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摘要：随着电力行业SG-ERP的建设，电力行业的业务数据增长速度也在不断提升，这也代表着电力行业逐渐进入了大数据时代。在国家电力体制改革提出的竞价上网、直接交易的指导思想下，水电企业作为电力行业中关键的一环也急需探索在大数据时代背景下的发展。大数据背景下水力发电企业数据的应用，对水电企业的发展有着至关重要的影响，只有对水电企业数据的应用进行充分的研究，发电企业的发展前景才能更加广阔。本文基于当前水电企业信息化现状、自动化水平程度以及水电企业大数据特点对大数据概念进行了简要分析，并在此基础上论述了水电企业数据在企业运行、维护、市场营销、物资管理等具体方面的应用。
关键词：电力大数据；发电企业；数据应用
随着信息化时代的发展，信息量的增长速度也在不断提升，特别是对电力行业而言。我国电力企业信息化最早起源于20世纪60年代，而电力企业信号的发展历程是由早起的电力生产自动化到财务电算化，最后到如今的大规模企业信息化建设，随着智能华电网的提出和建设，在电力行业中，物联网、云计算等IT技术的应用也越来越瘦重视，电力行业数据的增长速度也在不断提升，而作为电力行业中最重要的一环，发电企业的数据应用无论是对发电企业本身的发展，还是对于整个电力行业的建设都具有重要的意义。
1大数据概念
1.1电力大数据定义
20世纪90年代，“大数据”概念被提出且被用以表示一些传统方法无法计算、处理的数据。大数据一般被描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。然而，目前业界对大数据虽已达成共识，但还没有一个统一的定义。维基百科上对数据的描述是：“大数据是指一定时间内无法被传统方式抓取和处理的数据”；而Gartner认为：“大数据是指需要利用新处理方式来提高企业决策力和洞察力的信息资产”。电力行业依据电力企业数据现状及业务需求而得出的“大数据”概念为：大数据是指采用数据管理、储存、计算、分析等大数据对电力业务场景模式进行创新，以便达到电力业务趋势预测的目的。同时，对于发电企业而言，“大数据”概念的目的延伸至提高企业经营管理效益，并对企业未来的发展规划提供客观理论依据。
1.2电力大数据特征
电力大数据的特征主要包括三个方面，即体量、类型、速度。如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但电力大数据更重要的是其广义的范畴，其超越了大数据普适概念中的泛在性，有着其他行业数据所无法比拟的丰富的内涵。在电力大数据的特征中，体量大是较为重要的特征之一。伴随着电力企业信息化发展以及智能电力系统的应用，电力数据的产生速度也随之加快，电力数据的类型包括结构化、半结构化及非结构化等多种数据。能源数据和气象数据对于电力数据的应用有很大的影响，也是电力数据实现关联分析的基础要求。电力大数据的速度特征是指电力数据的采集速度、计算速度和分析速度。鉴于电力系统中业务的处理时限都是以“秒”甚至“毫秒”为单位，所以速度快的特征也是电力大数据与传统的事后处理型的商业智能、的最大区别。
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2水电企业数据的应用
2.1设备维护工作中大数据的应用
随着我国电力行业的快速发展，在水利资源丰富的四川、云南等区域，新建设的水电站无论是单机容量还是单机数量都从小型电站向大型电站甚至巨型电站跨越式发展，比如长江电力在金沙江下游建设的白鹤滩水电站总装机达到了1600W千瓦，安装百万单机容量核算，单机数量也达到了16台。在这些巨型电站中的计算机监控系统、机组状态在线监测系统、工业电视系统、调速器系统、励磁系统、物资管理等都无时无刻不在产生着巨大的数据。通过对这些海量数据进行整理、挖掘等人工智能的处理计算，再与电厂的KKS编码相结合，可以精确记录每个系统甚至每个传感器的维护保养情况。利用大数据技术，就可以研究基于历史数据的趋势分析算法，可以建立反映设备健康状态的数学模型，对设备故障进行趋势分析，掌握设备风险。进而对设备进行状态评价，为设备的检修、技改、大修提供决策支持；同时可以将基于固定周期的维护计划变为基于需要的维护计划，将设备的电气或者机械故障降至最低甚至为零。
