大数据技术在电力行业中的应用与研究

大数据技术在电力行业的应用研究

本文对大数据的概念、特点、电力行业中的现状以及应用进行分析，希望能够对大数据在电力行业的发展起到一些借鉴和参考。

标签：大数据；电力行业；现状；应用

一、前言

当前，电力大数据的时代已经到来。大数据的应用能够改变电厂的发展，更对电力系统的运作方式带来巨大变革。

二、大数据概述

1、大数据的概念

大数据从诞生开始到现在一直是一个比较抽象的概念，如果仅从字面意义解读，就是数据量比较庞大的意思，但是，这一种解释无法说明大数据在各领域、各学科的区别与联系.对于大数据一直以来没有一个统一的具体定义。在维基百科上，大数据（Bigdata），指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解讀的信息。

从这个定义可以知道，大数据不是仅仅是能够通过传统算法和数据库可以处理的庞大数据，而且是需要通过复杂数据类型和大数据管理的技术来读取的信息.2007年，JimGray描绘了一种新的数据密集型科研方式，称之为“第4种范式”（thefourthparadigm）。2008年，《Nature》杂志就推出一期专刊“BigData”。2011年2月，《Science》推出了一期关于数据处理的专刊“DealingwithData”，主要说明大数据的问题和其对于科学研究的重要意义.2012年，美国著名的咨询公司高德纳公司修改了对大数据的定义：“大数据是大量、高速、或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。”

2、大数据的特点

（1）数据规模（Volume）庞大.数据处理对象的规模已经出GB（1GB=210MB）提升到TB（1TB=210GB）、EB（1EB=220TB）甚至ZB（1ZB=210EB）级别.根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量将达到35ZB。

（2）数据输入输出速度（Velocity）快速.2013年，淘宝销售“双十一”突破350亿元，创下新纪录。大量的在线或是实时数据分析处理的需求已经在大数据时代显得十分重要。

电力大数据分析技术在房地产行业中的应用

发表时间：2018-01-02T11:58:31.583Z 来源：《防护工程》2017年第25期 作者： 赵东华

[导读] 可以支撑政府部门对地方经济发展状况的预测、制定地区经济发展规划。同时，可以支撑政府掌控本地区的产业结构，实现企业与政府部门的互联互通。

国网太原供电公司运营监（测）控中心 山西省 030012

摘要：当前房地产行业的用电量信息、报装信息、零电量客户信息等信息可以直接反应该行业的发展状况，应用大数据分析技术开展电力客户所属行业发展分析，指导供电企业的业扩报装工作、电网投资方向、合理安排计划停电，保证售电市场开放后的竞争地位。

关键词：

一 分析背景及思路

通过运用电力数据的分析对某一行业类别客户的用电情况，可以从侧面反映出该行业的发展状况。通过行业发展趋势的预测分析还可以指导供电公司对电网建设的投资方向、合理制定计划停电任务和提升业扩报装管理水平等。根据分析背景，分析现有电力客户所属行业

状况。从数据完整性、数据准确性以及方便建立模型考虑，并结合186系统中电力客户的行业分类，选取热门行业-房地产行业，开展业务

场景分析。

二、与房地产行业发展相关的因素分析

房地产行业的发展受国家调控、市场需求、人均收入等众多因素影响。但本次预测分析重点是该行业与电力行业的相关性，最终通过电力大数据的分析预判出房地产行业的发展趋势，为了保证预测结果的准确性会适当借助其他行业的数据进行分析。挖掘电力数据与房地

产行业相关的因素主要有以下几方面：

根据初步确定的影响因素，房屋工程建筑用电量、全社会用电量、房屋工程建筑新装销户后结存容量、房屋工程建筑开工率、高、低压城镇居民生活零度户数量的数据源在营销业务应用系统中有，水泥产量在国家统计局网站中有

从国家统计局网站、电力营销业务支持系统中收集相应的数据并与目标值进行相关性计算，为使相关因素与目标值之间的相关系数达到最大值，对抽取的数据进行了合理处理，收集商品住宅新开工面积的数值，但由于国家统计局网站无商品住宅新开工面积每年的数据，

