大数据在对电力安全生产作业中的应用
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大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展,大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑,同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用,并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析,电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据,电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况,提前做出相应的调整,从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术,电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析,结合天气、季节和节假日等因素,可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上,电力公司可以制定合理的负荷调度计划,保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析,电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势,并找出能耗的高峰时段和高耗能设备,从而制定相应的节能策略。
同时,通过数据分析,还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题,进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析,可以及时判断设备的健康状况,预测设备的故障和损坏风险,并及时采取维护措施,避免设备故障对电力供应的影响,提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患,实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析,结合实时监测数据,可以发现安全隐患的规律和特征,提前采取相应的安全措施。
同时,通过大数据分析,还可以实现对事故的快速反应和处置,减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展,大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中,大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例,介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统,需要对大量的数据进行实时监测和分析,以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术,可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测,并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例,他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集,将实时数据与历史数据进行对比分析,发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析,他们成功降低了电网故障率,提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源,以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术,可以对历史用电数据进行分析,并根据相关因素(如天气、季节等)进行预测,准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术,对历史负荷数据进行深度挖掘和分析,并结合天气数据和节假日等因素,建立了负荷预测模型。
通过这种方式,他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求,并制定相应的调度计划和资源配置方案,避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化,以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术,可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析,并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例,他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估,并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略,他们成功减少了能源浪费,提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求,提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术,可以对用户的用电行为进行分析,并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例,他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析,并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
大数据在电力行业的应用研究随着科技的不断发展,大数据技术在各行各业的应用也越来越广泛。
电力行业一直是国民经济发展的重要支柱,而大数据技术的应用则给电力行业带来了许多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用研究,并分析其对电力行业的重要意义。
一、大数据在电力企业的生产运营中的应用1. 数据采集与监测电力企业拥有大量的设备和系统,如发电机组、输电线路等,这些设备产生的数据量巨大。
通过大数据技术,电力企业可以对这些数据进行采集、监测和分析,实时了解设备的运行状态和性能,并及时发现和解决潜在问题,提高电力设备的效率和可靠性。
2. 负荷预测与优化调度电力行业的负荷预测与优化调度对供电稳定和能源消耗具有重要意义。
通过大数据技术,电力企业可以收集历史数据和实时数据,利用机器学习和数据分析算法进行负荷预测,帮助企业合理调度发电机组和电力输送,最大程度地满足用户需求,并减少能源的浪费。
3. 能源监控与管理大数据技术可以帮助电力企业实时监控电力的生产、输送和消费情况,提高能源的利用效率。
通过对数据的分析和挖掘,电力企业可以发现能源消耗的规律和瓶颈,从而采取相应的措施来提高能源的利用效率,减少电力损耗和浪费。
二、大数据在电力行业的管理决策中的应用1. 基于大数据的决策支持系统电力行业的管理决策需要考虑众多的因素和变量。
通过大数据技术,可以对电力行业的历史数据、市场需求、电力供应等进行综合分析和挖掘,为电力企业的管理决策提供科学的决策依据和支持。
这些汇总数据可以帮助电力企业准确预测市场需求,合理安排发电计划,并优化供电结构,提高电力企业的竞争力和效益。
2. 安全风险评估与预警电力行业存在着诸多的安全风险,如火灾、设备故障等。
通过大数据技术,可以对电力系统中的数据进行监测和分析,及时发现异常情况,并进行预警和风险评估。
这些安全数据可以帮助电力企业避免事故的发生,保障电力系统的安全稳定运行。
三、大数据在电力行业的市场营销中的应用1. 用户行为分析与个性化营销电力企业可以通过大数据技术对用户的用电行为进行分析和挖掘,了解用户的用电习惯和需求,为用户提供个性化的用电计划和服务。
大数据技术在电力行业的应用随着大数据技术的不断发展和普及,越来越多的行业开始探索如何将大数据技术应用到自身的业务中,以提高效率、降低成本、优化管理等方面带来的好处。
电力行业也不例外,在实践中不断探索,不断试错,逐渐创造出适合自身的大数据应用模式,为行业的发展带来创新力。
我曾经在一家电力公司担任过IT相关岗位,在那里见识到了电力行业在大数据技术应用方面的尝试和成果。
接下来,我从以下几个方面来分析电力行业如何应用大数据技术,以及所带来的好处。
一、大数据技术助力电力行业的生产电力行业的生产由多个环节组成,其中最重要的是发电、输配电和用电环节。
如何高效、稳定地保障电力生产,是电力行业最基本的任务。
在电力行业,大数据技术的应用主要体现在电压、电流、无功补偿和灵敏度等方面。
比如,通过对发电机组的发电功率进行实时监测和预测,可以提前调节发电机组的运行模式,避免电力供应不足或过剩的情况。
同时,大数据技术还可以对变电站、配电站的运行状态进行实时监测,及时发现问题并进行处理,避免因故障导致的停电事故,提高供电可靠性。
二、大数据技术提升电力行业的安全性电力行业作为国家关键基础产业,其安全性问题尤为突出。
如何保障电网安全,是电力公司始终关注的问题。
而大数据技术在电力安全方面的应用则主要体现在电网设备的故障预测、故障诊断和电网安全监测等方面。
通过对电网各环节数据的收集和分析,可以从多个角度探测电网存在的潜在安全隐患,并针对性地采取预防措施。
同时,大数据技术还可以对电网中的恶意攻击进行快速响应,保证电网安全运行。
