随着智能电网中数据量以几何级数倍增，如果以现有的技术手段处理这些海量、多源、异构、复杂、冗余且不断增加的数据，势必会超过电网所能存储、处理或有效利用的范围。本文围绕智能电网中信息与应用的新特点，针对智能电网海量信息处理的关键问题，分析了Hadoop云计算系统在智能电网中应用的可行性，以故障录波文件和PQDIF文件为例，提出分布式数据采集、存储和检索方案。在此基础上，综合考虑现有的数据预处理技术，数据流技术，数据挖掘技术和Hadoop云计算技术，以实现更为智能的数据分析和应用。电能质量采样数据是典型的数据流，本文通过自适应滑动数据窗技术及小波变换，形成扰动综合检测方案，通过定义小波能量和基波有效值作为特征向量，引入数据流挖掘技术，能够有效的检测各种常见的电能质量扰动问题。风电接入后联络线保护系统失效受风电场容量、风速、撬棒电阻阻值、故障位置和过渡电阻的影响，是典型的关联规则问题。本文通过引入概念分层并设计多维度和多层次的关联规则挖掘算法，有效的分析了选相和距离元件失效的影响因素。针对智能电网故障信息，本文提出了基于Hadoop的智能电网故障信息处理平台，该平台具有数据分布式采集模块、云存储和云计算模块，决策系统和知识库模块三部分，能够实现故障信息的存储和检索，故障录波文件的分布式分析，故障信息融合及故障的综合判别。算例证明，上述关于智能电网海量信息存储与检索技术、电能质量数据流检测和分类技术、保护系统的多维多层关联规则挖掘分析以及基于Hadoop的智能电网故障信息系统是可行且有效的。