配电网配电网信息化数据融合与处理

21/25配电网配电网信息化数据融合与处理第一部分配电网信息化本质及演进 2第二部分数据融合技术在配电网中的应用 4第三部分数据处理技术在配电网中的应用 7第四部分配电网数据质量评估与保障 10第五部分配电网数据隐私保护与安全 13第六部分配电网数据融合与处理的标准化 16第七部分配电网数据融合与处理的未来趋势 19第八部分配电网数据融合与处理在智能电网中的作用 21

第一部分配电网信息化本质及演进配电网信息化本质及演进

本质

配电网信息化本质上是一场数字化变革，旨在通过信息技术和通信技术，提升配电网的可观测性、可控性和智能化水平，实现配电网的现代化和智能化发展。

演进历程

配电网信息化经历了以下主要阶段：

1.初级阶段（1980s-1990s）

*以单一功能的自动化系统为主，如继电保护、变电站自动化和配电自动化系统。

*系统独立运行，缺乏数据共享和互联互通。

2.集成阶段（2000s-2010s）

*提出配电网信息化的概念，强调系统集成和数据共享。

*开发了配电网综合自动化系统（DA），集成了各种自动化系统。

*实现了配电网的有限可观测性和控制性。

3.智能化阶段（2010s至今）

*随着物联网、大数据、云计算等新技术的发展，提出配电网智能化的概念。

*发展了配电网智能调度、智能配用电和智能故障管理系统。

*实现了配电网的全面可观测性、可控性和自我决策能力。

关键技术

配电网信息化关键技术包括：

*数据采集与传输：用于采集配电网设备和系统的数据，并通过通信网络传输至信息化平台。

*数据存储与管理：用于存储和管理海量的配电网数据，并提供数据查询和分析服务。

*数据处理与分析：用于对配电网数据进行处理和分析，提取有价值的信息，支持决策。

*信息呈现：用于将配电网信息通过人机交互界面直观地呈现给用户。

*控制与优化：用于基于配电网信息进行实时控制和优化，提升配电网的安全性和效率。

主要应用

配电网信息化在以下方面发挥着至关重要的作用：

*提升配电网安全性：实时监测和预警故障，及时隔离故障区域，避免事故扩大。

*提高配电网可靠性：根据实时数据优化配电网运行方式，提高配电网的稳定性和抗干扰能力。

*提升配电网效率：基于数据分析，优化配电网的负荷分配和电能调度，提高配电网的运行效率。

*增强配电网可控性：通过远程控制和自动化系统，实现对配电网的灵活控制，满足快速调节电网平衡的需求。

*实现配电网自我决策：通过大数据和人工智能技术，赋予配电网自我决策能力，实现配电网的自动优化和自愈。

数据融合与处理

配电网信息化涉及大量异构数据的融合与处理，包括设备状态数据、配电网拓扑数据、负荷数据、气象数据等。

数据融合是指将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，消除数据孤岛。数据处理是指对融合后的数据进行清洗、转换、分析等处理，提取有价值的信息。

通过数据融合与处理，配电网信息化平台可以获得全面、准确、实时的配电网信息，为决策和优化提供基础。第二部分数据融合技术在配电网中的应用关键词关键要点【综合态势感知】

1.配电网运行数据的实时采集、融合与处理，形成配电网运行态势感知平台。

2.融合调度系统、配电自动化系统、用电信息采集系统等数据，实现全网电能流、潮流和线损的分析和展示。

3.结合人工智能技术，主动识别和诊断配电网运行中的异常情况，为故障定位、抢修决策提供支撑。

【预测性维护】

数据融合技术在配电网中的应用

1.配电网数据采集与预处理

数据融合技术在配电网的应用首先涉及到数据采集与预处理。配电网数据来源广泛，包括传感器、智能仪表、SCADA系统等。这些数据具有多样性、异构性和时序性等特点，需要进行预处理才能用于后续融合。