三、大数据技术优化电力行业的管理随着电力行业的不断发展壮大,电力公司的管理成为了至关重要的支撑。
电力公司日常管理面临的主要问题是:如何快速、精确地掌握业务现状和发展趋势,以便及时采取对策。
而大数据技术的应用可以有效地解决这一问题。
通过对电力行业各个环节的数据进行全面分析,可以实现对电力产业链的可视化管理。
电力公司可以更加准确地掌握用电客户的用电情况、变电站和配电站的运营状况、电网的负荷状况等情况,从而优化生产管理,提高效率。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用,大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值,正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素,包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后,我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景,包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战,并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图,以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展,大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析,从海量数据中提取出有价值的信息,为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段,从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术,以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段,以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来,帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下,电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析,电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率,从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展,其在电力行业中的应用也日益广泛。
大数据在电力行业的应用随着信息化时代大数据技术的快速发展,电力行业也开始不断地探索大数据的应用。
大数据分析不仅可以帮助电力企业节约成本,提高效率,还可以加强风险管控、优化能源消费结构,为电力行业的转型升级提供有力的支撑。
本文将从电力生产、输配电、市场运营和用户服务等方面探讨大数据在电力行业的应用。
一、电力生产电力生产是电力企业的核心业务,如何提高发电效率成为各大电力企业面临的挑战。
大数据技术可以收集处理各种数据,如机组负载、燃料消耗、天气数据等,帮助电力企业建立基于大数据的智能预测模型,预测未来电力需求和气象变化,优化发电计划和调度方案。
这样既能提高电力企业的发电效率,又能节约成本,降低对环境的影响。
二、输配电输配电业务是电力企业的重要环节,也是电力行业的重要发展方向。
随着智能电网建设的快速推进,对输配电系统的大数据分析越发重要。
通过对输配电系统的大数据采集和分析,实现对各个设备的状态监测、预测故障、发现隐患,及时采取措施解决问题,保障输配电系统的稳定和可靠运行。
同时,通过大数据分析,还可以优化电网能效,提高电力企业的运营效益。
三、市场运营市场运营是电力企业的运营管理方面,关系到企业的盈利,也是电力行业重要的组成部分。
大数据分析可以帮助电力企业了解用户需求,优化供需关系,提高市场竞争力。
例如,结合用户用电需求、天气变化等大数据,提高电力市场的供需预测精度,引导市场运营方向。
此外,对于一些特殊的用电需求,如数据中心、工业产业用电等,也可以通过大数据分析建立专业化销售团队,为企业带来更高的利润。
四、用户服务用户服务是电力企业的重要方面,用户体验的好坏是电力企业长期发展的关键。
大数据分析可以帮助电力企业实现用户需求个性化服务。
例如,通过分析用户数据,了解用户用电习惯、需求,精准定制个性化服务方案。
同时还能通过大数据分析进行营销管理,针对用户特别需求或季节性需求推出相应的营销服务,从而提高用户体验和服务质量。
电力行业的大数据应用与电网安全管理随着信息技术的飞速发展,大数据在各个行业中的应用也越来越广泛。
电力行业作为国家基础产业之一,也开始重视大数据的应用,并将其与电网安全管理结合起来,以提高电网的运行效率和安全性。
