9、智能电网中的大数据、机器学习与物联网应用

智能电网中的大数据、机器学习与物联网应用

1. 大数据与智能电网概述

大数据旨在存储海量数据，并从中挖掘知识。在大数据框架下，数据的存储、管理和处理能力以协调的方式呈现。大数据在数据预测中具有重要意义，对整体决策起着关键作用。

1.1 大数据融入智能电网的特征

大数据与传统数据库管理不同，具有以下独特特征：
|特征|描述|
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|数据量（Volume）|电网中需处理的数据量成为关键问题。大数据管理将数据分散存储在不同位置（站点），由于站点间数据的联合性质，可整合来自各种来源的大量多样化数据，使电网能够处理大量数据并挖掘相关知识。|
|数据传输速度（Velocity）|由于电网处理实时数据库，数据传输速度至关重要。大数据架构为高速数据传输提供了必要支持，可处理智能电表产生的数十亿级数据。|
|数据多样性（Variety）|电网能够支持结构化和非结构化数据。非结构化数据包括图像、社交媒体数据、传感器或数字媒体数据、视频数据等。通过大数据方法，两种类型的数据可在智能电网中无缝共存。|
|数据真实性（Veracity）|由于设备中普遍存在的错误以及设备不同步导致的不完美数据渗透，智能电网中可能出现数据可信度严重不足的问题。大数据管理提供的质量保障可解决此类问题。|
|数据价值（Value）|数据的价值意味着从中提取的知识。可用数据库越大，有价值数据的密度越低。大数据分析包含大量数据，但智能电网集成可降低数据价值下降的可能性，并适用于各种应用。|

1.2 智能电网作为数据源的贡献

智能电网是可行且可靠的能源和相关信息来源。电力的传输、分配和消费过