2.2设备运行工作中大数据的应用
在目前大水电的发展趋势下，梯级流域水力发电企业履行发电任务的同时，也承担了汛期防洪等社会责任。利用信息共享的特点，可以在电力企业与政府气象部门建立信息共享平台，形成发电与防洪、企业效益与社会责任和谐发展的理念。将水电企业设备本身的电力数据与气象数据相结合进行分析并建立数学模型，利用气象数据的前瞻性再结合常年来水量，提前制定切实可行的发电目标与计划，并利用丰水期与枯水期电价系数的不同以及每日峰平谷电价的不同获取最大效益；也可以根据对不同负荷下机组效率的统计分析，让相同的水量发更多的电；同时也可以根据对机组运行数据及耗材数据统计分析，以达到降低消耗，节约成本的目的。以上这些都能为水力发电企业进行成本核算、计划统计和预决算及创造更好的经济效益等提供可靠的保障。
2.3市场营销工作中大数据的应用
随着我国电力体制改革的发展，竞价上网、大用户直供电都是水电企业在新时代所面临的新形式。要在新形式下提升企业的效益、考虑企业的长远发展就必然离不开水电企业的市场营销。对于水电企业而言，这也是企业发展最薄弱的环节。如何可以利用大数据技术，深度挖掘营销数据价值，从管理、客服服务、业务拓展等不同方向促进营销业务提升也是发电企业所需要关注的方向。其中管理方向主要有用电异常分析、计量和采集设备的智能化运维等；客户服务方向主要为用电客户提供有针对性的用电优化建议；业务方向这是积极根据市场形势的变化提前制定好售电计划。
2.4物资管理工作中大数据的应用
当前，物资管理也是困扰水力发电企业的一个症结，这其中就包括备品备件的采购，有些备品备件采购回来，很长时间用不上，不仅占用库藏和资金，也加大了仓储管理的难度，有些备品备件紧急需要时才发现库房内根本没有，临时采取采购，不仅影响设备的正常运行，也造成采购成本的增加。比如利用大数据技术对同一类型不同品牌的备品在使用过程的使用寿命、可靠性等方面建立直观的比对数据，这样即可以为备品采购时提供最优采购方案，降低企业采购成本；也可以为机组提供最优的备品，降低机组故障率。这样利用大数据技术可以建立系统化的设备状态运行数据库，使企业物资处于一个动态的管理模式下。再依托KKS编码，当知道设备什么时候需要更换时，就可以提前购买备品备件，在不需要用的时候又不占用仓储空间，同时也减少了仓储管理的工作量和难度，减少库存积压资金。
3结束语
大数据应用是一个不断发展的过程，水力发电企业如何在大数据背景下取得广阔的发展也是水电企业建设者所需要深刻思考的问题。目前水电企业正在向大机组，大水电发展，而水电站的运维正逐步走向远程集中控制及梯级流域管理，这也为大数据技术在水电企业的应用提供了广阔的施展空间。同时我们也要清醒的认识到在发电企业目前的信息理念以及人才储备方面大数据的应用还面临重重困难和挑战。
参考文献：
[1]陈超，张顺仕，尚守卫，孙飞.大数据背景下电力行业数据应用研究.现代电子技术，2013，（24）
[2]孙伟.大数据时代水力发电机组的发电调度与出力分析.水电与新能源，2016，02
[3]李姣.大数据到来对电力行业发展提出新要求[J].华北电业，2012，27（4）：84-85
论文作者:卢超友
论文发表刊物:《基层建设》2017年第35期
论文发表时间:2018/3/20
标签：数据论文; 企业论文; 水电论文; 电力论文; 电力行业论文; 设备论文; 水力发电论文; 《基层建设》2017年第35期论文;