智能电网大数据技术发展研究 张格琳
电网大数据分析与可视化技术研究
电网大数据分析与可视化技术研究引言：随着电力行业的不断发展，电网规模也在不断扩大。
然而，电网中存在着大量的数据，如传感器数据、设备运行数据、用电数据等。
这些数据对于电力企业来说是极为宝贵的资源。
因此，开展电网大数据分析与可视化技术的研究对于电力行业的发展具有重要意义。
一、电网大数据分析技术的研究电网大数据分析技术是通过对电网中产生的大量数据进行收集、清洗、分析和挖掘，以发现潜在的规律和问题，并提供决策支持。
电网大数据分析技术的研究内容包括数据采集与存储、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据建模与预测等。
1. 数据采集与存储电网大数据的采集需要借助传感器、监测设备等工具，实时获取电网中的数据。
采集到的数据可以分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据包括电网的运行参数、设备状态等，非结构化数据包括文字报告、图片、视频等。
采集到的数据需要进行存储，通常采用分布式数据库和云存储等技术，以保证数据的安全和可靠性。
2. 数据清洗与预处理大规模的电网数据中存在着各种各样的噪声和异常值，这些数据对于后续的数据分析和挖掘将产生不利影响。
因此，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
清洗的过程包括去除重复数据、缺失数据的填充、异常值的处理等。
预处理的过程包括数据的归一化、数据的降维、数据的特征选择等。
3. 数据分析与挖掘通过对电网大数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和问题，为决策提供支持。
数据分析的方法包括聚类分析、时序分析、关联规则挖掘等。
聚类分析可以将电网数据分成不同的类别，以帮助理解和识别不同类别之间的差异；时序分析可以对电网数据进行时间序列的建模和预测；关联规则挖掘可以发现不同变量之间的相关性，并从中挖掘出潜在的规律。
4. 数据建模与预测基于电网大数据，可以构建相应的数学模型，用于电网运行的预测和优化。
通过分析和挖掘电网数据，可以建立电网负荷预测模型和电网设备寿命预测模型等。
这些模型可以为电网运行提供参考，提高电网的运行效率和稳定性。
智能电网中大数据技术应用研究
智能电网中大数据技术应用研究在当今数字化时代，能源领域正经历着深刻的变革，智能电网作为其中的关键组成部分，为满足日益增长的能源需求和提高能源供应的可靠性与效率发挥着重要作用。
而大数据技术的融入，更是为智能电网的发展注入了强大的动力。
智能电网是一个高度复杂和集成的系统，它涵盖了发电、输电、配电和用电等各个环节。
在这个系统中，大量的传感器、智能电表和监控设备不断地产生海量的数据，包括电力系统的运行状态、用户的用电行为、设备的健康状况等等。
这些数据具有规模巨大、类型多样、产生速度快和价值密度低等特点，如果能够有效地对其进行收集、存储、分析和利用，将为智能电网的优化运行、故障预测、需求响应等方面带来显著的效益。
大数据技术在智能电网中的应用首先体现在数据采集与存储方面。
由于智能电网中数据来源广泛且数量庞大，传统的数据采集和存储方法已经难以满足需求。
因此，需要采用先进的传感器技术和分布式存储架构来实现高效的数据采集和可靠的存储。
例如，利用无线传感器网络可以实时监测电网设备的运行参数和环境信息，而基于云计算的分布式存储系统则能够为海量的数据提供足够的存储空间和快速的访问能力。
在数据分析方面，大数据技术为智能电网带来了前所未有的机遇。
通过运用数据挖掘、机器学习等算法，可以从海量的数据中提取有价值的信息和知识。
例如，利用聚类分析可以对用户的用电行为进行分类，从而为制定个性化的电价策略和需求响应方案提供依据；通过关联规则挖掘可以发现电力设备故障与运行参数之间的潜在关系，实现故障的早期预警和诊断；而基于深度学习的预测模型则能够对电力负荷进行精准预测，为电网的规划和调度提供决策支持。
智能电网中的大数据技术还在优化电网运行方面发挥着重要作用。
通过对实时数据的分析和处理，可以实现电网的动态优化调度，提高能源的利用效率和电网的稳定性。
例如，根据实时的负荷变化和电源出力情况，及时调整发电计划和输电线路的潮流分布，以减少电网的损耗和提高供电质量。
大数据技术在智能电网中的应用探讨
大数据技术在智能电网中的应用探讨在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度改变着各个领域，智能电网也不例外。
