王刚、赵子状、唐绍迪
聊城市光明电力服务有限责任公司临清分公司 山东 聊城 252600
摘要：我国经济高速增长，各行各业的信息处理都在进步，数据态度越来越强，大量数据的处理已成为行业重点。大型数据技术的发展以及这些技术在各行各业的应用，为在许多领域做出更科学的决策提供了客观的基础。同时，大型数据技术提供了对大量数据的实时监控和自动化，因为它提供了快速处理大量数据的好处。所有大型数据技术应用领域都存在大量电气系统数据、更低的延迟和严格的风险控制。传统的数据分析无法对这些数据进行有价值的分析。也就是说，电力系统是大型数据技术的核心应用领域之一。
关键词：电力；大数据；供电企业
引言
如今，大数据技术已经广泛应用于各个领域，为许多行业的发展提供了技术支撑。电力行业为我国重要的支柱型产业，整个行业的发展趋向于智能化、现代化。大数据技术应用到电力行业的发展中，为电力行业发展提供了技术支持，符合现代电力行业发展需要，也符合现代社会发展需求。
1电力大数据简介
传统的计算机辅助技术通常不会在有效的时间内使用成熟的软件技术处理大量数据，即使在短时间内可以通过硬件(如传感器)进行捕获。因此，当前的数据量是计算技术的一个新挑战，需要一种新技术来满足当今的数据量要求和计算的及时性。与计算机科学中其他类型的大数据相比，大数据的定义更加灵活，大数据的规模没有严格的标准。从数据的来源和类型来看，“大数据”一词是指通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种信息源收集的大量结构化、半结构化、非结构化和相关业务数据。大数据量在电力系统中的应用贯穿于数据存储、数据管理、数据处理、数据分析的整个过程，一直到为业务趋势和数据增值挖掘服务提供预测。以及本系列中使用的技术和概念。
2电力大数据特征
通常情况下,电力大数据主要是指在电力行业中发电、输电、配电、变电、用电、售电、调度不同环节中产生数据信息的总称。电力大数据包含了大数据的所有特征,包括数量庞大、数据类型多、处理速度快、数据准确、数据价值五方面的特征。
3数据存储
在主要基于分布式存储的大型数据技术中存储数据可满足某些实际应用程序中的数据存储需求，同时提供高数据存储吞吐量，从而最大限度地减少存储时的数据丢失。主存储可分为以下几类:(1)对于数据存储，大约有两个基本轴:行存储。*列存储，结合两者。(2)数据实际上存储在多个设备上。(3)为确保存储质量，必须将存储设备连接到高速网络。为了确保数据查询的速度和质量，还需要建立分布式搜索引擎。虽然大型数据技术在实际使用中存储得很好，但也存在一定的不足。(1)虽然在当今的技术形式下可以构建相对稳定的数据结构，但所构建的数据结构通常比复杂的数据结构更加统一。(2)数据规划技术也存在一定的缺陷，在一些不适当的时间表中可能会对数据结构造成很大的负担。(3)用于数据存储的列存储技术也需要改进。
4大数据可视化
Hadoop中使用MapReduce计算框架和Spark计算框架计算和可视化大型能量数据，可以分布大量数据。数据挖掘技术主要分析大量数据，确定数据分布策略。这些步骤包括准备数据、搜索数据和显示三个数据。可视化方法现在是解决大量数据分析的最有效方法，并且在实践中得到广泛应用。可视化通过使用相关算法以图形方式表示数据，实现了快速观察和定性分析。
5大数据技术在电力行业中的典型应用
5.1电力大数据传输与存储
高效构建智能电网有效地记录了电力系统在各个阶段生成的数据，导致数据传输和存储需求增加。由于生成的数据越来越多，电力系统的负担越来越重，从而阻碍了智能发展。大型数据技术提供了用于传输和存储大量数据的解决方案，以满足数据密集型任务的需求。
如果您选择分布式文件系统，则会简化大量数据的存储，Hadoop的HDFS文件系统现在已得到广泛使用。同时，实时数据需要电气系统，大型数据技术支持实时数据，实现电力运营中的实时数据采集，并实现实时流数据分析。存储可以根据系统性能和数据特性进行，一些需要实时处理的数据可以通过数据库系统进行处理。对于常规数据，可以选择数据仓库进行处理。对于大量历史或非结构化数据，受影响的员工可以使用分布式文件系统。
5.2在电网上的应用
为了保证电网安全稳定运行，电力侧的电力和电力侧的负荷必须平衡，以便利用大型数据技术随时监测电网运行数据，进行综合分析。从而可以准确预测运行时间和短期负荷，并向调度程序提供有价值的数据，以便进行精确控制，确保电网安全可靠地运行。此外，大型数据技术可用于监控停电和计算电路损耗。
5.3电源状态评估
电力设施的正常运行是总能耗的重要组成部分，供电状况评估结果对电力系统的各个生产周期有着重要影响，例如b .设备采购、投资计划、设备修理等.电气设备状况检查对发展电网和改善国家经济安全至关重要。功耗评估现在主要包括基于策略和评估的评估方法、故障排除专家系统、基于传统机器学习的设备状态评估。传统的设备状态评估方法通常基于有限的样例数据，以形成每个模型的预测输入值和输出值之间的关系。随着电力监控设备的日益普及，电网操作系统代表着对电力消耗分析至关重要的大量数据的特点。
5.4用户管理应用程序
公用事业部门正确应用大型数据技术，可以更准确、准确地分析外部市场需求，使员工能够结合客户群的特点，定义客户群和需求分布。作为返工的一部分，可以根据不同客户的实际需求提供针对性的服务，从而提高服务质量和营销水平。此外，电力公司可以更深入地分析内部数据，并与外部市场数据进行比较，以确定公司的生产和市场需求是否相符。这样，通过提供数据来支持决策，以确保决策的可持续性和可行性。
6探索平台功能，试点数据应用
（1)“一触式”系统登录。个人工作区集成在46个专业系统中，可实现对每个企业系统的单点登录、数据查询、增强安全性、提高工作效率以及降低时间和成本。(2)移动应用的终端。开发面向电源平台的移动微应用程序，优化底层营销活动的访问标准，许可与专业营销应用程序的兼容性，生产移动终端，为终端设备提供控制台管理器，帐号和现场移动设备。(3)指向某人的“表”指针。创新构建台湾地区行政长官三区关联关系模型。它使用大型数据计算工具汇总了每个地区相应指标的分子和分母汇总数据，以完成所有业务数据的分组，从而将业务部门分布到每个地区并实现“表”。该平台诊断管理摘要，将设备异常和指标错误定位到池管理器，并实现有针对性的管理改进。(4)全面的业务监督。公司全面监控平台，为所有业务部门提供专业、组合电源、全景、多维度和清单数据提取。建立五级预警机制，根据异常持续时间和严重程度的制度，自动将省、市、县、供电部门的监督工作移交给区域经理，以促进核心任务之间的合作、关键指标的量化、集中和动态监测。
结束语
大数据时代的来临是未来的必然趋势，这对于电力行业来说这既是挑战，也是机遇。在电力行业的进一步发展中，需要意识到大数据技术在电力系统的生产运行、企业的运营发展、配用电分析等领域的应用的重要性。通过良好的数据管理和有效的数据挖掘，实施相关大数据策略，不仅可以保证电力系统的稳定运行，而且对于电力营销的质量和提高企业竞争力有着重要的意义。可以说，电力企业的大数据体系建设是未来发展的关键点。
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