引言

智能电网的出现，是时代发展的必然结果，也是经济发展的内在需求。为了进一步提高电力企业的发展效率，可以扩大智能电网的建设规模，并在智能电网中融合电力工程技术。这样能够在一定程度上，保证电力信息的安全性，进而推动智能电网的长远发展。鉴于此，文章针对电力工程技术在智能电网建设中的运用进行了分析，以供参考。

1智能电网中电力工程技术的特点及作用

1.1特点

第一，信息数据的实时控制。在智能电网的用户工作开展中，往往会基于实际的电价信息，对其有着较高的掌握程度。智能电网的发展中，基本上会采用多样化的方案，在此基础上利用多样化的定价方案，对其用户的日常电力使用习惯进行有效的引导。这样的经营模式下，可以很好地帮助用户形成正确的用电习惯，同时也保障电价可以有着较高的合理性。第二，实现发电与储蓄能源的融合。进行智能电网的建设后，可以很好利用先进技术，推动发电与储蓄能源的融合与兼容，最大程度上提升电力能源的整体利用程度。在经济发展背景下，要将多样化电力市场当作交易的主体所在，以此推出更多类型的电能产品。用户在进行用电的过程中，其实际的认可程度也会得到良好的保证。第三，故障检修灵敏度较高。在智能电网建设中，以及在日后的故障查找与检修过程中，往往可以有着较高的灵敏度，特别是在特殊事件中，可以很好地在有限实践中发现各种故障问题，全面提升电力系统对于故障问题，以及对自然灾害的预防能力，提升电力系统的整体运行稳定性。

1.2作用

首先，为了在激烈的市场竞争中占据优势，要减少资源浪费和资金投入，在完善成本监控流程的同时，确保能匹配对应的电力工程技术维持电网的稳定性和可靠性。其中，智能电网凭借其节能、环保及低碳发展等优势发挥了重要作用，能在满足人们电力资源需求的同时，促进经济效益的全面提升，秉持能源动态转化的原则，为电力系统全面健康发展奠定坚实基础。其次，在智能电网建设中应用电力工程技术能提升工程的全面性，借助新技术和新思路完善智能电网的应用处理，能在搭建完整工程体系的同时，建构和谐的工程模型，并且完善智能电网建设的整体规划效果;电力工程技术的专业性和规范性能大幅度提升智能电网工程的稳定性，规避市场不良因素造成的负面影响，为电力企业提升核心竞争力提供支持。电力工程技术是为智能电网建设工程提供人才保障和技术支持的关键，是促进其全面协调发展的根本。

2面向智能电网的电力大数据关键技术应用

2.1数据分析技术

第一，多维索引技术。之前的智能电网，使用的是Hive系统索引技术，这种技术的功能较少，很难满足电力大数据的信息搜集与管理要求，浪费了大量的CPU资源，降低了电网数据分析的效率。目前，电力大数据需要具备多维度的查询功能，并固定每个查询维度，维度可能存在轻微的变化。以浙江某电力系统为例，该企业结合当地的实际情况，从多个维度对电力大数据的单位和时间代码进行索引，自动过滤干扰数据，大幅提高了企业的索引效率，保证了资源利用率。当前大多数是以多维度索引为核心的索引技术，使用Hive命令来对代码进行解析，从而提高索引内容的丰富度。用户在使用时可根据自身需求，利用Hadoop分析系统对数据进行索引。第二，翻译工具。现代电力大数据含有很多的SQL索引技术来对数据进行存储，HQL索引语言虽然也在SQL中，但两者具有很大的差异。传统Hive系统的数据存储效率低，在对数据进行分析时很难满足系统语言翻译的要求，采用自动化的翻译工具来解析SQL语言，并将SQL语句翻译成多个HQL语段，既避免了人工翻译的错误，又降低了分析与处理的难度，保证了对数据的翻译效率，从而为系统整体的运行提供了保障。第三，混合存储技术。混合存储技术可借助主表与附表的辅助，实现实时更新记录数据的功能，并根据数据运行要求，合理地分配数据存储的位置，来实现对资源的最大化利用。第四，分层次处理技术。在智能电网中，对信息的搜集、存储以及应用等都使用一体化的管理方式。分层次处理技术可对数据进行综合处理，保证电力系统之间的关联与独立，对实现大数据管理系统结构化管理具有重要作用。

2.2电力大数据的传输、存储

随着我国智能电网的不断发展，电力系统日常经营管理中诸多环节的数据信息都需要收集和记录，由此对数据传输、存储提出非常高的要求。伴随各项业务中产生的数据逐步增多，电力企业的数据处理负担越来越重，在一定程度上影响了智能电网的建设。针对这一情况，应用大数据技术可为庞大信息数据的传输、存储提供有力的技术支撑，充分满足电力大数据平台处理的需求。比如，电力企业可引入分布式文件系统，为数据存储提供便利，诸如Hadoop的HDFS文件系统近年来在电力行业得到了广泛应用。与此同时，电力企业对数据的实时性提出了一定要求，而大数据技术能够实时采集电力运行数据，并经由流式传输开展实时数据分析。同时，可结合系统的实际情况和数据的类型进行分类存储，对于要求特殊并有待实时处理的数据可由数据库系统处理;对于常规数据可通过数据仓库处理;而对于历史数据或非结构性数据，则可借助分布式文件系统处理。综上，依托大数据技术可将电力企业中海量且繁杂的数据进行融合和转换，有利于数据的进一步分析、存储，借助数据仓库进行有效管理，并有序地构建相应的信息管理系统，使电力数据的作用得到充分发挥，促进电力企业的有序健康发展。

2.3复杂数据信息的处理技术

随着科技的飞速发展，智能网络获取的大数据逐渐渗透到半结构化、非加密的数据元素中，可以在过渡到结构化数据之前进行分类、清理和筛选。同时，在智能电网的不断开发和测试中，发现非结构化数据消息可以有效地存储在分布式系统中。首先，分布式系统文件可以有效地将相关信息存储在其物理内存中，并统一分配和存储，为用户提供对源文件系统的快速返回和退出接口的访问限制。其次，在科技发展的大数据时代，对数据检索、管理和存储设备的需求逐渐增加，分布式数据系统逐渐广泛应用于社会建设的各个领域。例如，文件数据库和音频在各个专业领域中广泛分布。最后，作为关系数据库系统，智能网络的发展和运行离不开结构化数据，影响智能网络的正常运行。因此，有关人员应在智能电网平台上，加强处理及储存资料所载资料的安全并完善相关安全规则。

结语

综上所述，要充分发挥智能电网的作用，需要了解智能电网的建设和运行原理，并能掌握数据分析，根据自己的需求决定选择哪个大数据平台，从而充分发挥智能电网大数据平台的作用。近年来，我国智能电网发展非常迅速，对电力系统运行所获得的信息处理有特殊要求，对大数据技术的应用提出了新的挑战，要进一步发展智能网络，必须不断完善和优化电力大数据平台，最大限度地提取所有数据，提高智能网络数据利用率。

参考文献

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