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基于Hadoop的智能电网数据分析平台 PDF 下载
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主要内容：
1.1 研究背景
1.1.1 智能电网数据分析的背景
智能电网（Smart Power Grid）是下一代电网建设的基本构想和发展方向，即通
过智能设备、传感网络、大数据技术等实现电网的智能化[1]。不同国家和不同的学
术领域对其有不同的定义，我国针对电网的智能化建设有相当的特色，具体来说，
我国的智能电网是构架于物理电网之上，凭借大规模传感器构成的无线传感网络、
计算机控制机制，形成的信息互通、智能化、可计算化的新型集生产、传输和调配
等功能于一体的电力网络[2]。智能电网针对传统电网各项设备，引入了多项革新措
施，其中具有代表性的一点是将传统机械电表替换为智能电表（Smart Meter）。智
能电表在传统机械电表的功能基础上，添加了无线通信、电力信息存储以及自定义
控制等多项面向电网智能化构建所必需的功能。其实现了终端用户及电力公司间的
双向通信，信息可通过无线网络等方式快速传递，这一特性使得传统意义上的终端
用户数据采集变得更为快捷方便[3]。智能电网在电力的生产、传输及终端调配等电
网的各个领域实现智能化，使得电力资源的分配更为灵活，终端用户在条件具备时，
也可参与电网供能，成为电力提供商。智能电网在智能化电网的同时，也带来了海
量数据，并且这些数据蕴藏着许多有价值的信息，对这些数据的存储、分析、计算
等操作是构建智能化电网的难点。本文针对智能电网以下的问题和挑战开展研究工
作[4]。
智能电网数据海量增长——数据存储和分析技术面临挑战[5]。接入智能电网的
智能终端是多种多样的，其中智能电表具有代表性，智能电表所记录的信息非常丰
富，而且以一定的周期上传到服务中心。若以家庭用户为研究对像，智能电表的信
息数据内容不仅包括家庭的 ID 号、家庭人数、家庭地址等基本家庭信息同时，也
包括了家庭的不同周期的用电总量、峰谷用电量、用电时长。除了家庭之外，还有
大量的工业级用户，它们的数据更加丰富。随着未来智能电网的普及应用，如果以
省域的数据规模来计算，接入的智能终端将达到千万级别以上，以每小时采集一次
万方数据
广东工业大学硕士学位论文
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智能电表的信息，数据就达到 TB 的计算级，而且数据还会一直增长。对这些异构
的多元的海量的电网数据进行存储和分析，对传统的技术而言是巨大的挑战。
复杂的数据中隐藏有价值的信息——需要建立有效的数据分析模型。智能电网
数据中电网业务数据大概可以分成 3 类：第一类是电力系统运行和设备检测的数
据；二是电力营销产生的数据，如实时电价、历史电价、售电量、用电客户等方面
的数据；三是电力企业生产和管理数据[6]。这些海量的数据蕴藏着许多有价值的信
息，包括智能终端设备的实时安全状况、工业用户的生产用电规律、家庭用户的日
常用电规律等等。电网的数据中心可以将这些分布式的数据归集起来，建立各种有
用的数据分析模型，如将家庭用户进行合理的聚类划分，对一个地区的用电负荷进
行预测以得到有价值的数据结果。通过数据分析的信息，管理单位可以优化用户的
用电策略，在宏观上对政府相关制定绿色节能的政策决策，都有很大的意义。
智能电网服务实时响应需求高——需要并行计算来实现快速响应。在计算机应
用的角度而言，如果在 2 秒之内能响应用户的请求，这是非常好的用户体验。如果
在 5 秒之内得到响应的结果，用户也是可以接受的。然而当一个用户发出请求，超
过 10 秒或以上还没得到回应，那么这个应用的用户体验是非常糟糕的，会严重的影
响用户的使用热情和参与度。由于上述的智能电网数据是海量的，而且以很快的速
度增长，传统的单个计算机服务器的作业方式是很难达到实时响应的要求的。因此
云计算的并行化技术能为这个问题提供解决方案。
1.1.2 云计算在智能电网领域中的意义
智能电网建设需要各种智能设备，如智能电表等。随着快速发展智能电网建设，
各种应用智能设备越来越多，数据急剧增加。传统的商业性的数据库技术不仅价格
非常昂贵，而且扩展性很差。当数据到达 TB 级别水平，传统数据技术无法满足电
网企业建设企业数据的存储和处理的需求[7]。
Hadoop 是云计算领域的一个主要应用平台，是 Apache 下的一个开源项目。它
的核心组件是分布式文件存储系统（HDFS）和并行计算框架（MapReduce）。分别
用于解决海量数据的存储和处理的问题。Hadoop 具有可伸缩性、高可靠性、低成本
性和高效性的优点。Hadoop 分布式技术可以通过廉价的计算机，有效地搭建计算集
群，凭借良好集群特性、强大的数据存储和并行计算能力，为海量智能电网数据的
分析和处理提供了技术支持[8]。
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