大数据分析技术在电力运营数据管理中的应用

向景霞

（国网湖南省电力有限公司湘西供电分公司，湖南 湘西 416000）

智能电网的迅猛发展，各类电网设施越来越先进，计算机信息技术的合理运用，使得电力企业积累大量数据信息，为了保证电力数据信息得到高效利用，做好电力运营数据信息管理工作特别重要。鉴于此，本文重点研究电力运营数据管理当中大数据分析技术的核心运用。

1 电力营销数据管理当中运用大数据分析技术的现实意义

在电力营销数据管理工作之中，通过应用大数据分析技术，具有以下重要意义：

首先，为电力企业的运营管理提供良好的数据支撑，大数据分析技术的有效应用，可以更好地挖掘出具有良好应用价值的电力数据，并将此类电力数据进行融合，经过相关人员的认真分析后，结合用户的电力消费特点，准确预测电力需求，进而保证电力企业的运营管理水平得到明显提高[1]。

其次，构建完善的电力能源数据服务平台，为电力企业的壮大发展打下良好基础。例如，在某大型电力企业当中，相关人员通过利用大数据分析技术，将电力供给数据、消费数据信息进行合理分析，并为用户提供针对性的信息服务，不断降低企业的经营管理成本。

最后，为节能型产品的研发提供良好支撑，大数据分析技术的有效运用，可以帮助电力企业工作人员进一步了解能源供应情况，并将用户的消费数据进行汇总分析，保证电力数据信息更加准确，从而为消费者提供更加完善的用电方案。

2 大数据分析技术在电力运营数据管理当中的具体运用与注意事项

2.1 大数据分析核心技术

2.1.1 关联分析技术

数据挖掘，早期应用在超市销售数据信息分析工作之中，所以，在大数据挖掘领域中，做好关联分析工作特别重要。A-priori关联算法、FP-growth算法应用较多，最近几年来，出现了很多的新型算法，A-priori关联算法、FP-growth也得到有效改进。

2.1.2 统计分析技术

在数据管理分析工作当中，统计分析技术较为常见，此项技术属于基础分析技术之一。相关人员通过收集并整理电力数据信息，能够更加直观地找到数据信息之间内在联系，经过精确的计算之后，确定最终的统计数据新信息，从而为电力企业的运营管理提供优质服务[2]。

电力大数据具有体量大的特点，将大数据分析技术应用到电力信息管理工作之中，可显著提升智能电网建设水平，推动我国电力行业的可持续发展。电力数据的类型比较多，为了保证大数据分析技术得到良好运用，要求相关部门根据电力数据信息的特点，做好分类工作，提高电力数据处理速率，保证电力数据得到高效处理。

2.1.3 聚类分析技术

最近几年中，聚类分析技术应用领域不断扩大，研究人员结合现有的聚类分析算法，研发出更多新型的聚类分析算法，例如，基于数据信息分析的划分方法与聚类分析方法等。为了更好地满足数据信息聚类分析需求，相关人员要妥善解决聚类问题，可以根据不同类型的数据信息，采用合理的数据聚类分析技术。

2.2 大数据分析技术应用要点

在电力企业运营管理工作之中，通过应用大数据分析技术，不仅可以保证各项电力数据信息得到高效利用，而且显著提高电力企业运营管理质量。例如，在电力企业的数据管理部门的当中，为了更好地满足电力预测需求，管理人员可以运用大数据分析技术，为决策部门提供良好的数据支持，保证电力调度更加科学，促进电网系统的稳定运行。

2.2.1 科学构建负荷预测框架

为了保证电力负荷预测更加合理，相关管理人员可从以下几方面入手：

第一，利用大数据分析技术，构建完善的数据分析与处理的平台，该平台的良好构建，可显著提高电力负荷预测的准确性。

第二，加强数据分析，将大量数据信息上传到数据分析处理平台中，并结合电力负荷分布情况，找到影响电力负荷稳定增长的因素，并进行科学处理[3]。

对于电力企业中的相关管理人员来讲，在挖掘电力数据信息之前，要将不同区域的电力负荷数据进行分类，找到不同用电地区用户的用电规律，并运用大数据分析中的聚类分析方法，确定用户负荷类型，开展关联性分析，在区域用电结构的基础之上，准确预测用户的用电负荷。

