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摘 要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在电力系统中得到了广泛的应用。大数据技术在电力行业应用，改变了电力企业工作流程，促进了电力企业发展。本文主要阐述了大数据技术概述、大数据技术与电力行业发展的关联性，针对大数据技术在电力行业中的应用展开分析，以便于为电力行业稳固发展贡献力量。
关键词：大数据;电力行业;应用
引言
在电力大数据时代的背景下，人们对信息的获取以及甄别需求愈加趋向规模性、多样性以及高速性，因此，信息通讯体系已经成为智能电网的重要应用系统，大数据关键技术的应用能为多种领域的发展提供关键信息，符合当前社会发展需求，推动电网规划建设与服务呈上升趋势发展。
1基于大数据技术的电力系统可靠性分析
所谓可靠性分析，就是通过多种方式获取目标对象的数据，并根据数据的变化情况推算其状态的稳定性。传感器技术与通信技术在电力系统中的应用，实现了电力系统数据的在线采集与传输，同时结合计算机软件技术对获取的数据进行分析，分析结果与电力系统故障模型进行拟合，当数据拟合程度超过设定阈值后，则判定电力系统可靠性降低，并根据对大数据分析的结果，寻找导致电力系统可靠性降低的关键点，以便维保人员及时介入修复，使故障在“萌芽”阶段就被处理掉。《电力大数据技术及其应用》中的第六章对电力生产大数据的实际应用进行了详细分析，借助大数据技术，可以实现对不同地区电力负荷的动态掌握，并能够构建输配电网络故障抢修精益化管理体系。
2大数据技术对电力行业发展的意义
大数据技术对电力行业的发展有着极大的推进作用，遵照电力行业的特质能够进行三部分的划分：①发电领域;②输电领域;③用电领域。对发电领域来说，发电侧是消耗最大之处。电力大数据技术的应用能够对电力调度进行精准预测用电负荷，可以对用电计划进行安排，不仅满足客户用电需要，还能对电网运行方式进行升华;对于输电领域来说，电能在进行传输时也会形成消耗，运用电力大数据技术能够及时对线路上设备的电能损耗实行剖析，探寻原因所在来降低线损;对用电领域来说，电力行业在向用户销售电能时，不仅可以取得用户消耗电能数据，还可以对这些数据实行剖析，制定合理的电力营销策略。
3电力系统的电力管理运用
3.1电力大数据分析技术
数据分析技术的应用是在进行数据处理过程中的首要条件，操作流程则是将传送信号转化为数据单位，在此基础上对其进行有效的分析和处理，使其变成具体的基础信息，并通过技术手段对其进一步提炼加工，最终变成具有实质性意义的有效数据，进一步为电力企业的发展提供科学的参考依据，有利于保障决策的科学化、系统化和完备化，进一步实现数据系统的综合发展，提升总体的应用水平，为服务质量和效率奠定基础。在此基础上，必须紧跟时代潮流，加强相关技术手段的改革创新，使相关人员对电力数据具有明确的了解和掌握，通过对数据的分析进一步实现应用价值，对信息数据内容进行有效提取，达到提升电力企业经济效益的目的。
3.2创建配电网运行可靠性指标机制
一般情况下，“年”是可靠性分析的主要单位，对长年系统各种运行状态平均可靠性进行全面的分析。主要的指标包括系统和负荷这两种指标。其中系统指标主要包括系统持续停电的时间和频率、线路等方面的指标，而负荷指标则包括故障停电持续时间以及负荷点平均故障出现的概率等。对可靠性进行评测，能够有效地完善规划设计系统。因此配电网运行可靠性要展现出负荷损耗情况，并也要展现出负荷裕度，并以此为基本条件来展现整个系统的可靠性。
3.3电力行业的数据挖掘
数据挖掘是大数据技术最大优势之一，数据挖掘技术可以分为数据整理、数据变换、数据挖掘、数据评估等，能够从电力数据的根源出发，全方面分析电力数据的本质。数据挖掘技术其主要是在信息化的前提下，对电力数据进行处理，对于有用的数据进行保存并共享，使采集的数据信息层次化，把握电力数据的运转规则，以此来得出电力行业的运行方向。电力行业经过数据挖掘技术，对行业深处的价值进行了解，运用价值信息来提升电力行业在整个市场的竞争力，更重要的是提升电力行业的运转能力，同时加大电力企业对信息数据的掌控力。
3.4大数据技术下的电力资源合理配置
在过去较长的一段时间里，我国电力系统的供配电管理制度相对落后，全国输配电系统出现满负荷工作会导致电力系统故障，而今人民群众对电力资源的合理配置有着更高的要求。在大数据技术的支持下，国家电网通过对我国不同地区在不同时间段的用电情况进行科学分析，便可根据大数据分析的实际情况合理配置电力资源。例如，上海市在夏季存在电力资源短、整体线路负荷的情况下，上海市政府采取大型企业分批“让电”以缓解供电紧张的局面。在“让电”单位的选择依据方面，就是根据国家电网的实际统计结果。
