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【摘要】在當前建設智能電網的背景下，電力企業的經營管理工作離不開現代信息技術的支持。其中，大數據技術憑借其數據規模龐大、傳播速度快等優勢已經在電力企業中得到普及應用。大數據技術可以應用于電力企業的電力能源系統管理、電力數據挖掘、用電數據預測等方面，有助于提高電力企業的服務質量，幫助電力企業實現穩定長遠發展。文章主要對大數據技術在電力企業中的具體應用進行分析，幫助同類企業更好地應用大數據技術。

【關鍵詞】大數據技術；電力企業；電力服務

隨著我國社會經濟的不斷發展，人們生活水平明顯提升，社會大眾對電力供應的質量、穩定性提出了更高的要求，這使得傳統電網建設及其運行模式無法適應新時期的發展要求。近年來，匯集了傳感、通信、測量等先進技術的智能電網建設成為電網發展的必然方向。隨著我國智能電網的深入發展，電力企業不斷加強信息化建設。電力企業在經營管理中會生成大量的信息數據，同時各業務系統積累的歷史數據量也十分龐大。面對海量的信息數據，電力企業需要投入大量的人力、物力和財力對它們開展分析、管理，然而分析處理結果不足以支撐電力企業的生產、決策，造成這一局面的原因如下：首先，面對龐大的信息數據，傳統的數據處理技術手段難以實現高效的分析和處理，很難從海量的數據中提煉有價值的信息，進而無法為電力企業的生產、決策提供可靠的數據支持。其次，電力企業更偏向于對業務流程的整合處理，建設的管理信息系統不僅難以為企業生產、決策提供可靠的數據支持，還不利于企業的持續發展[1]。為此，電力企業應積極應用大數據技術優化自身的經營管理模式，從而更好地滿足現代社會對電力供應的需求，為社會大眾的生產和生活提供優質的電力服務。

1電力大數據平臺概述

1.1電力大數據平臺

隨著云計算技術、基礎設備層的不斷發展，在電力行業逐漸形成一個龐大的數據平臺，即電力大數據平臺。依托云計算服務訪問層，借助應用軟件可為企業的供電系統內部創造分層管理的基本條件。電力大數據平臺具有較強的通用性，大多數電力企業通過對大數據的規劃管理，均可收獲可觀的應用成效。如今，大數據技術主要采用分布式計算技術實現對相關數據信息的查詢、存儲及處理，保障各項任務的有序完成[2]。電力企業在打造電力大數據平臺的過程中，主要涉及分析框架、存儲框架及調度框架等的搭建，其中調度框架主要涉及數據信息存儲庫、序列傳輸工具、分布鎖設備及日志收集系統等。為保障數據信息的準確性和高效率，應密切關注數據的組織和調度，為存儲系統、訪問系統建設奠定良好的基礎。

1.2智能電網關聯性

智能電網與大數據技術、云計算技術存在緊密聯系，可實現對信息技術、通信技術、計算機技術等的全面整合，能協調和輔助輸配電設施運行，提升電網的安全性、經濟性及效率，減少環境因素對供電生產帶來的不利影響，打造新型電網架構。伴隨網絡技術的不斷發展，大數據技術、云計算技術不斷向新型一體化技術方向發展，進而實現了信息采集、監測控制等一系列功能[3]。搭建大數據框架的過程中，應利用云計算技術可靠的數據分析、存儲管理等功能，為大數據技術的應用提供有力支持。綜上，智能電網、大數據技術、云計算技術之間存在相互促進又相互制約的關系。

