涂雨曦
国网湖北省电力有限公司孝感供电公司， 湖北 孝感 432000
摘要：时至今日，大数据已经与互联网技术、生物医疗、智慧城市、金融市场以及远程感应等领域产生了深度融合，产生了巨大的生产力。而智能电网的建设在完成现代化建设后也得到了突飞猛进的发展，作为关乎国计民生的重要项目，融入大数据技术的应用，不仅可以对具备地理位置覆盖范围广泛、能量传输数量庞大、输电用电实时平衡等特点的电网运行数据进行有效的利用，同时也有利于国家电网迅速全面检查智能化电网。
关键字：电力大数据；电网建设；运用
1电力大数据技术的特征
1.1数据体量大
智能电网包括电力的生产、传输和消耗等环节，产生的数据量比较多，同时，随着智能电网的不断运行和发展，在终端采集的信息量成爆炸式增长。
1.2数据类型多
智能电网不同于以往的电力系统，它可以产生很多类型的数据。在传统的电力系统中，数据大多是结构化的，而智能电网系统可以产生图片、声音等非结构化的数据，使电力大数据的类型多种多样。
1.3数据速率高
智能电网的数据传输是靠信息数据流生成的，有着即时性和精确性特点，对于运算速度快、数量多的智能电网来说，电力大数据的传输速率发挥着重要的作用。
1.4数据价值高
在智能电网中获取的数据被应用于电力生成、传输和消耗等各个环节，有着极高的利用价值，可以通过深入挖掘和融合探寻出有价值的信息，为智能电网的安全稳定的运行提供坚实的数据基础。
2电力大数据在电网建设中的作用
电网大数据技术研究属于起步期，众所周知，电与人们的生活息息相关，随着电器的大量普及，电甚至成为很多人生活中不可缺少的东西，因此关于电力行业方面的新发展、新突破一直是社会上的热点话题，受到许多人的关注。
电网建设中大数据技术的作用主要有以下几个方面：
（1）提高电网运行的安全系数。通过对大数据进行客观分析，可以得到隐藏在数据中的某些规律，这样当电网在运行过程中出现某些问题而需要进行必要的调试时，就可以将其作为调整的理论依据，避免因不当的操作而可能引起的危险。（2）有助于对电网资产进行科学管理。电网资产主要包括设备资产和人员资产，通过对有关大数据进行分析处理，可以充分体现数据价值。对各资产进行优化配置，实现最佳组合，从而达到以最小的成本发挥最大的效能的结果。（3）优化用户体验。“顾客是上帝”这是每个行业蓬勃发展的保证，说到底，一切都是为了顾客，谨遵为顾客服务的宗旨，通过对采集到的用户信息进行分析处理，使电网公司更加准确及时地了解顾客的不同需求，针对不同的要求制定采取不同的服务策略，从而提高用户的满意度，进而提升公司整体水平。
3大数据将如何应用到电网建设中去
3.1电力运行设备的故障预判
基于电网设备信息、运行信息、环境信息（气象、气候等）以及历史故障和缺陷信息等数据相结合，对不同种类、不同运行年限设备在一定关联因素影响下的状态进行预警和故障率预测，形成准确的电网设备故障预判方法，以进一步提高设备运行、维护和管理水平。依据设备现状及历史负荷、电量水平和发展趋势、配电网故障类型、故障产生原因、导致故障的设备类型、供应商等，开展配网资产运营效率和配网故障抢修效率分析，提升营销、调度、运检等专业在配电网故障抢修中的协作效率。
3.2区域用户负荷预测，为平衡电网服务
由于很多地区在负荷种类结构以及变化因素上的统计分析工作不够深入系统，导致在需要历史数据进行对照时无法展开工作，对于负荷特性和相关变化规律的总结也就无从谈起。
而负荷预测工作在很多地区还没有得到足够的重视，基础工作薄弱，考核标准过于宽松，与大用户的信息沟通不畅，大用户的用电缺乏计划性和有序性；预测人员缺乏良好的综合素质、较高的分析能力和丰富的运行经验，不适应高标准工作的要求。电力系统引进大数据技术后，将对居民用电、企业用电规律进行深入分析，凭借分析成果，可提供给电厂，按需发电，减少损耗，也可将数据分享给配电以及维护人员，根据用电规律，有计划性地调控区域用电，提前做好维护预案。
