智能电网大数据平台及其关键技术研究
智能电网的关键技术及应用研究
智能电网的关键技术及应用研究一、智能电网的概念及背景智能电网是一种可以实现高可靠性、高效能、高安全性的电力系统。
为了应对绿色能源、电力市场化、信息化等新形势，智能电网应运而生。
它是在传统电网的基础上，结合了信息技术、传感技术、控制技术等现代科技手段，实现对电力系统的智能化监测、控制和优化，使电力系统更加智能、可靠、灵活、高效。
智能电网是现代电力系统的升级版，它包括了分布式电源、储能设施、智能传感器等组成部分，通过数据通信和大数据分析技术实现了对电网的实时监控和优化。
二、智能电网的关键技术智能电网的实现离不开以下关键技术：1. 信息技术信息技术是智能电网的基础，它包括了通信技术、网络技术、数据处理技术等。
这些技术共同构成了智能电网的信息系统，实现了电网中各个设备之间的互联互通。
2. 传感技术传感技术是智能电网的关键技术之一，它可以实现对电网各个部分的实时监测和数据采集，为后续的控制和优化提供数据基础。
3. 控制技术控制技术是智能电网的关键技术之一，它包括了对电力设备的远程控制、智能调度等技术手段。
控制技术的实现使得电力系统变得更加智能化和自主化。
4. 大数据技术大数据技术是智能电网发展的重要支撑。
智能电网需要处理各种各样的数据，这些数据数量巨大且形式复杂。
大数据技术可以实现对这些数据的快速处理，进而推进电力系统的智能化升级。
5. 安全性技术智能电网中存在着大量的信息流和能量流，安全性技术的实现可以确保数据、设备、人员等在电力系统中的安全保障。
安全性技术包括了加密技术、信息认证技术等。
三、智能电网的应用研究智能电网的应用范围十分广泛，主要应用于以下领域：1. 电力生产智能电网可以实现对电力生产过程中的各个环节的智能化监控和控制，从而提高电力生产效率和质量。
2. 电力输送智能电网可以实现对输电过程中的各个环节的智能化监控和控制，从而提高电力输送的可靠性和安全性。
3. 电力使用智能电网可以实现对电力使用的智能化监测和控制，从而提高电力使用效率和可持续发展能力。
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。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术摘要：随着科学技术的不断发展，现代信息技术也在不断完善，智能电网随之产生并得到进一步的发展。
在大数据环境下，为了能够更好地完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，必须要对智能电网相关的大数据平台进行完善。
本文浅析面向智能电网应用的电力大数据关键技术。
关键词：智能电网；电力数据；关键技术引言随着我国社会经济的不断发展，传统电力信息系统已不符合时代发展的需求，当前社会对智能电网的需求也在不断的增加。
作为智能电网最为重要的组成部分，信息通讯系统也在进行不断的完善，从而促进了电力大数据的发展。
同时，电力大数据的运用与发展对于信息通讯系统的处理效果提出更多的要求。
只有当电力大数据技术真正有效运用到智能电网中，电网才能更好地满足社会需求，促进我国经济发展。
1智能电网电力大数据概述现阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，所以智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。
在这方面具十分成功的案例是Hadoop服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。
例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息效率方面有所提升。
另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现Pb和Zb级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现P6和Zb的数据查询功能。
现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。
因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。
智能电网中的大数据应用研究
智能电网中的大数据应用研究随着大数据技术的发展，其在各个领域中的应用越来越广泛，其中包括智能电网。
智能电网是目前电力行业发展的重要方向，其核心要素之一就是大数据应用。
本文将详细阐述智能电网中的大数据应用研究。
一、智能电网概述智能电网是一种基于先进的智能化技术，通过信息传递和数据分析等手段，实现供电的安全、高效、可靠和经济的新型电力管理系统。
智能电网具有数据采集、处理和应用的能力，因此大数据是智能电网不可或缺的重要组成部分。
