大数据技术在电力行业的应用探究

1、.大数据技术在电力行业的应用探究 摘要：随着我国的科学技术的进步，一些新的技术已经应用到了各个行业，为这些行业的发展提供了技术支持。大数据就是在当前应用较为广泛的一项技术，其中对我国的电力行业的发展进步起到了很大的推动性作用。本文主要就大数据技术的发展进行阐述，并对在电力行业的实际应用加以深入的分析，希望能够通过此次的研究对实际起到一定的促进作用。 关键词：大数据；特点；应用；分析处理； 中图分类号：C35 文献标识码： A 一、引言 随着我国电力行业愈来愈迅速的发展，已经成为我国经济的支柱型产业。它的建设也愈加趋向于现代化、智能化。在这种情况下，也就对其数据信息的管理，分析等操作内容的要求愈

2、加严格。就电力行业目前的发展现状来看，其正处于关键的大数据技术环境中。因此，这就需要电力企业必须要深入挖掘日常业务数据的分析与处理工作。以期可以获得与电力数据相符的处理方法及结论。在满足现代化数据信息处理要求的基础上，进一步促进电力企业数据信息的延伸与拓展，以期可以实现电力行业的可持续发展。 大数据在一些公共管理以及互联网、电信等行业有了迅速的推广，并且在当前我国的市场中的需求量较大，电力大数据是大数据的理念以及技术方法在这一行业的实践。 二、大数据技术的基本特点分析 在网络时代，全球的互联网巨头对大数据时代的数据重要意义有着重要的关注，关于大数据其自身具有着几个重要的特点，首先就是在数据体方

3、面比较大庞大，从 TB 级跃升到PB 级；在价值密度方面不高，通过对视频这一内容进行分析就能够发现，在连续不间断的监控过程当中而真正在数据上发挥作用的也就只有一两秒的时间；还有就是在数据的类型方面较多，这其中对图片以及视频和地理位置等都在其范围之类；最后就是实时性以及处理速度快的特点，符合与传统的数据挖掘相异的一秒定律。在这几个特点方面将其归纳为四个v，也就是Value，Volume，Velocity，Variety。 三、大数据和电力行业的关系分析 电力行业是我国的基础性能源设施，和我们的生活有着非常密切联系，同时也是我国发展的一个重要保障。在当前的信息化技术得到快速发展的同时，电力信息对电

4、力企业的决策运营等方面的作用愈来愈大，电力信息化已经成了对传统运维的突破已经产生新的增值服务的重要力量，在管理的模式上也有了新的发展，而这一系列的变化将会在数据中心的上发挥作用，对数据中心也会赋予更多的职能，例如数据分析和决策能力等。在电力行业的数据最为主要的还是在运营管理中的数据以及生产方面的数据，其涵盖的范围比较的广泛，所以电力行业在实际的发展过程中要能够对数据背后的一些价值得到充分的认识，在数据的治理以及数据的挖掘等方面要进一步的加强，从而尽快的实现大数据的战略发展，为电力行业中的各个环节的建设提供技术上的指导和较为科学有效的解决问题的方案。 四、大数据技术在电力行业中对电网的影响及具体

5、应用 1、大数据分析对电网的影响 发电领域：电力大数据可协助电网调度预测用电负荷、合理安排发电计划、优化电网运行方式、更多的促进对间歇式可再生能源的消纳。 输电领域：合理安排电力设备检修并对电网运行设备电能损耗进行分析，最大程度降低电网网损。 用电领域：对电力用户的用电特性进行分析，结合电力营销策略，错峰用电、引导全社会节能减排观念，推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。 2、大数据技术在电力行业中的具体应用 大数据不仅是一门技术也是在当前的一种商业的模式，大数据技术已经和云计算共同构建了新的经济生态系统，并对电力行业的影响愈来愈大。

6、电力行业在大数据技术的应用下首先要能够在数据规则方面进行建立，电力大数据的应用是和宏观的经济以及社会保障等信息进行融合的，这对我国的经济社会发展起到了很大的促进作用，同时也是电力行业跨单位、跨专业的数据融合，这在管理的水平上以及经济效益方面有了很大的提升。 在可持续发展的理念基础上，能够借助电力生产 MIS 系统和地理信息 GIS 系统中的数据和环境采集数据相结合，对各个地域的电力生产的水平进行详细的分析考量，在大数据的数据挖掘技术作用下给决策人员提供电站建设布局的相关决策数据，从而进行科学的调配。然后在建立分布式的数据中心，对厂级监控 SIS 系统数据进行有效的处理，对电力行业中的相关设备运

7、行状况和维护的方式等在数据中心作用下进行分析整合。在生产系统数据互通方面加以建立，通过不同的生产系统来对传统的发电企业以及清洁能源发电企业都将给数据层面的决策性的预测，同时在基础数据的积累下对电厂以及相关设备的周围环境的变化以及不同时期的煤炭储备量和消耗之间的关系进行掌握。 在大数据技术中的分析处理技术和挖掘技术在电力行业中的应用是最为常用的，首先就是对故障的诊断以及安全评估，在这一技术下对电力设备进行动态的监视，同时 PI 以及 DCS 系统实时数据在数据挖掘技术下能够发现异常数据分布情况，根据这一情况的变化来进行分析并有效的协助检修人员对问题进行解决。在数据挖掘技术的决策和控制基础上能够发

8、挥出定性的分析能力，在庞大的数据资料当中对某一特定的故障特征进行提取，这就能够有效的对电力设备的故障找出真确的决策依据，从而利于问题的解决。在大数据技术应用中对电力设备的状态检修的作用比较大，主要是在历史运行数据以及缺陷的信息的数据挖掘，这样就能够得到在缺陷下的参数值以及特征值，从而来检测电力设备的运行状况的正常与否。 同时在大数据的可视化技术也在电力行业中有着较为广泛的应用，在庞大的电网数据当中，可视化方法是解决大规模数据分析的有效方法，在电网产生的数据当中涵盖高精度以及高分辨率数据以及多变量数据，通过对大数据技术中的可视化技术进行应用能够将数据绘制成高分辨率的图片，还能够提供交互工具，在人的视觉系统下能够实时的改变数据处理以及算法参数，从而达到对数据进行观测以及定性和定量分析的目的。在这一技术的应用过程中也面临着一些挑战，例如可视化算法的可扩展性以及并行图像合成算法等等。 五、结束语 总而言之，大数据是未来信息发展的一个必然趋势，也是在电力行业中应用的主流，其作为新兴的技术和理念虽然现在处在发展的阶段，但也已经展示出了数据所蕴藏的巨大能量，大数据技术在电力行业中的应用必将能够促进电力行业的顺利转型。 参考文献： 1李振元，李宝聚，王泽一.大数据技术对