随着世界各主要国家在努力推动智能电网的发展，越来越多风电、太阳能等可再生能源接入电网，智能电表经历了试验阶段，已经在部分地区大规模装设，同时各电网公司都不同程度地增加PMU等监测设备以实现对电网更好的监控。在此背景下，大规模数据的实时分析和处理在电力系统运行中将成为新的趋势及一个需要解决的问题。但由于国内在智能电表、PMU装设规模还有限，对实时数据的重视程度及利用还十分不足（未实行（近）实时电价及新能源接入量较小也是其中的影响因素），大规模数据的处理的难题视乎在国内如此大规模的电网中“不存在”（至少鲜有提及）。从另一方面也反映了国内量测工作还没足够重视，监测点、更新时间间隔和实时数据量在电力调度部门现有的硬件下仍能“满足”，而PMU及WAMS系统应用有待进一步发展。

对比，美国一家服务九百万用户的TVA就已经装了几百个PMU，处理数据量达20TB。考虑未来的智能电网的发展，该公司将会有更多的PMU，数据规模将达PB级别，而同时对数据分析的要求将更高，现有的数据库显然难以应付，而扩展将带来巨大开销。此外，NERC作为统筹多个区域电网的安全稳定的机构，计划各区PMU数据汇集到统一协调机构已实现整体评估，避免数据不共享造成的评估难题。在如此背景下，适合大规模、分布式数据处理的Hadoop突围而出，可实现利用最普通的计算机构建庞大的分布式式数据库。TVA在其基础上开发了superPDC，最近并通过openPDC项目将其开源，此工作将有利于推到量测数据的大规模分析处理，同时将为电网其他时序数据的处理提共通用的平台。目前该项目已经得到美国多家电力公司的肯定并开展实施。本人也十分看好其前景，只是此类新技术难被国内电力系统采用，确实是一个长期存在的不争事实(从我看看，实际是需要这样的技术和平台)。考虑数据处理的必要性及必然性(PMU及WAMS进一步推广)，从科研角度来看，如何结合国内情况，利用Hadoop是一个值得研究的小课题，未来的云计算及相关技术在电力系统应用则是大课题。

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