智能电网作为电力系统发展的新趋势，旨在实现更高效、可靠、安全和可持续的电力供应。
而大数据技术的融入，为智能电网的优化和升级提供了强大的支持。
智能电网是一种高度集成的电力网络，它融合了先进的通信技术、传感器技术、控制技术和计算机技术，以实现对电力系统的全面监测、分析和控制。
在智能电网中，大量的设备和传感器不断产生海量的数据，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节的信息。
这些数据具有多样性、高速性和大容量的特点，如果能够有效地收集、处理和分析这些数据，将为智能电网的运行和管理带来巨大的价值。
大数据技术在智能电网中的一个重要应用是负荷预测。
准确的负荷预测对于电力系统的规划、运行和调度至关重要。
通过分析历史负荷数据、气象数据、经济数据等多源数据，利用大数据分析方法和模型，可以更精确地预测未来的电力负荷需求。
这有助于电力公司合理安排发电计划，优化电网运行方式，提高电力供应的可靠性和经济性。
另外，大数据技术在电网故障诊断和预警方面也发挥着关键作用。
智能电网中的设备和线路可能会由于各种原因发生故障，及时发现并诊断故障对于保障电网的安全稳定运行至关重要。
利用传感器采集到的实时数据，结合大数据分析技术，可以快速准确地定位故障位置，分析故障原因，并及时发出预警信号。
这有助于维修人员迅速采取措施进行修复，减少停电时间和损失。
在电能质量监测方面，大数据技术同样具有显著优势。
电能质量的好坏直接影响到电力设备的正常运行和用户的用电体验。
通过对电压、电流、频率等电能质量参数的实时监测和大数据分析，可以及时发现电能质量问题，采取相应的治理措施，提高电能质量水平。
大数据技术还能够助力智能电网的优化规划。
在电网规划过程中，需要考虑诸多因素，如电力需求增长、电源布局、电网结构等。
利用大数据分析，可以对这些因素进行全面深入的分析和评估，制定出更加科学合理的电网规划方案，提高电网的投资效益和运行效率。
智能电网大数据技术发展研究_张东霞
第35卷第1期中国电机工程学报V ol.35 No.1 Jan.5, 20152 2015年1月5日Proceedings of the CSEE ©2015 Chin.Soc.for Elec.Eng.DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.01.001 文章编号：0258-8013 (2015) 01-0002-11 中图分类号：TM 76智能电网大数据技术发展研究张东霞1，苗新2，刘丽平1，张焰3，刘科研1(1．中国电力科学研究院，北京市海淀区 100192；2．国网北京经济技术研究院，北京市昌平区 102209；3．上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海市闵行区 200240)Research on Development Strategy for Smart Grid Big DataZHANG Dongxia1, MIAO Xin1, LIU Liping1, ZHANG Yan2, LIU Keyan1(1. China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China; 2. State Power Economic Research Institute,Changping District, Beijing 102209, China; 3. School of Electrical and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University,Minhang District, Shanghai 200240, China)ABSTRACT: Smart grid is one of the most potential field for big data application. Some basic concepts of big data for smart grid were expounded in the paper, including data resources and characteristics, application value presentation of big data in smart grid, difference in research