大数据技术在电力行业的推广应用分析

言佳蔚

摘要：电力行业特点决定了其涉及到客户、运营等各类数据。无论数据存储，还是信息分析，专业性都比较强。在电力行业推广应用大数据技术，实施效果非常好，有助于提高电力行业服务水平。文章简要分析大数据和电力行业的关系，深入探讨大数据技术在电力行业的推广应用。

关键词：大数据技术；电力行业；推广应用

客户用电需求大，使电力行业呈现良好发展态势，市场前景广阔，且呈现智能化、现代化特征。依据实际发展情况，科学管理、分析数据信息，并对日常各类业务数据进行深入挖掘，达到良好的电力数据处理效果，通过数据、信息延展，推动电力行业发展。

1 大数据和电力行业的关系

大数据技术是在云计算、物联网背景下发展起来的，其具备分布式、异构性、体量大、不确定性等特征。如图1所示，大数据技术体系。

电力行业运营发展过程中，涉及到很多生产数据、运营管理数据等，范围广，内容多。明确大数据对电力企业发展的价值，加强数据挖掘、治理，为电力行业发展全过程提供技术指导和支持。

2 大数据技术在电力行业的推广应用

2.1分析预测用电需求

充分发挥SG186营销业务作用，根据各类已知数据，构建欠费分析模型，通过监测、分析模型，对用电客户电费回收风险等具备清晰的认识，实施全过程管理。通过这种方式，规避或降低电费回收风险。这种方式还能够对欠费用户进行取证、定位，参考用电客户信用评价体系对此类风险客户进行管理，减少电费拖欠情况。采取细分电力客户的方式，帮助电力公司掌握各类客户情况，为其提供差异化服务[1]。

依托大数据技术细分电力客户，解决上述难题。将客户价值、信用情况、潜在价值等作为划分依据。该项工作的价值在于为分析用电规律提供支持，使电力企业对不同类别电力客户用电情况具备清晰的认识。或者，参考用電客户划分结果，对各类用电客户行为进行分析。结合外部供电环境、电力客户分布情况等，为各类型用电客户构建电力行为影响因素分析模型，对各类输配电政策进行优化，促进智能用电。

2.2诊断用电异常情况

用电信息采集系统覆盖范围广、采集数据项复杂、数据存储时间长、业务多元。这使海量数据存储难度增加，干扰系统整体性能，重点数据分析实效性差等。加之，当前窃电方式复杂，防窃电工作困难重重，需要借助大数据技术，提高电压、负荷、用电量等分析效率，才能圆满完成防窃电工作。无论终端接入数量，还是数据采集量都比较大，故障频发，导致数据采集质量差、成功率低，增加现场维护工作难度。以用电信息采集系统中的各类数据为基础，依托大数据技术，在线监控电能表、电压互感器、电能计量箱柜等，第一时间获取现场计量设备信息，诊断分析后，提高数据查询、存储、统计、分析效果等，并挖掘有价值的数据。

2.3预测电网负荷

在电力行业应用大数据技术，预测电网负荷，使电力系统运行更加经济安全。其中，借助预测模型能够使预测结果更加精确。这一模型相对比较简单，不仅可以预测用电需求，还能够被用于计划检修工作和智能调度等。根据预测对象，能够把这项工作细分为系统负荷预测和母线负荷预测；根据预测时间又能够把这项工作细分为长、中、短期负荷预测。大数据应用背景下，也要对该项工作进行细分。

气温、地区等外部因素都会影响短期系统负荷，当天气过冷或过热，采暖增加，使用降温负荷。预测短期母线负荷时，也会受地理、气象因素影响。无论夏季空调负荷，还是冬季采暖负荷都会受天气影响。除此之外，太阳能、风能等分布式非统调发电成本也会被折合到负荷侧。其中，地理、气象环境等对分布式发电影响最明显，由此产生母线负荷误差。智能电网的普及，使分布式发电增加，该背景下，大数据技术的优势在于对变电站覆盖区域负荷变化情况进行预测，明确未来一个时期的负荷情况[2]。

2.4监测输变电设备状态

电力行业运营发展过程中，输变电设备状态评价工作不可或缺。具体实施方法是记录、分类、评价输变电设备运行情况和相关信息等。检修部门把输变电设备运行情况作为依据，提出具体的设备运行、检修方法。获取状态评价相关信息时，运维数据来源广，且具备异构化特点。电力运维中涉及到的各类系统也是基于具体业务需求，平台、应用系统、数据格式等各异，使信息、资源过于分散，异构化特点突出，无论横向共享，还是纵向贯通都很难实现。因电网相对比较复杂，输变电设备又具备分布性特征，状态评价工作要全面性和准确性兼备，该过程中，需要对状态信息、电网运行情况、环境状态等进行全面考量，根据输变电设备以往和当前状态，得出准确的状态评价结果。

3 结语

无论电力企业，还是电力工作人员都要明确大数据的应用价值，分别在用电需求分析预测、用电异常情况诊断、电网负荷预测和输变电设备状态监测等方面对其进行应用。充分发挥大数据技术优势，为人们提供优质的电力资源供应，满足其日常用电需求，使电力企业各项工作更加先进、全面、准确。

参考文献：

[1]范明霞.大数据技术在电力行业的应用研究[J].无线互联科技， 2016（1）：143-144.

[2]于仕.大数据技术在电力行业的应用探讨[J].现代工业经济和信息化， 2017（19）：49-50.