大数据时代电力信息技术思考与探索_方俊皓
智能电网时代电力信息通信技术的应用和研究_5
智能电网时代电力信息通信技术的应用和研究发布时间：2022-04-25T02:48:06.655Z 来源：《中国电业与能源》2022年第1期作者：滕飞[导读] 电力行业的快速发展加速我国整体经济建设的发展进程，使得我国各行业的发展极为迅速。
滕飞国网湖北省电力有限公司恩施供电公司湖北恩施 445000摘要：电力行业的快速发展加速我国整体经济建设的发展进程，使得我国各行业的发展极为迅速。
随着当前我国社会改革的大力推进，使我国的经济水平以及科技水平得到不断的提高，同时电网发展也随着网络的发达而向智能化方向迈进，电网智能化已经成为当前社会发展的一个主流，同时也是今后发展的一个趋势，在这种情况之下，要想对电力系统保持稳定性，就要使电力信息通信技术发挥它应有的作用，当前的电力通信技术应用在水平上虽然已经取得了一定的效果，但是在实际使用过程当中还存在着许多问题。
关键词：智能电网时代；电力信息通信技术；应用和研究引言随着我国经济建设的快速发展，人们生活水平的提高，对于电能的需求与日俱增，近年来，电力系统的安全性及稳定性在行业的关注度逐步提升，在智能电网时代这种背景下，安全可靠的电力信息通信技术应势而生。
1智能电网的发展第一、相比于传统点电网，智能电网的覆盖范围更广泛，并且随着现代化技术的不断发展智能电网的运行规模在不断扩大。
智能电网运行的过程中能够对密集的输电线和变电站进行集中控制，其具有突出的智能化和自动化的能力。
第二、智能电网运行的过程中其可靠性更高，并且随着智能化技术以及自动化技术的不断发展，变电站的工作调度以及运行维护工作开展更加便利，提高了智能电网的自动化水平。
并且随着研究力度的加深，未来智能电网有可能实现无人操控的状态。
第三、智能电网设计与建设的过程中综合运用了光传输技术以及微电技术，这些先进技术的综合应用，大大提高了智能电网的通信以及自动化水平，确保社会发展的电量需求得到满足。
第四、电力企业发展的过程中对于自身信息化建设的重视程度比较高，并且结合实际情况对电网的信息网络进行了不断地完善，从而保证电网信息化管理工作能够顺利开展，大大提高了电力企业运行的总体效率。
云计算与电力大数据技术的发展探寻
专业论文Professional papers在网络信息技术发展的背景下，云计算以及大数据的出现充分满足网络系统的处理需求，将其运用在智能电网中可以推动电力行业的可持续发展。
在智能电网技术使用中，会改变以往电力系统运行中存在的问题，通过发电、输电、配电等方案的完善，实现各项电力系统大数据资源的深入采集，提高电力企业的生产效率。
在智能电网建设中，云计算以及电力大数据作为智能电网基础的支撑，通过电力系统运行状况以及设备动态调节模式的分析，可以充分发挥电力系统功效，提高电力数据采集以及传输的效率，满足电力行业的运行及发展需求。
1 概念分析大数据。
主要是指数据量大、程序复杂的信息处理系统，通过对多种数据的分类、整理、收集等，可增强大数据信息资源处理的效率，满足项目管理以及项目决策的有效需求。
而且，在大数据运用中可以实现量大、多样化以及速度高的数据处理目的，展现数据使用及利用价值[1]。
云计算。
作为一种信息化的数据处理系统，通过信息存储以及计算系统的融合，可有效提高信息处理及接收能力，展现云计算背景下信息技术处理的整体效率。
通过云计算与电网大数据技术的融合，可充分满足电网技术处理需求，使电力企业将信息数据作为支撑，创新电力系统的运行及管理方案，推动产业的稳步发展。
云计算与电力大数据技术的发展探寻国网四川省电力公司甘孜供电公司 王 强 胥腾飞摘要：结合电力企业运行状况，对云计算以及电力大数据技术进行研究，总结云计算及大数据技术的相关内容。
旨在通过这些技术研究以及技术使用方案的确定，创新电力系统设计方案，提高电力系统运行的效率，为当前电力企业的信息化、安全性发展提供参考。
关键词：云计算；电力；大数据技术2 云计算与电力大数据技术SQL 语句技术。
云计算系统中，通过SQL 语句的使用，可以对电力系统中的相关信息进行储存及管理，保证电力企业各项数据处理的安全性。
如果在电力企业运行中，结合云计算以及电力大数据技术，可以根据电流使用总量以及电流输送区域的状况进行配电数据的分析，保证电力系统供电的合理性，满足电力资源的系统化分配需求。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用一、数据采集1.传感器技术电力系统中的传感器技术可以帮助实时监测设备运行状态、环境参数和电力参数。
