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摘要：当下，国家电网等相关公司都进一步加强了对于大数据技术等方面的重视。早在 2013 年，相关单位就建立了大数据技术方面的团队。逐渐加强了团队之间的合作，包括国内的各种研究机构等，也都实行了广泛的交流，并且对技术做了跟踪研究，这样就需要对配电网络的情况，进行进一步的监测和相应的分析，有效提升电力与气象等方面的应用，并通过智能电网来对智慧城市的发展做支撑。
关键词：大数据技术;电气工程;运用;问题;策略
中图分类号：F416 文献标识码：A
引言
随着我国工业化进程以及城市化进程的不断推进，建筑行业得到了一定程度的发展，现代建筑的结构更为复杂，功能更为丰富，这对电气工程的质量提出了更高的需求。电气工程作为建筑工程中不可分割的一部分，通过提升电气工程的质量管理，可以推动建筑工程管理质量的提升。大数据技术的发展可以帮助电气工程更为及时地获取相关信息，同时通过进行数据清洗、数据挖掘以及数据分析，可以及时发现电气工程中存在的安全隐患，确保建筑工程的整体质量。
1 大数据技术应用于电气工程的意义
近几年，互联网和物联网都得到了越来越广泛的应用，特别是在建设电气工程时，应用大数据技术的优势就是能够更加及时、准确地获得相关的信息资料。由于很多行业在工作中介入了云计算工作模式获得了较高的收益，因此已经成为很多人的重点研究方向，望其能够在各个行业中得到成熟运用。尤其在电力行业，不仅能加强业务能力以使信息化建设进程加快，而且可不断完善管理水平，让电力管理机构管理水准更进一步，赢得经济收益、口碑、管理效益。另外，大数据的相关技术也有着速度快、时效高的特点，例如在进行搜索信息的时候，通常需要有几分钟之后，才能够查询到用户的相关信息，而应用个性化的推荐算法，能够尽量的满足相关的要求，实现实时推荐，这也与电气工程的建设和发展的要求相符合。另外，需要支出单是大数据中的相关数据，需要做到在线易得，尤其是基于互联网高速发展的背景下。例如，在建立电气工程时，因为相关的信息需求比较大，还需要做到及时准确等，因此对于工程项目的数据建设来说，一定要和相关的数据同时在线，这样能够更好地实现数据的共享与应用。
2 大数据技术在电气工程中的应用措施
2.1 大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用
大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用主要可以分为以下三个方面，首先是关联规则法在负荷特性分析中的应用。电力负荷特性除了会受到内在自身因素的影响外，还会受到外在因素的干扰，负荷会表现出一定的规律性和波动性。关联规则法是在庞大的数据中找出各数据項之间频繁出现的联系，并分析负荷特性与影响因素的相关性，指导电气工程的正常运转。其次是聚类分析法在电力负荷特性分析和预测中的应用，聚类分析是将负荷数据与影响因素进行聚类，聚类后的数据构成了一组分类，某一类型的负荷聚在一起，它的负荷特性就会更好地呈现出来。再者是人工神经网络技术在电力负荷预测中的应用，利用神经网络技术可以模仿人脑进行智能化处理，对非线性的规律具有自适应的学习功能，在短期的负荷预测中可取得满意的效果。
2.2 做好配网资产平台中的各种类型传感器的连接
在应用配网的比较关键的节点的时候，一定要配置好各种传感器和操作器。与此同时，还要积极的采集配网资产所具备的各项传输的能量情况，以及各种参数情况，这样才能够保证配网资产实体的结合，也能够形成比较完善的参数体系。而针对传感器中采集与应用到的相关数据，需要保证相关的操作器的相关数据可以实现永久的保存，保证资产属性能够更加的完善，并保证其可以和电气的参数历史实现完美的统一，也能够更加充分的清楚配网的状态，再根据历史数据进行评价。对于各类决策和设计的正确性进行随时的检验，这样能够提升预测依据的准确性。另外，需要做到的就是对实现配网的整个资产属性以及电气的数据情况实行分析，保证可以实现整个项目的安全，节约成本，增长使用寿命，并进行统一的优化，保证做好配网扩张以及配网组合的工作。
