摘要：21世纪是信息时代，大数据技术随之产生，广泛的应用在各行各业中。配电网规划作为生产生活不可分割的一部分，大数据对其产生重大的影响。电力行业面临着重大改革的机遇，所以电力企业应该针对当前的大数据环境及时进行调整，不断适应大数据环境，寻找电力数据的理论依据和使用方法。使电力信息系统运营变得科学化合理化。
关键词：大数据；电网公司；电力
引言：随着我国用电规模的逐渐扩大，因为电网产生的数据逐渐增多，数据的种类也越来越繁杂。这些数据中，有半结构化的，有非结构化的，数据的规模每年也以指数型进行增长，智能电网的发展，要求电力公司可以对电网故障做出快速反应。为了解决这一问题，电网行业引进了大数据这一技术。总而言之，电力大数据因为其独特的特点和优势，在社会的发展进程中，扮演着独特的角色。随着社会技术的发展，数据的传输和处理能力一步步提升，为人类社会带来更大的价值。
一、电力系统大数据简述
大数据本身是指在高速环境下发现、捕捉以及分析不同种类和来源的大量数据，采用最为经济的方法提取数据价值的技术。从广义上来说，大数据不仅包括其本身涉及的数据，还包含数据处理以及分析理论、技术以及方法。早期，大数据主要被应用于金融和商业等领域，随着技术的发展逐渐应用到医疗、交通等领域，目前智能电网逐步成为应用大数据的重要技术领域。
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。
二、电力大数据应用技术
2.1 应用数据处理技术
电力大数据的处理技术，首先可以对数据进行分区处理、分表处理或是分库处理。分区处理是指将同一个表中的数据分别载入到不同的文件中，强化数据的访问功能，并有效降低大型表的工作压力；分表处理是指以一定的原则为基础建造数据表，从而减轻单个表的压力；分库处理是指在遵守一定原则的前提下，将使用效率较低的数据存储到不同的数据库中，从而提高数据库的使用效率。其次，构建纵列式数据库和并行式数据库，强化电力大数据的加载能力，实现电力企业各项相关工作信息的实时查询。在智能电网环境中电力企业的各项相关工作大部分通过智能网络来完成，并且需要存储很多的数据信息，保证数据信息的使用效率和安全性，因此，可以将电力大数据的数据处理技术应用在各项工作中能够提高工作的效率。
2.2 应用数据分析技术
电力大数据的分析技术是指在海量的电力信息数据中提取最为有效的信息，并对信息进行有效分析与管理，并在电力企业的决策工作中使用这些数据，帮助电力企业合理开展生产以及营销等工作。在电力企业相关工作中，同样可以利用电力大数据从众多的信息中提取有效信息内容，并利用大数据的分析技术对提取的信息进行深入的分析，使其成为电力企业各项工作的重要依据，这样有利于提高相关工作的准确性，为电力企业的生产经营、项目决策提供科学且可靠的依据，提高电力企业决策的合理性，促进电力企业健康成长的同时，使其为与用户提供更优质的电力产品和服务。此外，电力企业的各项工作数据信息在指导电力企业运营和发展方面具有重要意义，因此应积极将电力大数据的数据分析技术应用在智能电网中。
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2.3 应用集成管理技术
电力大数据的数据增长非常明显，如比较常见的传感器网络，就是通过大量的传感器来感知运行环境，从中收集数据信息。电力大数据包含湿度以及温度等多种形式的数据，能够收集到大量的与电力系统相关的数据，并能够对数据进行科学管理。在工作过程中，通过合理布置传感器等，可以收集到很多与电力系统项目相关的数据信息，将其作为电力企业相关工作的重要依据，进而从基础数据的角度保证相关工作的有效性和准确性；同时，对电力企业相关工作产生的数据进行有效分析，从而使电力大数据为智能电网提供更好的服务，进一步提高智能电网的服务质量，提高用户的满意度。因此，在智能电网中，可以将电力大数据的集成管理技术应用在电力企业的相关工作中。
三、大数据在配电网管理的应用
3.1大数据在配网线损管理中的应用
线损管理作为衡量供电企业盈利能力和管理能力的一项重要的经济指标。企业要深化应用线损管理，可以整合用电信息采集系统、营销业务系统、SCADA系统、变电站电能量采集系统、GIS地理信息系统等信息系统。通过对上面系统里的数据进行萃取（extract）、转置（transform）、加载（load），根据计算软件的算法、模型就可以分析出合理的线损控制策略。
3.2大数据在配网规划中的应用
配网规划是电网规划的重要组成部分，是一个需要不断滚动校正的计划，具有较强的时效性。通过营销系统和生产系统中的数据挖掘，使得在负荷测量拥有更多的手段，能获得更多真实有效的数据。通过对这些数据的分析，可以更准确地进行负荷预测，对已有的规划作出校正，使之更合理有效。
3.3大数据在配网规划中的应用
通过电力系统中数据的综合应用，可定时或随机采集瞬时电压、功率因素、谐波、频率等供电质量指标，提供每个时段的变化曲线，计算各指标的合格率。此外还可以进行实时的故障分析和智能调度。
3.4大数据在配网需求侧管理中的应用
电力需求侧管理在我国能源战略中有举足轻重的作用，怎样解决用电高峰的现象，最大限度地缓解电力供应紧张，实现经济、能源、环境和谐发展的宏伟目标，是电力行业亟待解决的重要问题。运用电力大数据可通过对用户数据进行实时采集，便于企业更好地掌握用户的负荷情况和用电规律，提高负荷预测准确性。
四、总结
随着我国社会经济的不断发展，也促进了电力事业的发展，电力需求量不断提高，同时对电力企业提出了更高的要求。因此，为适应智能电网的运营需求、提升电力企业相关工作质量，电力企业应积极运用电力大数据技术，敢于改革和创新工作，提高电力大数据在电力企业相关工作中的地位，并提高其工作质量，提升电力企业的市场竞争力。在电力企业相关工作中运用电力大数据，具体是将其数据处理技术、分析技术以及管理技术等应用在工作中，从而不断的提高电力企业的工作效率。此外，在日后的工作中，还应加大智能电网中的电力大数据应用研究，将现代化信息技术与电力企业工作进行有效的结合，推动社会的不断发展与进步。
参 考 文 献
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论文作者:齐慧
论文发表刊物:《基层建设》2019年第3期
论文发表时间:2019/4/11
标签：数据论文; 电力论文; 电力企业论文; 电网论文; 技术论文; 工作论文; 智能论文; 《基层建设》2019年第3期论文;