approach between big data and traditional research method. The research and engineering application of big data in smart grid were overviewed. The theoretical basis and technology system for big data were presented. The primary technical fields and potential application benefits of big data were discussed. Finally, the research projects and roadmap for smart grid big data were proposed.KEY WORDS: big data; smart grid; theoretical basis; technological system; application fields; technique road map摘要：智能电网是大数据最重要的应用领域之一。
智能电网大数据处理技术分析
智能电网大数据处理技术分析作者：冯婧桐来源：《科学与财富》2020年第03期摘要：智能电网作为大数据技术的应用领域之一，对于我国智能电网的建设与发展起到了重要的促进作用。
它提高了智能电网大数据分析处理的效率，简化了智能电网的运营管理模式。
鉴于大数据处理技术在智能电网中应用的重要性，本文论述智能电网，分析了大数据处理技术在智能电网中的应用，探讨了大数据处理技术的应用优化策略。
旨在为智能电网大数据处理技术的应用拓展和优化升级提供一些参考建议。
关键词：智能电网;大数据处理技术;存储技术引言：电力是现代文明发展的标志，是社会与时代进步不可缺少的资源。
随着信息技术的发展，电网的建设发展与运营管理发生了跨越性的变化，电网运营安全也得到了很大的提升。
与此同时，信息技术、智能技术的应用促进了智能电网的发展，使得电网结构越来越趋于复杂化，这也提升了电网建设与运营管理的难度。
大数据处理技术作为一种新型的数据分析技术应用于智能电网中，为智能电网信息系统的构建及完善奠定了基础，也为未来智能电网安全、高效的运营管理提供了更大的发展空间。
研究智能电网大数据处理技术，对于促进智能电网配网发展有着重要的意义。
基于此，本文研究该课题。
一、智能电网智能电网又叫电网2.0，是基于集成技术、高速双向通道通信技术、智能技术、先进设施设备监理的具有先进控制方法与决策系统的电力网络结构。
智能电网相比传统的电网具有更高的运营安全性、可靠性、经济性、环保性和管理高效性、便捷性都能够优势。
智能电网的建设满足了信息时代用户更高需求用电质量、用电服务、用电安全期望等，对我国电力产业转型做出了重要的贡献。
目前，我国的智能电网已经完成了智能发电、智能输电、智能配变、智能用电、智能调度等多个环节的建设工作。
下一阶段，我国智能电网系统中将逐渐的并入风电、太阳能、潮汐能、核能等清洁呢能源，这对智能电网的结构化构建与运营管理提出了更高的难度。
智能电网的复杂性显而易见，广布全国范围内的用户每天产生海量的数据，并且这一数据还会随着我国智能发电站、变电站的建设而增多。
智能电网大数据技术发展研究
智能电网大数据技术发展研究作者：汤勇峰来源：《电脑知识与技术》2017年第31期摘要：智能电网的发展不仅是科学技术的成果体现，同时也是当前电力行业的发展趋势，智能电网技术是当前在电力行业的高端技术，也是大数据应用最为广泛和价值最高的领域之一。
通过在电力行业应用智能电网大数据技术，能够实现电力行业的可持续发展，能够依托于技术发展，实现电力供应和电力服务工作的优化，并能够推动电网的现代一体化发展。
我国当前注重在智能电网大数据技术方面的研究，且当前已经取得了诸多研究成果，标志着我国电力事业发展上的进步。
因此，该文通过分析智能电网大数据的内涵，了解智能电网大数据的概念和特征，并对智能电网大数据的关键技术和发展趋势进行了分析，旨在为促进我国智能电网大数据的良好应用提出自己的想法与建议。
关键词：智能电网；大数据；关键技术；发展趋势中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）31-0242-02随着当前我国经济社会的不断发展，社会对于供电的需求越来越高，我国电力行业的发展面对于市场和技术的双重压力，其自身也迎来了革新的良好契机。
