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[摘 要]实现电力运营监控数据的高效、科学处理，能够及时了解电力系统动态运行情况，为协调各部门的工作、以及电网决策的制定提供和了可靠依据，对提高供电水平和供电质量具有重要意义。大数据时代的到来，使得电力运营监控数据处理面临着更为严峻的挑战，在这种背景下，就需要将更为先进的数据处理技术加以有效应用，确保电力运营的良好、稳定运营。文章根据大数据时代背景下电力运用监控数据处理的主要内容，对其具体应用进行了详细分析，具有工作指导和启示作用。
[关键词]大数据时代；电力运营监控；数据处理技术；应用
中图分类号：R862 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）26-0381-01
计算机信息技术的发展和进步，推动社会进入了大数据时代，数据数量呈喷井式增长，数据类型也变得更为复杂多样，这就加大了数据处理难度。而电力运营是一个极为复杂的过程，包括发电、输电、变电、配电和用电五个环节，涉及到的电力设备种类和数量众多，在这个过程中，所产生的数据信息量是非常庞大的，仅仅通过人力是很难实现良好的数据分析和处理结果的。这就要求电力企业借助电力运营监控系统平台，对先进的数据处理技术加以充分、有效应用。
1.大数据时代对电力运营监控数据处理提出的新要求
在大数据时代背景下，电力企业要想实现自身的长远发展，就需要明确电力运营监控数据处理方面的新工作要求。第一，应提高数据的开放程度，加强各个部门之间的互动和交流，实现电力运营数据的高度共享，将现有的数据资源整合到一起，以便其利用价值的充分发挥。第二，应利用大数据技术优化业务流程，对原有业务模式中的薄弱或缺陷环节进行深入分析，结合企业部门组织结构及岗位设置，对业务模式做出改进和调整[1]。第三，加强数据安全管理力度，加大数据安全技术研究力度，构建更为完善的网络安全防护体系，以应对更为复杂的网络环境，保证数据的安全性、完整性和有效性。
2.大数据时代背景下电力运营监控数据处理的主要内容
电力运营监控系统平台，所需要监测的数据主要包括基础数据、运营数据和管理数据三类，基础数据主要是针对电力生产环节来讲的，包括发电量、供电量和用電量等各项数据；运营数据是指电力企业生产和业务执行过程中所产生的数据；而管理数据主要包括企业一体化平台、ERP以及协同办公等方面的数据。在监测采集到不同类型数据后，需要对异动数据进行处理，业务数据异动、接口数据异动、数据质量异动等，都是需要处理的对象，具体过程是先找出造成数据异动到具体原因，然后制定针对性的解决对策，及时排除数据异动现象，最后需要对异动处于进行记录和统计，生成工作日志。
3.大数据时代背景下电力运营监控数据处理技术的具体应用
在大数据时代背景下，要想加强电力运营管控力度、提高电力运营水平，就应对电力运营监控数据处理技术加以有效应用，具体可以通过以下几个环节来实现。
3.1 在电力生产中的应用
在开展电力生产管理工作时，所需要处理的数据量是非常庞大的，借助信息化数据处理技术，能够有效提高數据处理效率和质量。在构建电力运营监控系统平台时，电力企业应根据业务形式，构建与之相匹配的数据处理模型，明确各项关键技术指标，如输电功率、输电线路可靠性等，以此为依据，对电力系统运行状态进行调控，确保电压质量的良好性。同时，利用数据处理技术，能够及时根据所获取的线路电压情况，结合用户实际用电需求，对电压做出调整和控制，还能够辅助电压监测和治理，定期提供电压质量以及停复电监测分析报告，在提高电力生产水平方面起到了重要作用。
3.2 在电力检修中的应用
