白明明 王瑾
内蒙古电力（集团）有限责任公司巴彦淖尔电业局 内蒙古 015000
摘要：自人类进入电气时代以来，电在人们生活中的作用日益明显，为实现电力资源的区域调配与保障用电安全，电力系统可靠性与安全性一直是电力行业关心的主要内容之一。在传统电力系统优化升级的过程中，将大数据应用电力系统促进传统电力系统的改革这一技术得到了的推广应用。
关键词：物联网；电力营销；大数据
引言
在电力大数据时代的背景下，人们对信息的获取以及甄别需求愈加趋向规模性、多样性以及高速性，因此，信息通讯体系已经成为智能电网的重要应用系统，大数据关键技术的应用能为多种领域的发展提供关键信息，符合当前社会发展需求，推动电网规划建设与服务呈上升趋势发展。
1泛在电力物联网
物联网简单来说就是以互联网为基础，把物体在传感系统的支持下接入网络，从而搭建起人对人，人对物和物对物之间相互联通的网络。物联网在电力行业的应用也就是电力物联网，从而把传统电网向智能电网推动转型，实现真正的统一物联管理。以电力系统为核心,结合现代技术与先进技术构成的智能服务系统，就是泛在物联网。该系统不但具有万物互联、人机交互这些基本功能,还具备全面感知状态、高效处理信息、灵活便捷应用、自动智能管理等高级功能。实现电网中任何时间、地点、人及物之间信息连接的关键,是泛在物联网在电力行业中的实际该有的表现，也是电网未来发展的必然趋势。泛在电力物联网有组网快速灵活、通信方式灵活、服务面广、智能化程度高的优点。
2大数据处理方法
2.1大数据挖掘算法
基础的数据库和共享数据库还有决策数据库是MMIS中的数据库当中的主要内容。决策树算法这种方法可以精准确并且高效的处理数据较大数量的数据，这是其对这些数据库的数据进行处理的原因，可以使用户在大量的数据里面快速的筛选出自己想要的数据。建立其他数据库的基础是各个子系统中业务的重要资产信息。通常共享数据库适用范围比较广，具备强综合性的优势，并且里面包括的数据种类也比较多。基础数据库让企业决策人进行决策执行，把常用数据进行计算。电力营销管理系统的核心就是数据库，各级MMIS经过利用物联网交换数据，用户在使用数据时，处理数据和操作的能力都会觉得有些困难。
2.2随机矩阵理论
使用决策树算法以后，可以让用户高效地把不同的数据种类按照一定的标准属性选择出来。在数据传输中，如果了解不同数据之间的关联性与关系，也就需要通过各类数据之间的关系进行不同电力营销之间的大数据的评估关系。需要更进一步对数据进行研究，因此引进了随机矩阵理论。文中设计的系统还能够统计，分析出不同地区的MMIS数据之间的关系，在运用随机矩阵理论以前应该列出相关矩阵公式。式中，要假设不同市的MMIS数据库（如B市区的MMIS数据库里的基本数据库，S市区MMIS数据库里的共享数据库，D市区MMIS数据库里的决策数据库等）有A种，数据库集合为：{P1,P2,P3,PA}参数（例如电费的收据单、收费服务的数据、负荷管理数据等）的数据有N种，数据集合为：{Q1,Q2,Q3,QN}，在评估时间窗区范围内，连续测试K次，矩阵E1是它构成的用户投诉的数据，在矩阵当中，数据集合元素pij为第i个MMIS数据库在j时间下进行检测数值。电能计量数据用E2表示，例如电量数据、收费服务数据、符合管理数据、电费数据等。
3大数据技术的应用
3.1基于大数据技术的电力系统可靠性分析
谓可靠性分析，就是通过多种方式获取目标对象的数据，并根据数据的变化情况推算其状态的稳定性。
传感器技术与通信技术在电力系统中的应用，实现了电力系统数据的在线采集与传输，同时结合计算机软件技术对获取的数据进行分析，分析结果与电力系统故障模型进行拟合，当数据拟合程度超过设定阈值后，则判定电力系统可靠性降低，并根据对大数据分析的结果，寻找导致电力系统可靠性降低的关键点，以便维保人员及时介入修复，使故障在“萌芽”阶段就被处理掉。对电力生产大数据的实际应用进行了详细分析，借助大数据技术，可以实现对不同地区电力负荷的动态掌握，并能够构建输配电网络故障抢修精益化管理体系。
3.2大数据技术下的电力资源合理配置
在过去较长的一段时间里，我国电力系统的供配电管理制度相对落后，全国输配电系统出现满负荷工作会导致电力系统故障，而今人民群众对电力资源的合理配置有着更高的要求。在大数据技术的支持下，国家电网通过对我国不同地区在不同时间段的用电情况进行科学分析，便可根据大数据分析的实际情况合理配置电力资源。对企业经营管理大数据应用实践提出了相关要求，为实现电力资源的合理调配，除依托政府部门进行资源协调外，还可以借助阶梯式的供电价格限制人们浪费电力资源情况的发生，形成社会范围内对节约电力资源的正确认识。
3.3基于大数据技术的人工智能电力系统
这里的人工智能电力系统是基于大数据技术的计算机模型仿真技术，电力系统的智能化不仅是电力企业降低成本的关键，也是电力系统安全管理的必然要求。例如某地区220kV输配电系统故障，人工智能电力系统便可对这一故障中相关数据进行统计与分析。当检测电网中电压、电流数据的异常波动情况与相关电力系统故障相类似，人工智能电力系统便可进行声光告警，同时将故障电力系统模块剥离开，由此避免故障的进一步扩大。对频繁停电的问题进行了介绍，从实际需求来看，基于大数据的人工智能电力系统能够将停电范围最小化，最大限度弱化对人民群众生活带来的影响。但是，这里需要注意的是，数据的获取与整理是一项较为复杂的工作，相关数据的真伪性应进行辨别，否则将导致人工智能电力系统无法正常工作。
3.4人工智能在大数据处理技术的帮助
人工智能在大数据处理技术这个领域也提供了很大的好处。人工智能的进步需要大量的数据才能正常运作，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）工具可以更好地查看数据，以查看数据集的哪些部分更有用，哪些价值偏低，可以优先处理掉。那么，我们就可以查询AI内容，对应的分析目的最有利，这是完整的数据集。
3.5大数据处理技术可以获得的最大价值
明智的决策可以有效地减少资源浪费，同时节省工作时间，从而有效地提高工作效率。需要探究的重点是如何尽可能多地把数据收集过程自动化。无论是用于训练机器学习算法还是帮助人类做出更好的决策，知道要如何收集何种类型的数据，以及如何存储和处理它，都可以让我们从大数据处理技术中获得最大的价值。
结束语
泛在电力物联网的电力营销大数据处理方法核心内容是电力系统，同时也需要结合云平台，人工智能，智能传感器等各种先进的技术来形成一种多网交流的系统。在物联网技术的基础上建立了电力营销管理的系统，具有有利的效果。用户可以通过无线通信来实现与不同的移动营销平台的进行信息交互，取得数据的实时性得到了大幅的提升。
参考文献
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