针对智能电网状态监测的特点，结合Hadoop云计算技术，提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案。研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题，实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理。

目前存在多种信息平台建设方案，包括国家电网公司的SGl86与国家电网企业资源计划(SGERP)、南方电网公司的基于面向服务架构(SOA)的企业级信息系统、华东电网企业级信息系统、华北电网企业级信息技术集成平台、西北电网企业资源计划(ERP)项目以及上海电力公司SGl86示范工程。

SG-ERP将在更大范围内优化资源配置，以支撑坚强智能电网建设和公司集约化管理为重点，涵盖包括资产全寿命管理、用电信息采集、全面风险管理和电网调度等公司所有业务。上述解决方案仍然采用常规的数据存储与管理方法，基础架构大多采用价格昂贵的大型服务器，存储硬件采用磁盘阵列，数据库管理软件采用关系数据库系统，紧密耦合类业务应用采用套装软件，因此，系统扩展性较差、成本较高。智能电网环境下数据量将巨增，对可靠性和实时性要求更高，面对这些海量、分布式、多源异构的信息，常规的数据存储与管理方法会遇到极大的困难。

在未来智能电网环境下，数据采集与监控(SCADA)系统、相量测量单元(PMU)、设备状态监测系统、智能电表采集的数据量将是非常巨大的。云计算采用分布式存储的方式来存储海量数据，并采用冗余存储与高可靠性软件的方式来保证数据的可靠性。

针对智能电网状态监测的特点，结合Hadoop开源云计算技术，提出智能电网状态监测的云计算平台。采用廉价的服务器集群，借助虚拟机实现资源的虚拟化，采用分布式的冗余存储系统以及基于列存储的数据管理模式来存储和管理数据，保证智能电网海量状态数据的可靠性和高效管理。另外，设计基于MapReduce的状态数据并行处理系统可以
为状态评估、诊断与预测提供高性能的并行计算能力以及通用的并行算法开发环境。