人工智能與大數據論文(2)
人工智能與大數據論文
人工智能與大數據論文篇二
智能電網大數據處理技術現狀與挑戰
摘要：大數據是客觀現實的一種外在表現，在保障智能電網的安全穩定運行方面起到了重要的作用，闡述了目前智能電網中大數據處理技術的應用現狀，指出了智能電網大數據處理中存在的問題，為智能電網大數據面向應用的發展指明了方向。
關鍵詞：智能電網;大數據處理;現狀;挑戰
1 引言
隨著電網信息化與智能化程度的不斷提升，由電網運行和電網維修所產生的數量也呈現井噴式的增長，使得智能電網的管理進入到了大數據時代，大數據時代對數據的存儲以及數據處理提出了很高的要求。由于具有較大的數據量因而對于處理的效率有較高的要求，本文對目前智能電網大數據處理技術的現狀進行了綜述，研究了目前制約大數據應用的瓶頸問題，從傳輸、存儲、集成、可靠性以及可視性等方面來具體闡述了智能電網大數據處理技術的現狀與所面臨的挑戰。
2 智能電網中大數據處理技術現狀
2.1 并行數據庫
關系數據庫在結構化數據的存儲、查詢以及處理等方面具有廣泛的應用，采用關系數據庫可以靈活快捷的對數據進行查詢分析以及邏輯操作等?？梢詫I務事項進行高效的處理。
能承受一定數量用戶同時對數據庫的訪問。具有較為安全的數據保密機制。數據庫結構化查詢語言能夠對實現嚴謹的對數據的查詢，能夠實現高效率的數據分析，能脫離對程序的依賴性而獨立運行等一系列的優勢，因而關系數據庫得到了非常廣泛的應用。但是近些年隨著電網信息化程度的不斷提升積累了大量的數據，關系數據庫的發展程度已經遠遠跟不上電網信息化發展的速度，尤其是在非結構化數據的存儲上存在的問題，使得很多類型的數據，包括地理信息數據，以及高清的視頻和圖像以及音頻數據等，都無法實現在該數據庫中的存儲，因而傳統的數據存儲的方式隨著數據的多樣化而面臨著嚴峻的挑戰。
2.2 云計算技術
云計算平臺為大數據的存儲以及處理提供了硬件資源，不僅能夠存儲海量的數據還能夠為通過并行處理的方式極大的提升數據處理的效率，在智能電網中電力設備為保證電網的安全正常運行提供了大量的數據基礎。電網中實時的數據不僅種類繁多，且數據量龐大，具有較高的實時性和可靠性，目前云計算技術中海量數據的處理仍然處在起步階段，能較好保證監控程序的延展和可靠性，但是目前在安全以及性能方面還存在問題，需要加以解決。
2.3 云計算在智能電網中的應用
在智能電網中產生數據量最大的環節是各種電力設備的狀態數據積累。狀態監測數據包括實時監測的狀態數據包括數字、視頻等等，還包括設備的基本信息、實驗數據以及缺陷記錄等，數據量較大，且對可靠性要求較高，實時性要求較高。
目前國外某些國家已經將云計算應用于海量數據的存儲和計算，且已經開發出目前已經在應用的系統。在電力系統中有些用戶需要對數據進行實時查詢，進而誕生了用于實時數據處理的智能電網云計算模型，該模型對于處理智能電網中的海量的流式數據具有優勢，且在此基礎上已經開發出了實時數據的測量與監測系統。Cloudera公司承擔了以Hadoop為載體的智能電網監測系統項目，幫助美國電網成功處理了上百TB的數據，Hadoop平臺的可靠性以及廉價性得到了充分的體現;此外改項目組在此基礎上還開發了super PDC，且將開項目的源代碼進行開源，此項舉措非常有利于推動大規模數據的處理研究工作，研究人員可以不用開發底層的應用程序，直接調用接口來獲取最基本的應用。在日本，Kyushu電力公司同樣使用Hadoop平臺對海量的電力系統的消費數據進行了分析，在該平臺的基礎上開發了批量數據的處理軟件，極大的提高了數據處理的效率和速度。通過對智能電網中云計算平臺的應用現狀研究，可以看出目前云計算平臺的技術已經能夠滿足智能電網在數據存儲以及實時處理等方面的需求，但是實時性和安全性有待進行進一步的研究。
3 智能電網大數據處理技術面臨的挑戰
3.1 大數據傳輸及存儲技術
電網的信息化與智能化程度不斷的提升使得數據累積量越來越大給大數據的處理和分析帶來很大的困難，給智能電網數據的存儲、電網設備的監控以及數據的分析等環節造成了很大的負擔。其中涉及到作為嚴峻的挑戰就是大數據的存儲以及大數據的傳輸問題。隨著電網智能化程度的不斷提高，各種類型傳感器所積累的非結構化數據在智能電網中所占的比重會越來越大，如何將此類非結構數據轉化為結構數據進行存儲，是目前解決智能電網數據的存儲以及傳輸的有效措施之一。
3.2 數據處理的時效性技術
大數據時代的關鍵在于數據處理的速度。在硬件與軟件資源一定的情況下數據處理的時間與數據處理的規模是成正比的，數據的規模越大數據處理的時間就越長。傳統的數據存儲的方案只能存儲一定量的數據，難以處理大批量的數據。隨著智能電網大數據應用的深入挖掘，實時數據的處理會有效的在智能電網的各個環節得到廣泛的應用，實時數據處理目前所面臨最大的挑戰就是數據處理的時效性問題，通過提高硬件性能，優化軟件算法的方式是提高數據處理時效性的兩個重要方面。
3.3 異構多數據源處理技術
未來智能電網將實現發電、調度、變電、輸電以及配電等整個環節的連接，能夠有效的采集到上述環節中的各種數據信息，能夠實現數據的快速的傳輸與及時的處理，實現企業業務流、信息流與電力數據的統一于智能電網中。由于所涉及的領域不同因而會產生大量不同類型數據處理的問題，數據中心對這些異構多元數據進行處理并上傳給智能電網。因而目前智能電網中主要存在的一個問題就是，如何構建一個異構多源數據模型，通過該模型可以實現數據的融合以及數據高效的處理。
3.4 大數據可視化化分析技術
目前智能電網所積累的數據難以量化，且顯示設備能夠向用戶顯示的內容十分有限，面向用戶提出一種簡潔直觀可視化的方式，也是目前所面臨的重要挑戰。在目前的應用實踐中可以通過對大數據的處理，將數據繪制成為具有各種意義的高分辨率的圖片，且配有觀察處理的交互工具，結合人的視覺系統，來確定算法的參數，來對數據進行定量的分析。因而數據的可視化方向以及方式是目前智能電網大數據處理所面臨的又一挑戰。
4 結語
智能電網系統已經在我國的局部電網開始應用，在電網的安全穩定運行的過程中智能電網起到了重要的作用。然而在智能電網大數據應用處理的過程中，數據的實時性存儲、高效處理、多源異構數據的融合以及數據的可視化方面面臨著嚴峻的挑戰，需要進一步針對這些方面開展研究，切實將大數據在保障電網安全穩定運行的作用發揮出來。
參考文獻：
[1]李婷，劉沁，劉園.智能電網在中國的發展以及面臨的困難探討[J].中國新通信.2016(10)
[2]卜凡榮.配電自動化系統在智能電網中的應用和發展[J].電力與能源.2016(03)
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