1、“.....如，利用可视化技术动态展示电网数据集以电力系统与其他系统之间的关联性，预测电力系统的的发展趋势利用可视化处理技术集成各区域的用电信息用户情况用电特征电价波动等情况，为电力系统进行经济活动分析提供可靠依据利用可视化处理技术集成天气能源消耗等数据信息，在电网系统友好界面显示与电力负荷相关的图像，为调整电力计划提供依据。数据存网中大量新能源的接入，对电网的安全稳定运行造成了定程度的影响，通过数据挖掘技术，可进行有效的调控，从而对电能进行合理的调度分配。可视化处理技术电网大数据分析可借助可视化技术展现动态形象维的数据处理结果，主要通过数据建模的形式形成几何图元，再将其转化为易于识别的图像。数据可视化技术可将复杂的数据信息转化为直观的图形图像，便于人们直观了解数据信息。在电网大数据分析中......”。

2、“.....据此对数据的潜在价值进行分析，用于指导发电用电调度以及电价调整等。数据融合实质上就是个多级多层次的分析和处理过程，是对多个信息源的关联与整合。而数据集成则是在物理和逻辑层面，对不同来源的数据进行集中处理。数据挖掘技术数据挖掘是处理复杂数据结构较为有效的方法之，由于智能电网中除了存在大量的结构化数据之外，还有很多图像和音视频等非结构化数据，网中电力大数据的处理方法流式与批处理技术流式处理这是种流计算技术，在该处理方式下，数据集会以流的形式毫秒级别连续到达，对数据进行最快速的处理并对数据进行输出。这种数据处理方式适用于对实时性要求较高的处理过程，如配电网络。电力配网对于数据的实时性具有较高的要求，如在线评测设备监测以及调度等等，流式处理大数据在智能电网中比较常见的框架结构有种，即和非结构化数据，如图像音视频等等。面向智能电网的电力大数据技术论文原稿......”。

3、“.....在海量的监测数据中，存在这大量的信息，通过对这部分信息的挖掘，能够为电力生产运维管理和客户服务提供有价值的信息，电力大数据中的隐藏的这些信息，不但具有经济价值，而且还有巨大的社会价值。高速性数据流是电力大数据的主要生成方式，由此使其具有了如下特点动态性及时性和快速性。电力系统摘要文章首先对智能电网中电力大数据技术的特征进行简要介绍，随后分析了电力大数据在智能电网中的分布情况，在此基础上对智能电网中电力大数据的处理方法进行论述。期望通过本文的研究能够对提高智能电网的运行效率有所帮助。高速性数据流是电力大数据的主要生成方式，由此使其具有了如下特点动态性及时性和快速性。电力系统在正常运行和电能生产的过程中，需要对各种数据进行快速有效地处理。同时，随的存储方面有着关系型数据库不具备的优势。通过这两种技术可以对智能电网中的海量数据进行有效存储......”。

4、“.....结论综上所述，随着我国智能电网的快速发展，产生出了海量的数据信息，其中除结构化数据之外，还有非结构化数据。为保证智能电网的安全稳定运行，可将电力大数据技术在智能电网中进行合理应用，为电力企业的科学决策提供强有力的数据支撑。参考文献崔晓优，饶国辉，面向智能成处理构成数据图像。这种处理技术符合智能电网大数据的应用需求，可直观展示生产运营的相关数据信息，并且还能够支持对外发布。经过数据可视化处理得出的数据信息，能够全方位立体式地反映电力系统运行情况，旦遇到异常的经营状况，可及时发出预警信息，提醒管理人员注意。同时，可视化处理技术还可被应用于电力系统经济发展规律的预测中，结合用电侧数据分析电力行业的社会地位和社会作用。如，利用可到对大数据进行深层次挖掘及多维化展示的目的。通过对智能电网中的数据进行挖掘分析，能够获得如下信息电力负荷设备故障等等......”。

