摘要：大数据时代对智能电网大数据处理水平提出了全新要求，受多方面的限制当前智能电网大数据处理技术还比较复杂。同时，在异构多数据处理技术、实时分析以及可视化分析方面存在一定的缺陷。所以，我们需要要采取有效措施，进一步完善大数据处理技术，以便有效满足时代发展的需求。

关键词：电力大数据；智能电网；智能电表；应用

1.1 数据量大

    对于电力行业的数据信息来说，较显著的特点就是数据量大，这其中包括生产数据、管理数据、营销数据等等，并且这些数据类型中往往还包含着多种多样的形式，不仅包括数字、符号等这些结构化的数据，而且还包括图像、视频等这些非结构化数据，它们共同构成了庞大的电力大数据。

1.2 数据速率高

    在电力行业的运行过程，虽然电力系统拥有庞大的数据信息，但是为了系统的稳定运行，还要求数据分析处理的速度非常快，这样才能满足社会对电力资源的需求。因此，这就要求电力企业大力普及速度快、智能化程度高的现代化智能设备，能提高电力大数据分析、计算的准确性与及时性，确保电力大数据的价值得到充分的发挥。

2.1 复杂性

    智能电网大数据处理的准确性、及时性、准确性能够助推社会经济的稳健长远发展，因此，我们在智能电网的操作过程中肯定不能停留在追求当前目标上，还要不断完善和改进大数据处理技术，认识到其中的复杂性。当前在诸多领域中大数据技术都得到了较为广泛的运用，同时也取的较为显著的效果。由于智能电网大数据处理技术的复杂性，在使用或是发展过程中存在着一系列的问题，故而我们要不断完善，在应用过程中借助云计算减少存储成本。虽然减少了成本但是在实时性方面还存在一定的问题，加之在大数据时代数据规模较大，我们还需不断加强打大数据处理技术的多样性。

2.2 云计算技术

    云计算技术可以存储、处理数据，因此在具体的使用过程中具有诸多优势。在智能电网的运行和检修中有很多的应用。如基本数据、在线数据以及缺陷数据等，在处理的上述的时候还需要要较高的可靠性和实时性，受多种因素的限制。当前云计算技术还在智能电网行业还处在探索阶段。

3.1 电网状态监测方面

    在以往电力系统的运行过程中，比较注重的是单台设备的电网监测与诊断，在不同的设备之间无法实现测试数据的信息共享，这样就无法满足电力企业和用户之间的信息交流。[2]通过在智能电网中应用电力大数据，可以对电网的状态数据进行实时检测，准确分析，很好的实现了电力企业与用户之间的沟通。

    在传统的电力数据计算中，面对大量的电力数据，计算起来非常困难，尤其是一些分布的异构状态的数据，无论是在数据存储或者分析方面，都会遇到很大的困难。通过电力大数据的应用，可以非常成功地解决这些问题。与其他行业的网络大数据相比，电网大数据表现出明显的易失性、无序性，但是大数据的应用仍然在智能电网的数据监测上发挥了很大的使用价值。

3.2 电网损耗监测方面

    电力系统是一个相对来说比较复杂的网络，因此对电能损耗的分析也是非常困难的。在电力大数据的应用下，可以对电力系统的网络损耗进行实时、准确的计算。并且在电力大数据准确监测的基础上，能够对所有电表数据进行科学合理的建模，对大量的数据信息进行快速地准确计算。在智能电网中，利用大数据的高速云计算功能，可以有效地提高电网损耗数据计算的速度和准确率。从某种程度来讲，大大提高了电力企业的工作效率。

3.3 电网安全稳定分析及智能预警方面

    在传统的电力系统运营模式中，电网的安全稳定分析和预警都是在离线的状态下进行评估和预测的，所以并不能保证评估和预测的准确性。大数据技术因为本身具有时间和空间上的优势，在智能电网中应用电力大数据，可以有效地对大规模的电网进行安全分析和智能预警。并且在电力大数据的基础上，能够对电力企业的所有变电站和各级电力调度中心的数据进行实时共享，这种情况下就大大提高了电力系统安全稳定分析和预警的能力。

4.1 集成管理技术

    就集成管理技术而言，在实际使用过程中，需要对相关数据进行处理，在此过程中使用数据抽取技术、数据清洗技术、数据过滤技术。同时在相关数据抽取过程中采用集成管理技术，完成数据的聚合和集成处理，在所有数据处理结束后，对所有数据的处理结果进行统计，保证数据统一后，采取合理的方法进行保存。为了保证数据的真实性和质量完好，需要注意在数据集成前，对数据进行清洗处理。

4.2 传输、存储技术

    在数据的传输过程中，要将所有需要传输的数据进行抽取和集成，来减轻电网监控系统的工作压力。为了保证智能电网可以将大量数据保存到较小空间内，首先要提高数据的处理质量，使用先进的传输技术，对数据进行压缩处理，是繁多的数据数量减少，保证数据的有效传输。在数据存储过程中，大量数据的传输前可以使用压缩技术，以达到高质量的传输，提高数据的存储价值。

4.3 数据分析、处理技术

    为了将原有的数据转化成为有效的信息，要对数据进行分析，使工作人员通过这些数据做出正确的判断，更好的应对电网运行中的故障问题，目前电网的处理技术可分为分布式、内存式、流处理式三种。分布式处理技术可以将大数据分割成小数据，并进行针对性处理；内存式处理技术可以缩短数据处理时间，提高处理技术的；流处理式处理技术，可以帮助用户把握金融市场的变化情况，对金融业务的处理有着较好的效果。

5.1 云平台概述：

    按照国家电网公司的统计，10kV及以上供电电压等级的工商业用户有200万户以上，此类“用户侧变配电所”产权归电力用户所有（工商企业、住宅小区、学校、医院等），虽然数量众多，但是日常的运行维护工作比较传统，普遍存在以下痛点：

人工成本高：人工巡视、纸质记录、电话沟通，缺乏智能化的手段、工作效率低：巡视频率低、巡检任务无法定位、巡检过程不标准规范、巡检缺陷缺乏闭环跟踪；

  安全隐患：有些用电单位无专业维护电工、无法即时排查电气隐患、隐蔽工程隐患检查难等难题；

抢修时间长：变电所设备种类较多，在分布上也比较分散，无法即时识别和定位故障信息，需要用户通知后到现场确认；

运行大数据缺少分析：有些用户未有数据汇总分析平台，甚至未安装电力仪表导致运维人员对现场电力参数信息不了解，无法确定电力系统是否正常运行。

 

    我司的运维平台综合运用综合保护装置、多功能电力仪表、母排及线缆测温装置、变压器温控仪、视频摄像头、水浸烟雾、温湿度、门磁等多种传感器统一接入变电所现场的边缘计算网关，经边缘计算网关将数据封装、压缩、加密后上传至云平台。实时集中监测所有变电所用电情况、统一调度运维巡检安排，线上线下联动；实现用户侧变配电所的24小时无人值守，全面监测各配电回路运行状态，即时定位故障，降低安全风险。通过手机APP下发运维任务到人员手机上，并通过GPS跟踪运维执行过程。将企业集团/高等院校内广泛分布的变电所集中统一管理，提高运维效率、提高故障响应速度，即时发现运行缺陷并做消缺处理。为售电企业提供电能集抄服务，即时掌握用户用电量情况，避免偏差考核；响应泛在电力物联网的政策，增加客户粘性，为后期的增值服务开展做准备。

 

5.6 产品介绍

5.6.1 AM5SE系列微机综合?；ぷ爸?/div>