实施智能电网大数据技术，能够改变传统的电网运作模式，且智能电网能够有效结合当前的信息技术、控制技术、分析技术等来实现电网运作的智能化和现代化，更能够符合当前社会对于电力的巨大需求，同时，在当前节能环保的行业发展理念之下，运用智能电网大数据分析技术，能够有效提高电力系统的运行效率，减少其运作中存在的能源消耗，并降低成本，对环境进行优化，控制故障发生几率，提高系统的控制能力，这能够有效优化供电服务，提高电力系统供应的质量，实现我国电力行业发展水平的不断提升。
当前全球的资源匮乏，社会发展与自然环境之间的矛盾不断加剧，电力行业与社会的运作和发展息息相关，只有不断优化技术，加强科学技术成果的转化，才能够促进我国社会的发展。
1 智能电网大数据的内涵智能电网大数据是指在电力信息化的发展技术之上，通过联合智能电表、智能变电站以及电力实时监测系统等构成的电力系统。
基于机器学习的智能电网大数据分析及优化研究
基于机器学习的智能电网大数据分析及优化研究智能电网的建设和发展，正成为当今能源行业的重要趋势之一。
随着全球能源需求的增长和可再生能源的普及，电力系统变得越来越复杂，对监测、管理和优化的要求也越来越高。
机器学习作为一种重要的人工智能技术，可以帮助智能电网实现大数据分析和优化，提高其可靠性、安全性和效率。
1.智能电网的概述智能电网，又称为智慧电网或者现代电力系统，是指利用先进的信息和通信技术，对电力系统的各个环节进行智能化管理和优化，从而实现电能的高效利用和可持续发展。
智能电网可以实现对电力供需的灵活控制、用户需求的精细化满足，以及对电力系统运行状态进行实时监测和管理。
2.智能电网的挑战智能电网的建设与传统电力系统相比面临着更多的挑战和困难。
首先，随着可再生能源的增加，电力系统变得更加分散和复杂，不同能源的接入方式和操作特性差异较大。
其次，大规模嵌入可再生能源对电网的稳定性和可靠性提出了更高的要求，需要提前进行预测和调整。
此外，智能电网还需要处理大量的实时数据，包括用户负荷、供电质量、设备运行状态等，如何高效地分析和利用这些数据也是一个挑战。
3.机器学习在智能电网中的应用机器学习作为一种能够从数据中自动学习和提取知识的技术，可以为智能电网的监测、管理和优化提供强有力的支持。
首先，机器学习可以通过分析历史数据，建立预测模型，准确预测电力需求和电力市场的走势，从而指导电网的调度和能源优化。
其次，机器学习可以帮助智能电网实现故障诊断和设备预警，及时发现和处理潜在的故障和风险，提高电力系统的可靠性和安全性。
此外，机器学习还可以利用大数据分析电力负荷、用户行为和电网拓扑结构等信息，优化电力系统的运行效率和资源利用。
4.大数据分析在智能电网中的意义智能电网产生了大量的数据，包括供需数据、用户行为数据、设备运行数据等。
这些数据蕴含着重要的信息，可以用于电网运行状态的评估和优化决策的制定。
大数据分析技术可以帮助智能电网挖掘数据背后的规律和模式，为电力系统的管理和运营提供科学依据。
智能电网中的大数据分析与应用方法
智能电网中的大数据分析与应用方法随着信息技术的不断发展，智能电网作为未来电力系统的重要发展方向，正逐渐得到广泛关注和应用。
在智能电网中，大数据分析与应用方法起着至关重要的作用。
本文将从智能电网中大数据的收集与处理、大数据分析方法和智能电网中大数据的应用案例三个方面，介绍智能电网中的大数据分析与应用方法。
智能电网中，大数据的收集与处理是实现智能化运行的前提和基础。
智能电网通过各种传感器、智能电表、监测设备等大数据采集装置，实时、准确地采集各类与电力相关的数据，包括能源产生与消耗、电网状态、用电负荷、电力线路参数等。
同时，智能电网还可以通过无线通信、互联网等方式将这些数据传输到数据中心进行存储和处理。
在数据处理方面，智能电网采用大数据技术进行数据清洗、预处理、存储和分析，以确保所收集到的数据的准确性和完整性。
通过大数据的收集与处理，智能电网可以更好地了解电力系统的运行状态，为后续的大数据分析与应用提供可靠的数据基础。
大数据分析方法在智能电网中的应用可帮助实现智能电网的精细化运营和优化控制。
其中，数据挖掘是一种常用的大数据分析方法。
通过数据挖掘，智能电网可以从庞大的电力数据中发现隐藏的关联规律和知识，为电力系统的优化运行提供决策支持。
例如，可以通过数据挖掘来分析电力线路历史数据，预测未来的负荷情况，进而提前做好调度和优化控制。
此外，智能电网还可以利用预测分析方法进行能源消耗预测，以便在实际供需之间保持平衡。
同时，智能电网还可以利用聚类分析方法对用户进行分群，以便实现差异化的用电管理和定价策略。
