摘要：科学技术水平的提高，促进了大数据技术的兴起与发展，其应用在很大程度上为各个行业的发展提供了技术方面的支持。随着我国经济发展水平的不断提升，电力在国民经济发展中的作用日益突出，各行业的发展使其对于电力的依赖性越来越大，这不仅促进了电力企业的改革，还使大数据技术逐渐应用到电力企业信息化中成为必然。本文主要分析了电力大数据的概念，并对电力大数据的应用现状和应用前景进行了论述。
关键词：电力大数据；应用现状；发展前景
1简述电力大数据
企业信息化的过程中，信息量呈现爆炸性增长态势，海量的数据涵盖各种形式，比如数字、符号、图片、声音、视频等，这些数据贯穿于电网企业生产、管理、服务等各业务流程中，企业的信息化正是要对这些大量数据进行采集、分析和处理。充分重视数据的作用，将其作为企业核心资产之一，让资产创造价值，这是大数据的核心价值。通过以电力为中心的数据综合服务平台，充分利用实际电网和经营管理中产生的海量数据，并研究分析其中的规律，从而获取潜在的高附加值服务。高附加值的服务在电网企业中有重要作用，比如提高电网灾难预警与事故处理能力，提高供配电与电力调度决策的准确性等，实现更科学的需求侧管理，为电网创造更大的经济效益。
1.1电力行业数据来源
电力大数据的来源主要有三个方面，即电力企业的生产数据、运营数据和管理数据。（1）电力企业的生产数据。此类数据是电力大数据的产生源头，主要包括实时生产数据和设备生命周期数据两类，用于故障检测、恢复电网运行及发电设备的检查和维修等方面。（2）电力企业的运营数据。此类数据包含了用户侧的相关信息，如客户名称、电费计价、客户用电特点，并提供给相关部门，用以对客户行为进行分析决策，挖掘数据中存在的隐藏信息，构建针对营销的系统性算法模型数据库，用以改善服务模式，提高服务质量，满足不断发展的营销需求。（3）电力企业的管理数据。对于电力企业来说，如果能充分利用来自电网的数据，通过软件对这些数据进行有效的分析和管理，将有助于提高企业管理水平，降低运营成本，提高企业的工作效率，保证决策的正确性。对于用户来说，可以享受到由电力大数据产生的增值业务所带来的实惠，得到更高质量的服务。这就体现出了电力大数据“以人为本”的核心价值。
1.2电力大数据特点
电力大数据主要包括五个特点：（1）数据量较大。电力行业的设备、生产调度、客户服务以及资源的使用等都会产生大量的数据，而且这些数据的增长速度会越来越快，产生大量的数据。（2）有较快的数据处理速度。电力企业需要保持用电和发电的平衡关系，对设备检修和电力调度等工作进行实时处理；并且客户服务、物资管理等工作都需要加快其数据处理速度。（3）有较高的价值。电力大数据在反应行业特点和规律的同时，也具有指导电力企业发展的作用。（4）数据类型多。主要包括视频、音频等数据信息。（5）有较高的数据准确性。电力系统中涉及的数据较多，而在大数据技术的支持下，可以保证计费、生产等数据的准确性。
2电力大数据的应用面临的挑战
大数据背景下，信息数据的运行主要依赖于计算机网络系统，多方数据参与各方共享统一的互联网，势必会带来信息安全问题，这主要体现在：（1）数据运行风险。大数据系统时刻需要承担数据存储、分析与处理等工作，需要管理者适时更新技术，缓解数据处理的负担。若技术更新不及时，就可能导致数据运行风险，如：数据丢失、信息失真等。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆其他的运行故障，如：软硬件兼容性差、系统异构及管理人员操作失误、设备更新不及时等也可能引发数据失真风险。（2）黑客攻击风险。