探討大數據技術在電力行業的應用

鄧雷 張家耀 權家樂 褚衍春 馬淑淑 郭向陽 韓芳

【摘 ?要】現如今，在我國隨著科學技術的不斷發展，也帶動了各行各業的進步與革新，同時伴隨著新技術在各行業中的廣泛應用，就大數據而言，該項技術目前較為廣泛的應用于通信、金融等行業，而對電力行業而言，還算是一項新的技術。因此，在這種背景下研究電力行業大數據技術應用，能夠為我國電力行業的發展起到一定的促進作用。

【關鍵詞】大數據技術;電力行業;應用

電力行業是經濟發展的支柱，在產業轉型的重要時期，大數據技術發揮著至關重要的作用。

一、大數據技術的基本特點

在網絡時代，全球的互聯網巨頭對大數據時代的數據重要意義有著重要的關注，關于大數據其自身具有著幾個重要的特點，首先就是在數據體方面比較大龐大，從TB級躍升到PB級;在價值密度方面不高，通過對視頻這一內容進行分析就能夠發現，在連續不間斷的監控過程當中而真正在數據上發揮作用的也就只有一兩秒的時間;還有就是在數據的類型方面較多，這其中對圖片以及視頻和地理位置等都在其范圍之類;最后就是實時性以及處理速度快的特點，符合與傳統的數據挖掘相異的一秒定律。

二、大數據和電力行業的關系概述

電力行業是我國的基礎性能源設施，和我們的生活有著非常密切聯系，同時也是我國發展的一個重要保障。在當前的信息化技術得到快速發展的同時，電力信息對電力企業的決策運營等方面的作用愈來愈大，電力信息化已經成了對傳統運維的突破已經產生新的增值服務的重要力量，在管理的模式上也有了新的發展，而這一系列的變化將會在數據中心的上發揮作用，對數據中心也會賦予更多的職能，例如數據分析和決策能力等。在電力行業的數據最為主要的還是在運營管理中的數據以及生產方面的數據，其涵蓋的范圍比較的廣泛，所以電力行業在實際的發展過程中要能夠對數據背后的一些價值得到充分的認識，在數據的治理以及數據的挖掘等方面要進一步的加強，從而盡快的實現大數據的戰略發展，為電力行業中的各個環節的建設提供技術上的指導和較為科學有效的解決問題的方案。

三、大數據技術在電力企業中的具體應用

3.1電力能源系統管理

在大數據技術的發展與普及過程中，除了可以用于清潔能源以外，還起著供應能源和減少能源消耗的作用，是智能電網工程建設中的重要組成部分。由智能電網現狀來看，電網互聯為電力系統的快速發展奠定了良好的基礎，加大對電網互聯的研究，能夠保證其運行更加穩定與安全，只有不斷提升微電網和配電網的可靠性，整個電力系統才能得到優化。電力企業通過充分應用大數據技術，可以加快電網轉型步伐，不斷提升發電的效率，同時還可以有效改善運營模式。從大數據技術在電力能源系統管理中的應用情況來看，具體包括下面幾點：一是有利于電力新產品的研發;二是可以獲得電力能源的“綠化效果”;三是為智能化電力能源的發展提供不竭動力。將大數據技術和電網有機結合起來，盡快打造成智能化電網，在發電能源轉換和電力輸送中可以得到充分應用，為智能化電網的發展創造良好的條件。

3.2智能電網

通過分析用戶的用電大數據，掌握用戶的用電分布與用電方式，以此作為依據來調整電能的生產與分配。智能電網將結合電能流和信息流，在輸送電力的同時獲取用戶數據，進行深度挖掘，以過往信息為基礎，對用戶未來的用電情況做出預判，實現高效化、動態化、合理化的智慧電力系統。

3.3電力管理應用

大數據技術在電力行業電力管理中的應用體現在發電、輸電和用電3個方面。大數據技術在發電管理中可以整合社會中的所有電力數據，根據社會的用電需求預測某個時間段的用電負荷量，向發電模塊反饋出信息數據，進而制定出符合社會用電實況的發電計劃，大數據技術在發電管理中的應用有利于提高發電的效率，杜絕發生電能浪費的問題，實現了高效的發電運營。輸電階段中的大數據技術搜集了輸電過程中的信息數據，掌握電力系統輸電線路中的信息數據，大數據分析了獲取的信息數據后，可以制定可靠的輸電計劃，在一定程度上降低輸電的線損率。現階段電力行業中積極構建智能電網，而大數據就是智能電網建設時的關鍵技術，輔助完善電力系統的輸電環節。電力行業的用電管理工作中，大數據技術負責整理用電用戶的相關數據，分析數據中的關鍵信息，從而制定出用電營銷方案。用電營銷必須以電力市場的實際情況為主，采用大數據技術了解用戶的用電情況，促使用電營銷方案符合用戶的需求，實現了電能節約。

3.4電力一體化集成平臺

隨著智能電網的建立，電網信息化也越來越被重視。在集團范圍內，建立統一的信息集成平臺，進行生產管理。而所謂的電力一體化集成平臺，實際上就是大數據的采集、分析和呈現的平臺。

3.5電力數據挖掘中的應用

電力企業在應有大數據技術以后，可以有效分析電力業務，將其中可用性電力數據提取出來，便于電力企業全面掌握與控制各項業務。在電力業務流程中應有各種計算機系統以后，電力數據采集量越來越多，電力企業在數據收集與存儲上面臨著更為艱巨的挑戰，在進行數據定量、統計和挖掘時難度也逐步增加。在電力數據挖掘過程中，可以在海量電力數據中挖掘出有價值的、可用性強的電力數據，其步驟主要包括電力業務分解、電力數據分解、電力數據準備、數據挖掘模型構建、電流數據評估和電力數據部署等。在挖掘電力數據之前，需要全面分析電力業務的需求，按照業務需求開展數據挖掘工作，確保數據挖掘目標得以實現。在數據評估過程中，重點是整合、集成和轉換原有的數據信息，促使數據采集和處理工作順利完成。處理數據完畢以后，要開展數據挖掘計算工作，同時將數據挖掘模型建立起來。將數據挖掘模型構建起來以后，要作出數據評估，重點是分析數據計算結構是否符合電力企業業務的最終目標。在確定數據計算結果以后，要利用可視化程序，通過圖形、圖像、表格、報告等形式進行展示。

四、大數據技術在電力行業中的發展

大數據技術在電力行業中的應用存有一定的差異，大數據未來發展中要協調好電力數據的應用，確保大數據技術能夠應用到電力行業的更多模塊中。電力行業未來發展中，積極利用大數據技術分析電力數據，合理分配大數據技術內的統計分析、數據挖掘以及機器學習。同時結合智能決策、專家系統以及推薦系統完善大數據技術的發展和應用，體現大數據技術在電力行業中的發展潛力和應用價值，促使大數據技術可以提高電力行業的運營水平，保障電力行業的經濟效益和生產能力。

結語

大數據技術，在電力行業的應用，目前仍處于摸索階段，但是其發展潛力十分巨大。要實現電力行業的成功轉型，必須進行全盤的信息化，而利用大數據技術，就是最核心的手段。電力行業的健康發展，需要全社會共同的努力。

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作者簡介：

鄧雷（1984.09.10），性別：男;籍貫：河北廊坊;民族：漢;學歷：研究生、碩士;職稱：高級工程師;職務：計劃建設與監測分析專員;研究方向：大數據技術在監測分析中的應用