数据分析与处理的平台在运行的过程当中，相关人员还要构建数据库服务器与ETL服务器，电力数据库服务器和ETL服务器要求见表1与表2。

表1 电力数据库服务器要求

表2 ETL服务器要求

电力系统当中的ETL，其逻辑流程可以分解为两阶段，从源表逐渐到ODS层，再从ODS层逐渐过渡到DW层。上述两个阶段要认真遵守串行顺序，前面的阶段数据加载完毕后，方可开始后面数据的加载，结合电力数据的传输流程得知，相关人员需要对煤层ETL程序进行架构设计，并制定完善的系统运行计划，此计划主要包括以下内容，具体见表3。

表3 ETL系统架构调度表

2.2.2 负荷数据聚类分析

通过对电力数据信息进行聚类分析，可以保证电力数据信息更加准确，电力企业中的相关人员可以采用K均值聚类分析方法进行分析，此方法的应用原理比较简单，针对给定的数据信息进行分类，总共分成K类，并对各项数据信息进行细化分析，进一步提高电力负荷预测的合理性[4]。

由于数字化时代的到来，电力系统在稳定运行的同时，会生成大量的数据信息，要想进一步提升电力系统的运行效率，要求电力企业中的有关工作人员，针对各项电力数据信息进行科学分析。而大数据分析技术的良好运用，有效降低电力数据分析难度，减少错误电力数据信息的出现。

为了更好地提升电力系统工作效率，可以适当降低系统的延时性，增强电力系统可靠性。如果电力数据在短时间内急剧增多，会对电力信息数据工作产生一定影响，因此，相关人员需要合理运用大数据分析技术，在保证电力系统安全、稳定运行的基础上，提高智能电网的建设水平。通过对电力负荷数据进行聚类分析，可以显著提高电力运营管理效率，比如，在某大型电力企业之中，针对电力负荷数据实施聚类分析前后，该企业的电力运营管理效果得到显著提高，具体数据见表4。

表4 对电力负荷数据实施聚类分析前后电力运营管理效率分析 /%

2.3 发展趋势

在智能电网建设过程当中，通过科学应用电力大数据分析技术，例如可视化技术与空间信息流技术等，可以显著提升智能电网的安全性。比如，在智能电网运行管理工作之中，相关管理人员利用大数据分析技术，可以实时查看电力数据流，使得电力数据处理效率得到显著提升。未来，大数据分析技术将会朝着智能化方向发展，电网调度和电力数据分析等工作效率得到明显提升[5]。

由于智能电网的快速发展，电网设施改造水平不断提升，在电力企业的内部，积累大量的数据信息，为了保证这些数据信息得到高效统计，要求相关部门适当加大研发力度，为电力企业的快速发展提供先进的技术支持。现阶段，我国电力企业运营数据信息主要分为三种类型，分别是电力网络运行和设备监测数据信息、电力营销数据信息、电力管理数据信息等等。大数据分析技术的科学运用，可以显著提升电力企业的服务水平，保证电力企业运营管理质量得到提高，减少电力数据信息资源的浪费。

大数据分析技术的良好运用，可以帮助电力企业制定出更加完善的运营管理决策，更好的挖掘出用户消费特征，并结合用户的电力需求，为其提供针对性的服务方案，保证电力企业的运营水平得到明显提高。结合电力中心能源数据服务平台运行特点，电力企业可优化其内部的管理结构，为用户提供实时性数据信息，有效降低能源的损耗。

3 结语

综上，通过对大数据分析技术在电力运营数据管理当中的具体运用与注意事项进行全方位分析，例如明确大数据分析核心技术、负荷数据聚类分析等，可以保证大数据分析技术在电力企业运营管理工作中得到高效运用，减少错误电力数据的出现，对我国电力事业的快速发展起到有效推动。