国网太原供电公司 030012
摘要：工作实践证明，智能电网中所产生的配用电数据量相对庞大，具有异构性及多源性等鲜明特点，大大增加数据存储及集成的难度，而利用大数据技术能有效整合配用电数据，基本实现集成存储非结构化及结构化数据的目标，大大提高其数据处理效率，突出智能电网运行高速性的特点。同时，大数据技术能有效分析配用电数据，准确预测多源高纬数据，持续优化电网原有的构架，确保用电高峰期调度合理性。智能电网中配用电数据可划分为软件异构及硬件异构两个部分，尤其是软件异构指各种操作系统及数据库，甚至包括各个参与主体所设计的应用平台，并且操作系统不同，其数据库、软硬件平台及数据存储的要求也不尽相同，可能出现数据重复采集及重复存储的问题。鉴于此，该文针对“大数据技术下智能电网配用电数据存储技术”进行分析研究具有重要的价值意义。
关键词：大数据技术；智能电网；数据存储
引言
随着社会的发展，国家经济实力的提高，电力系统越来越壮大，传统的电力系统出现了伸缩性差、分析速度慢等缺点。智能电网是由传统系统发展而来的智能化电网，是在传统电网的基础上采取多个环节的电力数据，进行分析决策，以达到提升电力系统分析处理速度，增强伸缩性，提高电网运行的稳定性和可靠性。
1配用电系统智能化的发展趋势
配用电系统的智能化发展符合了社会的需求，能源的可再生利用理念，以及电动汽车的发展需求。纵观整体的发展趋势，主要有两个重要的发展方向：第一个方向就是要安排高级的量测系统和智能化的家居、保障楼盘以及园区的需求相适应，具体的实现配电和用户侧系统的统一化。这种情况有两点好处，一方面可以实现用户侧系统的一个内部发电，有效的管理用电，另外一方面可以更好地实现用户侧系统和电网之间的良好互动，在一定程度上增强了电网的灵活性能，有利于提高整个的电网对于新能源的接收。第二点就是可以更好地建设配电管理的相关系统，加强配电系统的监督力度，更好地控制分布形式的电源以及电动汽车的发展给电网系统造成新的挑战。
2大数据技术和智能电网
随着信息技术的不断发展，我国经济水平有了长足的发展。电力资源已成为人们赖以生存的重要能源。而大数据技术作为一种高效的数据分析技术，通过分析、整理庞大的数据信息资料为电路系统提供相应的技术支持，保证输电线路状态检测工作的顺利进行。其次，大数据分析技术除了要具备数据的高效处理能力也要研究电力行业的发展趋势，保证智能电网系统朝着健康化、智能化、现代化的方向发展。智能电网在传统电网的基础上利用信息技术手段实现智能化，进而获得完整的信息数据，以提高能源的综合利用水平。智能电网的含义主要是运用现代的信息技术、通信技术、传感测量技术等，在降低电力成本的基础上，保障电网运行的可靠性和用电的安全性。
3云计算大数据处理技术在智能电网中的运用
3.1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。
3.2元数据管理
存储数据时以系统是否能根据配电数据大小为依据，大大提高存储空间的分配效率，并且所产生的地址映射（即元数据）进行妥善处理，尤其是存储数据时做好标准化元数据的管理工作。同时，预处理数据期间提前筛选数据，区分非机构化数据及结构化数据，及时转换不同类型数据，形成标准化元数据，并且以XML格式为呈现形式，将完成转换的元数据存储至Master节点之中。此外，中间件技术的应用形式相对多样，例如：仿真终端、整合数据及访问数据等，基本实现不同技术间信息资源共享的目标，大大提高数据整合的运行效率，强化总体管理效果。
3.3实现协同管理
随着经济的不断发展，电力行业与各个行业之间都有着密切的关系，因此，合理运用大数据技术及时对运营数据、销售数据等进行了解，进而合理配置方案成为电力行业发展的关键。此外，应用大数据技术还能加强行业之间的联系，及时获取前沿信息为电力行业的发展打下坚实基础。
3.4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。
3.5可视化分析技术
及时精准分析处理电网中不断生成的数据，随后再充分利用有线屏幕展示给用户，可视化分析技术可以有效处理数据。因此在智能电网中得到了较为广泛的应用，其通过高度集成技术和高分辨率图像交互工具，可以及时有效地将精准数据处理结构提供给用户。在信息技术发展的同时可视化技术的发展也具有的一定的挑战，如图像合成、显示、技术扩展性以及重要信息的提取等。
3.6应用于电网运行
电网的稳定运行依赖于发电侧出力与用户侧负荷的平衡，利用大数据技术对电网运行的实时数据进行监控和分析，可及时实现电厂出力及短期负荷的精准预测，实现调度部门的精准调控，保障电网稳定运行。同时，在线路损耗计算、电网异常监测等方面，大数据技术也有应用空间。
3.7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。
结束语
目前配用电系统的智能化发展非常迅速，相应的也产生了大规模的数据，这些数据和外部的数据是相互融合的，这种融合就构成了整体的配电系统的大数据。要想提高配用电系统的智能化技术，就需要对相关的大数据进行具体有效的分析和管理。纵观世界，配用电大数据的应用都处在新的阶段，技术还处于不完善的地步，相关的数据获取和融合也存在很大的问题。所以要实现配用电系统智能化的大力发展，就需要坚持不懈的提高技术能力，推倒各种障碍，实质性的推动其相关的研究以及应用。
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