通过对传感器数据的采集和分析，可以实现对电力系统运行状态的实时监测和预测，从而为运维决策提供数据支持。
传感器技术的发展为电力大数据的应用提供了可靠的数据来源。
2.物联网技术物联网技术可以实现对各种电力设备的远程监测和控制，通过连接传感器和执行器，实现对设备的远程数据采集和控制。
这种技术可以帮助电力企业实现对设备的自动化管理和精准化控制，提高设备的利用率和运行效率。
3.无线通信技术二、数据存储1.云计算技术云计算技术可以实现对大量数据的存储和管理，将数据存储在云端服务器上，实现对数据的共享和分析。
通过云计算技术，电力企业可以实现对数据的统一管理和高效利用，降低数据管理的成本和提高数据的安全性。
2.大数据平台三、数据分析1.数据挖掘技术数据挖掘技术可以对大量数据进行深入分析，发现数据的潜在规律和价值信息。
通过数据挖掘技术，可以实现对电力系统运行状态和用户需求的深入了解，为企业决策提供更加精准的数据支持。
2.人工智能技术人工智能技术可以实现对大量数据的智能分析和预测，通过建立模型和算法，实现对电力系统运行状态和用户需求的智能分析和预测。
人工智能技术可以帮助电力企业实现对数据的智能化利用，提高运行效率和服务质量。
3.数据可视化技术数据可视化技术可以将大量数据进行可视化展示，通过图表、地图等形式展示数据分析结果。
数据可视化技术可以帮助电力企业更加直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供更加直观的数据支持。
四、数据应用1.智能运维通过对大量设备数据的分析和预测，可以实现对电力系统的智能化运维管理，通过故障预警和维修优化，实现对设备运行状态的智能化管理。
2.智能配电通过对用户需求和电力参数的智能分析和优化，可以实现对电力配送系统的智能化管理，提高配电效率和质量。
3.智能服务通过对用户行为和需求的智能分析，可以实现对用户的个性化服务和精准营销，提高用户满意度和忠诚度。
面向智能电网的电力大数据分析技术探讨 毛俊君
面向智能电网的电力大数据分析技术探讨毛俊君摘要：在我们国家日益繁荣昌盛，经济实力逐渐壮大的过程中，我国电力体制改革不断深入，智能电网能将发电出力、输电成本、电压变换、配网服务、用电需求和统筹调度等各个环节中各利益方进行协调，在保证系统各环节高效运行、减少运营成本以及环境因素所带来的影响，从而保障电力系统云行安全与稳定。
互联网作为大数据的纽带，而电力大数据则可以对电网安全运行起到一定的支撑，还能减少人力、成本方面的投资，因此，今后智能电网将成为我国电网发展的唯一方向。
关键词：智能电网；电力大数据；分析技术引言随着时代的不断变迁，我国迎来了大数据时代。
数据有着多样性及规模性和高速性的特征，大数据关键技术发展对各领域都产生了影响，通过大数据技术的应用，为应用领域的发展提供有价值的数据信息。
当前智能电网的发展过程中，电力系统向着信息化、数字化和智能化的方向迈进，在这一发展中对大数据技术的应用需求也在进一步提升。
1概述1.1电力大数据分析技术概述随着数字化时代的发展，电力系统的运行生成了海量的数据资源，为了更好的提高电力系统的运行工作效率，就需要对海量电力数据资源进行分析处理，为此电力大数据分析技术应运而生，有效解决了电力数据分析的工作困难。
在电力系统工作开展的时候，要求延时性尽可能的降低，以提高电力系统工作开展的可靠性。
电力数据的剧增，就会增加电力系统处理的工作效率，进而影响到电力工作开展的可靠性。
在电力大数据分析技术的应用下，电力系统的工作时效性得到了很好的保障，有效的促进了电力系统的运行安全与稳定，为我国的智能电网建设打下了坚实的基础。
1.2智能电网与电力大数据分析技术的关系简单来讲，大数据是指无法在一定时间内引用常规软件工具对其内容实施抓取、管理及处理的数据集合，具有规模性、多样性及高速性等特点。
而电力系统属于社会经济与人类生活的基础内容，也具有大数据的典型特征。
由于电力系统属于人造系统最为复杂的一种，不仅包含广泛的地理区域，而且需要传递大量能源，若在运行期间发生故障，短时间内将会产生不可估计的影响。
大数据背景下的电力信息技术分析 申小霜
大数据背景下的电力信息技术分析申小霜摘要：随着科学技术的不断发展，大数据受到越来越多人的热捧，这也给未来的信息技术发展提供了方向。
电力信息技术如何在大数据时代的背景下进行创新和改革，成为了当今社会的热点话题。