智能电网的主要特点包括高度分布式、智能化程度高、能源效率高、综合性强等。
同时智能电网还是由多种电网单元构成的，这些单元包括了智能变电站、智能配电网、智能终端设备和用户侧储能装置等。
智能电网的建设和发展要求技术的创新和应用，其中大数据处理和应用具有极其重要的作用。
二、智能电网中大数据的应用智能电网一方面需要大量的数据输入，另一方面需要将这些数据进行有效地分析和应用，以实现智能化的控制和管理。
1. 数据采集技术智能电网的发展需要大量的实时数据支持，而大数据的收集就需要先进的数据采集技术。
当前，常见的数据采集技术包括无线传感器网络、云计算、物联网等。
这些技术可以帮助智能电网实时采集大量的数据，以便更好地监测供电状态，分析电力负荷和功率等信息，以更好的控制和管理供电。
2. 大数据处理和分析技术对于采集的大量数据，需要加以处理和分析才能更好地应用。
当前，常见的大数据处理和分析技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
这些技术可以帮助智能电网进行更深入、更精确、更高效的数据分析和处理，以便更好地调度电力负荷、预测能源消耗和发展新能源等。
3. 可视化技术智能电网数据需要通过可视化技术，将处理和分析后的数据进行呈现和展示。
这样可以帮助电网运维人员更直观地了解供电情况，更高效地进行运维管理。
当前，常用的可视化技术包括地理信息系统、数据仪表板等。
这些技术可以把智能电网数据可视化呈现，以帮助电网运维人员进行准确、高效的管理。
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。
智能电网中的数据处理技术研究
智能电网中的数据处理技术研究一、引言智能电网是未来能源供应的发展方向，它可以使电网更具有智能化和高效性。
如今电网在向智能化转型之前，需要对数据进行处理，以帮助电网更好地运作。
本文将着重探讨智能电网中的数据处理技术研究。
二、智能电网数据处理技术的背景电网的传统形式已经难以满足现代经济的发展需求，智能电网发展的必要性已经突显出来。
智能电网是指通过数字技术提高电网的调度控制和安全运营能力，从而实现电力资源的高效应用。
随着智能电网的发展，企业需要数据和信息技术，这些数据和信息技术将有助于企业做出更明确的决策。
对数据处理的需求不断提高，电网也需要更加灵敏的响应和控制能力。
电网运营商不断地积累了大量的数据，但如何利用这些数据实现电网的智能化控制却是一个挑战。
因此，对智能电网中的数据处理技术进行研究和探讨，对电网更好地运作和未来发展有着非常重要的意义。
三、智能电网中的数据处理技术1. 大数据在智能电网中，大数据分析技术可以帮助企业更好的掌握数据，使企业做出更明智的决策。
随着技术的不断提高，大数据技术的趋势已经成为了智能电网数据处理的主流趋势。
目前企业可以通过云计算的方式使用大数据分析技术，将分析和应用过程结合起来，实现高效和灵活的数据处理。
2. 机器学习智能电网中的机器学习是利用算法模型、数据处理工具和人工智能技术，对大量电网数据进行深入分析的一种技术。
机器学习技术可以对所观察变量进行分析和预测，从而提高电网的效率和响应速度，减少电网的停电和故障风险。
3. 边缘计算随着智能电网的发展和服务的深入，电网需要处理的数据量增加，需要更加高效的处理能力。
边缘计算技术可以实现电网边缘的处理，从而减少电网内部的数据传输和通信，提高电网内部的数据传输速度和响应速度。
4. 人工智能人工智能技术是智能电网技术的重要组成部分，它可以对电网内部数据进行更加深入和精准的分析，实现对电网的实时监测和问题的预警。
人工智能技术可以通过算法和模型对数据进行精准分析，提高电网内部的运行效率和商业价值。
智能电网及其关键技术研究
３智 能电 网的 关键 技术
智能 电网主要涉及到发 电、 调 度、 输变 电、 配 电和用户等环 节 ， 具体 包括 ： 柔性交流 输电， 调度 自动化系统 、 信息化平 台、 稳定控 制 系统 ， 用 电管理采集 系统 、 微机继 电保护 、 变 电站 自动化系统、 配 网 自动化系统等 。 具体如下 ：
１基 本概 念
目前 ， 智能 电网 尚没有一个统一的定义 。 但 比较公认的定义是 ： 智能电网是以创建开放的系统 以及建立共享信息模式为前提， 为 了 实现能源替代和兼容利用的 目的， 通过整合系统 中的数据信息等手 段， 进 而达 到 电网的运 行和管理最优化 。 为 了提高 整体 电网的综 合 效率 ， 智能 网络 的终端设备将用户与用户之 间、 用户与 电网公司之 间的网络互动形成 瞬时连接 ， 能实 时、 高速 、 双 向读 取各种数据信 息。 同时， 传 感 器 等 终端 设 别 也 可 以对 发 电 、 输 电、 配 电、 供 电等所 需 的关键设备运转状况实施实 时监控和数据的整合 。 譬如等用 电高峰 来临时 ， 传感器等终端设备能在不 同的区域之间进行及时和合理 的 调度以平衡供应 的饱和和短缺， 进而优化管理整个 电力系统。 此外 ， 智能电网中的智能 电表也可 以充 当路 由器 进行通信 、 转播 电视和宽 带信号 。
