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摘要：随着科学技术的发展与信息化技术的拓展，电力行业也得技术也取得了全面的发展，电力管理系统的完善与配电网络的完善，为大力求数据的应用规划提供了良好的技术条件与发展空间，未来智能化、综合化、数字化的智能电网也必然需要大数据技术作为支撑，因此本文就以大力大大数据背景下的电网规划进行分析，通过对电力大数据的的概述与技术内容的阐述，从而为电网的规划发展提供有效的参考促进。
关键词：大数据;智能电网;电网规划
目前，大数据技术已经在全球范围内取得了全面的发展中会用，数据支持对于打通传统业务的壁垒、发现新的商业价值具有重要的促进，我国的电力行业对于大数据技术在市场开拓、客户服务、产品研发等方面的应用都取得了一定的发展，大数据在电网规划的应用可以在配电线路、电力调度、远距离输电中取得很好的想过，很好的提升电力企业的投资规划、风险防范、客户管理的综合能力。
1 电力大数据的概述
1.1 电力大数据的定义
近几年，移动互联网的快速发展使得人们对于信息资源的产生接受速度加快，信息数量与信息形式呈指数性增长，这也使得企业对于信息化的发展成为必然趋势，各种各样的信息内容比如数字、符号、图片、声音、视频等，共同为企业的生产经营提供了全方面的指导，尤其是电力企业对于这些数据的分析管理将会更加有利于自身的生产服务活动，大数据的产生就是通过对这些数据进行收集、分析从而增强这些数据产生更大的附加值。比如通过对电网运行情况的分析后，能够对电网灾难预警与事故处理能力进行提升。将大数据的处理结果在企业内容进行应用逐渐形成自己的组织过程资产，从而为电网系统提供更高的稳定性以及电力企业更大的经济效益。
1.2 电力大数据的特征
①数据内容多，随着物联网技术与智能终端的发展，对于电网系统的信息收集与用户的信息产生都得到加快，各项业务的数据流程与运作速度加快的同时也产生了更多的数据量，大量的数据内容也成为了电力大数据的重要支持。
②数据种类多。电力系统的数据产生可能是多方面的，因此电力企业在生产过程中也要考虑综合性内容，比如企业自身因素、用户需求、电网环境等，所以电力大数据的内容也要涉及到发电、输电、用电等各项内容。
③数据价值增大。信息时代下企业发展的最重要支持就是数据的支撑作用，表面看似杂乱无章的数据内容经过信息化大数据技术的处理后可以从中获得巨大的潜在价值，比如用户的需求分析、经济效益评估、电网运行状况等。
④处理速度加快，信息化科学技术的发展也为大数据的处理能力起到了有效的促进，电力企业的电力调度、设备运行、故障处理更加将就高质量与时效性。数据量加大的同时处理速度却更加快速了。
2 电力大数据技术
2.1 多数据融合
数据融合是指将不同层面、不同级别的数据进行统一数据源的处理，涉及到对数据检测、相关性分析、数据重组等内容，以便于能够根据管理人员的需求与市场状况进行及时的调整，比如可以根据用电量与用电分布的组合从而输出用电变化趋势，并且将这些数据在各单位、各部门之间进行共享，数据之间融合也能够产生新的潜在价值，例如在电力企业资产全命周期的调度中，可以使得企业的市场资源更加平衡高效，最终实现企业发展从以业务体量为中心到数据价值为中心的转变。
2.2 数据挖掘技术
数据挖掘作为企业大数据应用的重要技术。一是为了从大量数据信息中找出有价值的数据源，通过分析其规律特点然后输出能够指导电网运行的数据服务。二是通过对数据库内容的分析促进企业形成相应的数据仓库，从而为企业提供更加准确的事物决策支持。数据挖掘的具体流程包括准备数据挖掘、综合评价清晰、潜在价值评估。准备数据是针对数据内容做出相关的解释，方面后续对潜在价值的提取。然后以可视化的图形、图标进行输出，通过数据挖掘可以让管理人员更加直观的查看其价值内容，并且方面日后的决策管理。