3.5依靠并行关系挖掘主要影响因素
目前，具有很多对配电网运行可靠性造成影响的因素，因此建立精准的预测模型存在较大的难度，同时在速度准确度方面也会受到影响。而想要改善这一状况，则可以采用关联规则挖掘法，以从配电网异构多源数据里提取到影响因素，给建立预测模型带来一定的参考依据，尽可能减少输入维度，进一步提升预测速度。在关联规则里，T代表的是所有的样本，而n个事务就能够建立数据库，用D来代表。不过要注意的是，每个事物都要利用多属性来确立，同行称为“项”。而多数的项建立的集合则被称为“项集”，并且各子集事务都属于一项集。从最小支持度阈值、最小置信度阈值的角度来讲，用户要根据实际要求来进行定义。强规则指的是支持度和置信度均超过最小阈值的规则，从而得到给配电网运行可靠性造成影响的因素。
3.6电力大数据处理技术
数据处理技术的主要作用是将收集到的数据信息通过相应的技术手段进行有效处理，然后对已经经过处理的数据进行按照种类、性质、适用状况进行区分，具体则有分库、分表和分区三个处理环节。在分库环节，根据实际分类情况，按照一定要求将重复利用的数据传输到不同的数据库中，提高数据的利用效率;在分表环节，根据数据处理的不同种类，对数据表的需求也较为不同，为了缓解单表压力，可采用建设并行式和纵列式数据库的方式，促使数据的加载速度得以有效提升，为人们对数据的查询提供便利;在分区环节，主要将数据及时载入不同的文件中，在降低數据表压力的同时，提升了数据的访问速度，保障了通表的正常运行。
结语
总的来说，大数据技术是当下时代的尖端技术，特别是在计算机技术和网络技术被广泛应用的前提下，大数据技术在工业领域和人们的现实生活中表现的作用尤为突出。对于电力系统来说，电力大数据技术不仅仅能够提高系统的稳定性，还能够保障电力营销的质量和电网安全运转，促进行业快速发展的同时，也推动了社会经济的快速发展，大数据技术是电力行业建设的重中之重。
参考文献：
[1]尧有平.数据挖掘技术在电力行业中的应用研究[J].电子世界，2014（4）：37-38.
[2]谢小军，柳星，马亮，等.基于大数据的智慧用电系统设计[J].电工技术，2019（24）：118-119，125.
[3]华广胜.大数据在智能充电桩网络系统中的应用[J].电工技术，2019（24）：159-160，163.
[4]熊建功，沈秀红，梅征.浅析水务企业大数据布局[J].水资源开发与管理，2019（12）：59-63，73.
（1 江西省邮电规划设计院有限公司 江西 南昌 330009; 2江西省通信产业服务有限公司 江西 南昌 330009）
关键词：大数据;电力行业;应用
引言
在电力大数据时代的背景下，人们对信息的获取以及甄别需求愈加趋向规模性、多样性以及高速性，因此，信息通讯体系已经成为智能电网的重要应用系统，大数据关键技术的应用能为多种领域的发展提供关键信息，符合当前社会发展需求，推动电网规划建设与服务呈上升趋势发展。
1基于大数据技术的电力系统可靠性分析
所谓可靠性分析，就是通过多种方式获取目标对象的数据，并根据数据的变化情况推算其状态的稳定性。传感器技术与通信技术在电力系统中的应用，实现了电力系统数据的在线采集与传输，同时结合计算机软件技术对获取的数据进行分析，分析结果与电力系统故障模型进行拟合，当数据拟合程度超过设定阈值后，则判定电力系统可靠性降低，并根据对大数据分析的结果，寻找导致电力系统可靠性降低的关键点，以便维保人员及时介入修复，使故障在“萌芽”阶段就被处理掉。《电力大数据技术及其应用》中的第六章对电力生产大数据的实际应用进行了详细分析，借助大数据技术，可以实现对不同地区电力负荷的动态掌握，并能够构建输配电网络故障抢修精益化管理体系。
2大数据技术对电力行业发展的意义
大数据技术对电力行业的发展有着极大的推进作用，遵照电力行业的特质能够进行三部分的划分：①发电领域;②输电领域;③用电领域。对发电领域来说，发电侧是消耗最大之处。电力大数据技术的应用能够对电力调度进行精准预测用电负荷，可以对用电计划进行安排，不仅满足客户用电需要，还能对电网运行方式进行升华;对于输电领域来说，电能在进行传输时也会形成消耗，运用电力大数据技术能够及时对线路上设备的电能损耗实行剖析，探寻原因所在来降低线损;对用电领域来说，电力行业在向用户销售电能时，不仅可以取得用户消耗电能数据，还可以对这些数据实行剖析，制定合理的电力营销策略。
3电力系统的电力管理运用
3.1电力大数据分析技术
