原标题：南方电网科研院 袁智勇，湖南大学 李培强 等：智能电网大数据研究综述
本文针对智能电网中的大数据问题进行全面的总结与分析；进而为智能电网和数字电网的发展提供借鉴，阐述智能电网大数据的应用现状，并分析智能电网大数据应用的优势与挑战；然后分析对比几种主流的大数据平台与数据挖掘方法，最后提出智能电网大数据未来的研究方向与面临的挑战。
（1.南方电网科学研究院有限责任公司；2.湖南大学 电气与信息工程学院；3.湖南工学院 电气与信息工程学院）
摘要：随着能源互联网、数字电网和泛在物联网的建设和推进，传统电网正在发生深刻的变化，智能测量设备所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测，集成各类分布式能源，还能为用户提供最优的能源解决方案。鉴于此，对智能电网大数据技术的发展现状进行综述，讨论智能电网的特点和能源数据的多源性，总结大数据在智能电网中的应用，分析机器学习、数据挖掘等技术在电网大数据分析中的应用及特点，归纳提升大数据分析能力的主流平台与知识提取方法，并对智能电网大数据中存在的挑战和机遇进行展望。
袁智勇（1978），男，湖北黄冈人，教授级高级工程师，博士，研究方向为智能配电网、智能传感、新能源与微电网，Email：。
肖泽坤（1995），男，湖南长沙人，在读博士，研究方向为电力电子技术在配电网中的应用，Email：。
于力（1983），男，江西上饶人，工程师，博士，从事智能配电网及大数据研发工作。
李培强（1975），男，山西忻州人，教授，博士生导师，研究方向为电力系统分析与控制、负荷建模等。
★ 袁智勇，肖泽坤，于力，等. 智能电网大数据研究综述［J］. 广东电力，2021，34（1）：1-12.
大数据被认为是促进现代社会发展的智力“石油”，越来越受到人们的重视，早期主要应用于商业、金融等领域，后来逐渐扩展到交通、医疗、能源、电力等行业，大数据技术在智能电网中的应用被看做是电力行业发展的重要技术领域之一。智能终端设备与大数据技术的应用使得传统单向电网逐渐被智能电网（smart grid，SG）取代，相比于传统电网，智能电网在自我修能力、可再生能源消纳能力、态势感知能力与暂态稳定性方面具有更多的优势。
2012年以来，国内外在智能电网工程应用和大数据技术研究方面开展了相关研究工作，奠定了一定的基础。例如意大利的ENEL Telegestore项目是智能电网现场建设的第一次尝试，此外还有加拿大的Hydro One工程、葡萄牙的InovGrid工程和德国的Modelstadt Mannheim（Moma）工程；但这些工作仍处于起步阶段，智能电网大数据的研究和应用仍是一个长期而复杂的工作。客观来说，大数据理论尚未形成，大数据相关技术尚不成熟。电力公司在大数据的基本概念、研究方法、应用价值方面的认识不足，缺乏战略性研究与顶层设计指导，也给大数据在智能电网中的应用带来一定的障碍。
本文针对智能电网中的大数据问题进行全面的总结与分析；进而为智能电网和数字电网的发展提供借鉴，阐述智能电网大数据的应用现状，并分析智能电网大数据应用的优势与挑战；然后分析对比几种主流的大数据平台与数据挖掘方法，最后提出智能电网大数据未来的研究方向与面临的挑战。