本文对大数据及电力信息技术二者之间的关系，在大数据背景下电力信息技术的发展现状，如何基于大数据时代发展好电力信息技术等方面做出了详细的分析。
关键词：大数据；电力信息技术；电网监管引言随着计算机和互联网的日益普及，利用科学技术对电力信息结构进行完善，是大数据时代发展的需要。
想要完善电力信息结构，就要密切注意信息的安全性，在保证信息安全的基础下，加强对重要信息的维护和管理。
大数据是未来时代的发展方向，电力信息技术应把握好机遇，不断的进行创新和改革。
1大数据与电力信息技术之间的联系大数据与电力信息技术之间存在着以下几点联系：(1)电力在配送方面可以用大数据作为数据参考依据。
目前，我国电力在供应方面出现了很多问题，怎样完善电力系统的相关配置，成为了各个电力企业冥思苦想的问题。
在电力信息技术的前提下，企业可以利用大数据网络对一些有关数据进行整合，其中包括：用电额度、电路优化、用电峰值等，从而找到合适的电力分配模型，进一步提升供电效率。
(2)大数据为电力信息发展创造了有利条件。
电力信息技术也包含对数据的处理功能，在一些方面与大数据比较类似。
在过去，电力信息技术因为受到诸多因素的影响，所以在技术方面难以突破。
但是，大数据时代大的到来，为电力信息技术创造了良好的技术条件，促进了其发展。
2基于大数据时代我国目前的电力信息技术发展现状2.1大数据发展趋势由于大数据在项目的分析和研究方面有着重要的作用，所以引起了社会各界人士对其的密切关注。
在大数据定义方面，我们通常都是运用网络技术对数据进行相关操作，集中推送具有很强的目的性，对数据的隐藏是利用对数据的整合和挖掘取得，在一定程度上，为企业的相关工作人员创造了便利条件。
电力大数据的分析与应用前景展望
电力大数据的分析与应用前景展望一、引言随着信息技术的迅速发展，电力行业也逐渐进入了数字化时代。
电力系统的运行过程中产生的大量数据被广泛应用于电力设备的监测、能源管理、故障诊断等领域，形成了电力大数据。
电力大数据的分析与应用具有重要意义，可以提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性，进一步推动电力行业的发展。
二、电力大数据的特点1. 海量性：电力系统中各种测量设备、监测仪器和传感器等产生的数据庞大复杂，以至于难以以传统手段进行处理和分析。
2. 多样性：电力大数据包括了电压、电流、功率、电能等各种指标和参数，同时也可以包括天气数据、设备状态数据等多种类型的信息。
3. 高实时性：电力系统的数据需要实时采集和分析，以便及时发现和应对电力系统中的问题，确保系统的安全和稳定运行。
4. 高价值性：电力大数据包含着电力系统的规律和趋势，通过对数据的分析和挖掘，可以发现并利用其中的潜在价值，提供决策支持和优化控制。
三、电力大数据的应用现状1. 电力设备监测与故障诊断：通过对电力设备产生的数据进行分析，可以监测设备的状态，及时发现潜在问题，并进行故障诊断，提高设备的运行效率和可靠性。
2. 能源管理与优化：电力大数据可以分析用户的用电行为和需求，进而为用户提供用电建议和优化方案，以实现能源的高效利用和节约。
3. 电力负荷预测与调度：通过对历史数据和相关因素的分析，可以预测未来电力负荷的变化趋势，为电力调度提供决策依据，以保障电力系统的供需平衡和稳定运行。
4. 智能电网建设：电力大数据为智能电网的建设提供了必要的技术支持，通过对数据的分析和利用，可以实现电力系统的智能化监测、控制和管理，提高系统的安全性和可靠性。
四、电力大数据的分析方法1. 数据清洗与融合：对电力大数据中的异常值、缺失值和噪声进行处理，结合多源数据进行融合，提高数据的质量和可用性。
2. 数据挖掘与机器学习：通过从电力大数据中挖掘隐藏的规律和模式，运用机器学习算法进行预测和分类，帮助电力系统进行故障预警、统计分析和优化决策。
电力系统中基于大数据的预测模型分析
电力系统中基于大数据的预测模型分析电力系统是现代社会的重要基础设施之一，其稳定运行对社会经济的发展至关重要。
随着电力系统规模的不断扩大，能源结构的调整以及用户需求的变化，电力系统的管理和运行面临诸多挑战。
如何利用现代技术手段提高电力系统的运行效率和可靠性，成为了电力行业面临的重大问题。
基于大数据的预测模型分析，成为了当前电力系统管理和优化的重要手段。
一、大数据在电力系统中的意义电力系统的生产、传输和分配过程都会产生大量数据，其中包括发电量、用电量、电网负荷、电网开关状态、故障记录等。