2電力大數據平臺的關鍵技術

電力大數據平臺的關鍵技術主要包括電力大數據的數據分析技術、數據處理技術、集成與管理技術、數據可視化技術等。①電力大數據的數據分析技術主要涉及數據挖掘技術、機器學習技術及相關分析技術。這一關鍵技術可以從海量的數據中提煉有價值的信息。數據挖掘技術作為現階段廣泛應用的一項數據分析技術，在電力企業中主要應用于預測、展示等方面。機器學習技術屬于人工智能技術，目前已經在各種電力系統領域得到推廣應用，諸如電力系統暫態穩定評估、電力設備狀態監測等。相關分析技術則可用于評定相關關系或者因果關系，在電力企業投資決策、電力負荷評估等方面得到充分應用。②電力大數據的數據處理技術主要涉及分布式計算技術、流處理技術及內存計算技術。分布式計算技術是數據庫技術發展革新的重要體現，流處理技術可解決實時處理等問題，內存計算技術則是一項處理一系列歷史、適時數據的創新手段。③電力大數據的集成與管理技術主要是指將兩個或者兩個以上信息系統的數據集合在一起，實現一系列新的應用功能，進而推動電力企業的創新發展。換言之，這一技術可將各式各樣不同來源、不同特征、不同格式的數據集成在一個邏輯存儲介質中，其主要涉及數據融合與數據集成、數據庫管理等技術[4]。④電力大數據的數據可視化技術主要涉及歷史信息可視化技術、地理信息可視化技術及三維可視化技術等，可實現對電力信息的準確和生動呈現。近年來，歷史信息可視化技術、地理信息可視化技術及三維可視化技術均在電力企業中得到廣泛應用。比如，電力企業運用可視化技術，可實現對相關設備的實時監控，能顯著提升電力企業的自動化水平。又如，電力企業可將可視化技術與系統復雜的網絡理論進行有效結合，可以對潛在的模式及關系予以評定。

3大數據技術在電力企業中運用的必要性

3.1有助于提升數據采集效率

在電力企業中，數據采集是企業日常管理中十分重要的一環，是評定企業總體運轉狀況的重要標準，也是制訂機械設備維修養護方案的重要依據。電力企業科學地應用大數據技術，可以打造發散性的數據采集中心，對電力設備的運行狀況進行實時監測、記錄，經由對后臺數據的實時檢測，為技術人員了解各環節設備的運行狀況提供便利。與此同時，通過對大數據技術的運用，還可以對各區域的用電情況進行全面調查，采集不同區域的用電信息，為電力企業工作計劃及相關決策的制定提供有力的信息依據，進一步促進電力企業的有序健康發展。

3.2有助于實現一體化運轉

通過對大數據技術的有效應用，可促進電力企業實現一體化運轉，促進電力系統不斷向信息化、數據化方向發展，建立一體化運行的系統機制，還可以對電力企業日常經營管理中形成的一系列運行數據進行全面、系統的分析，為電力企業的經營管理提供可靠的數據支持。電力企業日常經營管理中涉及龐大的信息數據，同時各項數據之間存在著不同程度的聯系，對它們進行分析和處理具有較大的難度；而在大數據技術的支持下，則可實現對各項數據的智能化處理，讓不同功能數據之間的關聯性變得更為明確，并對各類數據歸屬類型和范疇予以高效處理，進一步推動電力企業的一體化運轉。

3.3有助于優化電力管理模式

大數據技術在電力企業中的應用，促使電力企業的管理模式得到優化。在大數據技術的支持下，可對一系列電力數據進行全面的整合，并經由分析后準確評估某個區域各個時間段的用電量，由此制訂出與該區域用電需求相符的發電計劃，最大限度地提升電能的利用率。與此同時，大數據技術可以對電力輸送環節形成的線路數據進行實時跟蹤，確保輸電方案的科學性、合理性，降低線損率，為智能電網建設提供有力保障。除此之外，應用大數據技術可以對用戶用電數據進行全面的統計和分析，為相關營銷方案的制訂提供可靠的依據。綜上，電力企業應用大數據技術能優化電力管理模式、節約電能，進而為企業創造更好的綜合效益。

4大數據技術在電力企業中的應用實踐

4.1電力大數據的傳輸、存儲

隨著我國智能電網的不斷發展，電力系統日常經營管理中諸多環節的數據信息都需要收集和記錄，由此對數據傳輸、存儲提出非常高的要求。伴隨各項業務中產生的數據逐步增多，電力企業的數據處理負擔越來越重，在一定程度上影響了智能電網的建設。針對這一情況，應用大數據技術可為龐大信息數據的傳輸、存儲提供有力的技術支撐，充分滿足電力大數據平臺處理的需求。比如，電力企業可引入分布式文件系統，為數據存儲提供便利，諸如Hadoop的HDFS文件系統近年來在電力行業得到了廣泛應用。與此同時，電力企業對數據的實時性提出了一定要求，而大數據技術能夠實時采集電力運行數據，并經由流式傳輸開展實時數據分析。同時，可結合系統的實際情況和數據的類型進行分類存儲，對于要求特殊并有待實時處理的數據可由數據庫系統處理；對于常規數據可通過數據倉庫處理；而對于歷史數據或非結構性數據，則可借助分布式文件系統處理[5]。綜上，依托大數據技術可將電力企業中海量且繁雜的數據進行融合和轉換，有利于數據的進一步分析、存儲，借助數據倉庫進行有效管理，并有序地構建相應的信息管理系統，使電力數據的作用得到充分發揮，促進電力企業的有序健康發展。

