電網大數據技術的發展策略

1 大數據傳輸和存儲技術

智能電網在逐漸建設過程中，電力系統運行數據及設備運行狀態信息全部需要精確記錄下來，這樣就會造成數據儲存出現問題，對電力系統監控裝置運行造成嚴重影響，對電網智能化發展建設造成影響。通過數據壓縮，網路數據傳輸量可以有效提升。就以數據儲存方面來說，智能電網內數據採取文件系統，落實智能電網存儲工作，進而對數據進行儲存。在這種情況下，就需要以大數據性能作為切入點，通過構建資料庫系統，對業務數據類別進行劃分。

2 實時數據的處理技術

內存資料庫關注程度顯著提升，內存資料庫實際上就是將所需要儲存的數據儲存到內存內，然後直接對數據進行操作。內存數據和磁碟相比較，儲存速度顯著提升。按照電力系統實際情況來說，內存資料庫廣泛應用，電力系統實時性也能夠顯著提升，對智能電網所產生的數據進行整合，對數據進行集成整合，這樣才可以對電能消費情況進行系統性了解，進而採取針對性解決措施。雲計算平台在對數據進行檢測上，存取性能還需要進一步提高，這樣才能夠有效滿足電力系統實時性要求，對電網運行實際情況進行詳細跟蹤檢測。

3 異構多數據源處理技術

電網在今後發展建設過程中，對於發電、輸電及用電等內容進行深入貫通，這就需要信息詳細採集，保證信息傳輸流暢，提高信息處理效率，對異構信息進行有效整合。智能電網基礎設施建設規模較大，所產生的數據數量較多，並且分佈在不同地點上，基礎設施管理力度需要有效提升，有效降低數據中心運營成本。

智能電網大數據技術研究工作還處於探索流程，按照大數據信息系統所存在的問題，大數據技術還需要進一步進行完善，對於智能電網大數據進行深入分析研究，具有重要現實意義。

ETHINK如何助力電力行業信息化進程

用數據分析預警設備故障：

通過大數據分析，精確定位和預警設備故障，把大量的人工檢修變成智能診斷，從而大幅降低人力、物力成本，提前預警，做好檢修計劃，保證供電的穩定性。

診斷竊漏電用戶：

通過對竊漏電用戶的特徵進行分析，構建竊漏電診斷模型，從而達到快速精確定位竊漏電嫌疑用戶的目的。

電量預測：

從已知的用電需求出發，考慮影響電力負荷的各種因素，運用可靠的方法和演算法預測未來的用電需求，對電力負荷的發展趨勢做出科學合理的判斷。

實現電力大數據智慧管理：

通過數據分析平台，應用現代化通信及智能化軟、硬體技術，可幫助用戶實現旗下所有電站的透明化管理、自動化運維、智能化診斷和輔助決策等核心功能，實現多個地區、不同類型電站的集中統一管理。減少發電量損失，降低運維費用。

在全球新一輪科技革命和產業變革中，電力大數據已成為電力行業發展的核心。ETHINK在過去的十年中，憑藉強大的功能以及良好的用戶體驗，漸漸成為行業領軍品牌，為推動電力行業的信息化建設和發展貢獻更多的力量。