配用电大数据应用系统总体架构分数据资源、数据处理、公共服务、业务应用4个层次，见图1。数据资源层为数据处理提供数据源输入，数据处理层为公共服务层提供数据及计算服务功能，公共服务层为业务应用层提供业务应用的交互操作。
图1 智能配用电大数据应用总体架构图
数据资源层主要实现从历史、实时数据中心或相关业务系统获取电网内外部数据，如配电自动化系统、用电信息采集系统等内部数据，气象信息等外部数据。
数据处理层采用混合型的大数据存储和处理架构实现对多源异构配用电大数据的多样性存储和处理功能。混合存储可适应分布式文件系统、列式数据库、内存数据库等多种数据存储和管理形式，以满足不同应用的需求；处理架构分别面向离线分析、实时计算、计算密集型数据分析等场景采用分布式批处理、内存计算、高性能计算等技术实现。
公共服务层实现应用系统的基础功能，如数据模型管理、业务流程控制、服务总线、业务权限管理等功能。在公共服务层和数据处理层之间采用支持高并发、低延时事务操作的分布式内存数据缓存技术，降低业务应用操作与数据处理层之间的耦合性，提高应用服务响应效率。
业务应用层构建节电、用电预测、网架优化、错峰调度4项业务，实现配用电大数据应用系统的典型业务功能。采用模块化软件设计方法实现4个模块功能的即插即用，并在充分考虑模块之间的信息联络及功能联合的基础上，遵循规范的接口，实现模块之间的功能融合，从而实现4个业务模块之间既可独立运行，又可协作互补。