数据预处理主要包括以下步骤：

*数据清洗：去除异常值、噪声和不完整数据，提高数据质量。

*数据转换：将不同来源的数据转换为统一格式，便于后续处理。

*数据融合：将不同来源、不同类型的数据融合在一起，形成全面的配电网信息视图。

2.数据融合算法

数据融合算法是数据融合技术核心的部分，其作用是将来自不同来源的数据有效地整合在一起。常用的数据融合算法包括：

*贝叶斯网络：基于概率论，通过已知信息推断未知信息，实现数据融合。

*卡尔曼滤波器：一种时序数据融合算法，通过预测和更新，实现数据的平滑估计。

*神经网络：一种机器学习算法，能够自动学习数据的内在规律，实现复杂数据的融合。

3.配电网数据融合应用场景

数据融合技术在配电网中得到了广泛的应用，主要应用场景包括：

*配电网状态监测和故障诊断：通过融合来自传感器、智能仪表和SCADA系统的数据，实时监测配电网的状态，及时发现故障隐患。

*配电网负荷预测：利用历史负荷数据、气象数据和经济数据等，融合多源数据，准确预测配电网的负荷变化。

*配电网优化调度：结合配电网状态、负荷和分布式电源等信息，优化配电网的运行调度，提高供电可靠性和经济性。

*配电网故障抢修：利用实时数据融合，快速定位故障位置，减少故障抢修时间，提高供电恢复效率。

*配电网规划和设计：分析历史数据和负荷预测结果，为配电网规划和设计提供依据，提高配电网的可靠性和经济性。

4.数据融合技术在配电网中的优势

数据融合技术在配电网的应用具有以下优势：

*提高数据质量：通过数据清洗和转换，消除数据中的噪声和错误，提高数据质量，为后续分析和决策提供可靠的基础。

*增强信息完整性：融合来自不同来源的数据，弥补单一数据源的不足，形成全面的配电网信息视图，为决策提供更全面的依据。

*提升分析效率：通过数据融合，将分散的数据集中在一起，提高数据分析效率，缩短分析周期。

*优化决策制定：基于融合的数据，决策者可以获得更全面、更准确的信息，从而制定更科学、更有效的决策。

*提高配电网安全性、可靠性和经济性：通过数据融合技术，配电网运营商可以实时监测配电网状态，及时发现故障隐患，优化调度，提高供电reliability，并降低运营成本。

5.展望

随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，数据融合技术在配电网中的应用将进一步拓展和深化。未来，数据融合技术将与其他先进技术相结合，推动配电网向数字化、智能化方向发展。第三部分数据处理技术在配电网中的应用关键词关键要点数据预处理与清洗

1.采用数据插补、平滑等技术修复缺失或异常数据，提高数据质量。

2.利用过滤、聚类、降噪等算法去除噪声和异常值，提升数据可靠性。

3.通过数据标准化、规范化等手段消除数据间差异，便于后续处理和分析。

数据挖掘与关联分析

1.运用关联规则挖掘、聚类分析等技术发现配电网数据间的关联关系。

2.通过时空数据挖掘掌握配电网故障规律、用电负荷变化趋势。

3.利用决策树、神经网络等算法建立预测模型，实现配电网故障预警、用电预测。

可视化与数据展示

1.采用地图可视化、图表可视化、仪表盘可视化等技术直观展示配电网运行状态。

2.通过数据大屏、移动端APP等方式实现对配电网数据的实时监控和分析。

3.利用虚拟现实、增强现实等技术增强配电网运行数据展示的交互性和沉浸感。

数据安全与隐私保护

1.采用数据加密、访问控制、日志审计等技术保障配电网数据安全。

2.基于隐私保护技术，在共享和处理配电网数据时保护用户隐私。

3.建立数据安全管理体系，规范数据采集、存储、使用和销毁流程。

数据融合

1.采用数据融合算法和技术，将来自不同来源、不同格式的配电网数据融合成统一视图。

2.通过数据融合，实现配电网运行状态全面感知、故障快速定位和用电趋势深入分析。

3.利用异构数据融合技术，打破数据孤岛，提升配电网数据价值。

实时数据处理

1.采用流数据处理技术，对配电网实时监测数据进行快速处理和分析。

2.利用实时数据处理算法，实现配电网故障实时预警、负荷预测和优化调度。

3.基于5G、物联网等技术，构建实时数据传输和处理平台，提升配电网实时监控和控制能力。数据处理技术在配电网中的应用

随着配电网信息化建设的不断深入，大量数据被采集和存储，如何对这些数据进行有效处理和利用成为至关重要的问题。数据处理技术在配电网中的应用主要包括以下几个方面：

1.数据采集与预处理

配电网中数据采集主要通过各种传感器和仪表实现，如智能电表、传感器变送器和保护装置等。采集的数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行预处理以提高数据的质量和可信度。常用的预处理技术包括：

