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摘 要：文章详细阐述了大数据在城市电力中节能的关键技术以及电力大数据的来源途径，并有针对性地提出了大数据技术在城市电力节能中的具体应用措施。
关键词：大数据技术;电力节能;应用分析
大数据技术是信息化技术的重要代表之一，具有很高的科学性和先进性。随着社会信息化程度的不断加深，大数据技术在各个行业中应用得越来越广泛，发挥了非常重要的作用。电网智能化也是未来电力行业的发展趋势，在电力行业中应用大数据技术是电网智能化的重要组成部分。大数据技术可以帮助电力行业更加高效率地对城市电力供应进行调控，降低城市电力的消耗，提高城市中供电设备的工作效率。
1 大数据关键技术
1.1 数据融合技术
大数据技术对相关问题进行分析时不会从单一的角度出发，而是充分利用该问题相关的多个角度的数据进行分析，从而得出科学、可靠的分析结论。比如在分析电力设备的运行状态时，不仅会考虑电力设备本身的各种参数，还会综合使用气象条件和电力设备所处的地理位置等相关数据，并进行分析。因为这些数据的自身属性各不相同，所以在进行分析之前要对这些数据进行提前处理，删除不必要的数据，并将数据的运行逻辑进行统一。大数据技术能够同时处理的数据数量非常庞大，对同一问题相关的大量数据进行处理，可以有效地提升处理结果的准确性和科学性。
1.2 数据挖掘技术
大数据技术区别于传统的数据分析技术的特点就是将电网运行过程中所产生的各种信号转化为数据，然后再对大量的数据进行分析，从数据中提取出有价值的信息，并将这些信息向用户进行展示，方便用户对信息进行应用，导致了传统的数据挖掘算法已经不能够满足大数据技术的使用。传统的数据挖掘算法是对分散的各个对象所产生的数据进行研究，不能将研究对象之间存在的具有隐藏性质的联系展示出来，导致了数据分析的结果只能展示出研究对象的一部分特性，不能将其所有的特性全部展示出来。大数据技术对研究对象的各种数据进行分析和挖掘，可以对研究对象数据的关联性进行准确的分析，并不是利用传统的因果关系对数据之间的关系进行分析，而是注重于对大量的数据之间的内在联系进行深入的挖掘，用已经知道的事物关联性作为研究对象变化的参照，从而对研究对象未来的状态变化进行预测。比如通过分析油色谱中特定气体的状态和电力变压器运行状态的联系性，根据气体的特定变化对电力变压器出现故障的情况进行提前预判。
1.3 数据处理技术
大数据的数据处理技术主要由数据采集、对数据进行预处理、对处理完成的数据进行存储、根据用户要求对数据进行分析和挖掘、向用户直观地展示数据的分析和挖掘结果等几部分组成。大数据技术一般使用分布式计算技术对大量的数据进行运算和管理，并通过使用内存计算技术大大地加快数据在存储过程中的存储速度，充分利用流处理技术对大量的数据进行高速运算，缩短对数据进行处理和运算的时间。大数据技术可以将对大量数据的分析和挖掘成果直观地向用户进行展示，可以使电力行业工作人员对电力运行情况详细深入地进行了解，降低相关工作人员的专业要求[1]。比如通过向电力行业工作人员展示电网运行历史数据，可以帮助工作人员预测电网未来运行的相关数据以及数据的变化趋势。还可以对电网出现故障的相关数据的分析结果进行展示，在电网正常运行过程中，出现类似故障发生时的数据态势时及时向工作人员进行预警，使电力行业工作人员可以提前对电网运行故障采取预防措施。可以对城市居民用电的相关数据进行分析，向电力用户准确地展示浮动电价、用户的电力使用效率和用户的电力消耗等级等内容，可以根据这些内容向用户提供降低电力消耗的使用建议。
2 电力大数据的来源
2.1 电力生产大数据
大数据技术正常运行的前提条件是必须能够为大数据提供大量的数据信息，所以数据的来源非常重要。电力生产是为大数据技术提供相关数据信息的重要来源，电力生产提供的数据涵盖的范围比较广，包括电厂发电的相关数据、对电力生产设备进行检修的数据以及电力安全生产等相关的数据。数据内容包括电力生产过程中实时产生的各种数据以及电力生产设备的运行周期和运行状态等方面[2]。大数据技术可以对数据类型的发展趋势和发展状态进行快速、准确的分析和处理，并将数据信息向电力生产相关工作人员进行展示，电力生产的工作人员可以根据数据为今后的发电生产工作和对电力生产设备检修的工作提供非常科学的数据参考，减少在工作中出现问题的可能性，提高电力生产工作人员的工作效率，为城市更加稳定、高效地供电。
2.2 电力运营大数据
