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摘要：如今人类的生存与经济发展越来越依赖于电力系统，而电力系统在运行的过程中会产生数量庞大的数据信息，数据增长快速并且类型丰富，决定了电力系统满足大数据的一切特征。随着智能电网的日益推进，电力系统的数据源也不断扩大，甚至呈现出爆炸式增长的趋势。在传统数据处理技术无法满足当下电力领域海量数据信息处理技术需求的情况下，电力大数据技术的发展与运用势在必行。鉴于此，本文就面向智能电网应用的电力大数据关键技术展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：信息化；智能电网；电力领域；大数据技术
1、智能电网电力大数据概述
1.1、智能电网信息数据来源
智能电网的运行过程中会产生海量的信息数据，基于不同来源可包括电力企业内部数据与外部数据。其中，内部数据主要在数据采集与监控、生产管理、配电管理以及客户服务等各大应用系统中产生，而外部数据则来源于互联网或者气象、地理信息系统，这些数据具有非常分散的特点，因此其管理单位也并不一样。
1.2、智能电网大数据平台的构建
当下电网拥有的基础设施没办法满足日益增长的信息资源技术要求，而智能电网的应运而生能够实现有效的数据信息搜集、分析以及存储。但是要切实地利用不断增加的信息资源，就要构建大数据平台来实现更科学合理的决策。而这方面比较成功的就是基于Hadoop服务平台系统的构建，并将大数据关键技术与这一平台进行有效对接和融合，为智能电网中大数据关键技术作用的良好发挥提供了保障。比如，可以进行海量数据信息的搜集和处理，同时提供电子表格界面，利于进行数据信息的合理分类处理，切实提高了用户处理信息的效率及质量。另外，智能电网大数据平台基于分布式文件处理技术，可能会实现Pb和Zb级的数据存储，而基于分布式计算机技术，则可能会实现Pb和Zb级的数据查询分析功能。而且大数据平台还可以涵括其它功能模块，比如大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库、网络层模块、操作系统模块、服务器、数据管理模块等等。因此，大数据平台的构建可以基于大数据关键技术的良好运用来为电力领域各企业对智能电网的有效控制提供保障，并且促进企业对自身生产结构与营销服务模式进行优化与创新，推动电力企业的可持续健康发展。
2、电力大数据核心技术
2.1、电力大数据的集成管理技术
电力大数据拥有很突出的数据增长含量，举例来说如，普及度较高的传感器网络，它的一个运作原理就是利用传感器对周围环境的感知度来收集处理相关环境信息。所谓对周围环境的感知，这类感知包含对湿度、温度等各类元素的记录、分析与处理。它的一个优势是能在收集大量信息的同时保证该信息有条不紊的分析处理。而这种分析反馈到提供商体验上，便可以作为第一手依据进行自我调整，给用户更贴近日常的服务体验。
2.2、电力大数据的数据分析技术
电力大数据的数据分析技术，意思是可以从庞大的数据资源中提取有效资源，进行分析与管理，又进一步将这种处理结果利用在决策工作中，推动企业开展生产、营销业务。举个例子来说，德国人通过数据分析提出太阳能推广策略，当有家庭安装有太阳能设施后，可以将多余的电能提供给电网进而获利。而这一技术的利用对于智能电网来说生产、运营和管理的数据收集都是非常重要的，这对于电力企业的发展和运营具有领航性的作用。
2.3、电力大数据的数据处理技术
电力大数据技术中，除了对数据的收集和分析技术之外，数据处理技术在其中占据的重要性更加明显。首先，数据处理技术的应用，是对已经收集到的数据进行分表、分区或者是分库处理。分表处理就是在遵循一定原则的基础上，根据实际情况要求制定出不同的数据表，这样能够促使单表压力有所减轻。分区处理就是将相同的表数据载入到不同文件当中，这样能够增强数据自身的访问性特征，同时，还能够降低一些大型表自身的压力。分库处理则是指在遵循相关原则的基础上，将利用率比较低的数据直接输入不同数据库，这样能够提高各个数据的利用率。其次，要构建并行式数据库、纵列式数据库，这样能够有利于数据自身加载能力的提升，而且还能够实现实时查询功能的作用。
2.4、ETL关键技术
在电力系统当中智能电网数据分布有着十分典型的分散性特征，数据总量与类型均相对偏多，这也在很大程度上导致了数据处理工作面临着较为严重的困难挑战。基于这一现状条件下，在开展数据处理之时就必须要依据标准化的工作流程来予以妥善处理。电力企业一般会把数据仓库存储技术运用于数据集成之中。ETL技术主要就包括了数据抽取、转换、加载三部分内容。⑴数据抽取技术。这一项技术手段即为把目的数据源系统所需求的相关数据信息内容由数据源头系统当中提取出来；⑵数据转换技术。将提取出来的数据信息内容依据特定的标准要求来加以转换处理，促使数据信息能够被转变为另外一类形式，在此阶段当中必须要能够针对数据源内所发生的偏差亦或是误差数据信息予以妥善处理，进行数据的筛选加工处理；⑶数据加载技术。将经由数据转换技术处理所得到的数据信息内容实施加载处理，而后将其存储于目标数据源系统当中。此项技术手段是整个智能电网系统内部电力数据集成的一项核心技术手段，将这一项技术内容运用到企业的日常工作过程当中，要能够对有可能会出现的各类干扰性因素均予以充分考量，在科学评估了多种先进技术手段后予以结合分析，确保数据集成处理能够达到良好的科学性价值，在充分考量了多种先进技术以后予以充分融合，做到对数据集成处理的科学化处理，促进企业能够取得长久、稳定发展。
3、电力大数据技术在智能电网中的应用
当前，在电力大数据技术应用越来越广泛的形势下，不少厂家已经逐渐开始建立Hadoop架构上的数据平台以及相对应的商务服务。这样做的根本目的，就是为了将大数据关键技术科学合理的应用在智能平台中，并且将其自身的优势特点以及作用充分发挥出来。Hadoop作为雅虎创建的数据系统，其自身在运行过程中，将MapReduce软件技术科学合理的融入其中，不仅能够对各种类型数据进行有效收集，而且还能够针对海量数据进行妥善处理。与此同时，构建Datameer系统，能够提供相对应的电子表格界面，这样不仅能够使用户对数据采取更加便利快捷的方式进行处理和分析，而且还能够保证数据自身的真实性和有效性[2]。将这样的数据系统科学合理的应用到智能电网中，能够有利于改善现阶段电力企业的生产以及营销模式，与此同时，还能够促使电力企业在日后发展过程中逐渐朝着多元化方向发展。
结束语
总之，大数据时代的今天为电网事业的发展提出更大更新的挑战，无论是产品性能还是那消费者服务方面，电力系统都应该利用大数据时代下的大数据处理技术进行更好的自我监测与市场反馈，将数据驱动系统与大数据处理技术实际应用到自己的产业发展过程中，不断突破自己也不断适应市场生存规则，把智能电网这一业务腿上发展巅峰，也为电网事业的进一步发展提供更好的技术支持与数据基础，在日渐激烈的市场竞争中夺得一席之地。
参考文献
[1]邓松，岳东，朱力鹏，胡斌，周爱华.电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架[J].电子测量与仪器学报，2016，30(11):1679-1686.
[2]区秋杰.智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].通讯世界，2016(20):190-191.