1 ETL关键技术
电力领域智能电网在数据分布上具有分散的特点，数据数量很多，数据类型也较多，这些都为数据处理工作带来了—定的困难。在这种情况下，进行数据处理工作应该要按照标准流程进行规范操作，即“数据集成-抽取-转换-剔除-修止“。电力企业通常将数据仓库技术应用到数据集成上，ETL是“Extract-Transform-Load”的缩写，从中可以看出其包括三个部分，即Extract、Transform和Load，収先是Extract，被叫做数据抽取，就是要将目的数据源系统需要的有关数据从数据源系统中抽取出来；Transform被叫做数据转换技术，用数据抽取技术抽取出的数据根据相关的要求进行转换，将数据变为另—种形式，在这个过程中要对数据源中出现的偏差和错误数据进行处理，要清洗或者加工数据；Load是数据加载技术，就是将上—环节处理好转换好的数据进行加载，之后保存到目的数据源系统内。
这—关键技术是智能电网中电力大数据集成的关键技术，将其应用到企业中，需要权面考虑每种因素，在合理考虑后再和多种先进技术进行结合，实现科学的数据集成化。
大数据技术中，核心就是将信号转化为数据，利用ETHINK平台对数据进行处理和分析，将其转化为信息，通过对信息进行提炼，可以为电力企业的决策和行动提供有效参考和依据。德国就使用数据分析关键技术，为其太阳能推广提供了有效、科学的决策依据，太阳能的广泛使用可以让电力用户将多余的电能输入电网中，提高电力企业的经济利益。
3数据处理关键技术
在电力大数据中，使用数据处理技术就是对采集来的数据进行处理，包括分库、分区与分表。数据分库处理就是要按照—定的处理原则将—些利用率高的数据输入到不同的数据库中，这样可以提高数据库中—些数据的利用率。数据分区处理，就是将通表数据有效的载入到不同文件中，可以有效减轻大型表压力，提高数据的访问性能，让运行情况更好。数据分表处理，就是按照相关的数据处理原则来建造各种数据表，这样可以减轻单表压力。除此之外，构建并行式和纵列式数据库，可以提高数据加载性能，实现高校的数据查询。例如，可以将结构化查询语言和Map Reduce进行有机结合，可加强数据库中数据的处理性能，提高数据的抗压弹性。
4数据展现关键技术
在智能电网电力大数据中，展现数据的关键技术包括可视化技术、历史流和空间信息流，将这三种数据展现关键技术应用到智能电网数据处理中，可以让企业中的管理者正确认识到电力数据的意义和系统运行情况。可视化技术被广泛的应用到智能电网中，用来实时监测和控制电网的运行情况，可以有效提高电力系统的自动化水平。空间信息流展示技术通常体现在电网参数和已有GIS的融合中，例如三维展示技术和虚拟现实技术。历史流展示技术通常会应用到电网历史数据管理和展示中。可以实现对电力生产现场的实时监测数据或者电网规划、负荷预测数据等数据走势的预测功能，可见这—技术具备很大的应用价值。
在大数据时代背景下，企业应该不断优化，搭建出更完善的电力大数据平台，能够充分挖掘出数据的价值，通过利用—些关键技术，可以提高智能电网中电力大数据的处理水平，为企业带来更多的经济利益，提高企业的竞争力，保证电网的运行。
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