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智能電網是一種通過同學技術、計算機技術、控制技術等先進技術為基礎，對電力市場進行調控，進而保障電力市場的穩定發展。通過應用智能電網大數據技術可以提升電力系統的運行效率與質量，有效的降低企業運行成本，進而有效的避免因為電力系統損失或者處理等因素造成的污染問題，對電力系統進行宏觀的控制。

1智能電網大數據關鍵技術

1.1三層分析架構

對電網大數據關鍵技術進行分析，要了解大數據的分析架構，在行業中認為大數據分析架構主要結構為下圖所示的三層分析架構。其涵蓋了數據訪問、計算、數據隱私以及領域知識、大數據挖掘算法三層。在現階段，因為數據量呈現爆發式的增長，大規模的數據存儲通過分布式存儲方式進行處理是今后的發展趨勢，對此電網平臺的計算程序要對這些分布式數據信息進行處理，可以進行任務的劃分處理并且完成任務。而三層架構的外層主要作用就是對大數據規模進行預處理分析，這些預處理主要就是數據融合、畸形無效數據剔除與控制，形成結論進行有效的樊噲。三層架構的中間層主要作用就是聯系內外兩層，也是完成信息共享以及數據因素、大數據應用以及形成知識的全過程的關鍵流程。

1.2關鍵技術

大數據存儲以及處理模式可以分為不同的分類方式，基于二者相互關系開展，對其分類處理，可以分為流處理以及批處理兩種類型。流處理就是實時性的處理，此種處理方式就是在一些實時性較高的場合中應用。批處理則就是分批處理，就是現將數據信息存儲之后在處理，對于一些對于實時性要求不嚴格的業務中較為適用，可以處理數量龐大的任務，具有良好的容錯性。而跨變電站的批量負荷控制技術還處起步階段，在少數單位中已經實現了批量負荷控制的試點分析，其主要研究的內容就是對特高壓電網緊急負荷切除進行精準、批量負荷切除控制。

1.3大數據數據解析

在龐大以及復雜的數據中存在著各種隱藏的關系，而為了弄清楚這些問題就要通過大數據進行解析處理。大數據機械就是數據分析以及解讀兩個方面的內容。在實踐中大數據解析技術具體如下：

1.3.1數據挖掘以及融合

數據挖掘以及融合就是大數據中數據解析中的關鍵技術，其應用較為廣泛。數據挖掘則就是在大量的數據中對信息提取的過程，數據融合就是對各種數據進行整合，通過數據集對木頭物體描述的過程。在智能電網中應用數據管理就是對電網的數據進行深入的挖掘以及融合，對電網的工作狀態進行宏觀的控制，合理決策。同時，對萬網運行中的歷史信息與數據進行分析，可以了解其存在的問題與不足，深化資源配置與處理。

1.3.2領域知識挖掘

在不同的領域中知識有著適用性的特征，但是其并沒有形成固定的理論知識，合理的應用大數據可以發現適用于不同領域的不同知識，其具有洞察性、可重復性以及可預測性的特征，進而提升智能電網的應用效果，提升掌握能力。

1.3.3過程挖掘

通過過程挖掘可以對不同用戶進行系統分析，綜合實際狀況制定科學的解決方案，了解電網的運營峰值，實現實時的資源優化配置；第四，數據可視化。可視化就是通過計算機圖形等技術手段，將數據通過圖形的方式在屏幕上展示處理，解決用戶問題的方法與技術手段。在智能電網中應用可視化技術可以實現全局以及具備的控制，進而直觀的應用智能電網大數據。

2智能電網大數據技術策略創新發展

2.1智能電網大數據技術的創新發展

在持續發展理念的支持之下，為了始終貫徹綠色發展的方針政策，電力領域逐漸的應用了一些新能源，而新能源的準確預測逐漸成為了電力領域的重點研究內容。基于電力用戶的角度開展，利用市場調節等方式，優化處理可以實現數據的存儲、處理以及調度。智能電網大數據技術的應用可以為電力領域提供必要的輔助條件以及信息，可以實現電力資源的優化調度，這也是智能電網大數據技術的創新發展的重要內容。

2.2智能電網大數據負荷波動以及新能源處理預測

電力用戶的用電量會直接影響電力負荷，也會影響電力系統的具體運行狀況，在實踐中，為了降低實際波動值以及預測數值的差距，提升電網管理決策的實施措施科學性合理性，就要合理的應用大數據技術，利用大數據技術為負荷波動以及新能源處理提供信息數據，進而保障數據的精準性以及多樣性，為負荷波動以及新能源處理提供信息參考。

2.3智能電網大數據的網架發展規劃

電網的發展就是基于智能電網大數據技術為基礎進行建設發展，也逐漸的研發了信息能源技術，通過大數據技術對電能進行分析合理預測，是提升網架發展的重點，也是主要的方式。

2.4電能損耗分析

電能損耗是影響電力企業經營成本的關鍵因素，而在電力部門的電能損耗就是通過對變壓器端的電能表測量進行控制，在數據的采集中會出現問題，在是敬愛那種要對電表數據進行專門處理，剔除缺陷數據進行分析，應用的大數據可以對電表數據進行精確建模;而通過云計算技術手段可以對信息數據進行實時的收集以及分析處理。

2.5用電負荷控制及預測

在電力系統中還是存在大量容量較小、具有一定儲備性能的可控負荷，合理的利用這些可控負荷，將其聚合處理，可以為電力系統提供客觀的用電量，對高峰時期智能電網的調度進行分析，合理應用大數據技術，實時的獲得各個用戶的用電負荷以及可控負荷狀況，實現資源的科學調度與控制，對其進行創新優化，強化控制，進而有效的滿足電網實時的調度需求，推動電力行業的持續發展。

參考文獻

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[3]張東霞,苗新,劉麗平,張焰,劉科研.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報,2015,35(01):2-12.

作者：崔建業 單位：國網浙江省電力有限公司金華供電公司 國網浙江省電力有限公司電力調度控制中心 南瑞科技股份有限公司