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摘要：大数据技术的日渐成熟为电力行业提供了重要的发展途径。本文就大数据技术在电力行业中的应用展开论述，对数据采集、一体化运营机制构建、电力管理、数据挖掘等方面技术的应用优势进行探究，并提出了需求分析、异常检测、负荷预测、安全维护、集成管理等方面大数据技术在电力行业中的应用模式。
关键词：大数据技术；电力行业；智能电网
引言：随着大数据技术的发展，其在多行业的应用，为这一行业的发展提供了有效的延展空间。在电力行业中，借助于大数据在数据存储、数据迁移等方面的技术优势，可以有效提升电力行业中信息的收集效率与广度，并以此为基础维护供电安全，落实及时检测与预测机制，推进电网建设，促进电力行业的优化与革新。
一、大数据技术应用于电力行业重要性
（一）数据采集
大数据是一种伴随着现代化计算机技术的发展，而出现的一种综合性、高效率的数据分析技术，并且通过大量数据的收集，可以对既定目标形成准确的诊断与发展趋势预测。电力行业在其发展的过程中涉及发电、供电、配电、用电等多个环节，在此过程中会产生大量的数据，应用大数据技术进行数据采集，进而形成对于电力运行态势的分析，可以精准有效的了解电力运行情况，进而制定有效的改进措施与调节方略[1]。
（二）运转一体化
在现代化的电力企业构建过程中，需要就零散信息进行整合，进而形成一个一体化、集成化的电力企业发展模式。大数据技术的应用可以有效契合电力行业的这一发展需求，利用数据间的关联性，形成电力企业各运行节点的精细化分类，进而利用数据发现电力运营过程中内部的统一性，形成电力行业清晰的属性划分，进而为电力行业一体化发展模式的构建提供基础。
（三）电力管理
电力行业的基本运行模式分为发电、输电、用电三个环节，通过大数据技术的应用，可以实现各环节间数据的有机整合，进而通过数据的共享，对于发电效果进行分析，避免发电过程中的电能浪费，提升输电的精准性，并依据用电情况，进行营销策略的制定，实现电力行业的综合性管理。例如：通过大数据技术的应用，可以对用电负荷进行精准分析，形成对于用电技计划的制定，通过数据的剖析，形成用电日志，进而为供电措施的调整提供基础。
（四）数据挖掘
大数据技术可以借助对于数据的收集与整理，形成具有一定容量的数据库，通过数据整理、变换、挖掘、评估等步骤的合理落实，可以发现电力行业运营过程中的根源问题，进而在信息化的基础上，实现数据的存储与共享，并推进电力数据的层次化采集，为电力企业把握运营规则提供前提。并且，针对于相关数据，可以形成电力行业的价值分析，为电力行业提升其市场竞争力提供数据支撑，在保证电力企业运营能力的同时，推进电力行业的良性稳定运行。
二、大数据技术在电力行业中的应用
（一）用电需求分析
大数据技术在电力行业中应用的首要体现，就在于其对于用电需求的分析，并综合相关数据，对于用电客户的用电形式进行细分，为供电企业对于客户的直观了解提供基础，针对于客户的需求，进行差异化、精准性的服务，进而在满足用户用电需求的同时，提升供电的规范性。
例如：按照营销业务的相关标准，融合我国的自然环境以及社会环境，应用大数据技术可以构建一个电力用户欠电模型，借助大数据技术开展用电行为的实时监测，分析电费回收过程中的相关风险，形成电费回收失败具体因素的直观展示，进而构建一个更加合理的电力营销模式，在保证客户服务的同时，维护电力企业自身的经济利益。此外，在配电领域，通过大数据技术的应用，可以形成对于客户用电数据的有效采集与具体分析，进而构建分析模型，落实智能配电策略。
（二）用电异常检测
随着大数据技术的提升以及其应用范围的不断拓展，在电力行业中，借助于大数据技术已经形成了一个广度持续延伸的供电服务体系。在数据信息不断增加、业务种类日趋多样的现代化供电企业中，需要就供电过程中的异常因素进行及时有效的分析，进而制定精准的解决方案，针对于窃电漏电等不良用电行为，传统的检测与监督手段已经不能适应当今电力行业的发展需求，这就要通过数据的分析与整体，落实创新型电力行业发展途径。例如：大数据技术可以形成一个针对于用户用电行为的实时信息收集体系，在出现用电异常的同时，会通过信息传输终端，向处理平台发布异常数据提醒，进而对这一用户某一环节的用电异常进行图形呈现，因此，大数据技术的应用可以通过实时预警与异常判断，在既定区域对于窃电行为进行准确的定位，实现有效的用电管理[2]。
（三）电网负荷预测
电网负荷过载会造成供电运转的异常，甚至导致设备的损坏。为此，需要在电力企业中就可能的电网异常情况进行有效的预测，避免电网负荷过载的情况出现。通过大数据技术的应用，可以通过数据的收集建立一个预测模型，形成对于电网负荷运行趋势的分析，进而完成提前告知行为。例如：通过对于系统负荷预测以及母线负荷预测的分析，可以按照预测时间，对于电网的负荷类型进行划分，一般有超短期、短期、超长期等，依据不同负荷的基本特征，可以利用大数据技术发现其中的差异性，实现预测手段的落实。短期的系统负荷一般与天气变化有关，在我国智能电网的建设会对于母线的负荷造成更深的影响，这就需要借助大数据技术，就区域内的人工信息、经济信息、用地类型等进行有效的数据收集，进而提升预测的精确性。
（四）用电安全维护
随着大数据时代的到来，在数据信息的应用过程中存在着诸多不稳定因素会对于用电信息安全造成影响，使得电力系统面临风险的可能大大加深。大数据技术在应用的过程中，通过对于庞杂信息的收集与获取，可以明确恶意攻击的痕迹，进而构建预警与防护模型，实现对于数据信息的有效保护。在用电信息的安全维护方面，大数据技术的应用主要体现在移动感知威胁系统、通信协议保护系统、流量行为审计系统、安全密钥白盒系统等的综合运用中，通过手机终端、检测软件、计算机网络系统的综合运作，提升大数据技术对于信息安全的维护性。
（五）用电集成管理
利用大数据技术的应用，可以构建一个在智能电网建设背景下的电力行业集成管理模式，通过对于信息在不同来源、格式、特点以及性质等相关数据在逻辑上和储存介质上进行有机的综合集中，实现电力行业内部全面的信息共享，进而发挥系统的稳定性，体现数据应用优势，促进电力行业的综合发展。此外，通过数据的集成管理模式的构建，不仅能实现系统间的数据交换，还可以对于层面技术进行针对性的融合，进而促进信息的科学管理，为数据与信息的应用提供前提。例如：非关系型数据库技术、数据融合集成技术等的应用，可以为数据的应用提供基础。在未来的发展过程中需要对于数据的存储管理进行逐步的深化，进而拓展技术应用广度，提升数据内存，为电力行业的集成化管理提供更有效的发展途径。
结论：综上所述，为适应新时代电力行业的发展需求，需要在其发展过程中，通过大数据技术的应用强化电力行业运行的稳定性，借助数据的分析，形成针对性的供电方案，并在用电异常的情况下落实高效的响应机制，维护供电行业的供电安全与信息安全，进而构建一个集成发展的电力体系，提升电力行业发展水平。
参考文献：
[1]向婉芹,敖伟.大数据技术在电力系统中的应用[J].食品研究与开发,2020,41(20):228.
[2]万义飞,艾徐华,陶镇威.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].电子世界,2020(18):58-59.