*数据清洗：去除异常值、缺失值和重复值。

*数据转换：将不同传感器采集的数据统一到相同的格式和单位。

*特征提取：从原始数据中提取出具有代表性的特征，如峰值、均值、方差等。

2.数据存储与管理

配电网数据量巨大，需要一个高效可靠的存储系统。常用的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库和云存储等。数据管理主要包括数据组织、索引创建、安全保护和备份恢复等方面。

3.数据分析与挖掘

数据分析与挖掘旨在从配电网数据中发现有价值的信息和规律。常用的数据分析技术包括：

*统计分析：对数据进行统计描述、相关性分析和回归分析等。

*机器学习：利用算法从数据中学习模型，用于故障诊断、负荷预测和故障预警等。

*深度学习：利用神经网络技术学习数据中的复杂特征和规律。

4.数据可视化

数据可视化将数据转化为图形、图表和仪表盘等可视化的形式，以便于用户直观地理解和分析数据。常用的数据可视化技术包括：

*仪表盘：显示实时数据和关键指标。

*趋势图：展示数据随时间的变化趋势。

*饼图和柱状图：展示数据比例和分布。

5.数据交互

数据交互允许用户与数据进行交互，探索数据之间的关系和发现新的见解。常用的数据交互技术包括：

*钻取：深入查看数据细节。

*过滤：根据条件筛选数据。

*排序：按特定字段对数据进行排序。

*联动：将不同数据源关联到一起。

6.数据安全

配电网数据包含大量敏感信息，需要采取有效的安全措施来防止未经授权的访问和泄露。常用的数据安全技术包括：

*数据加密：保护数据在传输和存储过程中的安全。

*访问控制：限制对数据的访问权限。

*审计日志：记录数据访问和修改操作。

*备份与恢复：确保数据的安全性。

总结

数据处理技术在配电网中的应用对于提高配电网运行效率、可靠性和安全性至关重要。通过对数据进行有效采集、预处理、存储、分析、可视化和交互，配电网管理人员可以获取有价值的信息和见解，为决策提供依据，提高配电网的整体管理水平。第四部分配电网数据质量评估与保障关键词关键要点【数据质量评估模型】

