【學術】智能配電網大數據應用需求和場景分析研究
中國電力科學研究院的研究人員劉科研、盛萬興等，在2015年第2期《中國電機工程學報》上撰文，智能配電網中存在大量異構多源的數據，其中的數據規模和特點符合大數據的各項特征。首先總結配電網大數據的來源和特征
目前，在分布式并行計算與存儲的很多研究和應用中，Hadoop的分布式并行處理應用的比較多，比如互聯網網頁分析和大數據統計挖掘等。電力系統的優化分析方法大多是計算任務/數據密集型的，所以可依靠Hadoop較容易地開展分布式并行方面的計算和研究。
基于Hadoop的分布式并行計算技術在國內電力行業中的應用研究還處于探索階段，研究內容主要集中在系統構想、實現思路和前景展望等方面[13-17]。在國外，基于Hadoop的分布式并行計算應用目前已用于海量數據的存儲和簡單處理，已有實現并運行的實際系統[18-21]。
分布式并行計算技術能夠為大規模復雜配電網分析計算提供強大的支撐，并能為供電企業和用戶提供大量的高附加值服務，這些增值服務將有利于電網安全監測與控制(包括故障預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)、客戶用電行為分析與客戶細分、電力企業精細化運營管理、更科學的需求側管理等。
6 結論與展望
隨著大數據時代的到來及大數據應用技術的發展，為充分利用現有電網運行數據和氣象環境數據進行設備故障預測成為可能。
通過集成各分散系統的信息，規范數據類型，形成豐富的、同質的大數據樣本，對不同類型、不同型號、不同狀態的設備進行故障發生可能性預測，可為電網運檢采取針對性的防護措施提供支撐，為電網安全運行、智能電網自愈提供保障。
電力信息化建設利用大數據技術，在企業數據共享的平臺下獲取電力企業生產數據、管理數據、地形地貌數據、水資源數據等有效數據，能夠提煉準確的、有價值的數據，能夠為管理效益、決策能力提升提供有效幫助。
特別是在運行檢修基礎數據不斷積累的前提下，利用大數據分析技術，能對檢修工作進行有效預測和數據支持，可進一步提升設備運行管理水平，為運行檢修科學決策提供可靠的數據依據，具有巨大的經濟價值和社會效益。
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