这些大数据分析方法具有高效、准确、自动化等特点，为智能电网的运行提供了有力的支持。
在实际应用中，智能电网中的大数据分析与应用方法已经取得了显著成效。
例如，在电力线路故障预测方面，智能电网可以通过分析历史故障数据和传感器数据，建立故障预测模型，提前发现故障线路，从而实现及时维修和恢复。
此外，在用电负荷预测方面，智能电网可以通过大数据分析，预测用户用电需求，以便有针对性地制定供电计划和用电管理策略。
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智能电网大数据技术发展研究张格琳
发表时间：2018-08-20T11:03:03.030Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：张格琳程思远程芬任国卉
[导读] 摘要：随着科学技术的飞速发展，智能电网大数据技术已经成为了目前电力企业发展的主要依靠技术，智能电网大数据技术对我国电力行业有着极大的影响，同时对我国电力行业的可持续发展提供巨大的作用。
（国网山西省电力公司运城供电公司山西运城 044000）
摘要：随着科学技术的飞速发展，智能电网大数据技术已经成为了目前电力企业发展的主要依靠技术，智能电网大数据技术对我国电力行业有着极大的影响，同时对我国电力行业的可持续发展提供巨大的作用。
本文就针对智能电网大数据技术的概念及技术发展进行深入的探讨。
关键词：智能电网；大数据；技术；发展
计算机信息技术的发展将人类带入了数据社会，带动了互联网、物联网、智能电网、新能源、智能城市、网络金融等现代服务业发展，数据的充分利用和挖掘正成为各行各业运营和发展的引擎。
但这个引擎正面临着数据量大而复杂等巨大的挑战。
各种业务数据正以几何级数的形式爆发，其格式、收集、储存、检索、分析、应用等中存在诸多问题，不再能以传统的信息处理技术加以解决。
数据的格式也由传统的结构化数据转化为非结构化数据，数据处理的实时效应要求也更高。
大数据技术经过几年的发展，已经形成了一个完整的生态技术圈，包括海量数据的的存储及分析技术。
1、智能电网中大数据与云计算的基本概念
大数据是指海量、异构、多态的数据集合，不但包括传统的符号、数字等结构化数据，也包括图像、声音、手写字体等非结构化数据。
但不是数据多就能够称为大数据，必须要同时满足体量巨大、类型多样、价值密度低以及处理速度快这四个特点，才能够被称为大数据。
在电力行业内，电网运行的情况及日常的监测数据等、电力企业的营销数据，以及企业的管理数据信息等可以被称为是大数据。
随着智能电网的不断发展，这些数据都在以指数级的速度增长。
智能电网中的数据以传统的关系型数据库中存储的结构化数据为主，包括业务数据、表单数据等。
而非结构化数据主要是视频监控数据以及一些图像数据等。
随着电力行业的发展和自身的特点，智能电网中的非结构化数据的比重越来越重，但分析和处理的难度却较大。
另外，电力行业数据还在气象预测、能源分析等行业中有着应用意义，对智能电网的大数据分析就显得格外重要。
最后，在智能电网的调动工作中，业务管理数据要求是实时数据，对实时数据的处理难度更大。
云计算（CloudComputing）是指在网络技术高速发展的基础上，通过网络存储、负载均衡、虚拟化、分布式计算等现代计算机处理技术，将网络中多个计算机实体融合起来，建立一套具有强大计算能力的系统，为用户提供方便、可靠、强大的计算能力。
通过不断提高云平台能力，减少用户在本地实体中投资的资金。
随着云计算的不断发展，传统的依靠个人终端的存储和计算模式将逐步被为新的信息存储、处理模式所替代，数据、资源及应用程序将被保存在云平台服务器中。
用户不但可以从云平台中获取数据，还可以完成应用程序的二次开发。
因此，近年来云计算技术得到了飞速发展。
云计算是通过云端的服务器集群提供计算、存储和处理服务，用户通过网络或其他工具直接访问。
2、发展动力和存在障碍研究
2.1智能电网大数据的发展动力
近年来，大数据来势汹汹，对传统数据商业分析模式带来了毁灭性的冲击。
电力公司往往资产巨大，对于资产的监控测量和运用会产生大量复杂的数据，通过数据分析可以有效提高电网资产的设备管理水平。
通过数据分析，还可以在实现数据一体化的基础上，提高电能质量，对于特殊情况进行有效的停电管理，从而减少线路损失，有效预防用于窃电，以及其他一些因素造成的损失。
并且从智能电网大数据中分析出用户的用电行为，电力公司可以依照这些数据设置合适的鼓励机制和需求管理机制。
以智能家居产品为例子，智能家居产品在为居民用户提供节能减少花销的同时，而且还对电力企业改善用户侧需求管理，减少二次装机中发挥了重要作用。