1.建立数据质量评估指标体系，涵盖数据准确性、完整性、一致性、时效性、有效性等方面。

2.开发数据质量评估算法，采用机器学习、深度学习等技术，自动识别和评估数据异常。

3.数据质量评估平台：构建数据质量评估平台，提供数据质量可视化、告警和分析功能，实现对数据质量的实时监控和管理。

【数据清洗技术】

配电网数据质量评估与保障

1.数据质量影响因素

*数据源异构性：来自不同传感器、计量仪器和信息系统的异构数据源容易产生不一致性。

*数据处理过程：数据清洗、转换和集成的过程可能会引入错误或丢失数据。

*网络传输：数据在传输过程中可能受到干扰或延迟，导致数据丢失或损坏。

*人为因素：手工输入错误、设备故障和恶意活动等原因会导致数据质量问题。

2.数据质量评估

指标体系：

*准确性：数据值与真实值的吻合程度。

*完整性：数据集是否包含所有必需的数据项。

*一致性：数据集中的数据是否符合预期的关系和约束。

*时效性：数据反映实际情况的及时程度。

*唯一性：数据集中的每个数据值是否只对应一个实体。

评估方法：

*离线评估：定期对历史数据进行评估，通过与参考数据或外部数据库比较来验证数据质量。

*在线评估：实时监控数据流并识别异常值或数据质量下降的情况。

*人工抽查：随机选择数据样本，并人工核查数据质量。

3.数据质量保障

数据采集与预处理：

*采用可靠的数据源和传输协议，确保数据可靠性。

*对数据进行清洗，去除异常值和无效数据。

*通过数据转换和集成，确保数据格式统一和语义一致。

数据存储与管理：

*使用数据仓库或数据库管理系统存储和管理数据，保证数据安全性、完整性和可访问性。

*建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。

*实施数据访问控制，限制对数据的访问。

数据更新与同步：

*定期从数据源更新数据，保证数据时效性。

*建立数据同步机制，确保不同系统中的数据一致性。

数据质量监控与治理：

*建立数据质量监控系统，实时检测数据质量问题。

*制定数据质量治理规则，明确数据质量要求和责任。

*定期对数据质量进行评估和改进，不断提升数据质量。

4.数据质量保障技术

*数据清洗：使用机器学习或规则引擎自动识别和纠正无效或不一致数据。

*数据融合：整合来自不同来源的数据，消除异构性并提高数据完整性。

*数据校验：通过数据类型检查、范围限制和数据关联等手段，验证数据的合理性。

*数据补全：使用统计方法或邻域查找算法，填充缺失数据。

*数据生命周期管理：管理数据从创建到销毁的整个生命周期，确保数据质量。

5.数据质量保障效果评估

通过数据质量评估指标，定期对数据质量保障措施的效果进行评估。重点关注以下方面：

*数据质量指标的改善情况。

*数据使用者的满意度。

*对配电网运营和管理的积极影响。第五部分配电网数据隐私保护与安全关键词关键要点主题名称：数据脱敏

1.通过加密、哈希、混淆等技术对用户敏感信息进行匿名化处理，避免直接泄露个人隐私。

2.采取分级授权访问控制机制，限制不同权限用户对脱敏数据的查询和使用。

3.定期对脱敏数据进行审查和更新，以满足动态的安全需求和监管合规性要求。

主题名称：数据访问控制

配电网数据隐私保护与安全

引言

随着配电网信息化的不断深入，海量配电网数据在网络中流通，带来了数据隐私和安全风险。保障配电网数据隐私和安全至关重要，需要从技术和管理两方面采取有效措施。

技术措施

1.数据脱敏

通过技术手段移除或替换数据中的敏感信息，使其无法识别个人或组织。脱敏方法包括：

*匿名化：移除或替换个人身份信息（如姓名、身份证号）。

*伪匿名化：使用替代标识符（如代号、化名）替换个人身份信息。

*数据模糊：对数据进行随机化或模糊处理，使其无法恢复原始值。

2.数据加密

使用密码学算法对数据进行加密，使其在未经授权的情况下无法访问。加密方法包括：

*对称加密：使用相同的密钥加密和解密数据。

*非对称加密：使用不同的密钥加密和解密数据，其中一个密钥公开。

3.数据访问控制

限制对数据的访问权限，仅允许授权用户访问必要的数据。访问控制机制包括：

*角色访问控制（RBAC）：根据用户角色授予不同访问权限。

*基于属性的访问控制（ABAC）：根据数据属性（如敏感级别）授予访问权限。

4.数据安全审计

记录和监视对数据的访问和操作，以便及早发现和响应安全事件。审计机制包括：

*日志审计：记录用户操作和系统事件。

*安全信息和事件管理（SIEM）：收集和分析安全事件数据，并发出警报。

5.安全通信

在数据传输过程中使用加密协议（如TLS/SSL）和安全连接（如VPN），确保数据的机密性和完整性。

管理措施

1.数据安全管理制度

制定和实施数据安全管理制度，明确数据隐私和安全责任、数据处理流程和应急响应措施。

2.数据安全教育与培训

对员工进行数据隐私和安全知识教育和培训，提高安全意识和技能。

3.定期安全评估与审计

定期进行安全评估和审计，评估数据隐私和安全风险，并采取改进措施。

4.应急响应计划

制定并演练数据安全应急响应计划，快速应对安全事件，最大程度降低损害。

5.监管合规

遵守相关法律法规和行业标准关于数据隐私和安全的要求，保障数据合法合规处理。

数据隐私与安全的重要性

保障配电网数据隐私和安全至关重要，因为它可以：

*保护个人和组织的隐私，防止敏感信息被滥用。

*确保配电网的稳定和安全运行，防止数据泄露或破坏导致事故。

*提升配电网信息化的可信度和用户信心，促进配电网数字化转型。

结论

配电网数据隐私和安全是一项长期而持续的挑战。通过实施有效的技术和管理措施，可以最大程度地降低数据泄露和安全事件的风险，保障配电网的稳定、安全和可靠运行。第六部分配电网数据融合与处理的标准化关键词关键要点配电网数据融合与处理标准化

