22、智能电网大数据管理与分析：技术、应用与挑战

智能电网大数据管理与分析：技术、应用与挑战

1. 大数据存储技术在智能电网中的应用

在智能电网领域，大数据存储技术至关重要。常见的存储系统包括键值存储（KVS）、文档数据库（DDS）、扩展关系数据库（ERDS）、图数据库和时间序列数据库（TSDB）。

• 键值存储（KVS） ：如Dynamo、Voldemort、Memcached、Redis和RIAK等。Dynamo是亚马逊的高可用键值存储，采用专有许可证，数据存储通过插件实现；Voldemort为开源，数据存储在RAM中。
• 文档数据库（DDS） ：像SimpleDB、CouchDB、Couchbase、MongoDB和RavenDB等。SimpleDB是专有数据库，数据存储在S3（简单存储服务）；CouchDB为开源，数据存储在磁盘。
• 扩展关系数据库（ERDS） ：例如Google BigTable、HBase、Hypertable和Cassandra。Google BigTable是专有的分布式存储系统，数据存储在GFS；HBase为开源，基于Hadoop存储数据。
• 图数据库 ：以neo4j、AllegroGraph和InfiniteGraph为代表。图数据库基于图论，使用节点、边和属性的图结构来表示和存储数据，适合建模如本体、关系和地图等领域问题，一般提供ACID事务，可用于记录智能电网中事件、用户和设备之间的关系。
• 时间序列数据库（TSDB） ：包括