，也就要求各电力企业能够在智能电网数据处理系统中进行电力大数据关键技术的积极应用，借此获得良好的电力数据处理效果。
1电力大数据分析技术概述
随着数字化时代的发展，电力系统的运行生成了海量的数据资源，为了更好的提高电力系统的运行工作效率，就需要对海量电力数据资源进行分析处理，为此电力大数据分析技术应运而生，有效解决了电力数据分析的工作困难。在电力系统工作开展的时候，要求延时性尽可能的降低，以提高电力系统工作开展的可靠性。电力数据的剧增，就会增加电力系统处理的工作效率，进而影响到电力工作开展的可靠性。在电力大数据分析技术的应用下，电力系统的工作时效性得到了很好的保障，有效的促进了电力系统的运行安全与稳定，为我国的智能电网建设打下了坚实的基础。
2智能电网与电力大数据分析技术的关系
简单来讲，大数据是指无法在一定时间内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合，具有规模性、多样性及高速性等特点。而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容，也具有大数据的典型特征。由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种，不仅包含广泛的地理区域，而且需要传递大量能源，若在运行期间发生故障，短时间内将会产生不可估计的影响。这些内容都与大数据特征相符。尤其是在智能电网的全面推广中，电力系统的智能化与信息化水平越来越高，促使系统内部储备信息数据越来越多，如安装在家庭和企业终端的智能电表收集的数据；电力设备状态监测系统实时跟踪调查发电机、变压器及开关设备等内容的运行信息；对光伏与风电功率实施预测，必须掌握的历史数据、气象信息等。由此可知，在新时代背景下，电力企业要突破以往数据处理技术的制约，在明确自身发展需求的基础上，合理运用电力大数据分析技术，不仅能快速获取所需信息，而且符合电力行业发展需求。
3技术分析研究
3.1智能电网电力大数据平台架构
智能电网电力大数据平台的架构通用性比较好，对电力企业大数据规划发挥积极作用。通过基于Hadoop文件系统（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）分布式文件处理系统为存储框架，通过MapReduce的分布式计算技术为大数据处理框架，分布式文件处理技术为基础通过PB、ZB级数据存储的功能发挥，就能在数据的查询分析上发挥其积极作用。在应用这一框架时，有着商业智能应用及大数据访问框架和传统数据仓库等诸多的模块内容。大数据存储框架和处理框架是建立在通用服务器及操作系统上的，这就使得这一架构需要的硬件有着低成本及高扩展性特征，在其框架上是采用网络层连接大数据访问框架的，框架当中也有数据序列化格式与传输工具Avro、日志收集系统Flume等相应的模块内容。通过大数据调度框架的运用能有效实现大数据组织调度，能为分析数据提供基础条件，这一框架所涵盖的大数据技术的环节比较完善，通过访问框架就能有效实现对分布式文件存储系统实施访问，以及对传统数据仓库实施访问。电力大数据处理流程和传统处理流程的区别就是电力大数据的处理数据量比较大，非结构数据及各环节都能应用MapReduce相应方式加以处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆电力系统是高维非线性复杂系统，内部数据流的类型比较多样，借助网损分析大数据平台，还能够对用户窃电行为实施分析监控，从而实现深层应用，发挥其功能价值。
3.2数据分析技术
对于大数据技术而言，其根本驱动力在于直接将电力运行信号转变为数据，然后将数据分析为信息，在通过数据信息来保障电力决策的科学性跟合理性。通过电力大数据分析技术的应用能够在智能电网运行过程中的海量数据中找出其潜在的模态跟规律，来给该电力企业的管理人员提供足够多的决策支持。在大数据研究过程中较之于传统的逻辑推理研究还存在有一定的区别，其需要就巨大数量的数据进行统计性的搜索跟分类，因为也继承了统计学科的相关特征。在相关分析的过程中，其目的在于找出各种数据集中所隐藏的关系网，并能够用来进行支持度、可信度以及兴趣度等参数相关性的有效反映。
3.3电气大数据的集成管理技术
电力企业数据集成管理技术主要是将不同来源、格式、特点以及性质的数据在逻辑上湖综合存储介质上有机的集中，并为系统存储一系列相对稳定的、能够充分反映历史变化的数据集合。通过电气企业集成管理技术的应用，能够很好的解决电力企业内部各系统间的数据冗余以及信息孤岛。此外大数据还具备有多样化的特点，这也就意味着数据的来源需要非常的广阔，并对数据的处理工作带来了很大的挑战。为了获得良好的大数据处理效果，还需要进行数据源的抽取跟集成处理，然后在数据源中提取到一系列的实体跟关系，在经过了关联聚合之后采用统一结构进行这些数据的存储，来保障数据的可靠性。
3.4展现技术
在我国智能电网建设的时候，电力大数据分析技术中有两种技术得到了很好的应用，分别是可视化数据处理技术和空间信息流的展现技术，在该两种技术的合理应用下，智能电网系统才可以得到更好的利用。例如在我国某智能变电站运行管理的过程中，就充分的发挥出了电力大数据分析技术的优势。在MR增强型虚拟技术的应用下，工作人员可以实时对电力数据流进行查看，并且在互联网技术的支持下，可以对电网的运行情况进行数据的查看，有效的提高了电力工作人员的工作效率与安全性。在数据展现技术和可视化技术的支持下，电网的工作人员则可以通过对电力系统的实时监测，从而根据电力大数据分析给出的工作调整方案，更好地开展电网调度与电力合并的工作。我国基本国情具有特殊性，电力系统覆盖的地区非常广泛，为了更好地发挥智能电网系统运行的质量与安全。在电力大数据分析技术中的展现技术与可视化技术在实际应用的时候，为了确保智能电网运行的整体效率，在实际应用的过程中，可以借助GIS系统的技术支持，从而帮助电力工作人员，更好地调整电力调度工作草案，确保电力资源得到最大化的利用，不断提高我国智能电网建设的工作质量与安全。
结语
综上所述，在智能电网建设中，电力企业为了保障系统运行质量，提高经济效益，开始积极运用电力大数据分析技术。通过构建基于智能电网的电力大数据平台，合理运用大数据分析技术，有助于为电力企业决策提供有效依据，提高居民用电质量。
参考文献
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论文作者:刘中飞1,刘中元1,孙嘉宝2
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/21
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