电力大数据的挖掘与应用探索

辛玲玲 丁筱筠

摘 要：“大数据”是近年来兴起的热门词汇，并在很短时间内迅速渗透到每个行业，成为重要的生产因素。随着人们对海量数据的挖掘和应用逐步探索，人们的思维也在发生全新的变化。作为有着庞大信息量的电力行业领域，如何运用大数据理念、技术和方法从数据中提炼出巨大的价值，发挥其在电力生产、运行、营销领域的重要作用具有一定的研究意义。

关键词：大数据；数据挖掘；应用探索

1 大数据的概念

大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中指出大数据不是用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望，大数据时代的来临让我们意识到信息技术变革的重点是时候从现如今的技术转向信息本身了。

2 电力大数据时代面临的问题

伴随信息技术的的迅速发展，电力企业在信息化建设方面投入了巨大心力，国家电网公司近几年通过SG186工程构筑一个企业级公司一体化信息平台，又通过SG-ERP工程再建立了集团企业公司一体化资源计划系统，通过两次大刀阔斧的建设投入，目前电力企业的数据量增长速度迅猛如潮，因此也预示着电力也逐渐步入大数据时代，而与此同时，在面临大数据的收集、管理、分析及挖掘过程中仍存在诸多问题不可忽视。

2.1 大数据的收集和管理能力不足

大数据时代数据量迅猛增长，因此数据的产生、存储、建档、安全管理等都对数据设备提出了更高的要求，之前电力企业在面临如潮的数据流时没有很好地进行数据的利用和推广，因此在数据收集过程中与实际结合不够，更不能准确辨识信息数据的质量差异，面对过期、错误等数据无法做到合理地优化和筛选，因此数据质量得不到保障。

2.2 大数据的分析和挖掘能力欠缺

目前电力企业的信息系统数据仅仅局限于业务的处理阶段，其功能是提供固定报表和查询，相对比较单一。电力企业的数据信息收集管理人员未能很好地将相对孤立的数据建立其与环境、用户等的关联关系，导致数据利用率不高，数据的延展性没有得到充分挖掘。随着电力企业的不断发展，在内繁杂的业务体系和庞大的组织机构，在外多变的社会以及国际形势，单纯的信息收集无法给电力企业的管理层提供决策的依据，在大数据中所蕴含和潜藏的数据价值，需要不断地进行挖掘和发现。

3 电力大数据管理的必要措施

3.1 治理数据质量

想要掌握大数据中所潜在的风险就一定要在数据存储时对数据的准确性、完整性和有效性进行核查和整改。在进行数据准确性检查时，首先要对某些字段值设置规则，然后再按照规则进行，主要的检查标准是数据是否符合事件发生的逻辑；完整性核查时需要根据信息的关联信息和纬度信息来进行，如果数据信息的纬度和关联性都比较完整，那么就预示着该数据比较完整；有效性检查，主要是通过对特定的信息字段内的取值是否有效，取值范围是否在预定的范围之内。目前，通过在电力信息化系统各流程环节加载基础校验规则，对基础数据完整性、可用性的核查整改及各专业的数据整治工作，数据质量得到了较大的提升，数据可靠性稳步提高。

3.2 确保数据隐私

随着信息技术的发展，人们的隐私相对的越来越透明，这让民众感到恐慌，因此人们对于隐私保护的要求也越来越高，而隐私保护也成为了数据管理中非常重要的环节。作为电力企业掌握着用户的所有用电信息，因此要求信息收集管理人员一定要树立隐私保护意识，严格杜绝用户信息泄露的事件发生。国家电网公司在隐私保护方面采用内外网隔离措施和加强用户信息资料库账号管理措施等方法来加强信息保护，给电力用户提供一个安全放心的用电环境。

3.3 统筹数据共享

作为电力企业在加大信息建设的同时要以敏锐的洞察力认识到大数据内部的价值，加强与行业内外数据的交互融合，花费更多的精力去统筹规划数据共享，挖掘数据价值，开展大数据战略。电力企业在数据的管理过程中不能只单纯进行各专业的信息建设，而是要从发电、电力运输、配电网络、变电站到电力用户整个流程的每一个环节，将目前已经建成及在建的电力信息系统统筹管理，汇集各大系统的数据资源，打通专业壁垒，建立数据共享机制，以科学发展为指导制定具有前瞻性和实用性的数据管控体系，为提高电网基础设施规划水平，提升电量、负荷预测能力，提升营销收益与客户服务水平等提供辅助分析决策支持。

4 电力大数据应用探索与展望

目前，国家电网公司企业级大数据平台建设取得阶段性成果，完成了国网山东、上海、江苏、浙江、安徽、福建、四川电力和国网客户中心等8家试点单位上线试运行。在各公司的应用也取得了一定的成果，山东电力从数据与业务融合入手，全力构建公司企业级大数据平台，基于大数据技术的用电负荷特性分类进度提升10%。国网上海电力基于该平台，积极开展配网故障抢修应用场景建设，预测未来一天或未来一个月各区域、不同电压等级的设备故障量可能发生的数量区间，精度超过70%。国网江苏电力挖掘社会服务、企业运营、电网运行相关领域的大数据应用场景，成功预测了今年最高负荷发生时间，短期负荷预测准确率提高到99.4%。国网安徽电力开展基于用电采集系统的防窃电预警分析，以地图定位等信息化手段展示各地市窃电嫌疑分布情况，防窃电分析工作效率提升50%以上。

現如今公司已就大数据研究与应用做了现状调研、试点研究、需求分析和顶层设计等各项工作，关于电力行业的大数据应用仍有巨大的研究空间，可参照《公司大数据应用指导意见》开展更为广泛和深入的研究，充分运用大数据技术助力企业运营集约化转变，提高企业运营管理效率。

参考文献：

[1]（英）迈尔-舍恩伯格，（英）库克耶著，盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013.

[2]冷傲雪，金杉.浅谈电力大数据应用研究[J].人文社会，2014.

[3]杨仕孟.大数据时代电力营销的应对思路[J].油田、矿山、电力设备管理与技术，2014.