2.3 数据分析
数字化电子产品在人性化方面是具有明显优势的，广大使用者的操作能够显得更为简便，对产品展开后期维护时，也不会遇到较大的困难。这样一来，大家的工作、生活就会更加的方便，效率能够有大幅提高。对于机械电子工程来说，确保人工智能技术能够得到有效应用，可以使得数字化水平有明显的提升。将专家控制系统的作用切实发挥出来，能够保证设备控制的效果更为理想。另外来说，在控制系统中，神经网络控制系统、模数控制系统是十分重要的组成部分，将其予以充分利用的话，能够使得企业生产更为顺利，所要投入的生产成本也可控制在较小范围内。
2.4 大数据技术在配网管理及扩张中的应用
大数据技术在配网扩张方面的应用可以从以下两个方面考虑：首先，可以根据电气工程项目所拥有的资产和技术进行分析，在用户数量上能够保持增长又可以减少成本。那么，我们就需要在配置资产时要有足够的设计和预期，借助网络资产的管理，能够将实际的数据进行对比，其次就是在配比的过程当中需要整体来进行设置和评价。结合电力系统运行过程中的相关参数，科学分析出配网的实际承载能力，使配网处于高效、合理的运行状态下。配网管理与扩张需要借助于各类传感器，为确保各类传感器的有效连接，首先是需要选择性能较好的传感器和操作器，并在此基础上根据要求进行配置，实现对设备所产生数据的实时采集，确保获取数据的准确性与实时性，实时与配网资产实体的各类属性相结合，形成一个有机的参数描述体系。其次是在数据获取之后还需要做好数据存储工作，数据存储是一项较为重要的任务，可以确保资产属性时间沿革和电气参数历史沿革的有机统一，为电气工程相关决策的开展提供坚实的理论支撑。
结束语
综上所述，随着电气工程的不断发展，进一步加快了我国社会主义建设与发展的脚步。目前大数据技术应用于电气工程面临着全新的机遇，当然也存在着许多的挑战和困难，因此，需要加强对系统的规划。
参考文献
[1] 汪威为，陈超洋.智能电网背景下的大数据处理与短期负荷预测综述[J].无线互联科技，2019，16（5）：3-5.
[2] 郭艳波.大数据技术在智能电网中应用[J].建筑工程技术与设计，2017（10）：3495-3495.
关键词：大数据技术;电气工程;运用;问题;策略
中图分类号：F416 文献标识码：A
引言
随着我国工业化进程以及城市化进程的不断推进，建筑行业得到了一定程度的发展，现代建筑的结构更为复杂，功能更为丰富，这对电气工程的质量提出了更高的需求。电气工程作为建筑工程中不可分割的一部分，通过提升电气工程的质量管理，可以推动建筑工程管理质量的提升。大数据技术的发展可以帮助电气工程更为及时地获取相关信息，同时通过进行数据清洗、数据挖掘以及数据分析，可以及时发现电气工程中存在的安全隐患，确保建筑工程的整体质量。
1 大数据技术应用于电气工程的意义
近几年，互联网和物联网都得到了越来越广泛的应用，特别是在建设电气工程时，应用大数据技术的优势就是能够更加及时、准确地获得相关的信息资料。由于很多行业在工作中介入了云计算工作模式获得了较高的收益，因此已经成为很多人的重点研究方向，望其能够在各个行业中得到成熟运用。尤其在电力行业，不仅能加强业务能力以使信息化建设进程加快，而且可不断完善管理水平，让电力管理机构管理水准更进一步，赢得经济收益、口碑、管理效益。另外，大数据的相关技术也有着速度快、时效高的特点，例如在进行搜索信息的时候，通常需要有几分钟之后，才能够查询到用户的相关信息，而应用个性化的推荐算法，能够尽量的满足相关的要求，实现实时推荐，这也与电气工程的建设和发展的要求相符合。另外，需要支出单是大数据中的相关数据，需要做到在线易得，尤其是基于互联网高速发展的背景下。例如，在建立电气工程时，因为相关的信息需求比较大，还需要做到及时准确等，因此对于工程项目的数据建设来说，一定要和相关的数据同时在线，这样能够更好地实现数据的共享与应用。
2 大数据技术在电气工程中的应用措施
