摘要：根据国务院颁布的有关大数据时代发展纲要可以了解到，我国正大力推动大数据技术的应用和发展。本文笔者以电力系统数据类型为出发点，对大数据时代电力运营监控系统数据处理技术进行分析研究。
关键词：电力运营；数据处理；资源整合
通过对电力系统动态性和实时性监测可以掌握大量的实时数据，它是电力系统动态运行的具体体现，及时掌握实时数据是确保电力系统安全稳定运行的重要基础。电力运营监测员应充分利用电力运营监测平台，提升系统数据利用率，建立以电力企业为单位进行基础数据处理，做好各项数据的衔接、处理，协同跨部门的问题处理，提升电力企业大数据处理分析能力，促进各部门的业务协同和高效运转。。
一、大数据时代相关内容概述
1.1大数据时代整体发展形势
我国互联网技术发展迅速，各行业企业在大数据时代中均积累了大量的经营数据，它决定了企业的长期健康发展。为了更好的完成我国电力企业在大数据时代下的发展任务，本文笔者主要从以下四个方面对大数据时代发展形势加以概括，为进一步实现对电力企业数据共享，实现多种资源的优化整合提供发展思路
（1）促进电力企业各部门数据的优化整合与共享，提升企业各种资源的整体利用率；（2）加大电力数据资源开放力度，扩大资源利用面；（3）进行大数据基础设施的统筹规划，提升数据资源利用的合理性；（4）构建科学的宏观调控数据体系，进一步实现电力系统运营监控的宏观调控。
1.2充分发挥大数据平台业务优势，进行管理短板定位
综合考量电力运营业务流程绩效指标，对业务流程整体执行效率进行综合评价；进行执行效率较低业务流程环节的准确定位，全面分析业务流程设计的科学性与合理性，并提出综合性流程改进建议；我们应当在整体业务流程绩效指标和详细数据的基础上，提出对业务流程制度、岗位绩效、职责及标准的整体改进意见和建议；提升各部门、不同业务之间的协同性，进行管理短板的准确定位。
1.3加强数据资源安全保障
数据资源的有效利用离不开数据体系的健全和完善，它是加强大数据环境网络技术研究和安全的关键，只有构建大数据时代下的电力运营监测安全评估体系，才能够使企业在大数据安全基础上，提升电力运营监测和预警工作质量，提升电力企业服务水平。
二、大数据时代电力运营监测系统的数据处理
2.1 监控数据的类型
一般来讲，就电力系统而言，可以得到的监控数据主要以下三种类型：
第一，基础型数据。主要指的就是电力系统在正常工作过程中产生的一些的数据，如电压、电流、功率等。基础数据是非常关键的，必须保证这一类数据是精确的。
第二，运营数据。顾名思义，指的就是企业在经营过程中产生的一些数据，如客户信息、电量、电价等。运营数据对于企业的发展是十分重要的，对该类数据进行有效的挖掘和分析，最终得到的结果可以作为管理人员制定发展决策的有效依据。
第三，管理数据。这类数据指的主要就是企业开展管理工作时产生的一些数据。一般来讲，这类数据的共享程度相对较低。对管理类数据进行分析，可以帮助企业明确管理中存在的问题，从而不断提高管理效率。
2.2 对于监测异动数据的处理
电力企业的运营监控系统也可以得到一些异常数据，这主要是因为企业在运行中出现了一定的问题。就电力企业而言，异常现象主要有下述三种：
第一，业务异常。这种异常主要指的是通过分析业务数据，发现企业业务中存在不太正常的变动。
第二，接口异常。这种异常主要指的是数据在传输接口处存在的一些不太正常的变动。
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第三，数据质量异常。主要指的是得到的数据本身存在一定的问题，主要体现在数据不够精确、数据存在缺失现象等。
三、大数据时代电力运营监控系统的数据应用
在大数据的背景下，如何更好地利用电力运营监控系统数据是电力企业十分关心的问题，笔者认为电力企业可以从下述两个方面开展相关工作：
3.1 运营监控系统数据在电力生产方面的应用
电力生产过程是非常关键的，整个生产过程的质量决定着最终的电力传输质量。电力企业应该充分利用监控系统中的数据，对其进行合理的分析和处理，从而为电力生产过程提供一定的指导。如为不同的生产环节构建合适的模型，从而不断增强电力生产的稳定性和可靠性。
3.2 运营监控系统数据在电力营销方面的应用
电力营销对电力企业的发展至关重要，直接关系着电力企业的经济利益。首先，电力企业应该对监控系统的数据进行有效的处理，从而及时找到营销环节中的不足之处。此外，还可以借助大数据技术减少消耗在营业窗口的巡查时间，进步不断提高电力企业的服务质量，提高客户对电力企业的满意度。工业方面的客户是电力企业的主要客户源，工业用电量一般都比较大，电力企业应该关注对大电量的预测管理，这完全可以借助大数据技术来实现。
四、大数据技术具体应用场景分析
4.1大数据在电压质量管理中的具体应用
由于电力系统管理项目众多，想要单纯依靠人力来完成数据的分析和整理难度极大，只有充分利用现代化信息技术手段和多种业务模型才能够不断提升输电线路可靠性和在线计算输送功率，更好的完成电力生产相关技术指标，促进电压质量管理工作的发展。常态化低电压监测有利于实现对低电压运行情况的跟踪治理。因此，电力系统相关部门应在大数据环境下，按期做好停复电监测和电压质量分析报告。
4.2大数据在电力检修中的具体应用
电力系统运营中心通过大数据运营监控平台的利用，充分实现了对电网设备运维、资产寿命周期以及资金收支等情况，并将其上报于上级在线监测分析系统中，保证电网系统的正常稳定运行，进一步完成电网设备运维绩效分析。通过综合利用数据挖掘手段，做好电网生产运营过程中的操作票、工作票及缺陷记录等相关明细的分析和静态数据流程匹配工作，做好配电网络设备的日常巡视、检修处理等工作，促进各部门之间的协同，提升电网运维管理水平，尽早发现电网运营过程中存在的不足，全面掌握巡视、检修、缺陷发现等流程绩效分析，做好各环节定量诊断调度和检修，进一步实现电网系统的纵向贯通和横向协同，不断提升电网运维管理水平。
4.3大数据在电力营销中的具体应用
远程视频技术应用能够帮助营销管理人员进行相关业务的巡查，是提升营销管理工作效率的重要举措。通过远程视频技术的帮助能够极大的缩短营业窗口情况巡视的时间，进一步提升电力营业窗口整体服务质量，降低用户投诉率，提升电力用户的满意度。此外，营销管理人员还可以应用大数据预测分析技术，积极开展大用户电量预测，更好的满足用电需求管理，促进用电系统稽查监控业务，更好的挖掘线损治理工作成效挖掘及典型案例提炼。
结束语
在大数据时代，电力企业在发展中遇到了新的机遇和挑战。电力企业应该积极应对挑战，利用大数据分析和处理技术不断增强自身的实力。本文主要对电力运营监控数据处理技术进行了探讨，希望可以为相关人员提供一定的参考。
参考文献
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[2]陈雷.浅谈大数据时代电力运营监控数据处理技术智能城市2015.13.
[3]张孟娟.电力运营监控可视化管理研究西南财经大学2015.1.
[4]蔡勇.数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的研究与应用上海交通大学2016.23.
论文作者:陈志欣
论文发表刊物:《电力设备》2019年第5期
论文发表时间:2019/7/24
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