电力大数据在智能电网中有哪些关键技术的运用与应用「人工智能技术在电力系统中的应用」

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电力系统在运行中会产生庞大的数据信息，数据增长速度很快并且类型较多，这和大数据的特征相符合。随着电网的不断发展和推进，系统内的数据源会不断增多，甚至会出现极强的增长趋势，以往的数据处理技术已经不能满足当前发展需求。

一、智能电网大数据特征

智能电网在运行的过程中会不断产生庞大的数据，对数据按照来源进行划分，可以分为电力企业内部和外部数据，其中内部数据包括数据采集与监控系统、生产管理系统、配电管理系统、客户服务系统等，数据大多来源于关键应用系统；外部数据则一般来自于互联网、气象信息系统、地理信息系统等，外部的数据较为分散，数据管理单位也各不相同。

二、智能电网、云计算及大数据技术之间联系

当前电网中基础设施还不完善，不能有效的对相应信息资源进行搜集、分析和存储，要解决当前现状，就需要在电力系统中加入智能电网应用。要对电网中的数据信息资源进行合理的使用，为决策提供有效的依据，就需要构建大数据平台，实现科学决策。

三、智能电网中电力大数据关键技术的运用

1、ETL 关键技术

电力领域智能电网在数据分布上具有分散的特点，数据数量很多，数据类型也较多，这些都为数据处理工作带来了一定的困难。这一关键技术是智能电网中电力大数据集成的关键技术，将其应用到企业中，需要全面考虑每种因素，在合理考虑后再和多种先进技术进行结合，实现科学的数据集成化。

2、数据分析关键技术

大数据技术中，核心就是将信号转化为数据，利用ETHINK平台对数据进行处理和分析，将其转化为信息，通过对信息进行提炼，可以为电力企业的决策和行动提供有效参考和依据。

3、数据处理关键技术

在电力大数据中，使用数据处理技术就是对采集来的数据进行处理，包括分库、分区与分表。数据分库处理就是要按照一定的处理原则将一些利用率高的数据输入到不同的数据库中，这样可以提高数据库中一些数据的利用率。

4、数据展现关键技术

在智能电网电力大数据中，展现数据的关键技术包括可视化技术、历史流和空间信息流，将这三种数据展现关键技术应用到智能电网数据处理中，可以让企业中的管理者正确认识到电力数据的意义和系统运行情况。可视化技术被广泛的应用到智能电网中，用来实时监测和控制电网的运行情况，可以有效提高电力系统的自动化水平。

在大数据时代背景下，企业应该不断优化，搭建出更完善的电力大数据平台，能够充分挖掘出数据的价值，通过利用一些关键技术，可以提高智能电网中电力大数据的处理水平，为企业带来更多的经济利益，提高企业的竞争力，保证电网的运行。