基于大數據的電力信息技術發展探討

鄭權煒 薛梓楠 朱元昊 姚新科

摘要：根據電力行業大數據內容來看，綜合了各個電力企業生產、運營以及銷售等數據信息，電力企業在發展過程中，面對當前競爭激烈的經濟市場，大數據在各行各業中得到了充分的利用，如何有效利用大數據成為了當前電力企業應該重點思考的問題之一，只有這樣才能夠提高電力企業競爭力，促使企業長久發展。本文主要內容通過闡述大數據的定義，詳細探討了基于大數據的電力信息技術，希望能為我國電力企業的未來發展有所啟示。

關鍵詞：電力大數據;可視化展現技術;探討

1輸變電數據可視化研究思路

對于電力企業而言，在大數據的基礎上建設電力信息技術具有十分重大的意義。結合當前我國電力企業發展情況來看，不少企業正在大力發展智能電網中，對于電網運行中的數據收集、分析、處理都有了更高的要求，在此形勢下，電力企業不得不進入了大數據環境當中，只有這樣才能滿足智能電網對數據處理的需求[1]。電力企業想要在當前社會實現長久穩定的發展，就必須尋找創新型數據的處理手段，只有這樣才能確保電力信息技術高速發展，提高電力企業在時效性、大容量數據環境中的應變能力，為電力企業的發展提供技術支持。結合當前我國電力企業數據來源來看，企業在運行管理過程中，電網業務產生的生產數據、運用管理數據主要包含有兩方面，一種是電網運行過程中產生的有關電網穩定等實時數據，另一種是移動互聯網等擴展數據，這些都與電網運行管理有著切實聯系，電力企業要積極利用大數據，提高電網運行安全性，為人民群眾輸送源源不斷的優質電源。

對于一些基礎功能，組件會提供一些關鍵參數的配置。對于一些特殊功能，組件不僅會提供參數配置，還會提供可插拔的控制配置，讓用戶自由使用和加載組件體系里的一些特殊功能。

電力大數據可視化組件主要提供的是可視化相關的一些功能，至于數據計算、挖掘等大數據分析相關的一些功能，該組件需要調用相關的分布式服務才能完成。和底層大數據相關的分布式服務的交互等功能將會被封裝在該體系里。

2基于大數據的可視化技術的實踐分析

2.1利用大數據實現電網預警

電力企業工作人員在對大數據進行分析時，首先應該掌握電力系統的實際運行情況，確保大數據的運行參數能夠符合電網運行要求。其次，可以針對大數據分析結果，結合電網實際運行情況構建完善的預警機制，判斷電網在后期運行過程中存在的問題。針對不同問題提出相應的防治措施，以便能夠不斷提高電網監管質量，促使電網控制結構不斷優化。此外，為了提高電力系統運行過程中參數的科學性與準確性，可以利用大數據技術以及計算機技術，對電網運行數據進行分析，提高電網運行質量，減少電網運行中的不穩定性。

首先，需要在SQL數據庫中調集數據來源，分析各種數據來源的功能，如信息存儲、工作信息、硬件模型信息參數，管理目標，并確保有效的管理和實踐。這使得能夠為主端口建立一種空間數據庫請求形式，從而便于框架數據的生成、數據存儲和調度，這對用戶來說是積極的，并且通過在下面提供可視化數據來迅速處理各種空間。樹框架形狀，三維模式數據編程系統有助于形成用于更快數據管理的數據，從而充分實現有效的規劃機制。地理數據必須以空間形式在三維地理信息系統技術中提供，模型必須通過地面數據管理加以分析和評估，為了使三維空間的技術形式能夠以虛擬現實技術的形式反映數據（VR）。此外，在使用虛擬現實技術時，主體集成各種電網數據。所提供的數據，使各種編程數據模型以3D.C方式表示，從而便于在不同電路上獲得信息和將數據分發給屏幕。技術主體有效地結合了遙感和探測技術，以浸沒方式展示了不同的數據內容，并通過管理和控制中央數據端口，對來自各種硬件和軟件的信息進行分析和整合。確保在數字軟件的幫助下，不同類型的數據信息能夠顯示不同功能的標準數據值和標準數據值。主要服務，分析和維護基本數據和空間定位模型，并指導關于各種數據管理的決策。

2.3三維點坐標的可視化的實踐方法

三維點坐標的實踐需設立inti（i1、i2、i3）的字符串，將各類數據所呈現的價值信息走勢以空間坐標的內容。如電量損耗情況及其使用規則的分析中，則可利用該趨勢呈現不同方向的數據價值，以便后期技術人員進行管理制定和數據匯總的評定管理，最后利用對應的編碼轉化將點位呈現在空間當中，從而實現可視化管理的目標。利用數據的空間信息對數據進行三維空間上的展示，根據數據包含的三維空間信息，實現對數據在空間上的展示。因此，可以在空間中精確地監測和分析數據。機械學習技術可用于計算或提取無法通過一個龐大的圖書館直接測量的狀態或指標。（a）確定問題的根源，預測問題，并為數據決策提供全面支助;與傳感器歷史數據和硬件故障特性一起，引進三維技術，可以在此基礎上增加較高的空間特性。這使得能夠更準確地分析故障的區域特征，并對不同區域的故障進行區別分析。

2.4數據層次化的體現

電力部門需要對不同時期的能源消耗和功率參數進行有針對性的調整，因此需要將電力數據合并到相應的月度、季度和年度報表中，以便在不同層次上更新數據模型。因此，有必要對不同時期的電力使用規劃進行分析，并對該區域電力使用規劃的有效程度進行分析。因此，減少了數據過載造成的數據損失。同時，需要系統地整合Linux模型，以便在不同級別上計算能量和測試名義數據。在空間中處理數據，利用相應的模型分析空間連接，從而滿足行業的需要。使用可視化統計卡分析不同時期的電力使用情況，并采用不同的識別方法來查明不付款和正常使用電力的問題，從而便利數據處理和整合。此外，不同的數據由不同的坐標模型處理，并由代表不同業務和方向的箭頭表示，這突出了繪圖的算法價值。管理層的表達是合理的，這不僅允許顯示項目標識符的內容，而且還允許進行程序控制。

3結束語

綜上所述，充分認知電力大數據可視化的價值內容，依據相應的方法流程、將實踐技術進行項目匯總，從而將各類數據進行可視化的呈現，有利于提高數據精準度。

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