这些数据包含了丰富的信息，对于电力系统的运行和管理具有重要作用。
传统的管理方式主要是基于经验和规则的，难以较全面、准确地反映电力系统的实际情况。
而基于大数据的预测模型，可以利用电力系统的历史数据和实时数据，进行数据挖掘和分析，提取规律和趋势，得出准确的预测结果。
这对于电力系统的运行状态监测、异常预测、问题诊断和解决等方面都具有非常重要的作用。
二、基于大数据的电力负荷预测模型电力负荷预测是电力行业最常见的问题之一。
传统的负荷预测方法主要基于历史数据和简单趋势分析，难以反映电力负荷的复杂变化情况。
而基于大数据的电力负荷预测模型可以通过分析历史负荷数据、天气数据、节假日数据等多个因素的影响，建立较为准确的负荷预测模型。
根据负荷预测结果，电力系统可以调整发电计划、调整输电、配电线路等，以适应不同负荷需求，提高电力系统的运行效率和可靠性。
三、基于大数据的电力突发故障预测模型电力系统的线路、开关、变压器等设备都可能发生突发故障，这会对电力系统的运行带来极大影响。
传统的故障预测方法主要基于经验和规律，难以对故障的发生做出高精度的预测。
而基于大数据的故障预测模型可以对电力设备的历史运行数据、温度、振动、电流等多种因素进行综合分析，识别出故障发生的可能性，并及时进行预警和排查，避免故障的扩散和逐渐发展。
四、基于大数据的电力能源预测模型电力能源的产量和消耗量都会受到天气、风速、能源价格等多种因素的影响，这对于电力系统的有效调度和管理具有非常重要的作用。
浅析电力系统信息安全关键技术
TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用科学与信息化2019年10月下 1浅析电力系统信息安全关键技术陈施 刘飞鹏 靳玉晨 徐云成 陈昌岭国网安徽省电力有限公司天长市供电公司 安徽 天长 239300摘 要 我国电力在近年来得到了良好的发展，并且已经成为当代人们生活与工作中必不可少的一部分,能够带来诸多便利。
本文将对电力系统信息安全在物理与逻辑方面存在的威胁进行简要分析，并提出相关关键技术，致力于提升我国电力系统信息安全性，从而促进行业的进一步发展。
关键词 电力系统；信息安全；关键技术前言随着电力行业的发展以及应用范围的增加，信息安全方面也逐渐得到了重视。
为了更好地缓解和避免我国现阶段电力系统安全性方面的威胁，需要进一步了解电力系统信息安全的关键技术，从而为其安全性的提升提供保障，维持行业的稳定发展。
1 当前电力系统信息安全中存在的威胁1.1 物理方面在整个电力系统当中，物理设备是必不可少的，并且信息安全也需要其支持才能够保持稳定，使系统能够处于良好的运行状态。
物理设备主要包括防火墙、路由器以及能够提供网络服务的设备，保证其稳定状态主要是维护电力系统信息安全，当物理设备受到不良影响的情况下，会直接导致电力系统难以正常发挥作用。
因此，需要相关工作人员在电力系统信息安全物理设备方面加大重视程度，并在实践过程中不断进行有效的调节与控制，减少和避免外界因素的不利影响。
1.2 逻辑方面随着电力系统普及范围的增加，很多逻辑方面的问题也逐渐显现，其中人为的程序编制上存在的威胁比较常见。
例如，非法访问、冒用用户身份等问题。
要想解决电力系统信息安全逻辑方面的威胁，相关工作人员需要注重以下几方面。
第一，防火墙的使用；第二，身份认证；第三，加强对于网络的监察工作。
同时这三种也是目前电力系统信息安全的关键技术。
2 电力系统信息安全的关键技术2.1 防火墙防火墙是根据电力系统硬件与软件在网络的环境中的影响产生具有保护作用的屏障，进而有效降低不安全网络因素，对电力系统开展有效的保护。
电力行业大数据时代论文
电力行业大数据时代论文【摘要】电力行业运用数据挖掘手段可以对电力企业各个环节进行有效的管理。
展望未来，“集约化、精细化、信息化、标准化”必将成为电力企业提升自己管理效率的主要方向，而大数据在电力行业中的应用定会助推电力行业取得不断的进步和发展。
【关键词】大数据；电力行业；影响大数据时代，对电力行业的发展提出了新的挑战，然而同时，电力行业在大数据背景下也面临着难得的发展机遇。
通过强化对数据的管理，同时使用数据挖掘手段对大数据战略进行深入的实践，必将非常有效的提升电力生产、销售和电网维护等方面的管理水平，为确保中国电力行业处于世界领先地位提供强大的技术支撑。
因此，在这种情况下，探讨大数据对电力行业的影响就显得非常重要了。
一、电力行业大数据近几年来，随着社会信息化建设的不断推进，电力行业的信息化建设也得到了很大的发展。