电力检修是及时找出并消除电力系统运行故障的主要方式，对确保电力系统运行稳定性及安全性具有重要意义，而电力运营监控数据处理技术的应用，可以使电力检修工作效率和工作水平得到显著提升。在进行电力检修时，可以利用大数据技术对电力设备进行在线监控，时刻获取电力设备的运行信息，并对各项资金的收支情况进行完整记录，更加清晰、直观的将电力检修过程及检修结构呈现出来，为优化、改进电力检修提供可靠依据[2]。另外，还可以借助数据挖掘技术，对工作票、操作票、设备运行日志等数据的潜在信息进行深层挖掘，加强日常维护、故障抢修等各项数据信息之间的联系，对电力检修整个过程进行多层次、全方位的分析，制定更加合理的检修计划，加强各个部门的协同合作，提高电力检修水平。
3.3 在电力营销中的应用
电力企业是通过营销获得经济利润的，在电力营销过程中，应用电力运营监控数据处理技术，能够帮助电力企业制定切实可行的电力营销决策。一方面，电力企业可以通过电力运营监控系统平台，对各下属单位的营销信息，以及用户反馈信息进行采集，找出营销工作中的不足，及时对营销策略做出调整和改变。另一方面，能够利用信息监控系统，了解高压业扩具体进展情况，并利用大数据技术快速完成营业窗口的查询，针对高压业扩过程中存在的问题加以改进，电力营业窗口服务水平和服务质量都将得到提高。除此之外，还能够对工业企业等用电大户的用电量进行预测，及时对电能配置比例做出调整，还能够利用大数据技术，开展量价费损营销稽查监控业务，以及线损管理工作等。
结束语
数据处理作为电力运营监控尤为重要的一个工作环节，其结果会直接影响到电力运营水平，只有加大对数据处理技术的研究力度，并将其将以科学应用，才能更好的服务于电力运营监控。在应用电力运营监控数据处理技术时，必须明确具体工作要求及内容，将其有效应用于电力生产、电力检修和电力营销等环节，确保其应技术优势和应用价值的有效发挥，提高电力系统自动化和智能化水平，推动我国电力事业的良好发展。
参考文献
[1] 吴亚敏.大数据时代电力运营监控数据处理技术[J].通讯世界，2016，（9）：122-123.
[2] 郝莉丽.大数据时代电力运营监控数据处理技术[J].科技创新导报，2016，（20）：101-102.
[关键词]大数据时代；电力运营监控；数据处理技术；应用
中图分类号：R862 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）26-0381-01
计算机信息技术的发展和进步，推动社会进入了大数据时代，数据数量呈喷井式增长，数据类型也变得更为复杂多样，这就加大了数据处理难度。而电力运营是一个极为复杂的过程，包括发电、输电、变电、配电和用电五个环节，涉及到的电力设备种类和数量众多，在这个过程中，所产生的数据信息量是非常庞大的，仅仅通过人力是很难实现良好的数据分析和处理结果的。这就要求电力企业借助电力运营监控系统平台，对先进的数据处理技术加以充分、有效应用。
1.大数据时代对电力运营监控数据处理提出的新要求
在大数据时代背景下，电力企业要想实现自身的长远发展，就需要明确电力运营监控数据处理方面的新工作要求。第一，应提高数据的开放程度，加强各个部门之间的互动和交流，实现电力运营数据的高度共享，将现有的数据资源整合到一起，以便其利用价值的充分发挥。第二，应利用大数据技术优化业务流程，对原有业务模式中的薄弱或缺陷环节进行深入分析，结合企业部门组织结构及岗位设置，对业务模式做出改进和调整[1]。第三，加强数据安全管理力度，加大数据安全技术研究力度，构建更为完善的网络安全防护体系，以应对更为复杂的网络环境，保证数据的安全性、完整性和有效性。
2.大数据时代背景下电力运营监控数据处理的主要内容
