引言：鉴于信息技术在各个行业的广泛应用，电力公司的网络运营也与信息技术相结合。然而，在具体的操作中，电网通常拥有大量的数据，这些数据具有更新速度快的特点，并且类别多样，与大数据的特点相对应。当前电网的数据将逐渐增加，并且仍然处于较高的状态，甚至超出了现有数据排序方法的范围。因此，探索大数据中的关键技术非常重要。
1.智能电网综合分析
随着人口的进一步增长，能源供应也在下降。智能电网的广泛应用，有效提高了可再生能源的利用率，促进了相关产业的可持续发展。智能电网采用最新的测量技术和控制技术，确保电网运行的可靠性。通过提供有效的信息，我们可以为用户提供更安全的服务。从长远来看，建立智能电网也是最经济的选择。中国人口众多，能源分配不均。这就是为什么我们应该实施具有中国特色的智能电网系统。在联网过程中,要充分考虑各种因素,保证电网的运输质量,提高电力事业的社会效益和经济效益。由于天气和环境对正常用电有重大影响，在建立智能电网时，应确保电网的稳定性。只有这样，才能提高电网的耐久性和可行性，保证电网在恶劣条件下的正常运行[1]。鉴于世界范围内资源的稀缺性，合理利用资源是非常重要的。因此，作为一个智能网络，我们应该在保证质量的基础上，最大限度地利用能源，优化资源，节约成本，进一步提高电网的效率。
2.智能电网与大数据的关系
智能电网主要是指高度继承计算机技术、信息技术、通信技术、输配电设施，形成新型电网。智能电网的应用可以有效提高电力供应的安全性，提高能源使用的效率。同时，还可以以较低的损耗有效减少对自然环境的污染。在智能电网的应用过程中，通过信息技术和智能技术，我们可以进一步了解用户是如何获取用电信息的，如何利用电力消费信息进行能源生产和分配,交流信息,利用现代信息技术和网络通信技术的优势,进一步交流电力供应设施的信息,，可自动实现数据采集、控制、测量等多项功能，并根据需要实现智能调节和自动控制。因此，智能电网是指大数据系统在电力公司生产经营中的应用。其次，大数据技术主要来源于云技术。云计算是存储、分析和管理数据的大数据技术的重要基础。大数据可以利用云技术更快、更准确地分析和处理数据，为智能电网提供有效的数据服务。
3、电力大数据关键技术的应用
3.1集成管理技术
在智能电网运行过程中，数据分布具有一定的分散性，数据量很大。因此，在处理数据时存在一些困难。使用该技术可以简化和转换数据处理过程，并根据工作需要从数据源中提取多个数据，以提高数据相关性。通过及时处理错误数据，确保数据的准确性。在智能电网过程中，应用集成管理技术可以将多个应用系统的数据结合起来，创建一个多功能的企业。在应用过程中，可以集中不同来源的格式和数据，为系统数据存储提供稳定的组合，实现数据交换和电力大数据关键技术的应用，还包括数据融合和集成技术等其他技术。大数据的处理是对网络运行中的数据进行提取和集成，这样既可以了解网络运行过程中的关系，又可以保证数据质量。突出显示此技术的可扩展性，并存储海量数据。
3.2数据分析关键技术
大数据技术最重要的是将信号转换为数据单元，并通过有效的分析和处理将其提升为基本信息。然后进一步细化这些信息，为电力公司的发展提供有效的参考和依据，帮助电力公司有决策和行动依据，形成科学完整的决策，进一步全面开发，提高应用水平，创造良好的服务基础。同时，鉴于大数据时代的发展，我们需要加强技术手段的不断创新，推动海量信息数据下的法律和模式研究，使电力企业的决策者能够清晰地捕捉数据，获得精确的参考点，继续实现有价值、有重要性的能源消费，为更多用户提供更好的服务，逐步完善电力大数据智能电网应用关键技术，不仅可以帮助更多电力用户，同时也进一步提高了电力公司的经济效益，促进了整个社会形态的良好发展。
3.3数据展现
将数据展示技术应用于智能电网，可以提高数据处理速度，使工作人员能够了解智能电网运行的细节，充分尊重性能数据的重要性。数据展示技术主要分为三个部分：可视化技术、空间信息流和历史流。可视化技术的使用可以监控电网的日常工作，这对提高电力系统的自动化程度起着非常重要的作用。将空间信息流应用于网络参数，还可以对配电设备进行综合管理。地理信息系统的合理使用使员工能够更好地了解电厂运行的具体情况，为人们提供合适的地理信息空间。信息流展示技术不仅可以提高员工的工作效率，而且可以降低网络运营过程中的人工成本，最终为电力企业带来社会效益和经济效益。通过将历史电力流量应用到电网的历史数据管理过程中，我们可以通过历史数据监控电力系统的有效运行，通过现场监控相关数据，准确预测智能电网的运行，了解运行规律，为方便业务，实施适当的应急计划，确保电力系统稳定运行。
3.4数据处理
数据处理在智能电网发展中的应用主要是有效处理收集的数据并区分这些数据，主要分为以下三种可能性。它们是子数据库、分区和子表。子数据库主要是指根据智能电网的要求，将多个数据输入不同的数据库，提高数据利用率。分区主要是将数据添加到不同的文件中，以减轻大型表的压力，提高数据访问速度，使智能电网平稳运行。子表主要是指通过对不同数据的处理和制定相应的数据表，对单个测量仪器的压力进行降低。同时，数据库还可用于加载数据、提供所需数据以及确保数据应用的有效性。
结语：
综上所述，科学技术的发展使得绩效体系越来越完善。在大数据背景下，能源行业进一步发展的大数据技术得到了广泛应用。由于目前影响配电网运行安全的因素很多，相关员工应全面分析影响配电网运行安全的相关因素，并在运行安全评估中制定完善的控制体系，以确保配电网的可持续发展。另外，要正确使用配电网中的大量数据，从大量信息中提取有价值的数据，提高配电网的可靠性。
参考文献：
1.刘佰臣 面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究《中国电业》 > 2020年24期
2.朱德亮 洪卫华 面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究《中国电业》 > 2020年10期
3.万子衔 面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨 《当代电力文化》 > 2020年05期
4.姜昱辰1韩晓云2面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨《电力设备》 > 2019年4期
5.杜延朋 王景田 面向智能电网应用的电力大数据关键技术 《当代电力文化》 > 2021年07期
6.纪坤 面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究纪坤 《电力设备》 > 2019年2期