3.3事故或灾后恢复分析，辅助应急决策
在电网防灾应急过程中，调度操作与应急管理两者联系紧密，调度操作应考虑当前停电场景与实际抢修情况；同时，应急管理应兼顾灾害条件下系统的调度操作，电网防灾减灾过程中两者不可孤立工作。大数据分析成果旨在为调度人员的调度操作提供考虑灾害信息的辅助支持，同时为防灾应急指挥中心提供在线决策支持，使两者进行有效的信息共享与协同。其主要作用有以下几点：
（1）防灾大数据集成。大数据融合有气象及地质灾害、设备状态、发电及负荷、厂站告警、继电保护动作、应急资源等数据信息，按照大数据建模理论对上述防灾大数据进行统一规范建模，实现基于大数据平台的存储、访问和检索等目标。
（2）故障范围辨识与定位。通过智能关联与分析确定电网事故发生点，并快速评估该事故的影响范围，为指挥人员的指挥调度提供决策依据。
（3）电网输供电能力评估。进行考虑热极限、电压降极限、稳定极限的输电网输电能力评估；进行多电压等级下配电网的实时供电能力评估。按照评估的结果将主网与配网的安全裕度分为高、中、低3种状态，可为电网预防控制及紧急控制提供决策依据。
（4）应急资源优化调度。灾害来临前，通过对大数据的获取、挖掘与分析，综合考虑预想事故等级、电网薄弱点等全局因素，在相应地点预置应急物资和人力。同时，定期检查应急物资的储备是否满足灾害条件下应急需要。灾害期间，依据大数据提供的海量信息可采用对称三角模糊函数模拟应急物资的不确定因素，搜索最优物流路径，实时优化调度应急资源，提高应急处置效率，缩短响应时间。
（5）检修计划与运行方式调整。根据自然灾害的态势发展及轨迹预测，结合设备时变停运模型，对系统预定的检修计划和运行方式进行安全校核与调整，调整时应按以下原则：不再安排新的检修，尽量保持全接线、全保护运行，留足备用，控制联络线潮流，尽量平均各电厂出力。
3.4电力用户行为分析
通过大数据平台,运用客户用电行为分析模型，根据客户前六个月的用电和缴欠费等情况，挖掘客户用电行为特征，识别高价值客户和高风险欠费客户。
针对传统用电行为分析过程中，定量特征分析工具匮乏、客户细分深度不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题，依托大数据平台，在国网系统开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，推进客户细分管理、欠费和用电风险有效预测、移峰填谷科学管理，实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务，促进服务质量和防范风险能力的不断提升。通过大客户价值细分模型，对客户基本信息、用电量、违章情况等6个方面的用电行为特征进行大数据挖掘、聚类分析，根据大客户对该公司的贡献度、用电变化趋势、风险程度等情况，将大客户细分为优质型、发展型、风险型、普通型等四大类，并针对不同的客户群，分析其用电行为特征，深度挖掘客户价值，提供差异化、个性化服务。
4结束语
电网建设中大数据的应用是十分必要的，大数据的应用和信息技术的引入能够提升电力企业的工作质量，和工作效率以及数据处理的精准度，毕竟软件技术对数据的处理能力远超于人工处理，各相关部门和电力企业应致力于改革创新，更应致力于大数据挖掘在电网建设中的应用研究，将大数据有效的引入电网建设中，力求在保证电力服务质量的同时促进电力发展事业。
参考文献：
[1]陈敬德,盛戈皞,吴继健,大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器, 2018(1):35-43.
[2]杨晓娟,孔维娜,王威.大数据技术在智能电网中的应用现状[J].区域治理,2019, (005):213.