一、大数据在电力行业中的应用1. 智能电网建设随着电力需求的不断增长,智能电网的建设变得尤为重要。
大数据技术可以通过采集和分析电网中的数据,实现对电力系统的智能监控和管理。
通过实时监测电网的状态和负荷情况,可以做到及时调整供电策略,提高供电效率和稳定性。
2. 电力需求预测大数据的应用可以帮助电力公司准确预测电力需求,从而合理安排发电计划和供电方案。
通过分析历史数据、天气情况、人口结构等因素,可以预测不同时间段的用电高峰和低谷,为电力公司提供决策依据,避免供需失衡情况的发生。
3. 故障检测和预警通过大数据技术,可以实时监测电力设备的工作状态和性能指标,一旦发现异常情况,可以及时进行故障检测和预警。
这有助于电力公司快速定位故障点并处理,避免电力设备的损坏和供电中断,保障电网的安全和稳定运行。
4. 能源管理与优化大数据技术可以帮助电力公司对能源的使用情况进行全面监测和管理,实现能源的优化配置和节约使用。
通过分析用电数据和设备能耗情况,可以发现能源浪费的问题,并提出相应的改进措施,从而降低能源成本,提高电网的运行效率。
二、电网安全管理中的挑战与应对1. 数据安全挑战大数据应用在电力行业中,必然涉及大量的敏感数据和关键信息。
电力公司需要加强数据的安全保护,建立健全的数据权限管理机制,确保数据的隐私和完整性。
2. 系统韧性和可靠性电网作为关系国家经济运行和人民生活安全的重要基础设施,其运行必须保证高韧性和可靠性。
在大数据应用过程中,电网的系统稳定性和抗干扰能力将面临新的挑战,需要电力公司不断加强系统的保护和韧性建设。
3. 威胁感知与响应随着大数据的应用,电网可能面临各种新的威胁和风险。
电力公司需要建立起一套完善的威胁感知机制,及时识别和应对潜在的网络攻击、信息泄露等安全威胁,保障电网的安全稳定运行。
电力行业中的大数据应用提升供电可靠性在现代社会中,电力是人们生产和生活中不可或缺的一个重要资源。
供电可靠性是电力行业中最核心的指标之一,它直接关系到人们的正常生活和工作。
随着科技的不断进步,大数据应用在电力行业中的应用也愈发广泛,为提升供电可靠性发挥着越来越重要的作用。
一、大数据在电力行业的应用大数据在电力行业的应用是基于各种电力设备和监测系统产生的海量数据。
通过对这些数据进行采集、存储和处理,可以提取出许多有价值的信息,进而帮助电力公司优化供电网络,提升供电可靠性。
1. 数据采集与传输在电力行业中,通过传感器等设备实时采集到的各种指标数据,如电流、电压、频率等,都可以被当作大数据的来源。
这些数据可以通过物联网技术传输到中心服务器,形成一个庞大的数据集。
2. 数据存储与管理为了有效管理海量的数据,电力公司通常会建立数据仓库或者使用云平台等技术手段进行数据的存储与管理。
这样可以确保数据的安全性和可靠性,并且为后续的数据分析和处理提供良好的基础。
3. 数据分析与挖掘通过大数据技术,电力公司在数据集中挖掘出有价值的信息。
例如,通过对历史供电故障的数据分析,可以发现故障发生的规律和原因,进而采取相应的措施进行预防。
另外,利用机器学习算法,可以建立供电网络的故障预测模型,为供电可靠性的提升提供决策支持。
二、大数据应用带来的效益大数据应用在电力行业中可以带来许多效益,其中最重要的一点就是提升供电可靠性。
具体来说,大数据应用可以帮助电力公司实现以下几个方面的改进:1. 故障预测与预警通过对历史数据的分析和建模,可以实现对供电网络故障的预测和预警。
一旦发现供电故障的可能性,电力公司可以采取相应的预防措施,避免事故的发生,提高供电可靠性。
2. 资源优化配置大数据分析可以揭示出电力网络中的能源消耗以及供需关系等信息,电力公司可以根据这些信息进行资源的优化配置。
通过合理分析电力网络的负荷情况,优化电力设备的运行策略,提高电力供需匹配度,进而提升供电可靠性。
大数据技术在电力系统中的应用在当今时代,随着科技的飞速发展,大数据技术已经成为各个领域的热门话题。
在电力系统中,大数据技术的应用也越来越广泛,为电力行业的高效管理和运维保障提供了强有力的支持。
一、大数据在电力系统中的应用1、电网安全运行电网的安全运行是电力系统的核心任务之一,对于电网故障的判断和修复,以及对电网健康状况的监控和管理,大数据技术起着重要的作用。
通过对电网中大量数据的采集和分析,可以快速判断故障发生的位置和范围,并及时采取措施进行修复,从而保证电力系统的稳定运行。
2、能源管理大数据技术在能源管理方面也有着广泛的应用。
通过对电力系统中能源消耗的实时监测和预测,可以根据实际情况调整电力供应,提高电力系统的能效,同时还可以降低电力系统的能耗,从而实现对能源的可持续发展。
3、智能化控制智能化控制是大数据技术在电力领域中的最大作用之一。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析,可以及时掌握电力系统的运行状态,实现对电网的智能化控制。
例如,可以通过对电力系统中的数据进行分析,根据实际情况制定合理的停电计划,缩短停电时间,提高停电效率,减少电力系统的损失。
