智能電網(wǎng)環(huán)境下狀態(tài)數(shù)據(jù)量遠遠超過傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)測的數(shù)據(jù)。而電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測與診斷主要側重單臺獨立的設備，數(shù)據(jù)無法共享，無法進行統(tǒng)籌分析，形成“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”的現(xiàn)狀。常規(guī)的數(shù)據(jù)存儲與分析方法無法解決這些海量的、異構的狀態(tài)數(shù)據(jù)。而云計算技術使得解決上述問題成為可能。

物聯(lián)網(wǎng)

在物聯(lián)網(wǎng)模式下，數(shù)量巨大的傳感器被嵌入到各種設備。不同領域的傳感器可以收集相應數(shù)據(jù)，如環(huán)境數(shù)據(jù)，地理數(shù)據(jù)，天文數(shù)據(jù)和后勤數(shù)據(jù)。移動設備，運輸設施，公共設施以及家用電器都可以是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集對象。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也推動大數(shù)據(jù)時代的來臨。其中，探討了未來智能電網(wǎng)控制中心將會面臨的挑戰(zhàn)，提出物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術結合可為新型控制中心提供技術支撐。

Hadoop

目前，Hadoop廣泛應用在工業(yè)大數(shù)據(jù)領域，它已經(jīng)成為重要的并行處理架構之一。針對智能電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測的特點，結合Hadoop，借助虛擬化技術、分布式存儲以及基于列存儲的數(shù)據(jù)管理模式來存儲和管理數(shù)據(jù)，以保證電網(wǎng)海量狀態(tài)數(shù)據(jù)的可靠和高效管理。已有課題組在實驗室中搭建了Hadoop云計算實驗平臺，設計實現(xiàn)了基于Hadoop的電力設備狀態(tài)監(jiān)測存儲系統(tǒng)，并對系統(tǒng)進行了測試，驗證了云計算平臺的高可靠性、良好的可擴展性和數(shù)據(jù)并行訪問的性能優(yōu)勢。根據(jù)這些實驗，可以看出松耦合將被越來越多地應用到研究電子云，以及并行編程技術(MapReduce)的并行處理框架，以更少的成本為用戶提供更為便捷的服務接口。

電力運營駕駛艙技術

進入21世紀以來，電力行業(yè)內(nèi)開始研究新一代調(diào)度自動化系統(tǒng)，電力運營駕駛艙技術應用而生。該技術主要利用信息共享，強調(diào)優(yōu)化決策、預警預控、可視化技術等，提出建設基于各類安全指標的電網(wǎng)實時安全預警系統(tǒng)，并采用人工智能的智能機器代替工作人員，推進一體化管理、決策、智能可視化等應用方案。

駕駛艙以數(shù)據(jù)多維度、多層次展示為核心，按照各層級管理者自身崗位業(yè)務需求自動采集各專業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，由駕駛艙對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘分析，對異常關鍵指標做出預警，通過將數(shù)據(jù)更直觀地提供給電力運營人員，進一步提升電力企業(yè)各層級管理人員管控和決策能力。數(shù)據(jù)駕駛艙使用各種常見的圖表(速度表、音量柱、預警雷達、雷達圖等)形象地以駕駛艙的形式展示運行的關鍵指標，直觀地監(jiān)測電力企業(yè)運營情況，并對異常關鍵指標進行預警和挖掘分析，以幫助運營人員更好進行決策。業(yè)務決策模塊位于分析系統(tǒng)的頂端，底層是生產(chǎn)系統(tǒng)、在線監(jiān)測系統(tǒng)、和其他專業(yè)系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)通過駕駛艙設定的數(shù)據(jù)接口調(diào)取各專業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)抽取、轉換后存儲至數(shù)據(jù)倉庫中。

本文摘抄于國際電力網(wǎng)的《智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)相關技術》