电力大数据技术在智能电网中的应用

随着工业升级以及人民生活水平的不断提高，人们对电力供应的质量与稳定性有着越来越高的要求，传统的电网建设与运行模式将越来越不适应时代发展要求，高度融合了传感、测量、通信等技术的智能电网成为必然的发展趋势。随着各类智能设备在电网中的应用，产生的电力运行数据较之前将高出4个数量级。面对海量的数据，只有有效应用大数据分析技术，才可对其进行分析，并输出有价值的信息，为智能电网的运行与建设提供决策依据。

标签：电力;大数据技术;智能电网;应用

一、智能电网与电力大数据分析技术的关系

简单来讲，大数据（Big-Data）是指无法在一定时间范围内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合，具有规模性、多样性及高速性等特点。而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容，也具有大数据的典型特征。由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种，不仅包含广泛的地理区域，而且需要传递大量能源，若在运行期间发生故障，短时间内将会产生不可估计的影响。这些内容都与大数据特征相符。尤其是在智能电网的全面推广中，电力系统的智能化与信息化水平越来越高，促使系统内部储备信息数据越来越多，如安装在家庭和企业终端的智能电表收集的数据;电力设备状态监测系统实时跟踪调查发电机、变压器及开关设备等内容的运行信息;对光伏与风电功率实施预测，必须掌握的历史数据、气象信息等。由此可知，在新时代背景下，电网企业要突破以往数据处理技术的制约，在明确自身发展需求的基础上，合理运用电力大数据分析技术，不仅能快速獲取所需信息，而且符合电网企业发展需求。

二、智能电网大数据关键技术

（一）多源异构数据聚合管理技术

前文已经提到过，智能电网是一种非常复杂的系统，其存储的数据量非常大，且种类较多，如果只是简单地进行数据处理工作的话，那么处理速度会非常之慢。正因如此，在智能电网的数据管理方面一定要做好以下几项工作：首先是将数据整合，对其进行排查，选出与此次工作内容相关的数据进行转换，在剔除和修正之后就可以将其投入使用。当然，在开始之前，要选择合适的数据集成模型，现有的模型主要包括数据链板、基于中间体模型、数据仓库等等。

浅论大数据技术在电力系统中的应用

在时代的鞭策下，电力系统的各项控制技术已逐渐完善成熟。但随着大数据时代的来临，电力的发展及其各项技术优势也迎来巨大的挑战。如何在大数据环境下仍在市场中屹立不倒，企业自身雄厚的实力必不可少，同时电力系统的质量也是企业在各项电力工程中减少出错的根据，传统的电力技术有待改进，如何通过大数据技术对电力系统问题进行优化，是本文将深入探讨的问题。

标签：大数据、技术、企业、电力系统

1、前言

大数据技术乃是电力企业进行系统优化升级的重要发展助力，是当代电力企业必须面对的技术难点之一，许多企业在电力建设中总是出现许多系统管理优化问题，为电力网建设带来不足。而当今大数据技术的成熟完善，给予了电力系统问题一大解决良方，通过系统数据的集中处理整合，增加电力建设的效率和精准度，大幅增加我国的电力建设水准，让电力系统更符合信息时代的发展需求。

2、现代各项完善的大数据技术

大数据技术对各个行业产生影响是十分巨大的，可以说改变了现代技术的整体面貌，以下是几点完善的大数据技术：

2.1能够进行海量信息数据处理

现代的信息处理速度远远高于以往，拥有极高信息处理分析速度的大数据技术，能够在电力系统中，对于每日更新的海量电力信息都能进行精细化的系统处理。同時处理信息的稳定性也大大提升。不再有卡顿、时间过长等现象发生。大数据技术能够对信息数据进行定期定点定量的处理。同时其技术成本较低，无需安装设置大型的机械设备，能为各个企业带来极高的经济效益和工作效率。与之相对应的云计算服务也为数据处理带来了极高的信息处理效益和计算速度[1]。

2.2能够进行大量信息数据分析

大数据能够对大量的信息数据进行精细化、分类化处理，能够将决策树、数据集概念进行有效结合，将大数据计算植入计算机以及智能机器中，提升各项数据分析速度和其精准度。大数据分析出的数据信息更加人性化符合各个企业的经营需要，对于电力系统的数据分析优化升级大有裨益。但大数据计算中的分析技术有待优化，以便于扩大应用范围[2]。当代的企业应注重数据能力的提升，加快自身企业的数据技术发展，为企业带来更加优化的数据分析效益。