电力行业要想进行正确的生产运营决策，离不开准确、可靠的数据支持[3]。如果电力行業做出决策所依据的数据没有经过科学地分析和论证，就会导致电力行业在做出运营决策时出现很大的失误，不但会影响电力行业的经济利益，还会对城市居民的用电需求产生不利的影响[4]。电力行业在运营过程中所作出的各种决策以及决策所产生的结果都是大数据技术的重要数据来源，大数据技术可以将电力行业中不同部门、不同领域的相关数据进行综合性的分析，并对这些数据进行深入的挖掘，然后将数据分析的结果以及数据之间存在的联系进行全面、直观的展示。电力行业的运营决策人可以将大数据技术分析的结果作为运营决策的依据，并且大数据技术可以对运营决策的效果进行提前预测，极大地提高了电力行业的运营效率。
2.3 智能电网大数据
随着社会的快速发展，人们对于电力的需求越来越高，要求电力行业必须不断地改革和发展以满足人们日益增长的电力需求。因此，对电网进行智能化和自动化改造，提升电网的运行效率是电网的未来发展方向。智能电网和大数据技术是相辅相成的关系，智能电网可以对电网中运行的电力设备进行全天候的监测，实时掌握电力设备的运行状态[5]。可以对城市中居民的用电情况进行监测，准确掌握城市用电的阶段性以及电力消耗的变化趋势。实时监测所产生的电力相关数据是大数据技术的重要数据来源之一，大数据技术通过对智能电网监测产生数据的分析和处理可以准确预测电力设备的运行效果以及城市居民用电状态。大数据技术所产生的数据也可以促使城市电网安全、稳定地运行，提高城市电网的供电效率，使电力行业能够持续不断地进步。 3 大数据技术在城市节能中的应用
3.1 辅助电力系统运行
在电力运行过程中可以使用大数据的地方非常多，目前主要是应用在电力生产和为城市进行供电等相关工作中。在城市供电的相关环节中，对大数据进行使用可以准确地分析电力的供应情况以及用户的用电情况，准确地预测用户的用电变化趋势，提前对供电工作进行相应的调整，使城市供电的相关工作更有针对性、效率更高。比如通过对城市中部分小区用户用电使用情况的数据分析，可以准确地预测到该小区在今后一段时间中的用电需求，电力公司可以针对该小区用户的用电需求有针对性地增加电量供应，提前对电力供应进行科学合理的配置可以有效降低为了实现远距离供电所使用的能源消耗。通过大数据技术对城市中不同区域的用电变化趋势进行分析，有针对性地进行电力生产，避免对城市部分区域供应的电量超出该区域的用电需求，从而产生巨大的电力损耗。大数据技术可以对城市居民的用电情况进行实时的监测，根据城市的用电和供电情况有针对性地为城市供电相关工作人员提供电力供应调整参考。
3.2 电网数据智能采集
应用大数据技术可以对城市中电力用户的相关数据进行采集和分析，并根据数据分析结果为城市电力用户提供相关的数据查询和数据建议服务，比如为电力用户显示当前用电情况下的浮动电价以及用户的用电消耗情况，并对城市电力用户提供有针对性的节能建议。大数据的信息智能采集需要定期对数据库进行清理和维护，删除不必要的数据，保持数据采集的准确性和有效性，同时要对信息采集和数据挖掘的算法进行不断更新，保障大数据分析结果的可靠性和准确性。
3.3 节能数据处理
大数据技术可以对自身正常运行所使用的资源进行实时的掌握，在不影响大数据技术运行速度和分析结果的前提下对大数据技术所需要使用的数据存储设备进行优化，根据大数据技术运行的需要，降低数据存储设备的运行时间和运行频率，从而达到降低电力消耗的目的。同时大数据技術也能够对自身运行状态所产生的各种数据进行分析和处理，为大数据技术用户提供相关建议，优化大数据技术的运行环境和数据系统架构，从而保证大数据技术在较低的电力消耗下发挥最大的作用，为电网智能化提供支持。
4 结语
总之，应用大数据技术可以有效地提高城市电力节能程度，在满足城市居民用电需求的前提下最大限度地降低电力的消耗，为智能电网的正常运行以及城市电力用户的电力使用提供技术支持。
[参考文献]
[1]陈敬德，盛戈皞，吴继健，等.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器，2018（1）：35-43.
[2]楼凤丹，裴旭斌，王志强，等.基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究[J].电网与清洁能源，2016（12）：86-92，99.
[3]王刚，武毅，王梓，等.基于大数据技术的电力系统谐波分析及治理方案[J].电力系统及其自动化学报，2016（S1）：199.
[4]薛禹胜，赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J].电力系统自动化，2016（1）：1-8.
[5]杨华飞，李栋华，程明.电力大数据关键技术及建设思路的分析和研究[J].电力信息与通信技术，2015（1）：7-10.
