1 大数据类别与特点
    1.1大数据类别
    随着电力信息化的推进和智能变电站、智能电能表、实时监测系统、现场移动检修系统、测控一体化系统等服务于各个专业的信息管理系统的建设和应用，电网数据的规模和种类快速增长，这些数据共同构成了智能电网大数据。根据数据来源不同，可以将智能电网大数据分为两大类：一类是电网内部数据，主要包括生产管理系统（PMS）、数据采集与监控系统（SCA-DA）、用电信息采集系统以及生产实时管控系统数据等；另一类是外部数据，主要包括地理信息系统（GIS）、电动汽车充换电管理系统、气象信息系统、公共服务部门及互联网数据等。
    1.2大数据特点
    这些数据分散存储在不同地方，由不同单位、部门管理，具有分散保存、分布管理的特性。这些数据之间并不完全独立，其相互关联、相互影响，存在着比较复杂的关系。这些数据有以下特点：①数据采集类多量大，每个采集点采集相对固定类别的数据，且分布在各个电压等级内；②不同采集点的采样标准不同，数据断面不同；③数据不健全，数据采集存在误差和漏传；④数据分布在不同的应用系统中，比如生产管理系统、地理信息系统、数据采集与监控系统、生产实时管控系统等。

    2 配电网规划系统设计与功能
    2.1配电网规划系统
    基于大数据的配电网规划系统研究电网设备数据模型，开发数据接人功能，主要包括生产管理系统、地理信息系统、数据采集与监控系统等数据，并对原始数据进行诊断修复，深度挖掘多种数据间的内在复杂关系；研究影响电网运行的主要因素，分析配电网运行状态，为配电网规划提供数据支撑，指导电网规划；模拟项目实施后配电网运行状态，找出配电网存在问题，创建问题库，利用可视化建模，建立规划项目，形成问题、项目、设备相关关联。
    2.2数据接人
    系统数据接人的实现基于大数据原理，在提取多元数据的基础上进行多元数据的分析与处理，形成系统数据库。该数据库包含2个字段：其中首字段为GIS设备的ID，以准确匹配构建数据间的关联关系；第二字段为设备名称，通过模糊匹配检验数据间的关联关系。同时，运用融合技术、大数据分析等汇总数据信息，构建统一完备的电网规划数据库。该数据库可定时更新，为配电网规划提供动态的数据支撑。
    2.3数据融合
    数据融合就是将分散于不同系统的设备信息根据某种共同的属性融合成完整的信息。
    数据融合原则：优先根据设备ID进行融合，但考虑到各系统间设备ID存在隔离，部分数据无法通过设备ID进行匹配，这部分数据可根据电网设备全路径中文名称进行融合。
    数据融合方式：自动融合与离线手动融合相结合，离线手动融合需从系统导出固定模板，线下补充模板内容即可，对于无法成功自动融合的数据都可采用线下手动融合的方式进行融合。
    2.4数据修复
    由于生产管理系统、地理信息系统部分数据不健全，数据采集存在误差和漏传，会导致集成至配电网规划系统中的配电网数据出现设备参数缺失、网架拓扑结构与实际不符等问题，影响配电网规划的现状分析结果。在原始数据失真时，可用数据修复模块对数据进行修复，数据修复模块包含所属关系修复、拓扑结构修复及数据修复等功能。主要内容有修复导线段连接、增加节点、删除熔断器、删除隔离开关、修正配电变压器供电范围，以及导线型号处理、设备属性修正、配变容量处理、配变端口处理、站内断路器处理、站内电气连接线处理、开关旋转和冗余线路清除等。数据经过修复之后，能够较准确地还原真实数据，为下一步配电网现状分析提供数据支撑。
    2.5现状分析
    为配电网规划提供理论支撑，系统可针对电网运行数据分析运行指标，主要分为三类：供电能力、网架结构和电网设备水平。具体功能为主变压器负载率、线路负载率“N-1”通过率、线路接线模型、供电半径、绝缘化率、导线截面积分布、可靠性分析，以及区域供电安全、规划计算结果综合分析和多方案多指标对比等功能，可对现状电网和规划电网进行多维度分析，为配电网规划人员优化电网网架结构提高配电网供电能力提供决策依据。
    2.6可视化建模
    配电网规划系统以切片地图为背景，通过新建变电站、线路、断路器，以及切改负荷等方式，模拟规划电网的多种运行状态，通过模拟验证，使配电网规划更具科学性、可行性和合理性。
    2.7创建项目库、问题库
    问题库包含了现状电网中存在的问题，以及为满足地区经济发展提出的电网需求、管理问题的描述信息。系统可针对有问题的设备或地理位置创建问题，也可根据对现状电网诊断分析出的问题创建问题。依据所建问题，创建项目，并利用系统的可视化建模，将规划项目在系统中显示出来，进行模拟验证该项目实施后的运行指标的合理性，同时系统可形成问题、项目、设备的相互关联、定位，方便管理、查看。