国家电网公司一体化集团企业资源计划系统（简称SG—ERP）建设在“十二五”期间开始启动。
同时伴随着国家电网公司各方面生产活动自动化以及智能电网建设的全面开展，在将来必定还有与生产自动化和智能化有关的数据应用到公司建设上来。
同时，数据采集粒度随着时代的发展逐渐变得越来越小，采集的数据种类却越来越多，这就使得数据精细化程度变得越来越高。
对于电力行业来说，电力信息的数据必定会呈现出爆炸式的增长。
这种情况下，电力行业大数据发展方兴未艾。
鉴于此，我国电力行业应当抓住机遇，在加强信息化建设的同时，要充分的深究大数据背后所蕴藏的巨大价值。
要强化数据治理工作，同时还应该对数据的挖掘以及分析高度重视，从而推动电力行业的发电、输电、配电、变电以及用电等各个环节不断发展，同时能够形成有效的问题解决方案，进而大大提高电力行业信息系统对电力行业决策的辅助能力。
二、电力大数据的主要特点分析在大数据时代，电力行业应用大数据，可以使得生产、输电以及用电等各个环节的效率得到很大的提升。
电力大数据的主要特征有以下几个方面：（一）数量较大。
信息科学在智能电网中的应用
信息科学在智能电网中的应用在当今这个高度依赖电力的时代，智能电网作为一种创新的电力供应和管理模式，正逐渐改变着我们的生活。
而信息科学在其中发挥着至关重要的作用，它就像是智能电网的“智慧大脑”，让电力系统变得更加高效、可靠和智能。
信息科学中的传感器技术，为智能电网提供了敏锐的“感知器官”。
这些传感器被广泛部署在电力设备、输电线路和变电站等各个关键部位，实时监测电压、电流、功率、温度等重要参数。
通过对这些数据的精确采集和快速传输，电力系统的运行状态得以被实时掌握。
比如，在高压输电线路上安装的传感器能够及时发现线路的过热、过载等异常情况，从而提前预警，避免可能的故障和停电事故。
数据通信技术则是智能电网的“神经网络”，负责将采集到的海量数据迅速而准确地传输到控制中心。
从传统的有线通信到先进的无线通信，从低速的串口通信到高速的以太网通信，多样化的数据通信方式确保了信息的畅通无阻。
5G 技术的出现更是为智能电网的数据传输带来了新的机遇，其超低的延迟和超高的带宽能够满足智能电网对于实时性和大容量数据传输的苛刻要求。
在数据处理和分析方面，信息科学的作用同样不可小觑。
智能电网产生的海量数据需要经过深入的挖掘和分析，才能转化为有价值的信息。
大数据技术和云计算平台为处理这些数据提供了强大的计算能力和存储空间。
通过对历史数据的分析，能够发现电力负荷的变化规律，预测未来的用电需求，从而优化电力的生产和分配。
机器学习算法能够自动识别电力系统中的异常模式，帮助运维人员快速定位故障点，提高维修效率。
智能电网的控制和调度也离不开信息科学的支持。
基于实时采集的数据和分析结果，智能控制算法可以对电力系统进行精确的控制和调度。
例如，当电网出现突发的负荷变化时，控制系统能够迅速调整发电厂的输出功率，维持电网的稳定运行。
此外，智能优化算法还可以用于规划电网的拓扑结构和设备的布局，以提高电网的输电效率和可靠性。
信息安全是智能电网中另一个不容忽视的问题。
电力行业中的人工智能和大数据应用
电力行业中的人工智能和大数据应用人工智能和大数据技术在各个行业中都扮演着越来越重要的角色，电力行业也不例外。
随着智能电网和可再生能源的快速发展，电力行业迫切需要利用人工智能和大数据来提高运行效率、降低成本，以及优化能源分配。
本文将探讨电力行业中人工智能和大数据应用的现状和前景。
一、智能电网的发展智能电网是指引入了信息和通信技术的电网系统，目的是实现电力生产、传输、分配和消费的智能化和高效化。
智能电网的建设需要大量的数据和对数据的有效分析。
人工智能和大数据技术在智能电网中的应用可以使得电力系统更加可靠、灵活和高效。
1. 智能电表智能电表是智能电网的基础组成部分之一，它能够实时监测和记录用户的用电情况，并将数据传输到电力公司。
利用人工智能和大数据技术，可以对电表数据进行分析和预测，从而更好地了解用户的用电需求，进而优化能源的分配和供应。
2. 智能配电系统智能配电系统利用大数据技术对电网数据进行监测和管理，可以实时分析电网的运行状态，并预测和修复潜在的故障。
通过引入人工智能算法，可以自动化地调控配电设备，降低传输损耗，提高能源利用效率。
二、大数据在电力行业中的应用大数据在电力行业中的应用主要集中在以下几个方面，对数据的收集、存储、处理和分析可以帮助电力公司做出更加准确和科学的决策。
1. 负荷预测通过对历史数据和实时数据的综合分析，可以进行负荷预测。