电力运营监控系统平台，所需要监测的数据主要包括基础数据、运营数据和管理数据三类，基础数据主要是针对电力生产环节来讲的，包括发电量、供电量和用電量等各项数据；运营数据是指电力企业生产和业务执行过程中所产生的数据；而管理数据主要包括企业一体化平台、ERP以及协同办公等方面的数据。在监测采集到不同类型数据后，需要对异动数据进行处理，业务数据异动、接口数据异动、数据质量异动等，都是需要处理的对象，具体过程是先找出造成数据异动到具体原因，然后制定针对性的解决对策，及时排除数据异动现象，最后需要对异动处于进行记录和统计，生成工作日志。
3.大数据时代背景下电力运营监控数据处理技术的具体应用
在大数据时代背景下，要想加强电力运营管控力度、提高电力运营水平，就应对电力运营监控数据处理技术加以有效应用，具体可以通过以下几个环节来实现。
3.1 在电力生产中的应用
在开展电力生产管理工作时，所需要处理的数据量是非常庞大的，借助信息化数据处理技术，能够有效提高數据处理效率和质量。在构建电力运营监控系统平台时，电力企业应根据业务形式，构建与之相匹配的数据处理模型，明确各项关键技术指标，如输电功率、输电线路可靠性等，以此为依据，对电力系统运行状态进行调控，确保电压质量的良好性。同时，利用数据处理技术，能够及时根据所获取的线路电压情况，结合用户实际用电需求，对电压做出调整和控制，还能够辅助电压监测和治理，定期提供电压质量以及停复电监测分析报告，在提高电力生产水平方面起到了重要作用。
3.2 在电力检修中的应用
电力检修是及时找出并消除电力系统运行故障的主要方式，对确保电力系统运行稳定性及安全性具有重要意义，而电力运营监控数据处理技术的应用，可以使电力检修工作效率和工作水平得到显著提升。在进行电力检修时，可以利用大数据技术对电力设备进行在线监控，时刻获取电力设备的运行信息，并对各项资金的收支情况进行完整记录，更加清晰、直观的将电力检修过程及检修结构呈现出来，为优化、改进电力检修提供可靠依据[2]。另外，还可以借助数据挖掘技术，对工作票、操作票、设备运行日志等数据的潜在信息进行深层挖掘，加强日常维护、故障抢修等各项数据信息之间的联系，对电力检修整个过程进行多层次、全方位的分析，制定更加合理的检修计划，加强各个部门的协同合作，提高电力检修水平。
3.3 在电力营销中的应用
电力企业是通过营销获得经济利润的，在电力营销过程中，应用电力运营监控数据处理技术，能够帮助电力企业制定切实可行的电力营销决策。一方面，电力企业可以通过电力运营监控系统平台，对各下属单位的营销信息，以及用户反馈信息进行采集，找出营销工作中的不足，及时对营销策略做出调整和改变。另一方面，能够利用信息监控系统，了解高压业扩具体进展情况，并利用大数据技术快速完成营业窗口的查询，针对高压业扩过程中存在的问题加以改进，电力营业窗口服务水平和服务质量都将得到提高。除此之外，还能够对工业企业等用电大户的用电量进行预测，及时对电能配置比例做出调整，还能够利用大数据技术，开展量价费损营销稽查监控业务，以及线损管理工作等。
结束语
数据处理作为电力运营监控尤为重要的一个工作环节，其结果会直接影响到电力运营水平，只有加大对数据处理技术的研究力度，并将其将以科学应用，才能更好的服务于电力运营监控。在应用电力运营监控数据处理技术时，必须明确具体工作要求及内容，将其有效应用于电力生产、电力检修和电力营销等环节，确保其应技术优势和应用价值的有效发挥，提高电力系统自动化和智能化水平，推动我国电力事业的良好发展。
参考文献
[1] 吴亚敏.大数据时代电力运营监控数据处理技术[J].通讯世界，2016，（9）：122-123.
[2] 郝莉丽.大数据时代电力运营监控数据处理技术[J].科技创新导报，2016，（20）：101-102.