张翼
内蒙古电力信息通信分公司 内蒙古 呼和浩特 010010
摘要：电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”、“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”，以大数据驱动企业创新化、智能化，助力电网迈进全景实时的电网时代已经到来。这会为电力工作者和其他行业从事大数据相关工作的研究人员和技术人员在工作中带来新的启发与认识。
关键词：电力；大数据分析；应用研究
引言
自人类进入电气时代以来，电在人们生活中的作用日益明显，为实现电力资源的区域调配与用电安全的保障，电力系统可靠性与安全性一直是电力行业关心的主要内容之一。在传统电力信息系统优化升级的过程中，将大数据应用到电力信息系统以促进传统电力系统的改革也得到了的推广和应用。大数据中包含的大量信息让大数据技术具有极大的研究和应用价值。大数据技术的应用在电力生产运营及数据安全管理中均可以起到重要作用。
1大数据分析
到目前为止还没有对大数据进行统一定义，关于大数据的定位也没有明确规定。和传统数据相比，大数据的数据信息数量和对数据的采集处理方式都比较特殊，是一种和传统数据明显不同的数据。大数据应用技术能够实现实时分析海量数据的目的，还可以对海量数据进行准确推送。随着大数据技术的不断发展，大数据技术已经在医疗、电力和互联网等行业实现了广泛应用。从前人经验中我们发现，大数据能够对企业发展和行业进步起到促进作用，让企业发展前景更加广阔。通过对企业运营中产生的大量数据进行挖掘、分析、整合和转化，最终得出的结果可以作为依据用于辅助企业运营和发展决策。电力生产运营中所涉及的环节非常多，因此电力企业积累了大量数据。在电力生产运营及数据安全管理中应用大数据分析技术，能够有效整合分散的数据信息，并实现高效采集、存储、检索和分析数据信息目的，通过多层面地对数据信息进行关联分析，建立分类预测模型，既可以及时发现APT、DDoS攻击，也可以有效解决垃圾信息等问题，让安全防御等级得到有效提升。此外，大数据分析还能够对生产运营中产生的数据、相关背景数据以及某项活动和内容添加的数据等进行全面分析，涉及数据范围非常广泛。
2大数据分析主要技术
2.1基于大数据技术的电力系统可靠性分析
所谓可靠性分析，就是通过多种方式获取目标对象的数据，并根据数据的变化情况推算其状态的稳定性。传感器技术与通信技术在电力系统中的应用，实现了电力系统数据的在线采集与传输，同时结合计算机软件技术对获取的数据进行分析，分析结果与电力系统故障模型进行拟合，当数据拟合程度超过设定阈值后，则判定电力系统可靠性降低，并根据对大数据分析的结果，寻找导致电力系统可靠性降低的关键点，以便维保人员及时介入修复，使故障在“萌芽”阶段就被处理掉。
2.2大数据技术下的电力资源合理配置
在过去较长的一段时间里，我国电力系统的供配电管理制度相对落后，全国输配电系统出现满负荷工作会导致电力系统故障，而今人民群众对电力资源的合理配置有着更高的要求。在大数据技术的支持下，电网企业通过对不同地区在不同时间段的用电情况进行科学分析，便可根据大数据分析的实际情况合理配置电力资源。这项技术也对企业经营管理大数据应用实践提出了相关要求。为实现电力资源的合理调配，除依托政府部门进行资源协调外，还可以借助阶梯式的供电价格限制民众浪费电力资源情况的发生，形成社会范围内对节约电力资源的正确认识。
2.3基于大数据技术的人工智能电力系统
这里的人工智能电力系统是基于大数据技术的计算机模型仿真技术，电力系统的智能化不仅是电力企业降低成本的关键，也是电力系统安全管理的必然要求。例如某地区220kV输配电系统故障，人工智能电力系统便可对这一故障中相关数据进行统计与分析。当检测电网中电压、电流数据的异常波动情况与相关电力系统故障相类似，人工智能电力系统便可进行声光告警，同时将故障电力系统模块剥离开，由此避免故障的进一步扩大。对频繁停电的问题要从实际需求来看，基于大数据的人工智能电力系统能够将停电范围最小化，最大限度弱化对人民群众生活带来的影响。但是，这里需要注意的是，数据的获取与整理是一项较为复杂的工作，需要对相关数据的真伪性应进行辨别，否则将导致人工智能电力系统无法正常工作。
3大数据分析技术在电力中的应用
3.1人工智能对大数据处理技术的帮助
人工智能对大数据处理技术领域也提供了很大的裨益。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）工具极大地解决了海量数据依靠人工无法进行筛选查看的问题，依靠工具可以更好地筛选数据，查看数据集的哪些部分更有用，哪些价值偏低，可以优先处理掉。由此我们就可以直接查询AI处理过的内容，对应的分析目的最有利，这是完整的数据集使数据分析筛选过程更精准高效。
3.2可视化大数据处理技术
可视化大数据处理技术在大数据应用中也是比较高效且必要的。可视化是大数据分析的核心，它是有主题地把散落的数据聚合起来，同时也让底层框架浮出水面。在回答有关于企业运营情况和关键指标的问题时，这些数据将是非常宝贵的依据。
3.3大数据处理技术可以获得的最大价值
明智的决策可以有效地减少资源浪费，同时节省工作时间，从而有效地提高工作效率。大数据无论是用于训练机器学习算法还是帮助工作人员做出更好的决策，都可以让我们从大数据处理技术中获得最大的价值。目前需要探究的重点是如何尽可能多地把数据收集过程自动化、明确要如何收集何种类型的数据，以及如何存储和处理它。
3.4电力大数据的可视化应用
可视化是电力大数据分析技术的重要特征，能够帮助工作人员更加充分地了解数据信息能够反映的问题，进而做出合理的判断，促进各项工作的有效进行。对于电力大数据的可视化应用，可以从以下两个方面进行分析：（1）图表可视化。通过图形或表格对数据信息进行展示，可以帮助工作人员充分了解其中存在的问题，并根据数据的规律来制定合理的处理办法。在构建这一系统的时候，需要对表格、柱状图、折线图等几种可视化的展示方法进行综合运用，其中表格能够完成相关数据的有效记录，以搜索的方式来得到这些数据。柱状图能够将数据之间的差异性表现出来。而折线图能够对数据的变化趋势进行描述。（2）SVG可视化。在应用SVG的条件下，能够以不同的颜色对电力数据进行显示，帮助工作人员更加直观地了解这些数据。比如在需要了解各个单位的生产情况的时候，可以选择不同的颜色对数据进行显示，还可以利用SVG来调用其中某个数据，实现对数据信息的快速查询和利用，使数据资源的使用效率得以提升。
结束语
电力大数据分析技术的核心内容是电力系统，同时也需要结合云平台、人工智能、智能传感器等各种先进的技术来形成一种多网交流的系统。在物联网技术的基础上建立的电力大数据分析管理的系统，具有更有利的效果。用户可以通过无线通信来实现与不同的移动运营平台的进行信息交互，取得的数据实时性也得到了大幅的提升，为电力行业的可持续发展提供稳定可靠的技术支持。
参考文献
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