应 用研 究
智能电网及其关键技术研究
郝 辉 苏 春 晖
（ 通许 县供 电局 河 南通许 ４ ７ ５ ４ ０ ０ ）
摘 要： 智 能 电网作 为一 种 新型 电网， 能 较好 优化 电网的 运行 和 管理 。 在 给 出概 念 、 主要 功 能 的基 础 上， 研 究 了关键技 术 。 智 能电 网前景 应 用广 泛， 必将 带领 技 术领 域 的 变 革。 关键 词 ： 智能 电 网 关键 技 术 智能调 度 中 图分类 号： Ｔ Ｍ７ ６ 文献标 识ｔ ｉ ￣ － ： Ａ 文章编 号： １ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） Ｉ １ － ０ ０ ５ ７ ． ０ １
面向智能电网的电力大数据分析技术探讨
面向智能电网的电力大数据分析技术探讨随着智能电网的快速发展，电力系统中不断涌现大规模的数据，电力大数据的分析成为了电力系统管理和运营的重要手段。
本文将探讨一种面向智能电网的电力大数据分析技术。
智能电网中的电力大数据包括实时监测数据、负荷数据、能耗数据等多种类型的数据。
这些数据的分析可以帮助电力系统的管理者了解电网的运行状态、负荷情况以及能源利用情况，为电力系统的优化和运行提供科学依据。
电力大数据分析技术在智能电网中具有重要的应用价值。
在电力大数据分析技术中，数据挖掘是一种重要的方法。
数据挖掘技术可以从大规模的数据中挖掘出有价值的信息和知识，为电力系统的管理和优化提供支持。
可以通过数据挖掘技术建立电力负荷预测模型，预测未来一段时间的负荷情况，从而为电力系统的调度和运行提供参考；还可以利用数据挖掘技术对电力设备的运行情况进行监测和预测，实现设备故障的提前预警和及时维护。
智能电网中的电力大数据还可以通过人工智能技术进行分析。
人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法，可以对电力大数据进行智能化处理和分析。
可以利用机器学习方法建立电力设备的故障诊断模型，通过对设备运行数据的学习和分析，实现对设备故障的自动诊断和处理；还可以通过自然语言处理技术对电力系统的运行数据进行智能化的文本分析，帮助电力系统管理者从海量的数据中快速获取有用的信息。
数据可视化也是电力大数据分析技术的重要手段。
通过将电力大数据以直观的图表、可视化的界面展示出来，可以帮助电力系统管理者更好地理解数据，并从中挖掘出有价值的信息。
可以通过数据可视化技术展示电力系统中各个节点的实时状态和负荷情况，实现对电力系统运行状态的实时监控和分析。
面向智能电网的电力大数据分析技术是一个重要的研究领域。
通过数据挖掘、人工智能和数据可视化等多种方法，可以对电力大数据进行深入分析和挖掘，提供科学依据和支持，为智能电网的优化和运行提供帮助。
未来，随着电力系统中电力大数据的不断积累和智能电网的进一步发展，电力大数据分析技术的研究和应用将会更加广泛和深入。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能电网大数据平台及其关键技术研究智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。
智能电网大数据结构复杂、种类繁多，具有分散性、多样性和复杂性等特征，这些特征给大数据处理带来极大的挑战。
智能电网大数据平台是大数据挖掘的基础，通过智能电网大数据平台可实现智能电网全数据共享，为业务应用开发和运行提供支撑。
引言智能电网是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网，见图1。
它涵盖发电、输电、变电、配电、用电和调度等各个环节，对电力市场中各利益方的需求和功能进行协调，在保证系统各部分高效运行、降低运营成本和环境影响的同时，尽可能提高系统的可靠性、自愈性和稳定性。
随着智能电网的发展，电网在电力系统运行、设备状态监测、用电信息采集、营销业务系统等各个方面产生和沉淀了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要的意义。
图1智能电网示意图大数据是近年来受到广泛关注的新概念，一般是指无法在可容忍的时间内用传统的IT技术、软硬件工具和数学分析方法，对其进行感知、获取、管理、处理和分析的数据集合。
智能电网被看作是大数据应用的重要技术领域之一。
目前许多学者正在进行智能电网大数据研究，包括发展战略研究、大数据技术研究、应用研究等。
智能电网大数据应用众多，涉及电网安全稳定运行、节能经济调度、供电可靠性、经济社会发展分析等诸多方面，进行智能电网大数据分析需要统一智能电网大数据，并且由于应用众多，对计算、存储、网络等性能提出了较高要求，因此需要构建面向智能电网应用的统一大数据处理平台。