5、“.....同时，可以借助智能电网在发电与用电两个环节之间建立起个能够进行数据互传的双向信息流，由此可使供电效率获得大幅度提升，有助于防止资源的浪费。此外，随着智能电网中大量新能源的接入，对电网的安全稳定运行造成了定程度的影响，然后再通过计算进行处理，对于实时性要求较低的数据处理任务可以采用批处理方式进行处理。数据融合技术在智能电网当中存在着大量的多源数据，对于此类数据可以通过融合与集成的方法进行综合处理。所谓的融合具体是指将数据进行多层次的分析后，融合到起，使其形成综合的数据。如通过对多源传感器的数据进行综合分析，并借助分布式系统的监测数据与社会经济数据进行融合集成，据此对数据的潜在价值进行分面向智能电网的电力大数据技术论文原稿网应用的电力大数据关键技术研究科技创新与应用，崔大明，李超，侯庆雷面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究数字通信世界......”。

6、“.....蔡力军，探讨面向智能电网应用的电力大数据关键技术科技展望，梁正波，面向智能电网应用的电力大数据关键技术科技传播，张克宇，浅谈面向智能电网应用的电力大数据关键技术电子世界，。工作，并对相关的数据进行存储。在智能电网中，结构化与非结构化并存，为实现对数据的有效利用，需要对不同结构类型和功能的数据库进行协调，从而完成海量数据的存储。目前，比较常用的数据存储技术有以下几种分布式非关系型等。前者是通过网络共享计算机的磁盘空间，将分散的存储资源整合成虚拟的存储设备，从而实现对数据的分散存储后者没有固定的表结构，并且也无需连续操作，正因如此，使其在大数据浅谈面向智能电网应用的电力大数据关键技术电子世界，。规模性在我国电力体制改革的不断推进下，电力系统的信息化建设进程日益加快，由此使得电力的各个方面产生出了大规模的数据......”。

7、“.....不仅如此，数据也从原本的级增长至级。面向智能电网的电力大数据技术论文原稿。智能电网中电力大数据的处理方法流式与批处理技术流式处理这是种流计算视化技术动态展示电网数据集以电力系统与其他系统之间的关联性，预测电力系统的的发展趋势利用可视化处理技术集成各区域的用电信息用户情况用电特征电价波动等情况，为电力系统进行经济活动分析提供可靠依据利用可视化处理技术集成天气能源消耗等数据信息，在电网系统友好界面显示与电力负荷相关的图像，为调整电力计划提供依据。数据存储技术所谓的数据存储具体是指通过软件对存储设备进行整合，使其协通过数据挖掘技术，可进行有效的调控，从而对电能进行合理的调度分配。可视化处理技术电网大数据分析可借助可视化技术展现动态形象维的数据处理结果，主要通过数据建模的形式形成几何图元，再将其转化为易于识别的图像......”。

8、“.....便于人们直观了解数据信息。在电网大数据分析中，可利用图元表示数据库中的数据，将其按照时间空间等不同维度进行分配，通过，用于指导发电用电调度以及电价调整等。数据融合实质上就是个多级多层次的分析和处理过程，是对多个信息源的关联与整合。而数据集成则是在物理和逻辑层面，对不同来源的数据进行集中处理。数据挖掘技术数据挖掘是处理复杂数据结构较为有效的方法之，由于智能电网中除了存在大量的结构化数据之外，还有很多图像和音视频等非结构化数据，对于后者，可以采用智能的分析方法，如模式识别关联分析等等，从而术，在该处理方式下，数据集会以流的形式毫秒级别连续到达，对数据进行最快速的处理并对数据进行输出。这种数据处理方式适用于对实时性要求较高的处理过程，如配电网络。电力配网对于数据的实时性具有较高的要求，如在线评测设备监测以及调度等等......”。

9、“.....即和。批处理这种数据处理方式能够先将待处理的数据进行暂时性存储，面向智能电网的电力大数据技术论文原稿学决策提供强有力的数据支撑。参考文献崔晓优，饶国辉，面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究科技创新与应用，崔大明，李超，侯庆雷面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究数字通信世界，王庆斌面向智能电网应用的电力大数据关键技术电子技术与软件工程，蔡力军，探讨面向智能电网应用的电力大数据关键技术科技展望，梁正波，面向智能电网应用的电力大数据关键技术科技传播，张克宇，技术所谓的数据存储具体是指通过软件对存储设备进行整合，使其协同工作，并对相关的数据进行存储。在智能电网中，结构化与非结构化并存，为实现对数据的有效利用，需要对不同结构类型和功能的数据库进行协调，从而完成海量数据的存储。目前，比较常用的数据存储技术有以下几种分布式非关系型等......”。