异构多数据源处理能力
大规模多源异构信息的整合，为智能电网提供资源集约化配置的数据中心。未来智能电网要求贯通发电、输电、变电、配电、用电、调度等多个环节，实现信息的全面采集、流畅传输和高效处理，支撑电力流、信息流、业务流的高度一体化。因此，面对海量异构数据，构建一个模型来对其进行规范表达，实现数据融合，并对其进行有效的存储和高效查询十分重要。
另外，智能电网的基础设施规模庞大，数量众多且分布在不同地点。例如：国家电网公司的信息化平台在公司总部与各个网省公司建立2级数据中心，实现公司总部、网省公司、地市县公司的3层应用。实现这些数据间的纵横贯通都是一个巨大的挑战。使用云平台实现各独立系统的集成，可实现这些分散孤立系统之间的信息互通。而具体怎么用还需要根据实际情况来判断。
大数据可视化化处理能力
智能电网各类应用产生的大规模数据集，其中包含高精度、高分辨率数据，时变数据和多变量数据等。可视化通过一系列复杂的算法将数据绘制成高精度、高分辨率的图片，并提供交互工具，有效利用人的视觉系统，并允许实时改变数据处理和算法参数，对数据进行观察和定性及定量分析。这方面的挑战主要包括可视化算法的可扩展性、并行图像合成算法、重要信息的提取和显示等方面。如今年7月，广东遭到41年来最强台风“威尔逊”的袭击，为更准确预测和预防电网损坏，一批安装在广东沿海地区电力设备上的数据收集装置正式上阵。当台风来临，受影响的变电站和线路上会出现预警图标，系统会分析48小时内可能受台风影响的电网设备，根据设备运行状况，提出防御建议。由于近年全球气候变化，广东面临的台风灾害有加大趋势。因此，广东电网近年着力构建的防风“大数据库”，还可为灾后线路事故分析提供有力的气象依据，并作为今后线路设计的重要参考。
未来的智能电网将是依托大数据处理分析技术的全景实时电网。云平台和大数据分析将会为电力设备的状态检修、电网自愈、孤立信息系统的互通提供支持，并成为重要的候选方案，具有成本低、系统扩展性好、可靠性高、并行分析等优势，实际应用中已有几例系统投入运行，但在实时性、数据一致性、隐私性和安全性方面仍有不少的挑战，需要找出相应的解决方法。大数据的处理技术还很欠缺，有待人们去探索。（采编 赵振花）
