关键词：大数据；可视化平台；电力企业
在电力系统中,掌握电力大数据应用的关键技术,将有利于电力行业的可持续发展和建立坚强的智能电网。如何快速从海量的电网业务数据中挖掘出企业需要的信息,并直接指导于企业业务的发展,显得尤为迫切。运用大数据可视化技术,将有利于高效地进行大规模的数据分析。运用大数据可视化技术，可帮助电力企业从海量的电网业务数据中快速提取关键信息，并高效的进行大规模数据分析，从而指导电力企业的业务发展，促进智能电网的深入建设与发展。本文介绍了大数据可视化技术的基本内涵、工作流程及其在电力企业中的应用，并对电力企业大数据的可视化进行分析，最后对电力企业搭建大数据可视化平台提出一些建议。
1 大数据可视化技术的基本内涵及工作流程
1.1 大数据可视化技术的基本内涵
大数据可视化技术是基于计算机技术和图形处理技术，对数据
之间的逻辑关系以及发展规律进行挖掘，并以图形化的形式呈现数据信息的技术。大数据可视化技术解决了传统数据分析工作繁复、耗时长的弊端，使数据挖掘更加深入、数据呈现形式更加多样化、清晰化，从而逐渐成为大数据分析的重要手段。
1.2 大数据可视化的工作流程
（1）获取数据
从网络、磁盘、优盘、信息采集终端等方式获取源数据。
（2）分析数据将获取的数据进行分析，大致分类划分，并转换成为特定的格式。
（3）过滤数据检查数据一致性，处理无效值和缺失值，保留有价值的数据。
（4）挖掘数据
应用统计学、计算机运算技术等方法分析数据之间的逻辑关联，挖掘数据的附加价值。
（5）呈现数据
选择一个图形化的结构图，例如条形图、饼图、线型图等方式来表现数据信息。
（6）雕饰数据
图形设计更多的关注特殊数据建立层次结构，使数据呈现更加逻辑清晰、简单明了。
（7）数据交互
交互大致包括选择一个数据子集或改变视点，通过增加数据操作及控制的方法，使用户能够控制和探索数据，实现工作人员与大规模复杂数据之间的快速交互。
图1 数据可视化工作流程示意图
3 大数据可视化在电网企业中的运用
3.1 电力企业大数据
电力企业大数据根据其主营业务可分为电网运维数据、电力企业用户数据、电力企业管理数据三类。
（1）电网运维数据
电网运维数据是指电力系统在运行、检修和管理过程中产生的数据，例如设备运行监测数据、变电场所视频检测数据等。随着智能电网的广泛建设，以及物联网的终端设备大量投入使用，电网数据采集点覆盖范围更加宽广，因而电网运维的实时监控数据被大量的储存与处理。
（2）电力企业用户数据
电力企业用户数据是指电价、电费、业务拓展服务等营销数据。随着智能电网的建设，智能用电采集装置覆盖率几乎达到100%，电力企业用户的用电行为、用电量等海量信息得以实现实时记录与储存。
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（3）电力企业管理数据
电力企业管理数据是指企业各业务流程节点产生的数据，比如企业财务管理数据、档案管理数据、企业资源管理计划数据等。随着ERP系统的广泛，电力企业积累了海量的业务节点明细数据。
3.2 电力企业大数据可视化分析
随着智能电网的建设，电力企业的数据来源更加广泛，数据类型更加复杂多样，数据量更是呈爆炸式的增长。在此背景下，通过对电力企业大数据进行深入的挖掘与分析，可以获得数据的附加价值，从而为电力企业的业务发展提供有力的数据支撑。
（1）电网运维数据可视化
随着智能电网的广泛建设，智能配网技术得以不断突破，由于高精度配电网终端数据接入配电自动化系统，解决了以往终端信息缺失的弊端，从而使得电网运维数据更加的全面，同时具备时序性、快捷性、高维性的特点。对电网运维数据进行可视化分析，可以在系统主参数及配网终端数据的基础上，利用信息可视化技术手段，构建一个全景的电网运维信息拓扑图，丰富信息的展现形式，实现设备运行状况的在线检查与分析，实现用户用电行为特征分析与预测等。
（2）电力企业用户数据可视化
电力企业用户的数据来源于布设广泛的智能用电采集装置，采集的用户数据量呈几何级增长。对电力企业用户的数据进行可视化分析，可以结合地理信息系统，绘制全方位的地区电力用户地图，并将此电力用户地图有限制性的向社会公众开放，实现用户的用电互动服务，实时反馈用户用电信息；另外，还可以通过将用户用电信息与用户地理方位、行业进行划分，并逐一对应，实现对用户用电行为与复合负荷特性进行可视性分析。
（3）电力企业管理数据可视化
电力企业管理数据涉及各个业务流程节点，数据复杂多样且呈现结构化的特征。电力企业可根据各业务系统的特点进行可视化分析。例如，对财务管理系统的业务数据，可根据现金流量的特点，绘制现金流量图，并实现动态查询与分析；对电力企业全面管理数据的可视化分析，可以根据企业经营目标为导向，以各业务流程为脉络，理清各业务流程之间的逻辑关系，对企业的各业务流程进行梳理，构建企业经营管理在线监测信息拓扑图，实现电力企业全面管理信息可视化。
4 构建大数据可视化平台的建议
可视化系统作为大数据挖掘过程与处理结果的反馈终端，有许多种实现方式。对于电力企业的大数据处理与分析来说，在云存储与计算平台的基础上，使用现有的第三方可视化系统更加的方便快捷，可行性高，但是利用第三方可视化系统存在交互性、功能拓展性比较差的局限。
因此，对现有的计算处理平台、可视化系统以及存储数据进行整合，自行研发、搭建适合企业业务发展的大数据可视化平台才是电力企业的首选之路。在可视化系统构建的过程中，电力企业应充分考虑不同的用户、不同的显示终端特性等，分别设计不同的个性化解决方案；同时，在可视化系统构建的过程中，还应充分考虑可视分析的交互功能，通过开发交互工具，提供先进的交互技术、分析手段以及可视表达，实现工作人员与大规模复杂数据之间的快速交互，发挥可视化系统的巨大潜力，挖掘大数据的附加价值。
5 结语
随着大数据时代的来临，电力企业的数据呈现出几何级的增长速度，大规模的数据中也蕴含着大量的商业价值，对大数据的挖掘程度决定了电力企业的业务发展程度。大数据可视化技术已被证实是大数据挖掘的重要技术手段，本文概述了大数据可视化技术的基本概念及工作流程，分析了其在电力企业中的应用，并对电力企业相关数据进行可视化分析，最后提出电力企业应该根据自身业务特点，在现有的数据存储及可视化平台基础上，自主研发适合自身业务发展的大数据可视化平台。
参考文献
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论文作者:邢,彤
论文发表刊物:《中国电业》2019年第14期
论文发表时间:2019/11/18
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