2.3 数据统计分析技术
统计分析是借助对海量数据的进行趋势化分析，从而进行未知情况的判断与下一阶段数据情况的预测。这对于企业在当前竞争激烈的市场环境有着重要指导作用。比如在进行电网调度需求供需的统计分析是，可以从与电网供需影响较大的因素进行入手，结合当地的用电环境与电网调度能力，从而对供需标准与企业资源平衡进行数据说明。
2.4 大数据可视化技术
大数据技术除了对内部对数据的分析处理功能外，还需要以一种直观、快捷、方便的数据形式对大数据的结果进行企业内部的呈现分享，发挥出数据资源在运输使用过程中的高效率，而且电网规划需求下大数据环境下的复杂性也不利于进行人工的数据分发。还有企业对于数据收集的物联网技术、数据处理的云计算带来的相关数据等。如此庞大的数据量需要直观的显示出价值内容，必然需要可视化的数据形式进行传递应用，从而为电网规划的管理提供高效率的解决方案。
3电力大数据在电网规划中的应用
3.1 电力负荷预测
电力负荷预测是电网规划进行大数据应用的重要内容，也是在电网规划调整过程中的稳定运行的保障，电力负荷会由于电网内容的用户需求与电网调度产生变化，这些内部数据的变化都可以通过电力大数据技术进行提前的模型预测。除此之外还有外部的环境、气象等不确定性的因素影响，电力大数据就是要通过对模型的大量分析。从而得出在各种外部因素下电网效率与电力需求之间的关系，电力大数据技术在电力负荷预测中主要使用性指数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，还能够根据实际情况选择最优预测模型来得出最可靠的结果。
3.2 电网架构规划
电网架构是电网规划的重要环节随着电网规划内容的不断增多、复杂程度不断加大，电网架构的规划在规模与电量要求上都得到了很大提升。电网规划同时也依赖于电力大数据对于市场环境的分析与电力负荷的预测，从而使得区域内的电网架构规划建设的更加合理高效。我国对于电网架构规划目标是到2020年，建成1000kV交流、+1100kV与800k的特高压电网的多级电网调度。在远距离输电、大规模电网调度、煤电核电的都得到全面發展。大数据技术在电网架构规划可以采用多级磁环网、短路电流超标、多馈入直流东方市进行协调使用，使得电网架构规划与企业的发展需求最佳吻合。
3.3 动态安全评估
①提升了供电系统的可靠性，电力大数据对于电网系统的评估是综合性的。采用的评估指标涉及到用户平均停电时间、供电可考虑、用户平均停电次数等内容。而且在电网规划的供电能力、网络结构、设备状态、自动化水平、维护技术水平也能够起到很好的作用。②加入了线损评估的内容。造成线损问题的原因包括：抄表、偷漏或差错起的不明损失以及企业管理内容的差错，电力大数据技术的应用可以很好的规避这一问题。③有效提升了电网运行的安全性。电网规划的安全性也是大数据应用的重点，大数据条件下可以采用容载比对电网系统进行公馆控制，电网运行过程中的变电总容量的指标、高容载比可以得到直观的体现。很好的提升了电网规划的质量与企业的经济效益。
结语
综上所述，通过前面电力大数据技术在电网规划中的应用分析，使得我们对前面电网规划的信息化发展趋势有了一个清晰的了解，电力大数据的在电网规划中的应用也是电力行业社会效益和经济效益发展的保证，信息化时代下只有采用大数据技术才能够为企业的事物决策提供准确支持。有效降低电规划中电企业人力、物力、财力的花费。
参考文献：
[1]孙柏林.“大数据”技术及其在电力行业中的应用[J].电气时代，2013（08）：18-23.
