摘要：电力行业也逐渐向信息资源的应用与管控的模式转变，不断推进电力行业大力发展绿色电力、智能电网以及电力信息集成系统等。本文就大数据技术的构成以及大数据在电力行业应用的典型案例分析，以探讨出电力行业如何应用大数据技术对产、销、运与管理的数据进行采集、传输与分析等操作，并提高电力企业生产与服务水平的有效策略，以供参考。
关键词：大数据技术；电力行业；应用
随着很多高新技术的进步与发展，比如说大数据、云计算、社交网络、移动通信以及大数据等新兴的信息化技术正在逐渐渗透到各行各业中。其中电力企业作为我国技术密集型与资产密集型的典型行业代表，数据量正在迅猛增长。信息技术已经在生产、基建、办公、经营、管理等多个领域全方位覆盖。
一、大数据技术构成
在现阶段的大数据技术中，包括数据库、文件系统、数据挖掘、数据展示以及计算平台等关键技术。
（一）数据库
一般情况下，数据库是呈分布状的，主要负责存取数据形式的信息，数据库通常而言具有特定的属性。随着数据库技术的演变，最新的数据库技术着重于实际操作，其核心内容是对数据信息的存取。而传统模式下的数据库一般只强调关系模型，因为关系模型具有较好统一性与可靠性，但是在区分信息的方面，表现出对数据信息的处理水平与拓展数据库能力较低，性能较差等缺陷。
（二）数据挖掘
数据挖掘技术主要是通过计算平台来完成大量的算法挖掘，以此来满足数据挖掘的具体需求。比如说现在电力行业已经将常用的LDA和SVM等数据挖掘技术推广到互联网行业中，并取得显著的成果[1]。
（三）数据展示
数据展示，顾名思义，就是将数据分析的结果形象、直观地展示在人们面前，以便人们对结果有一个更客观的认知。在数据展示过程中，需要分析大量的数据源以及数据信息，并且建立成熟的信息查询机制来满足人们对信息的需求。目前，数据展示技术正在与互联网信息技术中的可视化技术结合起来，因此可以做成图像、表格等多种形式将数据结果从多角度向人们展示出来。
（四）文件系统
文件系统也是呈分布状，依靠常规性的服务设备所具备的辅助功能，对大型数据文件完成存储处理。在互联网发展背景下，维护文件系统的主要手段就是通过集中式服务器合理分配海量数据。依靠数据客户端，在存取文件系统的过程中，充分发挥集中式服务器的数据处理功能，来获取相应的存取节点与数据分块位置，以保证定位与操作的精准性。在定位存取节点以及数据分块位置之后，获取数据的存取情况。与此同时，为了提高数据存取的可靠性与安全性，应当在输入数据的时候，免去复杂的复制程序，来防止系统被不安全文件入侵。目前利用GPS技术建立的HDFS就是一项经常被社会各界用到的文件系统。
（五）计算平台
1、批量式
批量式模式下的计算平台主要负责将存储数据输入到计算平台中进行处理，并且在输入的过程中，应当将数据划分成小的模块，并由每个小模块汇报计算的任务与结果。
2、实时流
实时流模式下的计算平台，主要负责处理实时流的数据。首先就是要明确数据处理的环节与方式，并在各个环节中，处理计算平台的数据，从而保证数据的处理效率与质量。此外数据处理节点的不同，处理方式也随之发生改变，从而充分发挥出数据处理的功能与作用。
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二、在电力行业中的大数据技术典型应用案例分析
（一）IBM智慧电力应用
由于电力行业正在同时面临着能源危机、环境污染以及经济体制的深化改革等多种挑战，IBM也研发出了科学与智能化的电力解决方法。比如智能电网的投资与评估优化决策系统的建立，主要功能是为了帮助电力企业优化改造投资计划；智能停电管理系统的建立，主要是为了帮助电力企业优化停电计划；电网运行状态下的智能感知与报警系统，辅助电网监管人员实时感知电网的运行状态等。
（二）大数据应用于智能电网建设
智能电网主要研究是如何通过用电与信息分析对电力生产、消耗与分配进行优化。将“信息流”引入智能电网中，指的是将信息流与电能流结合在一起，从而在能源传输的过程中能够实现对信息数据的采集。专家学者普遍认为：大数据将会为电力企业带来崭新的价值创新与商业模式的转变[2]。大数据在智能电网中的应用，可以通过模型的优化来深度挖掘与分析数据，以此来对电能流进行智能化的预测，最终实现高效输电、合理用电、清洁发电与动态配电的智能电力的发展目标。
（三）集成平台一体化应用
十八大召开以来，明确强调要积极促进工业化与信息化的深度融合与发展，电力企业也纷纷利用信息技术手段提升与改造核心电力业务模式。比如说国家电网公司对SG186工程的启动实施，表明了电网企业开展信息化建设已经成为了未来发展的必然趋势，表现出旺盛的生命力与无限的发展潜力。还比如像华电集团通过大力发展华电国际信息化建设，从而将信息技术逐渐应用到了生产系统与业务系统中。从实质来看，我国各大电网公司与电力集团所实施的一体化的集成系统，都是通过大数据技术建立起来的集成数据、分析与处理平台。
电力企业在管理数据方面，确实存在着较多的数据处理、存储与集成的问题，单纯依靠关系数据库技术与集散控制系统并不能从根本上解决问题。而实时数据库的开放结构可以提供及时的、高速的相关实时数据服务，并建立起有效的集成异构控制系统，数据服务呈现分布式，并在管理信息系统与工厂控制层之间实现有效的实时数据连接，并将业务管理与生产过程控制深度结合起来。现阶段在国外市场上较为流行的，比如说像InfoPlus以及PI等实时数据库的产品，因为成熟度不够，普适性较差，性能不完善、功能不健全等缺陷，致使企业的具体需求得不到满足[3]。因此需要继续深入研究实时数据库的理论，来实现对海量数据的检索与存储功能。
（四）大数据技术的应用分析
1、诊断故障以及安全评估。电力企业可以借助大数据技术对电网设备的实时运行状态进行智能化监视：通过PI、DCS实时数据库系统以及历史数据，与电网调度、天气状况等第三方系统数据库结合起来，共同建立起电网机组运行状态下的安全模型。而通过应用数据挖掘技术可以智能查找出不合理的数据分布，从而分析出设备异常运行的影响因素，辅助检修人员诊断故障并采取应对策略2、发电生产中的决策与控制。从决策支持的角度来看，发电企业所建立起来的门户系统主要发挥的是展示与统计功能；从控制角度来看，主要是在机组设备发生异常运行时，可以从海量的数据库中清除多余的信息，从而将不合理数据信息提取出来，作为辅助专家判断机组运行状态、故障成因以及决策的重要数据依据。
结束语：
大数据处理技术的应用，目的并非只是单纯地对数据进行采集、检索与存储，更重要的是如何从海量的数据提炼出有利于电力公司发展的，能对公司的战略决策起到指导作用的有参考价值的信息。
参考文献：
[1]赵云山，刘焕焕. 大数据技术在电力行业的应用研究[J]. 电信科学，2014，01：57-62.
[2]王雪峰. 大数据技术在电力行业的应用思考[J]. 通讯世界，2014，15：67-68.
[3]范明霞. 大数据技术在电力行业的应用研究[J]. 无线互联科技，2016，01：143-144.
论文作者:周佳
论文发表刊物:《基层建设》2017年第12期
论文发表时间:2017/8/17
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