4、预测分析在电力系统中,预测是非常重要的一环。
通过对之前的数据进行分析和处理,可以预测未来电力系统的发展趋势,进而制定对应的应对策略。
例如,可以通过对用电量的分析,预测未来用电趋势,及时进行能源调控和优化,减少资源浪费,提高能源效率。
二、大数据技术在电力系统中的优势大数据技术在电力系统中的应用,不仅能够提高电力系统的安全性和能效性,还有着以下优势:1、提高电力企业的竞争力大数据技术可以帮助电力企业及时了解市场需求和变化,制定合理的营销策略和产品规划方案,提高企业的竞争力和市场占有率。
2、降低营销成本通过对客户需求进行分析和挖掘,可以降低电力企业的营销成本,提高销售效率。
同时,通过营销数据的分析,还可以发现新的营销机会和创新点。
3、提高服务水平通过大数据技术,可以及时监控客户的用电情况,及时处理客户的投诉和建议,提高服务水平和用户体验,增强客户满意度。
大数据技术在电力行业中的应用随着信息技术的迅猛发展,大数据技术作为一种新兴的信息处理和分析工具,已经成为许多行业中的重要支撑。
在电力行业中,大数据技术的应用贯穿了供应链管理、能源消费分析、设备维护等诸多方面,极大地推动了电力行业的发展与进步。
一、供应链管理供应链管理是电力行业中至关重要的一环。
传统的供应链管理往往依赖于人工和经验,工作效率低下且存在诸多问题。
然而,借助大数据技术,电力行业可以实现对供应链的全程监控和预测。
首先,大数据技术可以通过实时采集和分析供应链相关数据,实现对电力企业的成本、质量、物流等各方面指标的监测,及时发现异常情况并采取相应措施。
同时,大数据技术还可以通过对历史数据的挖掘和分析,提供供应链规划和决策的参考依据。
以往的供应链管理往往是依靠经验和感觉进行决策的,而大数据技术可以帮助电力企业从庞大的历史数据中识别出规律和趋势,提升供应链的效率和灵活性。
二、能源消费分析电力行业的核心业务是能源的生产、传输和消费。
在大数据的支持下,电力公司可以对能源消费进行全面分析,帮助企业优化能源供应和使用策略。
首先,通过大数据技术,电力公司可以对能源供应和消费进行精准预测。
通过分析历史数据、天气情况、经济指标等因素,电力公司可以准确预测未来的能源需求,合理调度供应,避免供需失衡造成的浪费和损失。
其次,大数据技术可以对能源使用情况进行实时监测和分析。
通过在电力设备上加装传感器和监测器,电力公司可以收集大量实时数据,对能源的消费情况进行即时分析和调整,发现能源浪费的问题并采取相应措施。
三、设备维护电力设备在运行过程中往往会出现故障和异常情况,及时有效的设备维护对于电力行业的稳定运行至关重要。
而大数据技术可以为设备维护提供强有力的支持。
首先,借助大数据技术,电力企业可以实现对设备状态的实时监测和分析。
通过在设备上安装传感器和监测设备,收集设备运行数据,电力企业可以对设备的工作状态进行实时追踪和分析,及时发现设备的异常情况,并进行相应的维护和修理。
大数据在对电力安全生产作业中的应用
发表时间:2018-08-07T09:26:49.790Z 来源:《建筑模拟》2018年第11期作者:刘礼涛张鋆赵良[导读] 随着大数据、物联网、移动通信等信息技术开始应用于电力行业,电网开始向智能化、信息化的方向稳步发展。
嘉兴市恒欣电力建设有限公司浙江嘉兴 314000摘要:随着大数据、物联网、移动通信等信息技术开始应用于电力行业,电网开始向智能化、信息化的方向稳步发展。
对于电力企业而言,电力数据涉及到电力生产和管理的全过程中。
因此对大数据技术在电力行业中的应用进行研究分析,对于提高电力系统运行、管理水平,提升电力行业服务社会的能力具有重要意义。
大数据技术主要由数据库构建、数据分析、数据处理和数据展示几部分组成。
大数据
技术最重要的特性是4V特性,即数据多样性、数据大量性、数据处理高速性以及数据价值性。
关键词:大数据技术;电力系统;应用引言
随着大数据、云计算、物联网、人工智能等各种新技术不断涌现,数据的融合、数据共享、数据挖掘、数据应用等大数据技术成为智慧城市发展的关键技术。
电力行业作为我国基础的能源行业,其重要性不言而喻。
随着近年来的电网改革,不断推进智能电网发展,各个电网实现智能化发展,在大数据时代也将发生急速增长。
在电力领域,信息通信技术与电力生产以及企业经营管理的深度融合,导致电力数据的爆发性增长。
中国的电力工业经过几十年的高速发展,随着新一代智能化电力系统建设的全面展开,已经成为了世界上最大规模关系国计民生的专业物联网。
1 大数据的定义
对于大数据的定义,在业界还未形成统一的定义,不同的学者、不同的领域往往对其定义不同。
麦肯锡认为“大数据是指其大小超出典型数据软件抓取、储存、管理和分析范围的数据集合”。
另有学者认为,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据统计发现所有对于大数据的定义具有一定的相关性。