关键词：大数据技术;电力节能;应用分析
大数据技术是信息化技术的重要代表之一，具有很高的科学性和先进性。随着社会信息化程度的不断加深，大数据技术在各个行业中应用得越来越广泛，发挥了非常重要的作用。电网智能化也是未来电力行业的发展趋势，在电力行业中应用大数据技术是电网智能化的重要组成部分。大数据技术可以帮助电力行业更加高效率地对城市电力供应进行调控，降低城市电力的消耗，提高城市中供电设备的工作效率。
1 大数据关键技术
1.1 数据融合技术
大数据技术对相关问题进行分析时不会从单一的角度出发，而是充分利用该问题相关的多个角度的数据进行分析，从而得出科学、可靠的分析结论。比如在分析电力设备的运行状态时，不仅会考虑电力设备本身的各种参数，还会综合使用气象条件和电力设备所处的地理位置等相关数据，并进行分析。因为这些数据的自身属性各不相同，所以在进行分析之前要对这些数据进行提前处理，删除不必要的数据，并将数据的运行逻辑进行统一。大数据技术能够同时处理的数据数量非常庞大，对同一问题相关的大量数据进行处理，可以有效地提升处理结果的准确性和科学性。
1.2 数据挖掘技术
大数据技术区别于传统的数据分析技术的特点就是将电网运行过程中所产生的各种信号转化为数据，然后再对大量的数据进行分析，从数据中提取出有价值的信息，并将这些信息向用户进行展示，方便用户对信息进行应用，导致了传统的数据挖掘算法已经不能够满足大数据技术的使用。传统的数据挖掘算法是对分散的各个对象所产生的数据进行研究，不能将研究对象之间存在的具有隐藏性质的联系展示出来，导致了数据分析的结果只能展示出研究对象的一部分特性，不能将其所有的特性全部展示出来。大数据技术对研究对象的各种数据进行分析和挖掘，可以对研究对象数据的关联性进行准确的分析，并不是利用传统的因果关系对数据之间的关系进行分析，而是注重于对大量的数据之间的内在联系进行深入的挖掘，用已经知道的事物关联性作为研究对象变化的参照，从而对研究对象未来的状态变化进行预测。比如通过分析油色谱中特定气体的状态和电力变压器运行状态的联系性，根据气体的特定变化对电力变压器出现故障的情况进行提前预判。
1.3 数据处理技术
大数据的数据处理技术主要由数据采集、对数据进行预处理、对处理完成的数据进行存储、根据用户要求对数据进行分析和挖掘、向用户直观地展示数据的分析和挖掘结果等几部分组成。大数据技术一般使用分布式计算技术对大量的数据进行运算和管理，并通过使用内存计算技术大大地加快数据在存储过程中的存储速度，充分利用流处理技术对大量的数据进行高速运算，缩短对数据进行处理和运算的时间。大数据技术可以将对大量数据的分析和挖掘成果直观地向用户进行展示，可以使电力行业工作人员对电力运行情况详细深入地进行了解，降低相关工作人员的专业要求[1]。比如通过向电力行业工作人员展示电网运行历史数据，可以帮助工作人员预测电网未来运行的相关数据以及数据的变化趋势。还可以对电网出现故障的相关数据的分析结果进行展示，在电网正常运行过程中，出现类似故障发生时的数据态势时及时向工作人员进行预警，使电力行业工作人员可以提前对电网运行故障采取预防措施。可以对城市居民用电的相关数据进行分析，向电力用户准确地展示浮动电价、用户的电力使用效率和用户的电力消耗等级等内容，可以根据这些内容向用户提供降低电力消耗的使用建议。
2 电力大数据的来源
2.1 电力生产大数据
大数据技术正常运行的前提条件是必须能够为大数据提供大量的数据信息，所以数据的来源非常重要。电力生产是为大数据技术提供相关数据信息的重要来源，电力生产提供的数据涵盖的范围比较广，包括电厂发电的相关数据、对电力生产设备进行检修的数据以及电力安全生产等相关的数据。数据内容包括电力生产过程中实时产生的各种数据以及电力生产设备的运行周期和运行状态等方面[2]。大数据技术可以对数据类型的发展趋势和发展状态进行快速、准确的分析和处理，并将数据信息向电力生产相关工作人员进行展示，电力生产的工作人员可以根据数据为今后的发电生产工作和对电力生产设备检修的工作提供非常科学的数据参考，减少在工作中出现问题的可能性，提高电力生产工作人员的工作效率，为城市更加稳定、高效地供电。
2.2 电力运营大数据
