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大数据技术在电气工程中的有效运用分析王斌

发表时间：2021/7/12 来源：《建筑模拟》2021年第3期作者：王斌

[导读] 随着我国工业化进程以及城市化进程的不断推进，建筑行业得到了一定程度的发展，现代建筑的结构更为复杂，功能更为丰富，这对电气工程的质量提出了更高的需求。电气工程作为建筑工程中不可分割的一部分，通过提升电气工程的质量管理，可以推动建筑工程管理质量的提升。

        身份证号：4600281986****5215
        摘要：随着我国工业化进程以及城市化进程的不断推进，建筑行业得到了一定程度的发展，现代建筑的结构更为复杂，功能更为丰富，这对电气工程的质量提出了更高的需求。电气工程作为建筑工程中不可分割的一部分，通过提升电气工程的质量管理，可以推动建筑工程管理质量的提升。大数据技术的发展可以帮助电气工程更为及时地获取相关信息，同时通过进行数据清洗、数据挖掘以及数据分析，可以及时发现电气工程中存在的安全隐患，确保建筑工程的整体质量。因此，笔者就大数据技术在应用过程中存在的问题进行分析，并就大数据技术在电气工程中的应用策略展开论述，旨在为我国电气工程的健康、可持续发展做出一定贡献。
        关键词：大数据技术；电气工程；运用；问题；策略

        引言
        目前电气工程的进步，为工业发展提供了动力。为了能够更好地迎接新机遇，需要加强各个系统的规划，当然在大数据的发展过程中有着比较多的挑战和困难。在处理大数据的时候，比较常用的一种技术就是云计算，但是在应用此项技术的时候，存在着安全与隐私方面的问题，所以一定要加强研究，提升云计算的安全性，这样才能更好地提升大数据技术在电气工程应用过程中的有效性，保证电气工程建设事业能够得到可持续发展。
        1大数据技术应用于电气工程中的功能定位
        1.1全面提升信息化水平
        我国住建部已经提出建立工程质量监督管理机制，改变工程质量监督检查模式，对工程质量安全实施有效监督，完成工程质量监管一体化工作平台建设，实现数据一个库、监管一张网、管理一条线的监管目标，电气工程在与大数据技术的融合取得了显著的成效。
        1.2全面提升数据分析能力
        将电气工程与大数据技术相结合，可以构建电气工程质量管理系统，借助于信息化的管理手段及监管模式对传统的信息管理平台进行优化，及时获取企业内外部数据，并将其反馈给相关部门，指导电气工程的开展，为电气工程的实施提供充分的理论支撑。
        1.3全面提升数据支撑管理
        电气工程信息管理系统的核心在于对获取的数据进行清洗、处理、分析以及挖掘，进而从中获取有价值的信息，指导电气工程管理决策的开展，优化企业的发展路径。电气工程与大数据技术相结合，可以利用物联网及传感器网络，及时获取电气工程内外部数据，帮助建筑企业实现更为全面、高效的管理模式。
        2大数据技术应用于电气工程的意义
        近几年，互联网和物联网都得到了越来越广泛的应用，特别是在建设电气工程时，应用大数据技术的优势就是能够更加及时、准确地获得相关的信息资料。由于很多行业在工作中介入了云计算工作模式获得了较高的收益，因此已经成为很多人的重点研究方向，望其能够在各个行业中得到成熟运用。尤其在电力行业，不仅能加强业务能力以使信息化建设进程加快，而且可不断完善管理水平，让电力管理机构管理水准更进一步，赢得经济收益、口碑、管理效益。另外，大数据的相关技术也有着速度快、时效高的特点，例如在进行搜索信息的时候，通常需要有几分钟之后，才能够查询到用户的相关信息，而应用个性化的推荐算法，能够尽量的满足相关的要求，实现实时推荐，这也与电气工程的建设和发展的要求相符合。另外，需要支出单是大数据中的相关数据，需要做到在线易得，尤其是基于互联网高速发展的背景下。例如，在建立电气工程时，因为相关的信息需求比较大，还需要做到及时准确等，因此对于工程项目的数据建设来说，一定要和相关的数据同时在线，这样能够更好地实现数据的共享与应用。

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        3大数据技术在电气工程中的具体应用
        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。
        3.2做好配网资产平台中的各种类型传感器的连接
        在应用配网的比较关键的节点的时候，一定要配置好各种传感器和操作器。与此同时，还要积极的采集配网资产所具备的各项传输的能量情况，以及各种参数情况，这样才能够保证配网资产实体的结合，也能够形成比较完善的参数体系。而针对传感器中采集与应用到的相关数据，需要保证相关的操作器的相关数据可以实现永久的保存，保证资产属性能够更加的完善，并保证其可以和电气的参数历史实现完美的统一，也能够更加充分的清楚配网的状态，再根据历史数据进行评价。对于各类决策和设计的正确性进行随时的检验，这样能够提升预测依据的准确性。
        3.3建立智能电网伦理评价机制和从业人员教育机制
        由于当前对智能电网应用中存在的伦理问题没有明确的定义，无法对其进行系统性的判别和评价，故要结合政府、高校和电力相关行业的专家，制定明确的评价机制，并设立相关监管体系。此外，对于智能电网的相关从业人员、电气工程专业的学生，要将伦理道德教育纳入其日常的工作与学习，使其首先从思想上认识到他们肩负的责任与义务。
        结语
        综上所述，随着电气工程的不断发展，进一步加快了我国社会主义建设与发展的脚步。目前大数据技术应用于电气工程面临着全新的机遇，当然也存在着许多的挑战和困难，因此，需要加强对系统的规划。在处理大数据时，常常会应用云计算，这存在安全隐私方面的问题。所以需要进一步提升云计算的安全性，并将其应用在电气工程中，这样才可以更好地实现电气工程建设事业的可持续发展。
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