数据分析技术的应用是在进行数据处理过程中的首要条件，操作流程则是将传送信号转化为数据单位，在此基础上对其进行有效的分析和处理，使其变成具体的基础信息，并通过技术手段对其进一步提炼加工，最终变成具有实质性意义的有效数据，进一步为电力企业的发展提供科学的参考依据，有利于保障决策的科学化、系统化和完备化，进一步实现数据系统的综合发展，提升总体的应用水平，为服务质量和效率奠定基础。在此基础上，必须紧跟时代潮流，加强相关技术手段的改革创新，使相关人员对电力数据具有明确的了解和掌握，通过对数据的分析进一步实现应用价值，对信息数据内容进行有效提取，达到提升电力企业经济效益的目的。
3.2创建配电网运行可靠性指标机制
一般情况下，“年”是可靠性分析的主要单位，对长年系统各种运行状态平均可靠性进行全面的分析。主要的指标包括系统和负荷这两种指标。其中系统指标主要包括系统持续停电的时间和频率、线路等方面的指标，而负荷指标则包括故障停电持续时间以及负荷点平均故障出现的概率等。对可靠性进行评测，能够有效地完善规划设计系统。因此配电网运行可靠性要展现出负荷损耗情况，并也要展现出负荷裕度，并以此为基本条件来展现整个系统的可靠性。
3.3电力行业的数据挖掘
数据挖掘是大数据技术最大优势之一，数据挖掘技术可以分为数据整理、数据变换、数据挖掘、数据评估等，能够从电力数据的根源出发，全方面分析电力数据的本质。数据挖掘技术其主要是在信息化的前提下，对电力数据进行处理，对于有用的数据进行保存并共享，使采集的数据信息层次化，把握电力数据的运转规则，以此来得出电力行业的运行方向。电力行业经过数据挖掘技术，对行业深处的价值进行了解，运用价值信息来提升电力行业在整个市场的竞争力，更重要的是提升电力行业的运转能力，同时加大电力企业对信息数据的掌控力。
3.4大数据技术下的电力资源合理配置
在过去较长的一段时间里，我国电力系统的供配电管理制度相对落后，全国输配电系统出现满负荷工作会导致电力系统故障，而今人民群众对电力资源的合理配置有着更高的要求。在大数据技术的支持下，国家电网通过对我国不同地区在不同时间段的用电情况进行科学分析，便可根据大数据分析的实际情况合理配置电力资源。例如，上海市在夏季存在电力资源短、整体线路负荷的情况下，上海市政府采取大型企业分批“让电”以缓解供电紧张的局面。在“让电”单位的选择依据方面，就是根据国家电网的实际统计结果。
3.5依靠并行关系挖掘主要影响因素
目前，具有很多对配电网运行可靠性造成影响的因素，因此建立精准的预测模型存在较大的难度，同时在速度准确度方面也会受到影响。而想要改善这一状况，则可以采用关联规则挖掘法，以从配电网异构多源数据里提取到影响因素，给建立预测模型带来一定的参考依据，尽可能减少输入维度，进一步提升预测速度。在关联规则里，T代表的是所有的样本，而n个事务就能够建立数据库，用D来代表。不过要注意的是，每个事物都要利用多属性来确立，同行称为“项”。而多数的项建立的集合则被称为“项集”，并且各子集事务都属于一项集。从最小支持度阈值、最小置信度阈值的角度来讲，用户要根据实际要求来进行定义。强规则指的是支持度和置信度均超过最小阈值的规则，从而得到给配电网运行可靠性造成影响的因素。
3.6电力大数据处理技术
数据处理技术的主要作用是将收集到的数据信息通过相应的技术手段进行有效处理，然后对已经经过处理的数据进行按照种类、性质、适用状况进行区分，具体则有分库、分表和分区三个处理环节。在分库环节，根据实际分类情况，按照一定要求将重复利用的数据传输到不同的数据库中，提高数据的利用效率;在分表环节，根据数据处理的不同种类，对数据表的需求也较为不同，为了缓解单表压力，可采用建设并行式和纵列式数据库的方式，促使数据的加载速度得以有效提升，为人们对数据的查询提供便利;在分区环节，主要将数据及时载入不同的文件中，在降低數据表压力的同时，提升了数据的访问速度，保障了通表的正常运行。
结语
总的来说，大数据技术是当下时代的尖端技术，特别是在计算机技术和网络技术被广泛应用的前提下，大数据技术在工业领域和人们的现实生活中表现的作用尤为突出。对于电力系统来说，电力大数据技术不仅仅能够提高系统的稳定性，还能够保障电力营销的质量和电网安全运转，促进行业快速发展的同时，也推动了社会经济的快速发展，大数据技术是电力行业建设的重中之重。
参考文献：
[1]尧有平.数据挖掘技术在电力行业中的应用研究[J].电子世界，2014（4）：37-38.
[2]谢小军，柳星，马亮，等.基于大数据的智慧用电系统设计[J].电工技术，2019（24）：118-119，125.
[3]华广胜.大数据在智能充电桩网络系统中的应用[J].电工技术，2019（24）：159-160，163.
[4]熊建功，沈秀红，梅征.浅析水务企业大数据布局[J].水资源开发与管理，2019（12）：59-63，73.
（1 江西省邮电规划设计院有限公司 江西 南昌 330009; 2江西省通信产业服务有限公司 江西 南昌 330009）