本文首先分析智能电网大数据特点以及业务应用需求，接着结合业务应用介绍大数据关键技术，进而提出智能电网大数据平台和应用框架。
1智能电网大数据概述1.1智能电网大数据特点根据数据来源的不同，可以将智能电网大数据分为电力企业内部数据和电力企业外部数据。
电力企业内部数据源主要包括广域量测系统(WAMS)、数据采集与监控系统(SCADA)、在线监测系统、用电信息采集系统、生产管理系统、能量管理系统、配电管理系统、客户服务系统、财务管理系统等;电力企业外部数据源包括气象信息系统、地理信息系统、互联网数据、公共服务部门数据、社会经济数据等。
这些数据分散放置在不同地方，由不同单位/部门管理，具有分散放置、分布管理的特性。
智能电网大数据结构复杂、种类繁多，除传统的结构化数据外，还包含大量的半结构化、非结构化数据，如客户服务中心信息系统的语音数据，设备在线监测系统中的视频数据与图像数据等。
这些数据的采样频率与生命周期也各不同，从微秒级、分钟级、小时级，一直到年度级，见图2。
图2智能电网数据采用频率和生命周期1.2大数据业务需求分析智能电网大数据业务应用根据对象不同可分为面向电力公司运行管理、面向电力用户服务、面向政府部门辅助决策等3类。
面向电力公司运行管理类应用包括电力系统稳定性分析与控制、输变电设备故障诊断与状态检修、配电网运行状态评估与预警、配电网故障定位、负荷预测、城市电网规划等;面向电力用户服务类应用包括用户用电行为分析、需求侧管理、能效分析、供电服务舆情分析等;面向政府部门辅助决策类应用包括社会经济状况分析与预测、政府决策支持与相关政策评估，如电价政策、新能源补贴政策等是否合理等。
这些需求需要综合电网运行状态信息、用户用电信息、客服系统信息、气象数据、经济社会数据和互联网数据等。
2智能电网大数据关键技术根据信息处理流程，大数据在智能电网中的应用可以分为数据采集、数据清理、数据存储及处理、数据分析、数据解读和数据应用6个环节，其关键技术包括数据集成技术、数据存储技术、数据处理技术和数据分析技术。
2.1数据集成技术智能电网大数据具有分散性、多样性和复杂性等特征，这些特征给大数据处理带来极大的挑战。
要想处理智能电网大数据，首先就需要对众多数据源的数据进行集成，通过数据抽取、转换、剔除、修正等处理，建立正确、完整、一致、完备、有效的智能电网大数据。
目前通常采用的数据集成模型包括数据联邦、基于中间件模型和数据仓库等。
ETL是企业数据集成的主要解决方案。
ETL指Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。
数据抽取是从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据;数据转换是将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工;数据加载是将转换后的数据加载到目的数据源。
ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据加载。
为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。
数据集成是智能电网大数据应用的关键环节。
智能电网大数据集成涉及众多各类型的应用系统，这些系统类型和特征复杂，在实时性要求、数据规模、数据类型等方面存在较大的差异，在智能电网大数据集成中需要综合考虑各种因素，在集成技术上单一技术可能很难实现，需要结合多种技术来实现智能电网大数据的集成。
2.2数据存储技术在智能电网大数据中，绝大多数数据为结构化数据，同时也存在文本、图像、音频、视频等非结构化或半结构化数据。
对非结构化数据可采用分布式文件系统进行存储，对结构松散无模式的半结构化数据可采用分布式数据库，对海量的结构化数据可采用传统关系型数据库系统或分布式并行数据库。
2.2.1分布式文件系统分布式文件系统适合存储海量的非结构化数据，将数据存储在物理上分散的多个存储节点上，对这些节点的资源进行统一管理和分配，并向用户提供文件系统访问接口，主要解决本地文件系统在文件大小、文件数量、打开文件数等方面的限制问题。
Hadoop是大数据的一个解决方案，可以实现大数据的存储、分析和管理[9]。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统，它是开源项目Hadoop的家族成员。
HDFS将大规模数据分割为大小为64兆字节的数据块，存储在多个数据节点组成的分布式集群中，当数据规模增加时，只需要在集群中增加更多的数据节点，具有很强的可扩展性;同时每个数据块会在不同的节点中存储多个副本，具有高容错性;由于数据是分布存储的，具有高吞吐量的数据访问能力。
2.2.2分布式数据库大数据环境下对数据的存储、管理、查询和分析需要采用新的技术，传统的数据库在数据存储规模、吞吐量、以及数据类型和支撑应用等存在瓶颈。
