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摘要：当下，国家电网等相关公司都进一步加强了对于大数据技术等方面的重视。早在2013年，相关单位就建立了大数据技术方面的团队。逐渐加强了团队之间的合作，包括国内的各种研究机构等，也都实行了广泛的交流，并且对技术做了跟踪研究，这样就需要对配电网络的情况，进行进一步的监测和相应的分析，有效提升电力与气象等方面的应用，并通过智能电网来对智慧城市的发展做支撑。
关键词：电气工程；大数据技术；应用
1大数据技术应用于电气工程的意义
大数据技术是近年来信息技术飞速发展的代表性技术，其对于数据的采集和分析以及处理有着成本低、速度快的特点。现如今，大数据技术已经很好地应用于各行各样当中，特别是对于数据量较大的领域，能够更好地进行深度数据分析和数据挖掘。大数据技术能够很好地处理视频、音频、图片等，这对于电气工程领域来说是十分适用的。近年来，随着互联网、物联网的广泛应用，电气工程建设过程中，迫切需要获得及时、准确的信息资料，而这正是大数据技术的优势。与此同时，大数据技术的发展速度快，时效性好，对于电气工程来说，能借助大数据技术完成用户的个性化推荐以及海量数据快速查询等。随着互联网技术的深入发展，人们将会更加频繁的进行线上操作，在电气工程建设中如何提升海量数据下的用户体验，完善工程项目的数据共享以及数据在线处理都是急需思考和解决的问题。
2大数据技术应用过程中出现的问题
现阶段，大数据技术在电气工程建设中仍然存在着一定的不足，在相关技术的选型、技术的精进以及人才储备上都有不小的问题。比如在电气工程中对于线路重过载的管理，目前配电线路网络复杂，分布广，配电线路负载特性差异性大，过载管理苦难等，特别是在夏天和冬天的用电高峰阶段。如果缺乏对配电线路过载的分析，则无法为配网工程立项提供精准参考，大多数仍然过度的依赖于操作工人的实际经验，但是仍然缺乏精准的预控。与此同时，虽然大数据已经在电气工程建设中承担不少的任务，但是在信息安全以及数据隐私方面的问题却日益凸显，缺乏对数据安全的保障。为此，如何更好的处理大数据在电气工程建设中的安全问题，不断地创新大数据应用技术，以寻找到最佳解决方案，使得大数据的应用更具效益已经成为当前最急需解决的。
3大数据技术在电气工程中的应用措施
3.1基于大数据技术的用电数据异常分析
通过对电气工程运行过程中的异常数据进行采集分析，可以有效发现系统中潜在的故障，数据在挖掘过程当中是存在不确定性、大量性以及不完全性，而这些特征会根据数据不同的特性进行划分，这也是有一定的复杂性。有一些信息还比较的模糊和随机，其中所能够提取出的信息也许具有潜在的价值，因此我们还需要小心的对待每个数据。借助数据挖掘技术，对于用电过程当中出现异常情况的检测方法主要有两种：其一是孤立森林算法的用电数据异常检测；其二是决策树算法的用电数据异常检测。
在第一种异常检测算法中，首先需要对数据进行清洗及降维，其次根据数据构建异常检测模型，模型构建包括iTree的构建以及孤立森林的构建，iTree的构造步骤如下：在六个日负荷特性指标中随机选择一个特征；随机选择该特征的一个值k；根据每条记录所对应的信息特征来看，把特征当中小于K值的记录放在左分支上，其余大于等于K的记录则放在右分之上。将左右分支的构造进行归纳整理，要满足传入的数据信息保持一条记录，或者是将多条记录放在一起达到一定的高度。
这样才能够保证每次的过程都能够满足历所有的iTree，然后就是在查询的过程当中，必须要将对象落到节点的位置上，让其平均通过的长度计算保持在一定的差值之内。最后再根据异差值的大小对用户进行评价，判断该用户是否为异常用户。在第二种异常检测算法中，基于决策树的用电数据异常识别模型的构建流程如下：首先构建训练集，对电气工程中的相关数据进行整理，用于对决策树的训练，其次，我们还可以采取相应的算法对所有数据进行处理，将已知的数据进行排序，然后再根据相应的特征进行划分，计算每个分类当中的信息增益根据计算得出来的最大值选择阙值，之后再利用阙值划分数据集。再者生成决策树，决策树的根节点到叶节点都对应一个分类规则，最后还需要对策书的合理性进行验证。
3.2基于大数据技术的电气工程进度控制
形成科学的进度计划是实现进度控制的基础，在实际电气工程中，外在环境与内在要求的变化均会影响电气工程进度，为实现对电气工程进度的控制，可以引入大数据技术。时间目标通常是指工期期限，是建筑项目合同内指明的工程期限或者相关负责单位规定的时间期限，但电气工程涉及的内容较多，时间目标的制定较为困难，利用大数据技术可以综合进度情况、天气状况、工程难易水平以及施工技术等要素，更为科学制定出目标。随后为实现对进度的监控，需要将项目进行科学的分解，明确各项任务，大数据技术可以基于WBS理论，从粗至细地实现对项目活动的分解。在工程落实阶段需要遵循一定的顺序，大数据技术可以挖掘出各项任务间的联系，发现人力、信息、资源等方面的线索，从而更为科学地制定出电气工程先后次序。随后还需要绘制网络图，利用大数据技术画出网络图具有以下的优势：首先，要准确地表现出工作之间的状态以及逻辑关系，其次需要在断开网络的时候，再没有相应的逻辑工作时，将网络部图进行科学分布。通过空间结构，以地理信息作为基本特征，将公共设施的资源结合到城市管理当中，该模式具有一定的节约资源绿色发展，能够形成以地理位置为中心，将资源、管理信息等等作为业务支撑的基础，为我国的电气工程打下更坚实的基础，从而保证了电气运输以及工程的进度。
3.3大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用
大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用主要可以分为以下三个方面，首先是关联规则法在负荷特性分析中的应用。电力负荷特性除了会受到内在自身因素的影响外，还会受到外在因素的干扰，负荷会表现出一定的规律性和波动性。关联规则法是在庞大的数据中找出各数据项之间频繁出现的联系，并分析负荷特性与影响因素的相关性，指导电气工程的正常运转。其次是聚类分析法在电力负荷特性分析和预测中的应用，聚类分析是将负荷数据与影响因素进行聚类，聚类后的数据构成了一组分类，某一类型的负荷聚在一起，它的负荷特性就会更好地呈现出来。再者是人工神经网络技术在电力负荷预测中的应用，利用神经网络技术可以模仿人脑进行智能化处理，对非线性的规律具有自适应的学习功能，在短期的负荷预测中可取得满意的效果。
结束语
近些年来，我国电气工程建设飞速发展，带动了我国经济的发展，也为人民群众提供了更加便捷的电力使用方式，更是为我国工业的发展提供了原动力。现阶段，电气工程更进一步的发展迎来了新的机遇，基于大数据技术的电气工程建设将面临更加多的问题和挑战。为此，如何更好地将大数据技术与电气工程建设相结合，将其有效地应用于电气工程，是当今相关工作者都应该关注的问题，也是促进和实现电气工程建设事业的可持续发展的重要基础。
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