26、智能电网大数据分析与嵌入式系统学习：技术融合与应用探索

智能电网大数据分析与嵌入式系统学习：技术融合与应用探索

智能电网大数据分析现状

传统电网向全自动化现代化智能电网转变过程中，涉及到电网控制自动化、高速网络通信、先进传感器技术、人工智能和机器学习等多方面。在用户端、电网公用事业、PMU 服务器和电网控制等环节需要进行实时测量和监测，这产生了大量需要通过网络传输的数据。

当前一些前沿的智能电网数据分析方法如下表所示：
| 年份 | 研究发现 | 方法 |
| ---- | ---- | ---- |
| 2017 | 讨论了由于大数据挑战导致智能电网决策和可视化困难，提出用“R 编程”分析不同位置 PMU 数据检测电网不稳定 | 基于 R 编程的传统分析算法 |
| 2015 | 强调存储用电数据的挑战和高成本，提出用于电力分配的系统架构并在 Hadoop 集群上实现 | - |
| 2018 | 提出 Lambda 架构用于大量数据存储和可扩展处理，用 HDFS 存储各类智能电网数据 | K - 均值聚类 |
| 2021 | 提出机器学习框架，用“随机森林”“逻辑回归”和“图卷积网络”识别单线和多线停电 | 逻辑回归、随机森林、图卷积网络 |
| 2015 | 探讨 PMU 数据吸收问题，在 PMU 中应用大数据分析改善广域监测和跨学科整合 | 卡尔曼滤波器、期望最大化 |
| 2015 | 讨论智能电网传感器大数据特点，提出 Apache Spark 作为实时信息处理等功能的统一集群计算平台 | 批处理、实时处理 |

从这些研究可以看出，传统数据处理方式难以快速处理大量电网数据以提取有用信息。因此，将大数据分析和机器学习算法与反馈控制相结合，对于更