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摘要：目前，在进行大数据的应用的时候，还存在着部分问题，所以亟待完善。主要的问题就是在大数据应用方面的资金投入比较少，而且相关的大数据技术方面的人才并不是特别多，这样就阻碍了大数据整体的发展。因此，研究大数据技术在电气工程中的有效运用具有重要意义。下面本文就对此展开探讨。
关键词：大数据技术；电气工程；运用；
1 大数据技术应用于电气工程的意义
当下，国家电网等相关公司都进一步加强了对于大数据技术等方面的重视。早在 2013 年，相关单位就建立了大数据技术方面的团队。逐渐加强了团队之间的合作，包括国内的各种研究机构等，也都实行了广泛的交流，并且对技术做了跟踪研究，这样就需要对配电网络的情况，进行进一步的监测和相应的分析，有效提升电力与气象等方面的应用，并通过智能电网来对智慧城市的发展做支撑。通过使用计算机云计算技术，也就是计算机技术和网络技术的结合，从而充分发挥出相应的优势，逐渐地构成了新型的信息化计算方式，目前其能够广泛应用于市场主要有以下几个优势：可靠性高、使用灵活、延展性高等。
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中的具体应用
2.1基于大数据技术的用电数据异常分析
借助数据挖掘技术，对于用电过程当中出现异常情况的检测方法主要有两种：其一是孤立森林算法的用电数据异常检测；其二是决策树算法的用电数据异常检测。在第一种异常检测算法中，首先需要对数据进行清洗及降维，其次根据数据构建异常检测模型，模型构建包括iTree的构建以及孤立森林的构建，iTree的构造步骤如下：在六个日负荷特性指标中随机选择一个特征；随机选择该特征的一个值k；根据每条记录所对应的信息特征来看，把特征当中小于K值的记录放在左分支上，其余大于等于K的记录则放在右分之上。将左右分支的构造进行归纳整理，要满足传入的数据信息保持一条记录，或者是将多条记录放在一起达到一定的高度。这样才能够保证每次的过程都能够满足历所有的iTree，然后就是在查询的过程当中，必须要将对象落到节点的位置上，让其平均通过的长度计算保持在一定的差值之内。最后再根据异差值的大小对用户进行评价，判断该用户是否为异常用户。在第二种异常检测算法中，基于决策树的用电数据异常识别模型的构建流程如下：首先构建训练集，对电气工程中的相关数据进行整理，用于对决策树的训练，其次，我们还可以采取相应的算法对所有数据进行处理，将已知的数据进行排序，然后再根据相应的特征进行划分，计算每个分类当中的信息增益根据计算得出来的最大值选择阙值，之后再利用阙值划分数据集。再者生成决策树，决策树的根节点到叶节点都对应一个分类规则，最后还需要对策书的合理性进行验证。
2.2基于大数据技术的电气工程进度控制
首先，要准确地表现出工作之间的状态以及逻辑关系，其次需要在断开网络的时候，再没有相应的逻辑工作时，将网络部图进行科学分布。通过空间结构，以地理信息作为基本特征，将公共设施的资源结合到城市管理当中，该模式具有一定的节约资源绿色发展，能够形成以地理位置为中心，将资源、管理信息等等作为业务支撑的基础，为我国的电气工程打下更坚实的基础，从而保证了电气运输以及工程的进度。
2.3大数据技术在电网调度中的应用
随着电力系统的数字化、智能化程度的不断提升，在电力系统中数据呈现出爆炸式增长的趋势，大数据技术的引入可以较好地实现对海量数据的分析，为推动电气工程与大数据技术的融合，需要构建相应的计算机管理系统实现对电气工程的控制，电气工程实施的各个阶段均是在电气工程的监管与指导下完成。首先，通过电网运行过程中的调度，确保电网可以稳定运行。其次，电力系统在运转的过程中，相关设备会产生大量的实时数据，通过将数据进行存储并分析，可以有效的推断出电力系统可以承受的负荷。再者，通过电气工程信息管理平台可以将相关数据进行可视化显示，借助于大数据技术进行分析，从而在较短的时间内发现电气工程中可能存在的故障点，消除系统中的安全隐患，保障电气工程的正常运转。基于上述要求，可以采用基于Spark技术的电网调度模型，架构图如图1所示。
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图1电网统计模块
2.4大数据技术在配网管理及扩张中的应用
首先，可以根据电气工程项目所拥有的资产和技术进行分析，在用户数量上能够保持增长又可以减少成本。那么，我们就需要在配置资产时要有足够的设计和预期，借助网络资产的管理，能够将实际的数据进行对比，其次就是在配比的过程当中需要整体来进行设置和评价。结合电力系统运行过程中的相关参数，科学分析出配网的实际承载能力，使配网处于高效、合理的运行状态下。配网管理与扩张需要借助于各类传感器，为确保各类传感器的有效连接，首先是需要选择性能较好的传感器和操作器，并在此基础上根据要求进行配置，实现对设备所产生数据的实时采集，确保获取数据的准确性与实时性，实时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。其次是在数据获取之后还需要做好数据存储工作，数据存储是一项较为重要的任务，可以确保资产属性时间沿革和电气参数历史沿革的有机统一，为电气工程相关决策的开展提供坚实的理论支撑。
结束语
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：
[1] 陆汝华，李亚兰，文波，等.教育大数据中大学生幸福感影响因素的提取模型[J].电脑与信息技术，2020，28（03）：157-159.
[2] 付现立.基于大数据技术的铁路安全管理研究[J].建筑工程技术与设计，2018，（21）：129-130.
[3] 熊同强.电气火灾预报系统大数据处理与应用浅析[J].当代教育实践与教学研究（电子刊），2020，（07）：513-514.
[4] 汪威为，陈超洋.智能电网背景下的大数据处理与短期负荷预测综述[J].无线互联科技，2019，16（05）：103-105.