1.数据格式统一：制定统一的数据格式和交换标准，规范数据存储、传输和处理，确保不同系统和设备间的数据互操作性。

2.数据语义标准化：建立统一的数据语义规范，明确数据字段的含义和解释，避免数据解释上的歧义和混乱。

数据交换标准化

1.数据传输协议标准化：采用通用的数据传输协议，如IEC61850、MQTT等，保证不同系统和设备间数据的无缝传输。

2.数据安全标准化：建立数据传输和存储的安全标准，防止数据泄露、篡改和非法访问。

3.数据质量标准化：制定数据质量标准，确保数据的准确性、完整性和一致性，满足处理和分析需求。

数据处理标准化

1.数据清洗和预处理：制定标准化的数据清洗和预处理程序，去除异常值、缺失数据和噪声，提高数据质量。

2.数据分析算法标准化：针对配电网数据分析的特定需求，建立标准化的分析算法，提高分析效率和准确性。

3.数据可视化标准化：建立统一的数据可视化标准，规范图表、仪表盘和地图等可视化元素的风格和布局，便于数据解读和决策。

数据建模标准化

1.配电网模型标准化：制定统一的配电网模型标准，规范配电网网络、设备和操作信息的建模方法，确保不同系统中模型的一致性。

2.数据结构标准化：建立标准化的数据结构，规范配电网数据组织和关系，提高数据检索和处理效率。

数据共享标准化

1.数据共享原则标准化：建立数据共享的原则和规范，明确数据共享的范围、方式和责任，保障数据安全和隐私。

2.数据共享平台标准化：建立标准化的数据共享平台，提供一个安全、可信的机制，实现不同利益相关方之间的数据共享。配电网数据融合与处理的标准化

引言

随着配电网自动化和信息化的深入发展，配电网信息融合与处理技术的地位日益凸显。标准化为数据融合与处理提供统一的语言和规范，确保数据源之间的数据兼容性和互操作性，提高数据利用效率。

标准体系

配电网数据融合与处理标准体系包括以下几个方面：

*数据模型标准：定义配电网数据结构和数据之间的关系，确保数据一致性和完整性。

*数据交换标准：规定数据交换的格式、协议和传输机制，实现不同系统之间的数据无缝对接。

*数据质量标准：制定数据质量指标，规范数据收集、存储和处理过程的质量要求，保证数据可靠性。

*元数据标准：描述数据本身的信息，包括数据来源、格式、更新时间等，便于数据的管理和使用。

*安全标准：规定数据保护和安全措施，确保数据保密性和完整性。

关键技术

数据融合与处理标准化涉及以下关键技术：

*数据建模：采用统一的数据模型，如IEC62325系列标准，定义配电网各实体、属性和关系。

*数据交换：采用标准化的数据交换格式，如IEC61970/61968系列标准，实现不同系统之间的无缝数据传输。

*数据质量控制：制定数据质量指标，如准确性、完整性、一致性和及时性，并在数据收集、处理和存储过程中进行质量控制。

*元数据管理：建立元数据目录，存储和管理数据本身的信息，便于数据管理、查找和使用。

*数据安全：采用加密、密钥管理和身份认证等技术，保障数据安全性和保密性。

实践应用

配电网数据融合与处理标准化在实践中得到了广泛应用：

*配电网可视化：基于标准化数据模型和数据交换格式，构建配电网图形化可视化系统，直观展示配电网实时运行状态。

*故障分析：利用标准化数据，实现故障定位、分析和重现，提高配电网故障处理效率和准确性。

*配电网优化：在标准化数据的基础上，开展配电网负荷优化、电压优化和拓扑优化，提高配电网运维效率。

*综合能源管理：结合配电网数据和分布式能源数据，实现智能电网的综合能源管理，优化能源利用效率。

*大数据分析：基于标准化数据，开展大数据分析，挖掘配电网运行规律，为配电网规划、运维和优化提供数据支撑。

挑战与展望

配电网数据融合与处理标准化仍面临一些挑战：

*数据源异构性：配电网涉及多种数据源，如SCADA系统、继电保护装置和智能电表，数据格式和质量差异较大。

*数据实时性：配电网运行状态瞬息万变，对数据实时性的要求较高，如何确保数据的高效采集和处理是一个难题。

*数据安全保障：配电网数据涉及电网安全和用户信息安全，如何在数据融合与处理过程中保障数据安全是一个重要课题。

未来，配电网数据融合与处理标准化将朝着以下方向发展：

*智能传感器和数据采集技术：应用智能传感器和先进数据采集技术，提高数据收集效率和准确性。

*边缘计算和云计算技术：采用边缘计算和云计算技术，实现数据实时处理、分析和存储，提升数据利用效率。

*人工智能和机器学习技术：利用人工智能和机器学习技术，加强数据分析和挖掘，提升配电网故障诊断、预测和优化能力。

*数据隐私保护和安全保障：加强数据隐私保护和安全保障，制定更全面的标准和技术措施，确保数据安全性和可靠性。第七部分配电网数据融合与处理的未来趋势关键词关键要点【信息物理融合与边缘计算】