2.1 大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用
大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用主要可以分为以下三个方面，首先是关联规则法在负荷特性分析中的应用。电力负荷特性除了会受到内在自身因素的影响外，还会受到外在因素的干扰，负荷会表现出一定的规律性和波动性。关联规则法是在庞大的数据中找出各数据項之间频繁出现的联系，并分析负荷特性与影响因素的相关性，指导电气工程的正常运转。其次是聚类分析法在电力负荷特性分析和预测中的应用，聚类分析是将负荷数据与影响因素进行聚类，聚类后的数据构成了一组分类，某一类型的负荷聚在一起，它的负荷特性就会更好地呈现出来。再者是人工神经网络技术在电力负荷预测中的应用，利用神经网络技术可以模仿人脑进行智能化处理，对非线性的规律具有自适应的学习功能，在短期的负荷预测中可取得满意的效果。
2.2 做好配网资产平台中的各种类型传感器的连接
在应用配网的比较关键的节点的时候，一定要配置好各种传感器和操作器。与此同时，还要积极的采集配网资产所具备的各项传输的能量情况，以及各种参数情况，这样才能够保证配网资产实体的结合，也能够形成比较完善的参数体系。而针对传感器中采集与应用到的相关数据，需要保证相关的操作器的相关数据可以实现永久的保存，保证资产属性能够更加的完善，并保证其可以和电气的参数历史实现完美的统一，也能够更加充分的清楚配网的状态，再根据历史数据进行评价。对于各类决策和设计的正确性进行随时的检验，这样能够提升预测依据的准确性。另外，需要做到的就是对实现配网的整个资产属性以及电气的数据情况实行分析，保证可以实现整个项目的安全，节约成本，增长使用寿命，并进行统一的优化，保证做好配网扩张以及配网组合的工作。
2.3 数据分析
数字化电子产品在人性化方面是具有明显优势的，广大使用者的操作能够显得更为简便，对产品展开后期维护时，也不会遇到较大的困难。这样一来，大家的工作、生活就会更加的方便，效率能够有大幅提高。对于机械电子工程来说，确保人工智能技术能够得到有效应用，可以使得数字化水平有明显的提升。将专家控制系统的作用切实发挥出来，能够保证设备控制的效果更为理想。另外来说，在控制系统中，神经网络控制系统、模数控制系统是十分重要的组成部分，将其予以充分利用的话，能够使得企业生产更为顺利，所要投入的生产成本也可控制在较小范围内。
2.4 大数据技术在配网管理及扩张中的应用
大数据技术在配网扩张方面的应用可以从以下两个方面考虑：首先，可以根据电气工程项目所拥有的资产和技术进行分析，在用户数量上能够保持增长又可以减少成本。那么，我们就需要在配置资产时要有足够的设计和预期，借助网络资产的管理，能够将实际的数据进行对比，其次就是在配比的过程当中需要整体来进行设置和评价。结合电力系统运行过程中的相关参数，科学分析出配网的实际承载能力，使配网处于高效、合理的运行状态下。配网管理与扩张需要借助于各类传感器，为确保各类传感器的有效连接，首先是需要选择性能较好的传感器和操作器，并在此基础上根据要求进行配置，实现对设备所产生数据的实时采集，确保获取数据的准确性与实时性，实时与配网资产实体的各类属性相结合，形成一个有机的参数描述体系。其次是在数据获取之后还需要做好数据存储工作，数据存储是一项较为重要的任务，可以确保资产属性时间沿革和电气参数历史沿革的有机统一，为电气工程相关决策的开展提供坚实的理论支撑。
结束语
综上所述，随着电气工程的不断发展，进一步加快了我国社会主义建设与发展的脚步。目前大数据技术应用于电气工程面临着全新的机遇，当然也存在着许多的挑战和困难，因此，需要加强对系统的规划。
参考文献
[1] 汪威为，陈超洋.智能电网背景下的大数据处理与短期负荷预测综述[J].无线互联科技，2019，16（5）：3-5.
[2] 郭艳波.大数据技术在智能电网中应用[J].建筑工程技术与设计，2017（10）：3495-3495.