[2]陈超，张顺仕，尚守卫，等.大数据背景下电力行业数据应用研究[J].现代电子技术，2013（24）：8-11.
[3]赵云山，刘焕焕.大数据技术在电力行业的应用研究[C].电力行业信息化年会.2014：57-62.
关键词：大数据;智能电网;电网规划
目前，大数据技术已经在全球范围内取得了全面的发展中会用，数据支持对于打通传统业务的壁垒、发现新的商业价值具有重要的促进，我国的电力行业对于大数据技术在市场开拓、客户服务、产品研发等方面的应用都取得了一定的发展，大数据在电网规划的应用可以在配电线路、电力调度、远距离输电中取得很好的想过，很好的提升电力企业的投资规划、风险防范、客户管理的综合能力。
1 电力大数据的概述
1.1 电力大数据的定义
近几年，移动互联网的快速发展使得人们对于信息资源的产生接受速度加快，信息数量与信息形式呈指数性增长，这也使得企业对于信息化的发展成为必然趋势，各种各样的信息内容比如数字、符号、图片、声音、视频等，共同为企业的生产经营提供了全方面的指导，尤其是电力企业对于这些数据的分析管理将会更加有利于自身的生产服务活动，大数据的产生就是通过对这些数据进行收集、分析从而增强这些数据产生更大的附加值。比如通过对电网运行情况的分析后，能够对电网灾难预警与事故处理能力进行提升。将大数据的处理结果在企业内容进行应用逐渐形成自己的组织过程资产，从而为电网系统提供更高的稳定性以及电力企业更大的经济效益。
1.2 电力大数据的特征
①数据内容多，随着物联网技术与智能终端的发展，对于电网系统的信息收集与用户的信息产生都得到加快，各项业务的数据流程与运作速度加快的同时也产生了更多的数据量，大量的数据内容也成为了电力大数据的重要支持。
②数据种类多。电力系统的数据产生可能是多方面的，因此电力企业在生产过程中也要考虑综合性内容，比如企业自身因素、用户需求、电网环境等，所以电力大数据的内容也要涉及到发电、输电、用电等各项内容。
③数据价值增大。信息时代下企业发展的最重要支持就是数据的支撑作用，表面看似杂乱无章的数据内容经过信息化大数据技术的处理后可以从中获得巨大的潜在价值，比如用户的需求分析、经济效益评估、电网运行状况等。
④处理速度加快，信息化科学技术的发展也为大数据的处理能力起到了有效的促进，电力企业的电力调度、设备运行、故障处理更加将就高质量与时效性。数据量加大的同时处理速度却更加快速了。
2 电力大数据技术
2.1 多数据融合
数据融合是指将不同层面、不同级别的数据进行统一数据源的处理，涉及到对数据检测、相关性分析、数据重组等内容，以便于能够根据管理人员的需求与市场状况进行及时的调整，比如可以根据用电量与用电分布的组合从而输出用电变化趋势，并且将这些数据在各单位、各部门之间进行共享，数据之间融合也能够产生新的潜在价值，例如在电力企业资产全命周期的调度中，可以使得企业的市场资源更加平衡高效，最终实现企业发展从以业务体量为中心到数据价值为中心的转变。
2.2 数据挖掘技术
数据挖掘作为企业大数据应用的重要技术。一是为了从大量数据信息中找出有价值的数据源，通过分析其规律特点然后输出能够指导电网运行的数据服务。二是通过对数据库内容的分析促进企业形成相应的数据仓库，从而为企业提供更加准确的事物决策支持。数据挖掘的具体流程包括准备数据挖掘、综合评价清晰、潜在价值评估。准备数据是针对数据内容做出相关的解释，方面后续对潜在价值的提取。然后以可视化的图形、图标进行输出，通过数据挖掘可以让管理人员更加直观的查看其价值内容，并且方面日后的决策管理。
2.3 数据统计分析技术
