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摘要：随着改革开放的深入，经济发展的增强促进了科学技术的进步，从而影响了中国电气工程行业的发展。电力工业作为关系国计民生的重要产业，其发展程度直接决定着我国社会主义现代化建设的进程。基于此，以下对大数据时代背景下电气工程中大数据技术的应用进行了探讨，以供参考。
关键词：大数据时代；电气工程；大数据技术；应用研究
引言
近几年，电力行业在不断进行改革和创新，对智能化要求越来越高，而且引进了物联网、云计算等技术，电力系统的数据量逐渐加大，呈现井喷式增长趋势。电力企业为了提高工作效率，为客户提供更加优质的服务，要积极采用大数据技术，以此来提高自身的运营能力，在激烈的市场竞争中稳定发展。
1大数据技术在应用时存在的问题
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。将电气工程线路中出现的过载管理作为主要的例子，其相应的问题表现就包括有过多的配电线路，整体分布比较广泛，而且相应的变化比较快，具备负载特性差异。另外，在管理上具有较大难度，也存在着部分线路重过载的情况，特别是在夏、冬季节会对线路安全和可靠供电造成严重影响，如果没有及时对线路重过载的情况进行有效的分析，则没有办法实现配网工程立项，也不能提供相对精准的参考。所以整体线路的工作情况都需要依赖工作人员自身的经验，这样就不能做到信息的精准发布和预控。另外，虽然应用了大数据进行信息数据处理，但是存在着安全隐私方面的问题，其中比较突出的就是对于个人的行踪进行锁定，不能够很好保障人身安全。因此，针对大数据中存在的安全方面的问题一定要加强重视。
2大数据技术在电气工程中的应用措施
2.1基于大数据技术的电气工程进度控制
形成科学的进度计划是实现进度控制的基础，在实际电气 工程中，外在环境与内在要求的变化均会影响电气工程进度，为实现对电气工程进度的控制，可以引入大数据技术。时间目 标通常是指工期期限，是建筑项目合同内指明的工程期限或者 相关负责单位规定的时间期限，但电气工程涉及的内容较多，时间目标的制定较为困难，利用大数据技术可以综合进度情况、天气状况、工程难易水平以及施工技术等要素，更为科学制定出目标。随后为实现对进度的监控，需要将项目进行科学的分 解，明确各项任务，大数据技术可以基于 WBS 理论，从粗至 细地实现对项目活动的分解。在工程落实阶段需要遵循一定的 顺序，大数据技术可以挖掘出各项任务间的联系，发现人力、信息、资源等方面的线索，从而更为科学地制定出电气工程先 后次序。
2.2做好大数据技术应用于电网调度
为了能够更好的实现电气工程的整体的调度工作，其最 主要的目的就是能够进行电网的调度，与此同时，还要做好 整个电气自动化系统的调控。另外，在施行系统的自动化设 计方面，其主要的目的就是能够对电网在运行的时候实施经 济上的调度，同样的还要能够使电网更加稳定的运行。还有 就是对于电力生产中产生的数据能够进行分析，并且针对整 个系统中的负荷情况进行自动的预测。之后就是针对显示出 的部分数据，充分的排查系统中存在的故障点，避免时间与 监理的浪费。
2.3传输和存储电力大数据
随着我国智能电网的快速发展，电力系统所有环节的数据都会被记录下来，这就需要有更强大的数据传输和存储功能。同时，随着电力系统的不断运转，会产生越来越多的数据，使系统承受较大的负担，如果不及时采取有效措施，会限制智能化的良好发展。通过合理应用大数据技术可以很好地解决这类问题，满足电力系统大数据的需求。目前，分布式文件系统在电力企业中的应用比较广泛，便于储存更多的数据。
另外，大数据技术能够随时采集电力系统的运行数据，可以满足电力系统对实时性的要求，并且利用流式传输还可以及时分析数据，让工作人员能够掌握相关信息。还可按照电力系统的性能与数据特征分别进行储存，利用数据库系统还能够及时处理具有高标准要求的数据。利用数据仓库能够处理一般数据。工作人员在处理历史数据和非结构性数据时，可以采用分布式文件系统。此外，电力行业中存在许多复杂的数据，合理利用大数据技术能够将其转换成方便分析和储存的数据。这样一来，可以为工作人员提供有效的参考数据，大大提高工作效率。同时，可以通过数据仓库进行管理，并逐步建立信息化管理系统，实现数据共享，充分发挥出电力数据的巨大作用，还能增加企业的核心竞争力。
2.4建立配网资产管理的大数据平台
因为配网所具备的属性与种类比较多，因此，针对不同属性的配网工作，一定要保证能够做好资产管理工作，主要是因为它能够实现配网的自动、经济与稳定，这些都是保证配网能够正常、安全运行的一项非常重要的基础。另外，针对也要积极的堆现代的计算机技术进行应用，还要积极的建立配网资产管理的大数据平台。这样才能够基于资产管理的整体的数据平台，来进行资产的存量和增量。提升相应情况的一致性和真实性，另外，在这个平台上也要能够将配电网的每个设备充分的体现出来，包括相关的要素，而针对不同属性的微观状况的差异，也需要对整个配电网相应的能力来进行衡量。
2.5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。
2.6评估电力设备状态
为了确保电力系统稳定运转，一定要重点关注相关设备，使其能够正常运行。在实际工作中要考核评估电力设备的状态，根据结果了解设备的情况，从而及时发现并解决问题，提高各生产运营环节的稳定性。在电力行业发展中电力设备状态检修非常重要。目前，电力设备状态评估通常涉及评估方法、故障诊断专家系统、设备状态评价等。在开展设备状态评估工作时要合理应用时序挖掘、聚类算法、分类算法等大数据技术，通过深入分析设备的历史数据，找出不同状态参数间的关系，结合采集的设备运行数据，关联分析电力设备，从而做出准确的评价，为后续工作的开展提供指导作用。
3结束语
总之，大数据技术的不断发展为电气工程质量管理水平的提升提供了新的发展机遇，目前我国电气工程质量与大数据技术的结合仍存在一些问题，影响了电气工程质量的提升，笔者相信，通过不断地实践与探索，电气工程与大数据技术的结合将更为密切，这也是我国未来建筑行业发展的重要方向。
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