电网作为能源与用能的载体，受到国家的重视与长期保护，尽管对于智能电网大数据以往的发展中起了限制作用，但随着国家对于智能电网大数据的重视，相关政策依旧会为电力公司发展智能电网大数据提供强而有力的支持。
2.2智能电网大数据的障碍
电力系统作为我国的一个传统行业，深受国家政策的保护，因而在发展中逐渐出现了跟不上时代脚步的现象。
经验足的大都是些老一辈的技术员工，他们对于大数据的基本理念以及大数据在智能网络中的价值缺乏正确的理解。
国内智能电网大数据技术起步晚，相交于国外技术有所欠缺，并且国外没有向中国这样庞大的人口，因而即便有先进的技术也不能直接照搬照抄，智能电网大数据技术仍需要进行探索。
智能电网大数据技术的研发与实验都需要大量的资金投入，现今智能电网大数据缺乏明确的收益，因而很难引起投资人的兴趣与青睐。
最后就是数据的隐私与安全问题，有些数据电力公司需要保证其隐秘性，因而意思保护与客户资料安全成为了发展与推广智能电网大数据技术的首要问题。
3、智能电网大数据技术的发展
3.1源网荷协同调度
根据可持续发展理念的要求，应将新能源应用到各个领域当中，以实现人与自然的和谐发展。
本着上述原则，电力领域对新能源的使用水平也开始逐渐提高，如何对新能源进行准确的预测，成为了电力领域关注的重点问题。
对调度方法的合理应用是解决该问题的途径。
在过去很长一段时间内，电力领域一直采取传统的调度方法，通过增加系统的旋转备用解决问题，即从供给侧入手，提高电力资源应用的平衡性。
但随着社会的不断发展，目前调度出发点已经从供给侧转为了需求侧，即通过市场调节的手段，从电力用户的角度出发，以调节其用电负荷的方法，达到提高电力资源应用平衡性的目的，实现网源荷协同调度。
上述目的的达成要求电力领域必须保证具有大量的信息作为辅助，其中新能源出力波动便属于非常重要的一点信息。
智能电网大数据技术的应用能够实现对数据的存储、出力以及调度，因此也就能够为电力领域提供所需要的辅助信息使得电力资源的优化调度能够更加顺利的实现。
这是该技术发展的主要体现。
3.2负荷波动与新能源出力预测
电力用户的用电量会影响到电力负荷，而电力负荷的波动，则会影响到电力系统的运行情况。
目前，对负荷波动的预测已经得到了重视。
减小预测波动值与实际波动值之间的误差，能够使作出的电网管理决策更加合理，反之，则极容易导致电网运行产生风险。
当前我国电力领域负荷预测主要采用的是通过对历史负荷数据的观察，以相似日法为基础，实现预测的方法。
上述方法的实现所需要的历史数据量
相对较大。
智能电网大数据技术的应用，能够为其提供大量的历史数据，同时还能够保证数据的多样性，这对于负荷波动预测准确性的提高能够起到极大的促进作用。
除此之外，对新能源出力预测也十分重要。
传统能源的使用具有一定的平稳性，这是其主要优势。
相对而言，新能源应用的优势则在于更加符合可持续发展理念的要求，但其却具有一定的波动性。
对其进行合理预测，能够使电网企业及时做好用电规划，是保证其稳定运行的基础。
新能源接入受制因素主要包括网架结构脆弱以及预测误差两大方面，前者主要由新能源的位置决定，其往往位于电网末端，因此结构相对脆弱。
大数据技术的应用可以提高预测准确度，以IBM大数据解决方案为例，其能够较为准确的实现对风力发电情况的预测。
3.3网架发展规划
电网的发展正处于过渡阶段，智能电网处于建设过程中，与互联网的结合，是未来智能电网发展的主要方向。
另外，电转气技术目前也正在研究过程中，理念在于将不宜存储的电能，转化为天然气进行存储，这不仅能够达到资源高效利用的目的，同时也能够直接促使天然气量的增加。
在上述情境下，应用大数据技术进行电能的预测，并将其合理、适度的转换为天然气，是提高网架发展规划水平的主要途径，同时也是该技术应用的主要体现，是其发展的主要方向。
其次，科学技术的发展使得电动汽车成为了汽车领域的主要研究方向，电动汽车改变了以往汽车通过燃油获得动力的特点，使得汽车的行驶可以靠电能的应用来实现。
在此基础上，加油站也必定会向充电站转化，该种类型汽车的普及是一种主要趋势。
因此，必须采用大数据技术，实现对电能的分布式管理，以确保电动汽车能够普及，减轻受汽车尾气影响带来的环境污染问题。
参考文献
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[2]李振元，李宝聚，王泽一.大数据技术对我国电网未来发展的影响研究.吉林电力，2014（1）.
[3]孙宝贵，王欣红，王振世.智能电网中大数据处理技术分析.通讯世界，2016（23）：150~151.。