统计分析是借助对海量数据的进行趋势化分析，从而进行未知情况的判断与下一阶段数据情况的预测。这对于企业在当前竞争激烈的市场环境有着重要指导作用。比如在进行电网调度需求供需的统计分析是，可以从与电网供需影响较大的因素进行入手，结合当地的用电环境与电网调度能力，从而对供需标准与企业资源平衡进行数据说明。
2.4 大数据可视化技术
大数据技术除了对内部对数据的分析处理功能外，还需要以一种直观、快捷、方便的数据形式对大数据的结果进行企业内部的呈现分享，发挥出数据资源在运输使用过程中的高效率，而且电网规划需求下大数据环境下的复杂性也不利于进行人工的数据分发。还有企业对于数据收集的物联网技术、数据处理的云计算带来的相关数据等。如此庞大的数据量需要直观的显示出价值内容，必然需要可视化的数据形式进行传递应用，从而为电网规划的管理提供高效率的解决方案。
3电力大数据在电网规划中的应用
3.1 电力负荷预测
电力负荷预测是电网规划进行大数据应用的重要内容，也是在电网规划调整过程中的稳定运行的保障，电力负荷会由于电网内容的用户需求与电网调度产生变化，这些内部数据的变化都可以通过电力大数据技术进行提前的模型预测。除此之外还有外部的环境、气象等不确定性的因素影响，电力大数据就是要通过对模型的大量分析。从而得出在各种外部因素下电网效率与电力需求之间的关系，电力大数据技术在电力负荷预测中主要使用性指数法、时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，还能够根据实际情况选择最优预测模型来得出最可靠的结果。
3.2 电网架构规划
电网架构是电网规划的重要环节随着电网规划内容的不断增多、复杂程度不断加大，电网架构的规划在规模与电量要求上都得到了很大提升。电网规划同时也依赖于电力大数据对于市场环境的分析与电力负荷的预测，从而使得区域内的电网架构规划建设的更加合理高效。我国对于电网架构规划目标是到2020年，建成1000kV交流、+1100kV与800k的特高压电网的多级电网调度。在远距离输电、大规模电网调度、煤电核电的都得到全面發展。大数据技术在电网架构规划可以采用多级磁环网、短路电流超标、多馈入直流东方市进行协调使用，使得电网架构规划与企业的发展需求最佳吻合。
3.3 动态安全评估
①提升了供电系统的可靠性，电力大数据对于电网系统的评估是综合性的。采用的评估指标涉及到用户平均停电时间、供电可考虑、用户平均停电次数等内容。而且在电网规划的供电能力、网络结构、设备状态、自动化水平、维护技术水平也能够起到很好的作用。②加入了线损评估的内容。造成线损问题的原因包括：抄表、偷漏或差错起的不明损失以及企业管理内容的差错，电力大数据技术的应用可以很好的规避这一问题。③有效提升了电网运行的安全性。电网规划的安全性也是大数据应用的重点，大数据条件下可以采用容载比对电网系统进行公馆控制，电网运行过程中的变电总容量的指标、高容载比可以得到直观的体现。很好的提升了电网规划的质量与企业的经济效益。
结语
综上所述，通过前面电力大数据技术在电网规划中的应用分析，使得我们对前面电网规划的信息化发展趋势有了一个清晰的了解，电力大数据的在电网规划中的应用也是电力行业社会效益和经济效益发展的保证，信息化时代下只有采用大数据技术才能够为企业的事物决策提供准确支持。有效降低电规划中电企业人力、物力、财力的花费。
参考文献：
[1]孙柏林.“大数据”技术及其在电力行业中的应用[J].电气时代，2013（08）：18-23.
[2]陈超，张顺仕，尚守卫，等.大数据背景下电力行业数据应用研究[J].现代电子技术，2013（24）：8-11.
[3]赵云山，刘焕焕.大数据技术在电力行业的应用研究[C].电力行业信息化年会.2014：57-62.