1.将信息物理系统深度融合，实现对配电网物理设施的实时感知和精细化控制，提升配电网运行效率和可靠性。

2.充分利用边缘计算技术，将数据处理、分析和决策制定下沉至边缘节点，大幅度降低时延，提升实时性。

3.融合人工智能技术，构建边缘智能体，实现配电网数据的智能边缘分析和决策，提高系统自主化水平。

【云边协同与海量数据处理】

配电网数据融合与处理的未来趋势

随着配电网信息化的不断发展，配电网数据融合与处理技术也面临着新的挑战和机遇。未来，配电网数据融合与处理将呈现以下主要趋势：

1.数据融合技术更加智能化

随着人工智能技术的发展，数据融合技术将变得更加智能化。人工智能算法将用于自动识别和关联来自不同来源的数据，并推断隐藏的模式和关系。这将提高数据融合的准确性和效率，从而为配电网运行和管理提供更可靠的数据基础。

2.数据处理能力更强

未来，配电网数据量将持续增长，对数据处理能力也提出了更高的要求。大数据处理技术将被广泛应用于配电网数据融合与处理，以应对海量数据的存储、分析和处理挑战。大数据技术将使配电网能够快速、高效地处理数据，从中提取有价值的信息。

3.数据标准化更加完善

数据标准化是实现数据融合与处理的关键基础。未来，配电网数据标准化将更加完善，以确保来自不同来源的数据具有可比性和互操作性。统一的数据标准将促进数据共享和交换，为配电网的协同运行和管理创造条件。

4.数据安全保障更加严格

随着配电网数据融合与处理的深入发展，数据安全保障至关重要。未来，配电网数据安全保障体系将进一步完善，以应对网络威胁和数据泄露风险。采用先进的数据加密、身份认证和访问控制技术，将有效保护配电网数据的安全性和完整性。

5.数据应用更加广泛

配电网数据融合与处理技术将得到更广泛的应用，为配电网的规划、建设、运行和管理提供支持。例如：

*配电网规划：利用数据融合技术，可以分析负荷分布、电网拓扑和设备状态等数据，为配电网规划提供科学依据。

*配电网建设：将数据融合技术应用于配电网建设，可以优化线路选线、设备配置和施工方案，提高建设效率和质量。

*配电网运行：通过数据融合与处理，可以实现配电网的实时监测、故障诊断和应急处理，提高配电网运行的安全性和可靠性。

*配电网管理：数据融合技术为配电网管理提供了丰富的数据支持，可用于资产管理、负荷预测和电价优化等工作。

总之，配电网数据融合与处理技术将向智能化、高效化、标准化、安全化和广泛应用的方向发展，为配电网的现代化建设和安全稳定运行提供强有力的支撑。第八部分配电网数据融合与处理在智能电网中的作用关键词关键要点【配电网协同规划与优化】：

1.配电网信息化数据融合与处理可提供实时配电网运行状态和负荷变化信息，支撑配电网协同规划与优化；

2.优化配电网结构，减少电网损耗，提高配电网运行效率；

3.适应负荷增长和分布式能源接入，提升配电网的适应性和可靠性。

【配电网故障诊断与应急响应】：

配电网信息化数据融合与处理在智能电网中的作用

一、数据融合技术概述

数据融合是一种将来自不同来源、不同类型和不同格式的数据进行整合处理，形成统一的信息表示和知识表达的过程。在配电网信息化中，数据融合技术主要用于将SCADA、配电自动化系统、智能电表、传感器等设备采集的各类数据进行关联、匹配和融合，形成综合统一的配电网信息视图。

二、配电网数据融合与处理的意义

配电网数据融合与处理对于智能电网建设具有以下重要意义：

1.提高配电网规划和运营的科学性

通过融合配电网实时运行数据和历史数据，可以准确掌握配电网的运行状态，为配电网规划