发布时间：2020-04-17所属分类：电工职称论文浏览：1次
摘 要： 摘 要：随着信息科学技术的进步，智能化电网得到了全面发展，在此基础上电力数据的资源也得到了迅速的增长。对电力大数据的深入研究和广泛应用，不仅提高了电力企业的工作质量和效率，而且在创新电力企业发展模式方面也起到了巨大的作用。本文在阐述电力大数
摘 要：随着信息科学技术的进步，智能化电网得到了全面发展，在此基础上电力数据的资源也得到了迅速的增长。对电力大数据的深入研究和广泛应用，不仅提高了电力企业的工作质量和效率，而且在创新电力企业发展模式方面也起到了巨大的作用。本文在阐述电力大数据概念和特点的基础上，对电力大数据的具体应用进行了总结，并对电力大数据在未来的应用做了合理的展望。希望本文的研究，能够为电力大数据的应用和电力企业的发展做出一定的贡献。
关键词：电力大数据;特点;应用;现状;展望
在信息科学技术逐步提高的背景下，社会各行各业都实现了智能化建设，电力企业的快速发展也离不开现代化智能设备的支持。然而随着配用电系统智能化程度的提高，与传统的电力系统运行情况相比，产生了规模的多源异构数据，这些数据包括电力企业生产、管理、营销的各个环节，并且与外部数据相互融合的作用下，构成了配用电系统的大数据。因此，电力大数据存在着数量庞大、类型繁多、利用价值低等显著特点。并且在目前的电力大数据应用过程中，还存在着诸多因素影响着它的应用发展。
1 电力大数据的概念及特点
电力大数据主要来源于电力企业生产、管理、营销的各个环节，其中包含电力系统运行过程中设备的检测和监测所获得的数据、电力企业在进行电源营销过程中获得的数据、电力企业在经营管理过程中获取的数据等。根据电力大数据获取的来源，使得它具有以下显著的特点：
1.1 数据量非常大
在电力企业运营过程中，单单是常规的调度自动化系统，就包含几十万个数据采集点，这些数据采集点采集的数据量可想而知。再加上其他生产环节获取的数据，以及电力管理、电力营销的数据，可以说电力企业的数据量非常的庞大。
1.2 数据的类型非常多
电力企业获取的数据中，由于数据类型繁多，也是造成数据量庞大的重要原因之一。在电力企业生产、管理、营销的各个环节中，都包含实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据等等各种类型的数据，其中这些诸多类型的数据又可分为结构化、半结构化、非结构化数据，由此可以看出，电力大数据的分级结构非常精细，种类比较繁多。
1.3 数据利用价值低
虽然电力数据的数量庞大，并且类型较多。但是这些数据大部分都属于正常的数据，表现异常的数据的量非常少。在电力系统进行运维过程中，往往是依靠异常数据对设备的故障或者是运行情况进行判断。从此方面来看，电力数据的应用价值比较低。
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2 电力大数据的应用现状
随着科学技术的发展和社会的现实需求，电力企业普遍把大数据应用到生产、管理和营销中去。并且在使用过程中积累了比较丰富的数据分析应用经验，较大的推进了电力企业的工作。但是在社会对电力资源要求越来越高的情况下，电力企业普遍承受着较重的电网建设和运行维护工作。超重的工作负荷量与严重缺乏工作人员的问题越来越严重。在这样的运行模式下，对于电力大数据的发展和应用也产生的较大的威胁。
2.1 技术和人员缺乏
电力企业目前多使用 PMS、SG186 等系统进行数据采集和分析工作，这些系统在使用方面没有统一的标准，造成数据采集过程中对数据的识别度不够，降低了电力大数据的应用价值。另外，电力系统工作人员的缺乏，造成在电力大数据管理方面的人员不到位，严重影响了对电力数据的管理。这都是影响电力大数据应用的重要因素。
2.2 数据之间无法形成很好的流通
电力企业的数据类型很多，它们分布在不同的系统进行管理。各个系统的数据之间没有形成一定的共享和流通，每个系统只是负责管理各自的数据信息。这对电力大数据的整体应用非常不利。比如说电力企业中的 PMS 系统主要是对企业的生产数据进行采集和管理，而 SG186 系统主要是对企业的营销数据进行采集和管理。PMS 系统和 SG186 系统分别由企业的不同的部门负责，这样把各个系统采集的数据进行整合就比较困难，影响电力大数据的发展和应用。
2.3 缺乏数据管理部门
在应用电力大数据的过程中，电力企业并没有设定专属的部门对采集的各种数据进行统一，各个系统的数据只是分散的存在，降低了电力大数据的意义。由于缺乏相应的数据管理部门，对采集的信息无法进行规范的管理和很好的维护，严重影响电力大数据的应用效果。
2.4 缺乏数据应用意识
在电力企业中，大部门员工的工作思维模式还停留在传统的管理工作中。虽然电力大数据已经在企业中得到了广泛的应用，但是大部分员工还严重缺乏大数据应用的意识。只有提高电力企业全体人员电力大数据的应用意识，才能充分发挥大数据在电力系用中的作用。
3 电力大数据的具体应用
3.1 用电负荷波动监测方面的应用
社会对电力资源量的需求并不是稳定不变的。它往往根据气候的变化或者社会环境的变化，而表现出不同的电源需求量。比如说在气温较高或者较低的季节，人们在工作和生活中需要运用设备进行降温或者取暖，在这一过程中，社会对电源的需求量就会明显增加。另外，在国家的重要活动或者节日期间，用电的时间和人员也会相应增加。通过对电力大数据的应用，可以准确地对社会用电负荷波动进行监测，精确地对每个阶段的用电需求量进行统计。电力系统根据数据做出相应的供电调整，以满足社会对电力资源的需求。
3.2 配电变压器运行情况预判方面的应用
在电力系统的运行过程中，配电变压器的负载情况可以直接影响到它的实际工作情况。在传统的电力系统工作中，一般是在发生故障以后，才对配电变压器的运行状况和负载情况进行检测、处理，并不具备对故障的预警能力。在电力大数据的应用下，可以通过对采集数据的分析和比对，对配电变压器的运行状况和负载情况进行实时监测，判断设备的运行能力，防止故障的发生。
3.3 在电网供电保障方面的应用
在电源传输的过程中，通过使用智能电表等智能终端设备，可以对电力系统的整体运行数据进行采集、分析、处理，完全实现了电源传输的实时监测。另外，通过对数据的分析，还能对配电变压器的运载情况进行实时监测，分析是否存在超载的情况，保证配电变压器设备的正常运行。这些都充分保证了供电设备的正常运行，为消费者的稳定使用电源提供了保障。
结束语
综上所述，随着信息科学技术的提高，社会各个领域都实现了智能化管理。对电力企业来说，配用电系统智能化程度的提高，使得电力系统正在产生出大规模的多源异构数据，这些数据与外部数据的相互融合，构成了配用电系统的大数据。因此，电力大数据存在着数量庞大、类型繁多等特点，在目前的电力大数据的应用过程中，一些不可避免的问题影响着电力大数据的应用发展。相信随着社会的进步，电力大数据会得到更广泛的应用，有着更好的发展前景。
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