4.2電網檢測診斷優化

對于電力企業而言，在對電網進行維護的過程中會面臨各式各樣的風險和影響因素，它們不僅會對電力供應的穩定性造成不利影響，還可能引發各種電力安全事故；不僅會影響電力系統的有序運行，還可能對人們的人身財產安全構成極大的威脅。鑒于此，電網檢測診斷作為電力企業日常工作中至關重要的一環，對數據信息提出了較高的要求，只有得到系統、精確的數據支持，才能確保對電網運行狀態的精準評定。為此，電力企業可應用大數據技術采集電網信息并進行分析，保證電網檢測診斷的質量、效率，為電網系統建立安全性較高的運行管理體系。具體而言，電力企業可結合各區域的實際情況，運用大數據技術對相關設備進行采集、檢測，由實時、系統的分析取代傳統、單一的檢測，在對各項數據進行全面整合的基礎上，建立數據化觀測控制系統，對電力企業中形成的龐大數據進行采集、處理，并對其中的異常環節予以警示、分析，為技術人員診斷電網提供有力的數據支持[6]。基于大數據技術的支持，可實現對電網數據的高效、便捷監測和管控，尤其是應用數據庫技術可為數據對比分析提供有力支持，比如開展年度檢測，將本年度電力數據與往年的數據進行對比，分析數據變化情況和轉化原因，進而制定相應的對策。

4.3配用電需求分析

隨著智能電網業務的不斷拓展，依托數據融合等方式可保障電力企業配用電業務的順利開展，保障配用電數據挖掘工作的有序進行。基于對大數據技術的運用，配用電數據挖掘分析主要涉及配電網運行、配電網規劃、用電管理、用電服務等內容。基于此，配用電數據挖掘分析無論是在供電側，還是在政府政策、用戶側均發揮了至關重要的作用。首先，對于電力企業而言，配電網數據挖掘分析可為負荷預測、停電管理、故障檢測等工作提供有力的技術支持；其次，對于政府政策而言，配電網數據挖掘分析可對社會經濟狀況開展評估和分析，對政府相關政策進行預測，比如能源補貼政策、限電政策等；最后，對于電力用戶而言，配電網數據挖掘分析可對用戶用電行為開展分析，在此基礎上開展需求側管理，并推進供電服務輿情分析。此外，針對智能配電網生產運營等環節產生的數據信息，可以借助大數據分析技術對這些數據信息的價值進行挖掘，這對電力企業、政府部門、電力用戶等各方主體都有著十分積極的意義。即，依托大數據技術開展配用電需求分析，可提升企業的經營管理水平，掌握用戶的用電需求，也有利于政府相關職能部門掌握相關行業的發展趨勢，為相關政策的制定提供依據。除此之外，大數據分析技術對智能電網發展有著十分重要的作用，諸如各式各樣設施設備的布局、電網的發展規劃等。

5結語

總而言之，大數據技術作為一項先進的現代技術，對各行各業的發展都產生了極大的影響，這其中包括對電力企業發展的影響。鑒于此，電力企業應加強對大數據技術的有效應用，將大數據技術融入電力能源系統管理、電力數據挖掘、用電數據預測等環節，提升數據的采集、處理效率，及時找出并解決電力企業經營發展中存在的安全隱患，促進電力企業的可持續健康發展，為社會大眾提供更為優質的電力服務。

參考文獻

［1］王俊楠，劉穎，宿杉杉．淺析大數據技術在電力行業的應用［J］．信息周刊，2019（24）：70-71．

［2］陳瑞興，尹洪苓，安東升，等．大數據技術在配電網全時序運行效率分析中的應用［J］．供用電，2021，38（3）：22-30．

［3］遲克寒，郝成亮，臧洪睿，等．大數據技術在電力系統中的應用［J］．數字技術與應用，2020，38（5）：151－152．

［4］范江濤．大數據技術在電力系統中的應用現狀及發展前景［J］．現代工業經濟和信息化，2021（7）：107－108.

［5］梁冰，鄭銳濤．大數據技術在電力行業中的應用與研究［J］．電力設備管理，2021（5）：2.

［6］李文娟，楊生婧，韓寶卿，等．大數據技術在電力生產管理中的應用前景分析［J］．通信電源技術，2021，38（4）：158-160．

作者：程寧 單位：國網上饒供電公司