电力公司可以根据负荷预测结果进行发电计划安排，提前准备所需的电力资源，以便满足用户的用电需求。
2. 风电和光伏电站优化风电和光伏电站的运行效率直接影响到电力产能。
通过对气象数据、风能和光能数据的综合分析，可以优化发电设备的运行策略，提高发电效率和可靠性。
3. 资产管理电力公司需要对大量的设备和设施进行管理和维护。
大数据技术可以对这些设备进行实时监测，提前预警潜在的故障，并采取相应的维护措施，以避免停电和损失。
三、人工智能在电力行业中的应用人工智能技术在电力行业中的应用主要包括以下几个方面，可以提高电力系统的自主学习和决策能力，从而实现自动化运行和优化。
电力大数据信息安全分析技术研究
电力大数据信息安全分析技术研究
钟志琛
【期刊名称】《电力信息与通信技术》
【年(卷),期】2015(013)009
【摘要】伴随着电力大数据的广泛应用,传统的信息安全防护体系面临着新的挑战,为了给电力企业提供应对大数据的信息安全解决方案,文章通过运用数据挖掘的关联分析、序列分析方法,异常检测与假设检验方式,探讨电力大数据信息安全分析技术的可行性,为电力大数据信息安全事件预警与防护提供技术支持。
【总页数】5页(P128-132)
【作者】钟志琛
【作者单位】黑龙江省电力科学研究院,黑龙江哈尔滨150030
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
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电力大数据关键技术及建设思路
电力大数据关键技术及建设思路陈军鸽摘㊀要:随着信息技术的不断发展ꎬ电力大数据关键技术应用日新月异ꎬ电力大数据技术的应用不仅能够为电力企业发展提供新导向ꎬ同时ꎬ能够提升电力企业电力营销质量ꎮ在大数据环境下ꎬ电力企业为实现长久㊁可持续性发展需要对电力系统中所产生的大量数据进行全面收集分析ꎬ对电力数据信息进行有效处理ꎮ关键词:电力企业ꎻ大数据关键技术ꎻ建设思路一㊁引言随着时代的进步信息种类以及数量逐渐增长ꎬ与大数据存在相似之处ꎮ现阶段ꎬ因为电网系统的建设完善ꎬ数据资源逐渐增多ꎬ对数据处理难度随之增加ꎬ为实现数据信息的有效处理需要积极应用大数据技术ꎮ二㊁电力大数据关键技术(一)数据管理储存技术数据管理储存技术指的是把不同类型㊁大量储存设备通过相关软件进行连接协同工作ꎬ一同对外进行业务访问和数据存储ꎮ数据管理储存技术包括ＮｏＳＱＬ技术和分布式存储两种ꎮ其中ＮｏＳＱＬ技术指的是非关系型的数据存储ꎬ对于数据的储存不需按照固定结构与连接操作ꎬ游戏哦啊提升大数据储存优势和数据信息的处理速度ꎮ分布式存储指的是利用网络将相关机器磁盘空间ꎬ将分散的资源汇总为虚拟储存方式ꎬ对数据进行分散储存ꎮ(二)数据集成管理技术集成管理指的是将不同的数据源大数据进行收集整理以及清洗转换ꎬ形成新数据源ꎬ之后对数据进行集中管理ꎬ并提供统一服务于数据集成的方式ꎮ数据集成管理需要多种技术手段ꎬ对结构数据㊁实时数据㊁海量数据㊁非结构数据㊁空间数据进行提取ꎬ对不同种类的数据按照统一的数据规范加以关联㊁标准化ꎬ其中包括元数据关联㊁特征值关联等ꎬ同时对数据质量进行检查ꎬ生成最终整合结束数据ꎮ数据集成管理技术分为ＳＱＬ－ＭａｐＲｅｄｕｃｅ技术和连接器技术ꎮ其中ＳＱＬ－ＭａｐＲｅｄｕｃｅ技术指的是把传统关系数据处理技术与处理框架结合使用ꎬ实现两者之间的相互转化ꎬ进而对大数据源进行快速㊁简单㊁高效的分析ꎮ连接器技术主要应用于分布式处理系统和传统关系数据库两者之间信息的互相传输ꎬ进而实现数据互相转化ꎬ为数据的分析提供保障的技术ꎮ(三)分析挖掘技术分析挖掘技术指的是在大量数据中对存在特殊关系数据信息进行自动搜索ꎮ在大数据领域数据的挖掘需要按照具体应用类型选择不同处理方式ꎬ对大量数据进行统计分析ꎬ通常较易分解成多个独立部分ꎬ所以可通过ＭａｐＲｅｄｕｃｅ处理方式进行机器学习ꎮ该技术主要分为机器学习㊁图像处理和模式识别ꎮ其中机器学习主要侧重于按照已知的训练数据进行预测ꎬ从而获取新知识和新技能ꎬ不断完善自身性能ꎮ图像处理指的是采用图像处理对数据进行计算ꎬ经过预处理ꎬ提取信息获取新信息ꎮ模式识别指的是对图像㊁语言㊁视频等复杂心肌进行处理分析ꎬ对现象或事物解释性㊁分类性㊁辨认性㊁描述性信息进行提取ꎮ(四)高性能计算技术该技术指的是试听多个处理器或某集群组织中几台计算器的计算环境和系统ꎬ该技术包括流式计算㊁批量计算和实时计算ꎮ其中流式计算指的是对具备时效性流式信息数据计算