黑客攻击问题成为大数据时代信息安全的大问题，黑客攻击通常是专业性较强、有组织、有预谋的攻击，通过窃取大数据、非法获得信息等来进行非法交易，其破坏性较大，甚至可能造成整个大数据系统的瘫痪，为电力企业带来不可估量的经济损失。（3）电力企业隐私的泄露。电力企业引入大数据系统的同时，需要将企业信息、员工信息以及其他方面的相关信息发布到网络数据平台中，信息一旦进入互联网就可能面临着泄密的危险，这些数据若得不到有效管控，很容易造成信息的泄露，从而引发多方面的风险，如：非法分子利用电力企业信息、个人隐私信息等从事非法交易、谋取暴利等，无疑会为企业的发展与运营带来风险
3 电力大数据的应用前景
3.1 大数据技术的发展前景
电力企业对大数据应用前景的分析可以通过规划、运行、检修、营销、运监等几个方面来实现。在电力系统运行中，对电力数据的应用进行合理规划，可以有效提高电力设备的负荷预测能力。利用数据挖掘技术对电力大数据进行计算和处理，可以使电力企业更快、更准确地掌握电力变化规律，并在此基础上对电力负荷预测准确度进行提高。对电力运行状况进行改善，可以有效地提高电力企业的新能源调度管理能力。在电力系统运行过程中，采用多维分析预测技术对新能源出力、光照、风速等因素之间的关联性进行分析，可以更准确、更详细的预测新能源的发电能力。在电力系统运行中，通过创新电力检修技术，可以有效地提高电力企业的检修管理能力。通过完善电力企业的营销方式，是提高用电行为分析能力的有效方法。在扩大电力数据采集范围与频率的基础上，采用聚类模型等数据挖掘方法对用电信息进行深层次分析，可以使电力数据分析的结果更加准确。对电力企业运监方式进行创新，是提高业务关联分析能力的有效方法。在此过程中，采用流式计算和可视化处理等运监技术对电力数据进行全方位的监测和处理，并利用聚类模式对业务关联性进行分析，可以有效地提高数据监控质量。
3.2 电力大数据的发展思路
通过研究电力大数据技术的发展前景，为了配合电力大数据技术的创新，电力大数据的未来发展应依据下述思路：一是利用电力公司在大数据方面的优势，可以突破客户应用存在的限制，而在此基础上将客户作为电力数据处理的依据，可以提高电力大数据在社会各个领域中的应用，也能够保证智能电网发展和电力数据应用的优势。二是在应用“6+1”系统的同时，依据电网信息中心和云计算成果，建立基于Hadoop集群的计算标准和大数据中心，可以有效地提高电力数据处理和储存的效率。三是依据三网融合战略对电网融合进行管理，可以更好地实现信息、业务和自动化这三者之间的融合；而依据大数据在统计、计算、决策和储存等方面的优势，对大数据的应用范围进行拓展，可以有效地改善电力大数据的应用效果。现如今，大数据时代已经到来，对具有数据化思维的业务人员和电力方面的复合型人才的培养也越来越受重视。通过培养熟练掌握电力数据架构、数据分析和计算技术的复合型人才，可以使电力数据应用效果达到最佳。
4结束语
总而言之，对于电力行业来说，大数据时代的到来是对这个行业发展的挑战，同时也给发展带来了新的机遇。通过良好的数据管理，使用数据挖掘方法来实施大数据策略，有效地提高了电力生产，市场营销以及电网生产管理水平的其他方面，从而使中国的电力企业继续在世界先进的社会中提供有力的信息技术支持。
参考文献：
[1]但涛.面向智能电网应用的电力大数据关键技术分析[J].科技传播，2015（06）：14-15.
论文作者:焦丽颖
论文发表刊物:《中国电业》2019年第10期
论文发表时间:2019/9/11
标签：数据论文; 电力论文; 电力企业论文; 电网论文; 技术论文; 信息论文; 有效地论文; 《中国电业》2019年第10期论文;