1應用于感知層的關鍵技術
對于泛在電力物聯網來說，感知層的主要作用在于保障系統感知數據的準確性和及時性，而在現代智能配電系統發展過程中，感知層的監測對象愈發多樣，監測數據愈發復雜，因此應在感知層呈現集成化發展態勢的基礎上就感知層技術進行進一步，以滿足現代智能配電系統的具體感知要求。針對新型電力物聯網設備研發技術，新的感知設備應滿足尺寸、環境、電磁兼容等多方面因素要求，并盡可能貼合當前階段電力行業的發展特點；針對底層傳感器部署技術，除了應完善部署方案確保對配電系統所有設備的全覆蓋監測外，還應在空間正四面體傳感器節點部署等部署思想的指導下合理發揮多種傳感器的應用價值，并以此提升感知層的整體感知效果。
2應用于網絡層的關鍵技術
因為當今的配電網有著點多面廣的特點，所以如果依然按照傳統點對點形式的通信方法進行設計，將很難將網絡層全面鋪開。在設計網絡層進行的過程中，應該應用有線模式和無線模式兩者互補的方式來實現，同時應該注重落實所有的安全防御工作。
首先，應該注重底層自組網和核心通信網規劃技術的應用，因為配電通信系統中通常承載著大量的業務傳輸任務，意味著通信系統需要符合很多種的QoS需求。隨著通信系統中的接入對象越來越豐富，泛在感知信息的數據量和呈現維度將出現指數式上升趨勢。為了有效應對這樣的情況，需要讓自組網的路由策略變得更加“健壯”。通過這樣的方式，可以有效保障底層接入網的控制量和狀態量，進而實現海量信息的及時傳輸。在此過程中，可以通過網絡擴充的相關算法，將配網系統和通信系統之間的耦合關系作為基礎，并從拓撲概念入手，對信息物理系統（Cyber-PhysicalSystems，CPS）進行協同規劃。
3平臺層關鍵技術
數據融合技術。通過泛在感知的海量數據的特點是多源、異構、高冗余，必須依托數據融合技術來進行前置處理；數據存儲管理與挖掘分析技術。為應對泛在電力物聯網海量數據的實時更新存儲，可采取策略：基于Hadoop平臺的數據壓縮方法；采用NoSQL技術對實際數據進行分布式存儲管理。為提取大數據蘊含價值，可吸納K-means聚類來分析用電行為，可借助Apriori算法尋找誘發諧波的主要原因等。
4應用層關鍵技術
對于泛在電力物聯網的應用層來說，其以態勢感知技術和主動優化運作技術關鍵。態勢感知技術通過分析配電系統大數據來就智能配電系統中的各種安全風險進行實時預警和響應處置，能夠在將智能配電系統態勢感知分為態勢察覺、態勢理解和態勢預測的基礎上始終確保配電系統的優化運行；主動優化運作技術的應用價值體現于用戶側角度的決策調整，如通過調整供電價格來提升電力企業的經濟效益等，進而在保障智能配電系統發展決策科學性及適用性的基礎上確保用戶滿意度的有效提升。
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