发布时间：2021-06-24所属分类：电工职称论文浏览：1次
摘 要： 摘要：对大数据的应用进行了详细地分析和研究，针对大数据在电网中遇到的机遇和挑战进行了详细说明，提出了大数据技术发展过程中需要注意的问题和发展前景。 关键词：大数据;电力;应用;机遇和挑战 电力行业的信息化已发展了几十年，智能化也是现在电力行业的
摘要：对大数据的应用进行了详细地分析和研究，针对大数据在电网中遇到的机遇和挑战进行了详细说明，提出了大数据技术发展过程中需要注意的问题和发展前景。
关键词：大数据;电力;应用;机遇和挑战
电力行业的信息化已发展了几十年，智能化也是现在电力行业的主要发展趋势。而电力行业若想向智能化发展就必须依赖于信息通信、物联网、大数据等一系列先进的技术[1]。随着我国能源需求的不断增加，用户用电量的增加和企业用电需求的增加，导致近几年电力数据发生了井喷式的爆发增长。利用大数据技术可实时掌握数据的流动信息和历史信息，根据这些数据进行综合分析，提出更加合理的决策方案。
1电力大数据概况
大数据(Bigdata)技术就是在固定的时间里，利用提供的专业软件分析工具，对目标数据进行收集、分类、整理、分析，摒弃旧的数据处理模型，利用最新模式对数据进行处理，从而加强对数据的决策能力，有效地增加信息资产的价值[2]。大数据包含的范围十分广泛，大致可以分为两类：一类是结构化数据，代表为数字、符号等，另外一类是非结构化数据，代表为图像、声音等。
电力大数据和大数据所包含的种类相同，它将电力生产系统中的制造、配送、维护和调度等环节大致分为了结构化和非结构化两种类型。电力大数据的主要来源是电力生产，它主要有发电、检修和安全三个重要的领域分支。另外电力大数据的获取途径还有分析数据、交易数据、服务数据和交易结算数据。电力大数据的不同获取途径之间联系较为紧密，有时不相同的数据来源可能会带来相同的数据信息，这就需在信息采集时对不同信息加以判断，避免出现在信息采集过程中出现的信息冗余和质量参差不齐的数据统计问题。
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电力大数据的主要特征是4个V(Velocity、Volume、Variety和Value)[3]，“4V”主要继承了大数据的特征，高速性(Velocity)代表数据处理速度快。由于电力行业的特殊性，为了满足企业运营的日常需求，必须实现电力生产数据的实时处理;规模性(Volume)代表数据数量多。随着企业信息化和物联网的引入，电力行业在生产、调度、服务等不同分支中产生了大量的数据，并且这些数据随着时间的推移，其生长速度也会逐渐加快，这将在电网行业内部产生不可估计的庞大数据量;多样性(Variety)代表数据类型多。传统电力系统中的主要包含了结构化数据，但近年来随着图像、声音等非结构化数据的疯狂增长，使得电力数据不能仅依靠表面得到的信息，而是需要挖掘、提取大量非结构化数据;价值性(Value)代表电力数据的价值高。电力数据反映的不仅是每个用户、每个企业的数据信息，更反映了整个行业的规律特征，这些信息对管理者了解行业内部现状、及时发现行业内部问题、调整行业发展战略都有着重要的意义。
2电力大数据应用分析与研究
2.1电力大数据的应用
电力大数据的应用总体可分为企业内部和企业外部，两者既有不同之处又有相同之处。不同之处在于，企业内部的应用主要是针对电力生产中不同环节的数据挖掘和融合，可根据数据分析结果及时发现生产过程中相对薄弱的环节并以此为依据寻找突破口，对电网的发展规划、电厂的运行经营进行合理的调控，并辅助管理者和决策者制定更加合理的计划。而企业外部的应用主要是根据电力大数据信息及时掌握并了解由电力行业自身的经济现状以及社会情况，由于电力数据具有高精度、高效率和高实时性等优点，因此常可准确预测社会的经济发展现状、企业发展水平以及社会政策实施效果等问题[4]。电力大数据还与科技发展、汽车行业、环境数据等一系列的社会数据息息相关，通过将各方数据进行有效的融合，不仅可以促进各个行业的良性发展，也可提高整个社会的智慧程度和科技水平;两者的相同之处就在于都是通过对电力大数据之间的关系进行挖掘、寻找规律，提高服务者的服务质量、服务效率以及促进电力资源的发展速度，体现电力大数据在经济社会中的价值和作用。
2.2电力大数据应用在电力企业内部的细分
在大规划应用：在大规划中的应用主要是因为随着配网规划业务的扩大，行业内对数据的收集、整理、处理和储存又提出了更高的要求。因此电力大数据可在预测用户用电量、预测空间年负荷、分析系统多指标关联等方面体现出应用价值;在大建设应用：在大建设中的应用可有效利用大数据强大的数据存储能力和处理能力，提升现场数据采集中的非结构化数据存储能力，增大数据采集搜索范围、提高数据处理效率。利用电力大数据使整个建设过程都具备更好的自动化和智能化;在大检修应用：在大检修中的应用是通过设备中搭载的各种传感器传回的设备状态信息进行设备的维护保养。如今随着视频算法模型的井喷式发展，基于大数据庞大的存储功能和高效的性能可通过对大量视频数据的分析达到传统传感器无法实现的检测效果。
在大运行应用：在大运行中的应用是通过大量数据分析，对企业内部的主要业务、主要设备的管理提出改善方案和建议，提高管理者对历史设备、现存设备进行更加科学的运行管理;在大营销应用：随着营销数据的指数倍暴增，对传统计算方式和处理系统能力提出了巨大的挑战，而利用大数据技术可在不同用户日常需求、异常用电分析、客户业务扩展等方面提供优化建议，促进各个电力公司向多元化方向发展;在客服中心应用：大数据在客服中心的应用最为广泛，随着网络科技的发展和用户用电量的增多，客服系统也日益发挥着更加重要的作用。基于大数据的客服系统可对用户的信息需求进行更加专业化、精细化、人性化的发展。
3大数据在电力行业中面临的机遇和挑战
随着国家智能电网的发展，电力大数据在电力系统中的应用也越来越广泛，这也直接导致了大数据技术对电力工业的发展带来了很多机遇和挑战。
大数据技术在电力行业中带来了很多机遇。电力大数据本身就蕴含着巨大的商业和社会价值，利用电力大数据与能源、经济、社会发展形成一个系统的管理网络架构，就可实现智能管理、循环利用资源、合理规划建设方案等社会重要运行管理政策质的飞跃[5]。也为宏观经济的运行提供了智能决策，为社会的友好绿色发展提供了坚实的社会保障。
大数据技术的发展也对电力行业提出了很多新的挑战。首先就是数据的获取，数据的获取需要硬件的支持，同时也需要合理的管理制度，而现在电力系统中的管理模式为竖井模式，并不利于各个团队间的交流，也就无法得到完备的数据库;其次在数据的存储和自动化处理上也面临着存储能力不足、计算能力较弱的困境，因此寻找一种能替代传统存储方式和处理方法的新型方案也迫在眉睫[6];最后在信息安全方面也需投入大量精力，在电网内部有些数据因涉及到安全问题是无法公开的，因此如何在运用大数据的过程中保护隐私安全是必须要解决的一个重要问题。
综上，电力大数据技术作为一种前沿技术，虽然目前仍在发展阶段，但随着智能化的普及和工业信息化的变革，蕴含在其中的巨大能量将会给电力行业带来全新的运作模式和工作方式。——论文作者：梁冰郑锐涛
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