大数据可以归结为量大、多源、异构、复杂、增长迅速,无法用常规的方法处理的数据集合。
而集合大数据所有的特点把大数据定义为,是指无法在一定的时间范围内用软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据相对于传统的数据处理技术必须有革命性的提升。
2 电力大数据为供电企业带来的好处
大数据即巨量数据的集合,是一种能够进行信息获取、储存、管理和分析的数据集合。
大数据具有数据规模大、信息处理速度快、数据类型多样、价值密度低四大典型特征。
在供电企业中,数据业务主要是来自生产数据和运行管理数据,通过对这些数据进行分析和应用,可以提高供电企业电力产品附加值,有利于实现供电企业的精细化管理。
随着供电企业大检修、大运行、大营销建设,在供电企业每天都会产生数以万计的数据信息,应用电力大数据具有数据信息量大、数据实时性强、数据类型多等典型大数据特征。
2.1 升级运营管理水平
在电力系统中是通过对于电能进行生产、输送、分配、用电各环节之间的平衡与管理,在智能电网应用到电力系统后,需要对于各种信息进行收集与分析,并合理的分配到配网各个环节。
通过利用大数据技术,可以对于电网运行参数以及历史数据进行深度挖掘和分析,并通过系统资源优化来提高电网运行安全性、可靠性、经济性。
大数据技术应用在智能电网建设中,可以通过天气数据、输变电设备监控数据、环境数据等,实现电网动态定容,提高输变电运行效率,并可以通过数据分析,建立相应防范机制,提高供电企业运行的管理水平。
2.2 改善用户用电体验
供电企业要提高供电质量,提升供电经济效益,需要对电力用户的情况进行分析。
电力大数据涵盖各行各业的用户用电需求、供电服务以及相关设备厂商的情况,供电企业通过对这些信息进行整合和研究,预测电力用户的能源生产和消费特征,可以对电网进行科学、合理规划,提高电力用户的用电体验及用电满意度。
3 电力大数据信息安全分析技术 3.1 基础数据安全
电力大数据的基础数据来自于五大电力环节的设备信息、运行信息、用电信息、设备运行状态信息等等,这些信息的收集,目前都以有线传输、2G/3G/4G传输、移动终端的方式各自上传到相对应的信息系统中;为了保障基础数据的完整性、可用性、可靠性,可在各运行的智能设备内置安全模块,以验证访问的合法性,防止非授权访问;同时对核心数据以硬加密的方式进行加密加签存储,防止数据上传过程中黑客拦截、窃取、纂改;如使用移动终端的方式进行数据采集时,在使用前须进行安全模块检测和系统登录授权,访问电力设备时进行合法性验证,移动终端采集到的数据以加密形态存储,防止数据进行导出及拷贝而泄密,数据上传后,自动清除本次存储的数据。
3.2 数据处理步骤
基于电力大数据信息安全分析技术,数据处理可以分为三个步骤,即数据处理目标、量化处理和评估与展示。
在数据处理目标中,是依据不同数据库和数据类型,通过量化建模检测和预测来进行相关目标设立。
在数据量化处理中,通过安全指标来判断数据信息的安全性,比如在正常情况下,局域网上具有固定采样周期,安全事件的数量具有一定规律并且波动范围分布相对稳定,在事件地址上也具有一定规律,并且增长速度上没有过快变化。
在这个过程中要进行数据信息的安全保护,可以采用加密技术进行数据处理或者是采用数据扰乱技术,在数据中随机添加、替换、扰乱信息变量,对数据盗窃者进行数据混淆。
在数据展示与评估部分通过使用相关函数来记录数据计算与处理,达到数据保密性与完整性。
3.3 实现系统与数据的安全管理
从原理上来看,电力营销数据系统的信息化平台建设的关键就是系统数据的安全。
为了进一步强化系统与数据的安全,就必须通过网络层、用户层以及应用层三个层级进行安全管理,以此来融入到电力安全系统的建设与规划当中。
通过对防毒、防攻击网络的建设与规划,同样可以实现安全管理的目标。
另外,操作人员安全意识的强化以及网络信息安全管理体制的健全同样有助于实现系统与数据的安全管理。
3.4 预警评估配电网重过载风险
随着电力需求的快速增长,传统“轻配重输”的工程建设模式不再满足发展需求,极易出现重过载问题,影响供电质量与配电网的正常运行。
通过关联营销业务系统、用电信息采集系统、OMS、DMS、SCADA、AMI 等系统,以便获取不同区域输电线路与配电变压器的实时及历史的功率因素、电流、三相电压等信息,然后利用综合分析的方式对输电线路基配电变压器的相关特性进行全面评估,如线路间负荷转移能力、配电网元件故障率、重过载累计持续时间、容载比、负载率等。
结束语
综上所述,电力大数据平台的营销信息化不但是实现电力信息系统综合发展的关键,其同样是调整产业结构,优化产业资源配置并对现有营销业务进行改善的关键。
为了提高电力营销数据信息化管理的效率,应从实现系统与数据安全管理、信息资源整合、电费回收风险评估以及互联网移动办公应用场景建设等角度进行重点研究,为电力营销信息化建设工作的顺利开展奠定良好的基础。
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