分布式数据库由于具有很好的扩展性和协同性，在大规模数据存储和管理中得到广泛的应用。
目前主要有键值存储系统、文档数据库、图数据库等。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，它不同于一般的有模式的关系型数据库，HBase存储的数据表是无模式的，特别适合结构复杂多样的半结构化数据存储。
HBase利用HDFS作为其文件存储系统，可利用Map-Reduce技术来处理HBase中的海量数据。
2.2.3关系型数据库系统智能电网中很大一部分数据是结构化数据，针对一些数据和业务应用，传统关系型数据库可能更适合，因此在大数据环境下，传统关系型数据库也具有一定的应用。
基于传统数据库如Oracle等构建数据仓库，开展智能电网业务的分析挖掘。
智能电网大数据结构复杂、种类繁多，其数据存储需要根据数据的特点选用适合的数据存储方式。
数据管理也是智能电网大数据的重要功能，从整体上对存储在不同系统上的数据进行统一管理，并提供数据索引和查询功能。
综合以上分析，数据存储对比见表1。
2.3数据处理技术智能电网大数据的应用类型多，需要根据不同的业务需求采用不同的数据处理技术。
根据大数据的数据特征和计算需求，大数据处理技术分流处理、批处理、内存计算、图计算等。
2.3.1流处理流处理的处理模式将数据视为流，源源不断的数据组成了数据流，当新的数据到来时就立刻处理并返回所需的结果。
数据流本身具有持续达到、速度快且规模巨大等特点，因此通常不会对所有的数据进行永久化存储，而且数据环境处在不断的变化之中，系统很难准确掌握整个数据的全貌。
目前广泛应用的流处理系统有Twitter Storm和Yahoo S4。
Storm是分布式实时计算系统，主要用于流数据处理，可以简单、高效、可靠地处理大量的数据流。
它能够处理源源不断流进来的信息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
Storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以Storm的速度较快。
Storm弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求，经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。
2.3.2批处理Google公司在2004年提出的Map-Reduce是最具代表性的批处理模式。
Map-Reduce是一个使用简易的软件框架，用于大规模数据集的并行运算，主要用来进行大规模离线数据分析。
基于它实现的应用程序能够运行在由数千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的并行处理大规模数据集。
Map-Reduce的核心思想是将问题分而治之，并把计算推到数据所在的服务器，有效地避免数据传输过程中产生的大量通信开销。
Map-Reduce的优点主要有2个方面：①不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，如自动并行化、负荷均衡和灾备管理等，这将极大简化开发工作;②伸缩性非常好，集群能够方便的扩展。
而Map-Reduce的不足是其不适应实时应用的需求，只能进行大规模离线数据分析。
2.3.3内存计算随着内存价格的不断下降，服务器配置的内存容量不断增大，用内存计算来完成大规模数据处理成为可能。
与Hadoop Map-Reduce批处理相比，内存计算能够提供高性能的大数据分析处理能力。
内存计算是一种体系结构上的解决方法，它可以和各种不同的计算模式相结合，包括批处理、流处理、图计算等。
比如Spark是分布式内存计算的一个典型并行计算框架，Spark基于Map-Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop Map-Reduce所具有的优点;但不同于Map-Reduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark具有更好的性能，适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map-Reduce的算法。
智能电网大数据应用根据业务特点和对处理响应的时间来选择数据处理的方式，针对电网安全在线分析、电网运行监控等业务，数据实时性要求高、需要作出迅速响应，可以采用流处理内存计算;而对于用户用电行为分析等业务，实时性和响应时间要求低，可以采用批处理方式。
综合以上分析，数据处理方式对比见表2。
2.4数据分析技术数据分析是智能电网大数据处理的核心，由于大数据的海量、复杂多样、变化快等特性，大数据环境下的传统小数据分析算法很多已不再适用，需要采用新的数据分析方法或对现有数据分析方法进行改进。