随着经济的发展,电力需求不断增长,电网结构变得越来越复杂,传统电网结构面临着诸多问题,以微电网为主的智能电网发展迅速。为了保证微电网安全、可靠、经济、高效地运行,需要提供及时、准确的数据分析结果信息,直观地展示数据变化趋势,因此建立一个微电网数据分析系统至关重要。微服务围绕业务领域创建应用,这些应用可以独立开发、部署、测试、管理、更新,使服务功能解耦,增强系统弹性,便于扩展和维护。本文基于微服务架构及其他移动互联网相关技术,设计实现了基于微服务的微电网数据分析系统。本文以光伏发电为例进行数据分析系统的详细阐述,采用GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络模型进行短期光伏发电功率预测,并进行了实验对比分析。实验结果表明,本文方法对短期光伏发电功率预测有较好的效果。设计实现了微电网数据分析系统状态监测与故障预警模块,实现平台日常数据状态监控与故障预警。本文采用领域驱动设计对微电网数据分析系统进行系统架构设计,然后通过分析微服务集群负载均衡的特点,结合滑动窗口技术,设计并实现了基于遗传模拟退火算法的负载均衡策略,用于解决大规模请求等待的负载分配问题,在充分利用资源的基础上实现更快的请求处理。最后采用Kubernetes进行微电网数据分析系统微服务的平台搭建,实现微服务架构的注册与发现、弹性伸缩、滚动升级与回滚、日志监控等功能。本文设计实现的基于微服务的微电网数据分析系统相比于传统的架构设计,满足对微电网多组件的接入、监控、调配,实现了对微电网功率预测、状态监测与预警等数据分析,对微电网数据分析系统的设计与实现有一定的应用指导意义。