ꎬ当数据出现后计算结果立马得出ꎬ该计算形式需要上游数据具有实时性㊁正确性和下游储存系统高吞吐ꎮ批量计算指的是对海量的静态数据进行批量处理ꎬ在开始进行计算时数据已就位ꎬ批量计算主要应用于数据的挖掘与对业务模型进行验证ꎮ实时计算指的是按照计算的需求在海量的数据中对数据排名㊁排重和汇总ꎬ并为用户提供实时性的响应ꎮ该计算形式主要应用于数据量大并且无法进行预算情况ꎮ(五)数据可视化技术数据可视化属于现代可视化重要分支ꎬ通过计算机图像处理与图形学技术ꎬ对数据中所包括的数据进行转换ꎬ转换为图像或者图形ꎬ将数据信息以更为直观的方式进行表达ꎬ包括知识可视化㊁信息可视化㊁数据可视化ꎮ三㊁电力大数据建设思路(一)全程管控模式构建职能部门ꎬ其中设计部门属于核心部门ꎬ对组件周期各个环节进行掌握ꎮ通过集团统筹ꎬ开展有序的试点应用ꎬ开展集团统筹探索与方案验证ꎬ实现全网协调推进与应用经验的推广ꎮ例如ꎬ中国电信ꎬ通过全程管控模式项目组织由外围团队和核心团队共同组成ꎮ核心团队为集团管理部门和研究院构成ꎬ外围团队主要为技术专家㊁分公司相关人员以及省公司所构成ꎬ主要负责大数据的深度分析㊁共享服务中心服务和数据平台ꎮ(二)严出模式建设职能部门ꎬ负责对组件的验证发布进行把控ꎬ在设计阶段只进行规范指导ꎮ总部进行统一的规划ꎬ对全网的建设要求进行汇总ꎮ省公司按照管理模式和自身的业务需求ꎬ根据总部的指导意见和技术规范开展相关工作ꎮ例如中国移动ꎬ通过严出模式ꎬ集团管理部门和研究院组建研发团队ꎬ其中包括数据挖掘㊁数据支撑㊁业务分析㊁业务管理等相关专家ꎬ研发智能平台ꎬ数据储存与分析平台㊁分析型服务产品等ꎮ(三)严进严出模式建设职能部门ꎬ并设置多个分组ꎬ通过矩阵方式进行管理ꎬ参与各组件设计环节ꎬ对产品的验证发布进行把控ꎬ遵循数据开放原则ꎬ对大数据的内容分类分层ꎬ对工作内容进行细致划分ꎬ并对不同分项设置相关团队ꎮ四㊁结语智能电网的逐渐普及和应用ꎬ电网在运行过程中所产生的数据逐渐增多ꎬ为能够对数据进行充分的收集和处理ꎬ并从数据中对电网运行状况和用户用电情况进行全面分析ꎬ需要积极应用大数据技术ꎬ并对其中企业所采用的建设方式加以借鉴ꎬ按照自身情况加以利用ꎬ对数据信息价值进行充分挖掘ꎬ为电网企业的发展提供技术保障ꎬ实现电力企业的长远发展ꎮ参考文献:[１]王孝亮.面向智能电网应用的电力大数据关键技术应用[Ｊ].工程技术:全文版ꎬ２０１７(２):１８９.[２]郑强ꎬ高群.电力大数据关键技术分析[Ｊ].数字化用户ꎬ２０１８(４８):１８０.[３]吴斌.电力大数据关键技术的应用[Ｊ].电子技术与软件工程ꎬ２０１７(１９):１６５.作者简介:陈军鸽ꎬ国网重庆市电力公司永川供电分公司ꎮ０７１。
大数据时代下的电力信息技术
大数据时代下的电力信息技术发布时间：2022-05-07T10:06:41.583Z 来源：《中国科技信息》2022年第33卷1月2期作者：郭琦聂梦飞[导读] 信息化时代的全面到来，逐渐壮大了大数据技术的发展。
郭琦聂梦飞国网临汾供电公司山西临汾 041000摘要：信息化时代的全面到来，逐渐壮大了大数据技术的发展。
随着大数据的广泛应用，给人们的日常生产生活带来了翻天覆地的变化。
对于关乎我国民生重要行业之一的电力企业，也开始逐渐重视起大数据技术的应用，在实际应用过程中也收获了显著的效果，但值得注意的是，应用中暴露出的一些问题在一定程度上阻碍着大数据技术应用效果的充分发挥。
因此为确保大数据背景下电力信息技术得以有效发展，首先就需要考虑到自身实际情况，并在此基础上挖掘相应发展策略，才能更好的支撑电力信息技术有序发展。
关键词：大数据背景；电力信息技术；发展策略1 引言人们日常生产生活中不可或缺的资源就是电力资源。
在不断提升的社会经济水平背景下，显著增加了人们对电力资源需求的数量和质量。
为确保人们需求得以充分满足，就需要从电力供应稳定性方面给予一定保障，如此才能更好的服务社会和人们，推动经济的稳步发展，促使电力企业竞争力的不断提升。
大数据背景下电力信息技术应用于电力企业中，不仅能够为电力系统的革新以及优化发展提供重要技术支撑，同时也是电力企业顺应社会发展的一种必然举措。
从现阶段大数据应用实际情况来看，未来信息技术技术发展的趋势必然涉及大数据利用，因此，电力企业在进行电力信息发展过程中应抓住大数据优势。
2 大数据时代背景对电力信息技术的发展产生的影响电力能源社会经济发展建设的重要性不言而喻，因此电力工业也是我国社会经济建设中非常重要的能源性建设设施，在我国的经济建设结构中，电力工业起到非常重要的基础性作中，是必不可少的重要工业建设项目之一。
