随着国家能源的发展和管理体制的改革,对电压质量要求也越来越高。本文对国内外电压管理技术的现状进行分析,研究大数据技术在电压指标算法的应用,掌握大数据应用过程的关键技术,设计并实现电压指标管理系统。数据平台采用Spark分布式计算框架,集成计量、调度、生产、营销等数据。数据平台实现电压指标的计算、海量数据存储、数据处理分析和数据可视化展示的功能,为相关系统应用功能提供可靠的电压数据支持。系统基于Java EE规范,构建三层体系结构,将表示层、业务层与数据逻辑相分离,能提高系统的并行操作,使用软件分层设计思想和框架开发,降低组件的耦合度和成本,同时增强了软件的可扩展性和可维护性。电压指标管理系统的要求从计量自动化系统抽取配变的电压、电流、功率数据,从调度自动化系统中抽取母线的功率、电压、设备参数等信息,从生产系统中抽取电网档案数据,从营销管理系统中获取用户档案信息。建设电压指标数据集成平台,对数据进行分类、转换和汇总,根据业务规则对海量数据进行清洗过滤,开发数据校核功能,提升数据质量。深入分析电网行业电压监测技术,实现电压监测分析应用,进行电压质量影响因素分析,全面掌握供电质量现状,分析查找短板所在,制定实施策略。可按周期和测点类型统计运行时间、电压越上限时间、电压越下限时间,计算电压合格率;可按A、B、C、D类监测点,计算不同层次电网(区(县)、地市电网、省电网等)综合电压合格率,形成图形和报表。完成电压合格率指标监测、电压过程指标监测、电压异常数据处理、电压监测数据质量评价和系统支撑功能,切实提高电压合格率。以电压指标监测为应用主体,实现系统运行数据的采集和分析应用,并逐步向电压质量监测、分析和管理自动化过渡,支撑配网生产指挥、运行管理、客户服务和规划建设需求,实现全网供电质量的全方位监测、多维度分析、可视化展示,为电压管理提供技术支撑。