电力行业要想进行正确的生产运营决策，离不开准确、可靠的数据支持[3]。如果电力行業做出决策所依据的数据没有经过科学地分析和论证，就会导致电力行业在做出运营决策时出现很大的失误，不但会影响电力行业的经济利益，还会对城市居民的用电需求产生不利的影响[4]。电力行业在运营过程中所作出的各种决策以及决策所产生的结果都是大数据技术的重要数据来源，大数据技术可以将电力行业中不同部门、不同领域的相关数据进行综合性的分析，并对这些数据进行深入的挖掘，然后将数据分析的结果以及数据之间存在的联系进行全面、直观的展示。电力行业的运营决策人可以将大数据技术分析的结果作为运营决策的依据，并且大数据技术可以对运营决策的效果进行提前预测，极大地提高了电力行业的运营效率。
2.3 智能电网大数据
随着社会的快速发展，人们对于电力的需求越来越高，要求电力行业必须不断地改革和发展以满足人们日益增长的电力需求。因此，对电网进行智能化和自动化改造，提升电网的运行效率是电网的未来发展方向。智能电网和大数据技术是相辅相成的关系，智能电网可以对电网中运行的电力设备进行全天候的监测，实时掌握电力设备的运行状态[5]。可以对城市中居民的用电情况进行监测，准确掌握城市用电的阶段性以及电力消耗的变化趋势。实时监测所产生的电力相关数据是大数据技术的重要数据来源之一，大数据技术通过对智能电网监测产生数据的分析和处理可以准确预测电力设备的运行效果以及城市居民用电状态。大数据技术所产生的数据也可以促使城市电网安全、稳定地运行，提高城市电网的供电效率，使电力行业能够持续不断地进步。 3 大数据技术在城市节能中的应用
3.1 辅助电力系统运行
在电力运行过程中可以使用大数据的地方非常多，目前主要是应用在电力生产和为城市进行供电等相关工作中。在城市供电的相关环节中，对大数据进行使用可以准确地分析电力的供应情况以及用户的用电情况，准确地预测用户的用电变化趋势，提前对供电工作进行相应的调整，使城市供电的相关工作更有针对性、效率更高。比如通过对城市中部分小区用户用电使用情况的数据分析，可以准确地预测到该小区在今后一段时间中的用电需求，电力公司可以针对该小区用户的用电需求有针对性地增加电量供应，提前对电力供应进行科学合理的配置可以有效降低为了实现远距离供电所使用的能源消耗。通过大数据技术对城市中不同区域的用电变化趋势进行分析，有针对性地进行电力生产，避免对城市部分区域供应的电量超出该区域的用电需求，从而产生巨大的电力损耗。大数据技术可以对城市居民的用电情况进行实时的监测，根据城市的用电和供电情况有针对性地为城市供电相关工作人员提供电力供应调整参考。
3.2 电网数据智能采集
应用大数据技术可以对城市中电力用户的相关数据进行采集和分析，并根据数据分析结果为城市电力用户提供相关的数据查询和数据建议服务，比如为电力用户显示当前用电情况下的浮动电价以及用户的用电消耗情况，并对城市电力用户提供有针对性的节能建议。大数据的信息智能采集需要定期对数据库进行清理和维护，删除不必要的数据，保持数据采集的准确性和有效性，同时要对信息采集和数据挖掘的算法进行不断更新，保障大数据分析结果的可靠性和准确性。
3.3 节能数据处理
大数据技术可以对自身正常运行所使用的资源进行实时的掌握，在不影响大数据技术运行速度和分析结果的前提下对大数据技术所需要使用的数据存储设备进行优化，根据大数据技术运行的需要，降低数据存储设备的运行时间和运行频率，从而达到降低电力消耗的目的。同时大数据技術也能够对自身运行状态所产生的各种数据进行分析和处理，为大数据技术用户提供相关建议，优化大数据技术的运行环境和数据系统架构，从而保证大数据技术在较低的电力消耗下发挥最大的作用，为电网智能化提供支持。
4 结语
总之，应用大数据技术可以有效地提高城市电力节能程度，在满足城市居民用电需求的前提下最大限度地降低电力的消耗，为智能电网的正常运行以及城市电力用户的电力使用提供技术支持。
[参考文献]
[1]陈敬德，盛戈皞，吴继健，等.大数据技术在智能电网中的应用现状及展望[J].高压电器，2018（1）：35-43.
[2]楼凤丹，裴旭斌，王志强，等.基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究[J].电网与清洁能源，2016（12）：86-92，99.
[3]王刚，武毅，王梓，等.基于大数据技术的电力系统谐波分析及治理方案[J].电力系统及其自动化学报，2016（S1）：199.
[4]薛禹胜，赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J].电力系统自动化，2016（1）：1-8.
[5]杨华飞，李栋华，程明.电力大数据关键技术及建设思路的分析和研究[J].电力信息与通信技术，2015（1）：7-10.