徐秋
贵州省忆航林建筑工程有限责任公司 550000
摘要：随着我国工业化进程以及城市化进程的不断推进，建筑行业得到了一定程度的发展，现代建筑的结构更为复杂，功能更为丰富，这对电气工程的质量提出了更高的需求。电气工程作为建筑工程中不可分割的一部分，通过提升电气工程的质量管理，可以推动建筑工程管理质量的提升。大数据技术的发展可以帮助电气工程更为及时地获取相关信息，同时通过进行数据清洗、数据挖掘以及数据分析，可以及时发现电气工程中存在的安全隐患，确保建筑工程的整体质量。因此，笔者就大数据技术在应用过程中存在的问题进行分析，并就大数据技术在电气工程中的应用策略展开论述，旨在为我国电气工程的健康、可持续发展做出一定贡献。
关键词：大数据技术；电气工程；运用；问题；策略
引言
从某种程度上来讲，电气工程发展程度关系着我国科技进步的水平，因此只有不断优化应用新技术，才能使国家经济得到有效提高。大数据技术作为电气工程建设与管理过程中较为先进的技术方法，可对电力系统运行以及管理信息进行及时监测。近年来，国家电网公司高度重视大数据技术发展，早在以前，就成立了大数据技术攻关团队。团队成立以来，与国内相关研究机构开展广泛交流与合作，跟踪研究大数据应用技术，并结合配电网监测与分析、电力气象应用、智能电网支撑智慧城市等方面的工作开展了大量的探索研究工作。
1大数据技术应用于电气工程的意义
近几年，互联网和物联网都得到了越来越广泛的应用，特别是在建设电气工程时，应用大数据技术的优势就是能够更加及时、准确地获得相关的信息资料。由于很多行业在工作中介入了云计算工作模式获得了较高的收益，因此已经成为很多人的重点研究方向，望其能够在各个行业中得到成熟运用。尤其在电力行业，不仅能加强业务能力以使信息化建设进程加快，而且可不断完善管理水平，让电力管理机构管理水准更进一步，赢得经济收益、口碑、管理效益。另外，大数据的相关技术也有着速度快、时效高的特点，例如在进行搜索信息的时候，通常需要有几分钟之后，才能够查询到用户的相关信息，而应用个性化的推荐算法，能够尽量的满足相关的要求，实现实时推荐，这也与电气工程的建设和发展的要求相符合。另外，需要支出单是大数据中的相关数据，需要做到在线易得，尤其是基于互联网高速发展的背景下。例如，在建立电气工程时，因为相关的信息需求比较大，还需要做到及时准确等，因此对于工程项目的数据建设来说，一定要和相关的数据同时在线，这样能够更好地实现数据的共享与应用。
2大数据技术在电气工程应用中存在的问题
电气工程当中，大数据技术被广泛的应用，这样更利于工作的有效开展，然而，实际当中依然存在诸多的不足，只有对这些不足进行不断的完善，才更利于电气工程的有效发展。目前情况来看，在大数据技术的研究上没有投入足够的资金，而且大数据方面的专业技术人才较为缺乏，这对于大数据的发展有着很大的影响。例如，对电气工程中的线路重过载进行管理时，配电线路相对的数量很多，而且在不同的地方进行了分布，很容易造成频繁的发生变化，负载方面均不同，这无疑会给管理方面带来极大的难度；一些线路重过载的现象比较严重，尤其是在夏季或者冬季的时候，会对线路的安全方面和供电方面造成极大的影响；在对线路重过载进行分析时方法上尤其的缺乏，这对于配网工程立项方面没有更加合理的参考依据；线路重过载预警需要专业的人才进行操作，这无疑会影响到其发布的精准性，以及有效的预防和控制。另外，在电气工程当中的信息数量的处理，大数据发挥了极大的作用，然而，它对于信息数据的安全方面没有起到很好的作用，一旦对一个人进行了定位，就能准确的掌握人的行踪，从而造成安全隐私方面的问题出现。因此，在安全问题方面，大数据技术的改革当中应该尤其的重视该问题，只有通过合理的方法进行有效的解决，才能让大数据技术发挥其更好的优势和作用。
3大数据技术在电气工程中的应用措施
3.1电网调度中的大数据应用
电网调度工作是电气工程建设中十分重要的环节，在日常的电网调度中依靠调度服务器以及电气自动化控制系统，对电网的资源进行合理调配。在电网调度中运用大数据技术主要有以下几个方面有点：第一，能够提升电网调度效率，合理分配资源，提升经济效益。第二，对电力生产中的历史故障数据分析，并对未来可能发生的故障时段进行预测，进而有针对性的进行时段的保障，提升电力系统运行效率。第三，快速定位故障点，缩短故障排查时间，提升故障解决效率。
3.2大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用
大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用主要可以分为以下三个方面，首先是关联规则法在负荷特性分析中的应用。电力负荷特性除了会受到内在自身因素的影响外，还会受到外在因素的干扰，负荷会表现出一定的规律性和波动性。关联规则法是在庞大的数据中找出各数据项之间频繁出现的联系，并分析负荷特性与影响因素的相关性，指导电气工程的正常运转。其次是聚类分析法在电力负荷特性分析和预测中的应用，聚类分析是将负荷数据与影响因素进行聚类，聚类后的数据构成了一组分类，某一类型的负荷聚在一起，它的负荷特性就会更好地呈现出来。再者是人工神经网络技术在电力负荷预测中的应用，利用神经网络技术可以模仿人脑进行智能化处理，对非线性的规律具有自适应的学习功能，在短期的负荷预测中可取得满意的效果。
3.3基于配网资产平台的各类传感器连接
1）在配网的有关节点上配置各类性能优良的传感器和操作器。将在配网资产上传输的电能量的各类参数准确采集下来。实时的与配网资产实体的各类属性相结合。形成一个有机的参数描述体系。2）将传感器采集的和操作器动作的各类数据永久保存下来，实现资产属性的时间沿革和电气参数的历史沿革的有机体统一。以便对配网的现实状态，依据历史做出正确的评价。并随时检查各类决策和设计的正确性，从而对提供更加充分的预测依据。3）将配网的资产属性现状和准确的电气数据结合分析，在安全、成本、寿命的统一优化中，给出配网扩张和配网组合模式的最优决策。
3.4配网的准确扩张
配网在不断的发展中，和现实情况的适应过程中，用户及资产也在增加，在对配网资产添加的设计或者预想中，需要对现实情况进行比较，这样才能更好的进行完善，更利于设计和预测的有效性和准确性。在对配网资产平台上进行建立时，需要根据整体对配网进行设计、检验等，配网实际承载需要通过运行电参数进行描述，只有在建设中不断的完善和调整，才能让配网的整体处在科学的状态。只有在合理的操作情况下，让配网能够有效的链接，才能达到预期效果。
结语
综上所述，随着电气工程的不断发展，进一步加快了我国社会主义建设与发展的脚步。目前大数据技术应用于电气工程面临着全新的机遇，当然也存在着许多的挑战和困难，因此，需要加强对系统的规划。在处理大数据时，常常会应用云计算，这存在安全隐私方面的问题。所以需要进一步提升云计算的安全性，并将其应用在电气工程中，这样才可以更好地实现电气工程建设事业的可持续发展。
参考文献
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