苏勤勇
国网四川省电力公司南充供电公司 四川 南充 637000
摘要：随着经济和科技水平的快速发展，各种信息化技术应运而生，从宏观的角度上来看，信息化技术的引进是促进我国电网智能化的重要基础，在信息技术应用于电网系统的过程中，供电局数据量极具增加，其数据类型也呈现出多样化的趋势，在这种越来越复杂的数据背景下，供电公司的数据质量也发生了变化，主要表现在电力系统内部与外部、核对标准等方面中，这种情况的存在对电力信息系统的正常应用及其后续的推广等工作均带来极大的影响，目前影响相对较大的要属于在电力营销信息管理系统中关于广大电力用户的档案数据质量管理中。一旦供电局数据质量存在缺陷，将会给企业用户的正常运转带来极大影响，对人们的正常生活也带来不利的因素。
关键词：大数据；供电公司数据质量；分析
引言
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。
1电力大数据特征
根据云平台的预测结果，检索分析电力数据变化趋势，根据数据特征参数，执行下一阶段的数据处理。电力大数据中，检索请求可能涉及到多个预测数据。已知大数据服务检索，可以在操作方面分为两种属性，一是针对电网输送端口的检索，另一种是对电力接收端口的检索。就上述情况而言，预测数据的基础模型、存储位置、数据组织结构很难在接发端口被明确，因此利用检索程序，根据预测数据符号和语义，使用SPAＲQL查询语言进行数据检索。因电力数据体量多、规模大，检索分析采用分布式的检索方式，实现一对一的预测数据特征检索。
2提升供电局数据质量的建议分析
2.1信息系统设备管理不善风险控制
电力交易机构应明确信息系统设备接触权限表，严控信息系统设备管理的超级权限设置及审批，并定期对信息系统设备接触进行定期检查监督。应建立严格的交易数据灾备管理制度，明确数据备份与恢复机制，规定数据备份的频率、方法、介质、范围等方面。要求系统管理员按照“数据备份与恢复”的操作流程，定期将数据备份制成一式两份，一份由负责交易平台管理的部门保存，另一份由业务部门保存。要求负责交易平台管理的部门负责人定期对备份的操作执行情况、备份的保管情况进行检查。
2.2完善对数据质量的检查管理措施
如何完善供电公司数据质量的检查管理，需要从以下几个部分开始进行，内容包括：一是对接口数据进行严格检查。在获得接口数据的过程中，数据的形式主要包括文件、数据表等不同类型，因此，要求技术人员对不同类型的数据形式展开针对性检查工作，对接口数据的完整性与及时性进行检查，然后分析出问题的根源，从而保障数据在入库前不存在质量隐患。二是对供电局数据库进行检查。检查的目的主要是为了保障供电局数据库的数据一致性、正确性、完整性、及时性等。这是保障供电局数据库中数据质量的重要环节。值得注意的是，由于电网信息系统极具复杂性，再加上数据量庞大，提升数据质量需要以长期的周期性工作特征为主，同时还要求技术人员要对数据库内的所有数据进行定期检查，最终根据数据库的具体情况来对数据检查脚本进行优化。三是对指定指标进行全面检查。该环节的目的主要是为了对数据库中的所有数据的正确性展开围绕质量方面的检查工作，这是保障供电局数据能够按照其业务模块的具体情况来体现数据价值的重要路径。
供电公司可通过设立数据质量考核指标来进一步提升数据的质量，这对相关业务的顺利开展以及提升整体服务满意度具有重要的现实意义。
2.3大数据技术的电力系统可靠性分析
所谓可靠性分析，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。《电力大数据技术及其应用》中的第六章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。
2.4完善数据信息管理
在大数据的背景下，自动化系统的数据越来越多，所以也就给备份带来更多的问题，在备份过程中经常会因为没有对储存设备进行管理，一旦电力自动化系统出现问题，那么就导致大量数据无法恢复。所以，就需要能够根据电力公司自身的实际情况，来积极的采取相应措施。比如，当公司出现数据问题的时候先恢复重要数据再回复一般数据，然后再恢复次要数据，进而来完成整个整体数据的恢复。推动数据整合和信息交换，这样能够更好的对数据信息进行有效利用，为电力企业获得理想经济收益。通过推动数据整合和交换，能够开发资源共享模式，有效的利用相应技术，达到理想的信息整合和信息交换效率，为电力企业的发展提供决策。
2.5降低供电公司数据质量问题率的预防措施
主要包括二个部分，内容包括：一是对数据质量展开深入的测试工作。在一般情况下，在对供电局数据库中的海量数据进行输入处理操作之后，系统会自动反馈出大量的数据质量结果，该结果的存储量十分庞大，因此加大了数据库系统的测试难度，从技术层面来看，要求数据质量管理人员注重加强数据测试环节的管理工作。要严格根据相关标准规定来对数据的检测过程进行监督，特别是要对数据库系统中的测试方案与报告进行审核。在正常情况下，供电公司数据检测体系中要注意加入数据质量检测、对全部检测工作的检验等不同环节性工作，同时还需要将这些检测结果反馈至质量部门与仓库研发部门等，另一方面，如审核未通过的机制需要重新修改之后再向以上两个部门进行提交。二是加强对统计口径差异程序的控制。在目前的发展阶段，统计口径是整个供电公司数据库管理元数据的核心结构，其与数据库管理体系的价值体现具有息息相关的联系，在一般情况下，不同系统之间的统计口径所存在的区别会直接影响到数据库的运行流程，因此，要求技术人员要保障不同系统之间的统一口径，这是预防供电局数据出现质量问题的基础性手段之一。
结语
对于电力系统中的数据而言，其自身具有一致性的特点，那么在实际运行工程中，就会出现大量数据。系统中的数据都会在相应的数据库中进行储存，导致系统出现数据复杂的问题，不仅会直接影响电力系统的数据处理效果，还会容易出现数据混乱的问题。所以，在运行过程中，就应该能够对电力系统数据库进行管理，更好的保证数据信息的惟一性，这对降低供电局数据质量问题率具有重要的现实意义。
参考文献
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作者简介：
苏勤勇(1973—）男，汉族，研究生，工程师，主要从事电网调度、运营监测分析管理工作等。