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摘 要： 随着工业化进程的深入推进，人们的生活水平不断提高，国家电网的覆盖力度越来越大，要处理的电力信息越来越多。大数据技术在电力行业应用，改变了电力企业工作流程，促进了电力企业发展。这样不但能让数据处理工作的精准性受到影响，也能让电网的经济有效运行得以保障，故此构建完善的电力数据平台就显得极为重要。
关键词：大数据；电力行业；应用
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。 由中国电力出版社出版的《电力大数据技术及其应用》 以现代电力系统发展与相关技术在电力系统中的应用为研究对象，分析电力大数据技术应用下的电力系统发展现状，为大数据与电力系统的进一步融合提出意见和建议。
一、大数据技术概述
互联网信息处理技术手段的不断发展进步以及云计算技术的应用，让人类迎来了大数据时代。政府作为服务人民的主体，掌握着社会各个阶层的数据，虽然大数据技术只是一些数据的相关分析，但是在人文关怀方面具有很大的作用。我国在应用大数据技术时，在数据治理方面重视微观层次和中观层次，侧重于数据开放，这代表了大数据技术在现实实践中具有很大的应用价值。大数据是一种数据体量大、程序复杂的信息数据。一般可以利用数据处理系统以及数据处理分析工具实现大数据的分类整理以及收集管理。大数据的信息量大、种类多，在进行信息数据处理方面并不做到面面俱到，进而实现理想的目标。大数据虽然具有存储数据量大、信息处理速度快以及信息处理种类多等特点，因此，电力企业需要创新信息数据处理手段，从大量的数据中提取有用的数据信息资源，进而实现数据资源的有效利用。
二、大数据关键性技术分析
1. 集成管理技术
智能电网下的大数据平台，拥有海量的信息存储。特别是在实际的应用中，由于传感器的融人能让很多信息直接传输到系统之中，能使数据采集工作得以完善。这些数据包含电网运行，大数据分析应用技术，数据信息管理等内容，通过对上述数据分析和处理能真正的让集成管理技术工作落实到位。
2. 数据处理技术
大规模的数据分析，需要将数据进行系统化分类，细致为数据的分区和分表，这样才能为数据的处理效率提高提供保障。与传统数据处理相比较，人工处理处理方式不但需要消耗大量的人力和物力，同时在同等分析条件下分析的效率也偏低，故此就要将划分好的数据全部输人到对应的文件中，不但开业提升原有的数据访问途径，使数据使用效率提升，同时也能在并列式的数据库搭建过程中，使数据的加载效率得到大幅度提升，以保障数据能实时查询。
3. 数据存储备份技术
大数据背景下，良好的数据存储能力，能让电网的海量数据得到有效存储。同时，在其自身修复功能的影响下，能解决系统平台内的故障，让数据的安全性得到保障，也能让智能电网系统更为完善，保障智能电网的安全性与可靠性。
三、大数据技术在电力系统中的应用
1. 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。 例如，上海市在夏季存在电力资源短、整体线路负荷的情况下，上海市政府采取大型企业分批“让电”以缓解供电紧张的局面。
在“让电”单位的选择依据方面，就是根据国家电网的实际统计结果。《电力大数据技术及其应用》中的第七章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。
2. 分析技术的现实应用
由于部分文件资料受到存储数据系统的影响而无法真实发挥自身的价值，因此电力企业在进行大数据分析计算之前通常会在全面扫描整体数据的基础上对信息数据进行采集分析。这样会严重增加多余的、无用的信息处理任务，会降低结果的准确性，还会浪费大量的信息数据处理资源。基于此，电力企业可以在大数据分析体系基础上利用云计算技术对不同种类的数据信息展开查询分析处理工作，在优化数据存储系统程序的基础上建立综合的电力信息系统网络，形成不同种类的数据信息存储数据库，开展快速的优质数据分析计算工作。
3. 电力行业的电力管理运用
大数据技术在电力行业，对于电力管理上重点是在发电、用电还有输电这三个领域。发电：大数据技术在发电管理领域，能够对社会里的全部电力数据进行整合，依据社会的用电需要，预料在某个时间段内用电负荷量，同时对信息进行反馈得出其对应的信息数据，以此来制定出适合社会用电真实情况的发电方案。大数据技术在发电管理领域的引用，有助提升发电成果，避免电能浪费的情况发生。输电：在输电阶段，大数据技术的作用是采集电力系统中输电环节各个线路的实时信息数据。在大数据技术下剖析了得到的信息数据以后，能够制定合适的输电方案，大大降低了电力线损率。当下时期我国电力行业都在建造智能电网，其中大数据技术就是智能电网建造时的重中之重，加强了电力系统中的输电能力，降低了输电环节电力的损耗。用电：在电力行业的用电管理工作中，大数据技术通过整合人们在用电时的数据，分析数据中的关键信息且帮助制定营销方法。在用电营销上，依据电力市场真实状况，引用大数据技术采集用户的真实数据，帮助制定用电营销方案，以此实现用电环节的电能节省。
4. ETL技术
智能电网的数据十分的分散且数量十分巨大，数据所具有的类型也相当的多，这些困难是数据处理当中必须要面对的不利因素。面对这种情况，在处理相关数据时必须要遵守操作流程，防止不必要的问题反复产生，影响整体质量。电力企业一般在数据集成工作上要应用数据仓库这类技术。而ETL所包括的三个主要组成部分，也即是Extract, Transform和Load，其中Extract便是数据抽取，主要任务是将需要的数据从源系统当中进行抽取;Transform也即是数据转换，将被抽取出来的数据进行一系列转换以达到相关数据要求，并且通过这种过程对数据本身进行整理和加工;Load也即是数据加载，其工作内容主要是加载处理后的数据，再将其保存到需要数据的源系统当中。这种技术在电力大数据集成当中是关键技术，如果要在相关企业之中运用这种技术，就需要对这项技术当中的所有因素进行考虑和分析，通过研究之后再将其与其他先进技术进行融合，从而将数据集成工作做到最优，为企业的发展做到最有效的保障。
结 语
电力系统是生产生活必需的能源系统，电力系统网络日渐壮大，同时电力系统的数据量也会增加。但是在大量的数据处理和分析中，若依旧沿用传统的数据处理方法不但不能满足当前时态的发展需求，所以，促进行业快速发展的同时，也推动了社会经济的快速发展，大数据技术是电力行业建设的重中之重。
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