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大数据分为两种，一种是结构化数据，另一种是非结构化数据，这两种数据形式的区别在与是否能用数据或机构进行标准化的表示，随着2013年《中国电力大数据发展白皮书》的发布，标志着我国电力行业真正进入信息化时代。针对大数据在智能电网中的应用，本文主要从两个方面进行了论述，第一简单的介绍了电力大数据的特点，接着分析了电力大数据在智能电网中的应用前景，期望本文能够为同行的研究作为一个参考。
1电力大数据
电力大数据是海量数据的集合，这其中包含了众多的结构化数据和非结构化数据，基于电力行业的特殊性，电力大数据数据量非常大，包括了电力生产、消费、管理等方面的众多数据，在电力行业发展早期，电力行业基本采取单向垂直管理，但是进入21世纪，智能电网的发展改变了这一模式，这也导致了我国电力行业的深刻变革，电力大数据的应用使电力行业获得了更好的发展，就现阶段来说，电力大数据主要包括检测数据、营销数据、管理数据，大数据在电力行业的发展，也促进了大数据在其他行业的发展。
1.1 电力大数据特点
电力大数据有很多的分类方式，但是最常用的还是将大数据分为结构化和非结构化的数据，因为电力行业的自身特点，电力行业对数据的要求实时，并且数据量非常大，这就要求电力企业的数据处理能力要非常高，可以说，这也是电力行业向前发展的巨大挑战。总结电力数据的特点，我们可以发现数据具有以下特点：
（1）数据量大。电力行业的显著特征就是数量 众多，这既包括用户数量多、电力企业多，也包括电 力在生产、传输和管理过程中设计的层面多，而电力数据涉及生产、传输、管理和使用全过程。（2）数据类型多。在庞大的电力闭环系统中，涉及的数据类型往往是形式多样的，这与其他行业的大数据存在着显著不同，电力大数据不仅包括数 字、符号等结构化数据，还包括图像、视频等非结构化数据，并且还会产生半结构化数据。（3）数据速率高。对于电力行业的运行过程而言，数据分析处理的速度是一个关键因素，必须大力普及速度快、智能化程度高的设备，才能提高电力大数据使用的准确性与及时性，保证充分发挥电力大数据应有的价值。
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1.2电力大数据技术
电力行业不同于其他行业，他所产生的数据量非常大，尤其是在智能化大力推广的今天，电力行业需要收集的数据往往非常多，因此，传统的分析处理技术已经很难达到要求，必须寻找更加高效的处理技术，再这样的背景下，大数据技术尤其是数据挖掘技术在电力行业推广非常快，数据挖掘技术的应用给电力行业大量的客户信息收集编辑提供了新的路径，在电力挖掘技术运用下，电力企业可以有效分析客户的基本情况、用电需求和其他诉求，还能有效的帮助电力企业对自身的核心数据进行有效的编辑和分析，目前来说，电力系统运用的数据挖掘技术大大的提高了电力行业的运行效率，也给电力行业的发展提供了更广阔的平台。
2电力大数据应用前景分析
在可以预见的未来，电力大数据将会持续快速发展，应用的主要方面将是致力于完善“电力能源系统”，以此来加快电力系统乃至能源系统的彻底革命，电力大数据的发展，将会引领社会的绿色革命，并在能源、风力发电、太阳能、核能的利用方面产生深远影响，可以预见，电力大数据的应用将会持续推动社会的的低碳生活，加快企业的节能减排，推进社会的整体的进步，总的趋势概括如下：
2.1电网状态监测
传统电网的检测主要集中在单台设备上，对不同设备间的信息共享无法实现，这就无法满足客户的实时检测要求，电力大数据下，数据将会在设备和设备之间实现实时共享，满足电力企业和电力用户对数据的实时要求，实现电力数据的精准、实时测量，并对电网的状态如设备信息、数据误差、测试指标、定期巡检等数据实时收集，随着大数据收集能力的提高，电力企业将会实现智能化的数据收集、检测和共享。
2.2电网损耗监测
电力系统一个棘手的困难就是电网损耗的测量，在传统的测量方式下，电网电能损耗测量不准，并需要对系统进行离线处理，这在很多情况下难以实现，并会产生很多的问题，比如仪表数据误差、测量不准确等，鉴于传统计算机的 计算能力有限，更加剧了这种困难，未来随着大数据的应用和发展，高速计算的云计算功能将助力电网实现在系统的电网损耗实时测量，在未来可预见的时间里，实现电网损耗的精准检测。
3 结论
未来社会是科技主宰的社会，随着信息技术的发展，电力大数据将会更加便捷的服务电力企业，对电力企业的发展乃至整个能源系统的布局产生深远影响，未来，智能电网将会更智能，大数据将会在电力行业的发展中扮演越来越重要的角色。
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论文作者:华锋, 徐军
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第07期
论文发表时间:2019/8/15
标签：数据论文; 电力论文; 电网论文; 电力行业论文; 将会论文; 结构化论文; 电力企业论文; 《当代电力文化》2019年第07期论文;