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关于人工智能和大数据的论文1
大数据是人们认识世界的新渠道和新方法。大数据的应用可以看作是知识在计算机网络上的新呈现。阐述了智能电网大数据的特点、智能电网大数据处理技术的现状以及智能电网大数据处理技术面临的挑战。
[关键词]智能电网大数据云计算并行数据库应用现状
随着智能电网建设的不断深入和推进，电网运行和设备巡检监控产生的数据量呈指数级增长，使得电力企业进入大数据时代，对当前的数据存储和处理技术提出了更高的要求。同时，也对智能电网大数据的处理效率提出了更加严格的要求。基于目前大数据处理的技术水平，从传输、存储、时效性、集成性、可视性等方面探讨了新技术背景下智能电网大数据处理面临的机遇和挑战。
1智能电网中大数据的特征
智能电网业务中的基础数据按内容可分为三类。
(1)运行数据、设备检测数据和设备实时状态参数数据。
(2)电力企业营销数据(电力客户、电力报价等。).
(3)电力企业管理数据。
上述类别又可以细分为结构化数据和非结构化数据。但是，无论采用何种分类方法，智能电网大数据的特点是不变的，可以简单概括为体量大、类型多，具体如下：
(1)数据量大：即数据量和体积都比较大。在智能时代的推动下，电网的数据吞吐水平从TB飙升到PB。
(2)数据类型复杂：由于电力企业的特殊性及其地理分布的区域性差异，电网企业涉及的数据被划分为极其复杂的类别，细分的子类和子项数量也非常庞大。正是由于这一特点，不同的数据类别对服务器端硬件设备和用户端系统平台的配置、性能和处理要求水平不同，从而增加了电网企业内网和外设双重建设项目的难度。
(3)数据值密度低：异常数据出现的频率低，对电网软硬件设备的维护和检测也最有价值。
2智能电网中大数据处理技术的现状
2.1并行数据库
数据库常用于存储、集成和维护结构化数据，其具体功能如下：
(1)可以实现快速灵活的数据查询和逻辑分析操作。
(2)它可以提供高标准规则所强制的业务事项的高效处理。
(3)能够承受一定数量的用户同时发起数据访问的系统压力。
(4)可以实现高级别的安全机制。
得益于SQL严谨的数据查询语言、高效的数据分析水平、高效的独立协同操作等绝对优势，关系数据库得到了业界的一致认可和推广。然而，智能电网的发展和建立已经今非昔比，其进步速度已经远远落后于关系数据库的能力范围。只是非结构化数据存储的局限性，使得地理信息、高像素图片、各种音视频格式文件等许多主流数据类型无法满足电力企业在数据存储方面提出的全新的、更高的标准要求。
2.2云计算技术
云计算平台的诞生使得大数据技术显得尤为必要，大数据可以存储海量数据，拥有数据并行处理等核心技术，从而为电力设备的实时状态数据提供了有力的技术支持。实时数据种类多、数据量大、可靠性和实时性要求高，使得基于云计算技术的海量数据研究还处于起步阶段。即使能保证监控程序的扩展性和可靠性，但安全性和数据隐私性等更高的性能标准还没有实现，仍需不断探索。
3智能电网大数据处理技术面临的挑战
3.1大数据传输和存储技术
时代日益增长的智能数据量极大地影响了智能电网的发展，在存储系统、电网运行监控设备、数据传输等方面形成了诸多负担。因此，有必要对系统中已有的大数据性能进行分类、存储和分析。非结构化数据在智能电网中占很大比例，因此将这类非结构化数据转化为结构化数据是智能大数据存储处理技术中的一个难题。
3.2数据处理的时效性技术
大数据侧重于处理速度。通常，处理时间与数据大小成正比，数据集越大，处理时间越长。传统的存储方案只能在其容量范围内处理一定量的数据，而很难控制大数据。随着智能电网的不断应用，实时数据处理将需要贯穿用电、输变电、发电等各个关键环节。
3.3异构多数据源处理技术
未来智能电网将能够满足发电、调度、变电、输配电的需求，能够全面采集、高效处理、顺畅传输信息，实现业务流、信息流、支撑潮流的高度融合。因此，其主要功能是整合大规模多源异构信息，这些信息可以由资源配置集约的数据中心提供给智能电网。目前，海量异构数据需要处理的首要问题是如何构建一个可以用标准化方式表达的模型，以及如何基于这个模型集成数据并同时高效地查询和存储数据。
3.4大数据可视化分析技术
针对难以量化的智能电网数据，在屏幕空间显示有限的情况下，为用户提供更加简单直观的方式，是一项具有巨大跨越性和高难度的任务。在实践中，可视化方法可以对大规模数据进行分析，将数据绘制成高分辨率、高精度的图片，同时借助交互工具和人类视觉系统对算法参数和实时处理进行决策，通过数据进行定量和定性的分析和观察。
4结论
智能电网系统在我国广泛应用，大数据处理技术成为智能电网安全运行的有利武器。然而，在智能电网发展过程中，实时性和私密性的性能要求对大数据技术本身提出了更严峻的挑战。为了迈向全景实时电网时代，我们必须制定有针对性的解决方案，为电力行业的持续稳定发展做出贡献。推动我国社会主义现代化的步伐更快地向前发展。
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