电力能源在工业以及日常生活中被广泛应用，不仅各个行业的正常生产活动离不开电力能源的支持，人们的日常生活，也离不开电力能源。
大数据时代企业人力资源管理创新反思 石英俊
大数据时代企业人力资源管理创新反思石英俊发表时间：2018-08-17T10:00:05.123Z 来源：《电力设备》2018年第14期作者：石英俊[导读] 摘要：信息技术的发展，给人们的学习、生活带来了很大的影响，大数据已经应用于人们的生产和生活各个方面，给企业人力资源管理带来了很多的机遇和挑战。
对于企业来说，大数据不仅仅可以说是全新的数据领域改革，同时也是管理领域新兴的变革。
新时期，如何更好的顺应时代的发展，将大数据更好的应用于企业的人力资源管理工作中，已经成为了企业关注的重点内容。
（国网河北省电力有限公司保定市满城区供电分公司河北保定 072150）摘要：信息技术的发展，给人们的学习、生活带来了很大的影响，大数据已经应用于人们的生产和生活各个方面，给企业人力资源管理带来了很多的机遇和挑战。
对于企业来说，大数据不仅仅可以说是全新的数据领域改革，同时也是管理领域新兴的变革。
新时期，如何更好的顺应时代的发展，将大数据更好的应用于企业的人力资源管理工作中，已经成为了企业关注的重点内容。
关键词：大数据时代；企业；人力资源；管理创新1 大数据时代下企业人力资源管理创新的重要性分析1.1 大数据时代的内涵分析大数据是一种规模较大的数据集，是传统数据处理软件无法处理的数字组合，海量数据规模是大数据时代下最明显的特征，因此必须加强对现代数据处理信息的创新和改革，才能充分发挥数据信息在重大决策中的作用。
另外，大数据时代还具备较高的数据流转速度特征，数据传播的类型更加多样化，数据信息的储存类型也趋于多元化，但是面对价值密度较低的大数据信息，企业如何在其中获得对自身发展有价值的数据信息，这也是当前各大企业面临的重要问题。
1.2 大数据时代下企业人力资源管理的重要性在企业的人力资源管理中，主要涉及到人员考核、培训及其招聘等方面的工作，而这些管理也会涉及到跨地域以及跨文化的管理，因此企业人力资源管理的范围也不断扩大，管理难度大大增加。
大数据技术在电力调控中的应用分析 王皓
大数据技术在电力调控中的应用分析王皓摘要：近十年，社会用电量逐年稳步增长，电力工程建设数量及规模也在逐步扩大，电网接线方式变得愈加复杂。
与此同时，电网设备数量剧增使得电网发生故障的不确定性增加，电力调控难度越来越大。
大数据技术在数据整合集成方面应用优势明显，在电力调控的应用前景广阔。
因此，探究大数据技术在电力调控中的应用方式进行具有重要的现实意义。
关键词：电网调控；智能监控；智能预警引言随着科学技术的快速发展，各行各业产生的数据信息在不断的增多。
对这些数据信息进行有效的分析和应用，能够对行业的发展起到积极的推动作用。
电网在日常运行过程中也会产生大量的数据信息，通过大数据技术对这些数据信息进行采集，分析出电网可能存在的薄弱点，能够让电网系统运行变得更加高效安全。
一、基于大数据技术的电力调控应用的价值分析在电力调控中应用大数据技术，对电力系统的发展具有重大价值。
主要体现在以下三个方面：1.1有助于提升电力系统运营水平在现代电力系统中，设备数量多、系统接线规模庞大使得电力运营者需要投入更多的人力进行管理维护。
通过大数据技术对电力系统运营过程中产生的数据进行采集分析，并结合自动化设备和智能设备，能够实现对电力系统的自动调控，在很大程度上提升电力调控的精准性。
1.2有助于提高电网运行质量大数据技术的应用，使得电力系统中的监控系统和调度系统一体化成为了可能。
基于大数据技术的电网监控技术，一方面可以为电网提供更灵活的运行方式，另一方面具有一定的主动恢复能力。
能够在电网出现故障的情况下，为管理者进行全面高效的诊断，提供处理建议，从而减少电网故障处理时间，保证供电的稳定。
正是因此，智能电网监控可以在不同的环境中开展工作，甚至是相对恶劣的环境仍能够实现。
1.3有助于提升用户的用电体验在基于大数据技术的智能电网中，利用大数据技术预测分析，能够有效分析用户的用电规律和消费特征，形成科学合理的供给计划和检修计划，从而更好地服务电力调度的运行和规划工作，提升电力调度的效率，减少资源的浪费，为用户提供更加优质的服务，更好的用电体验。
智能电网时代电力信息通信技术的应用 潘人奇
智能电网时代电力信息通信技术的应用潘人奇摘要：伴随社会经济发展的快速脚步，在新时代的发展要求下，社会各行各业对于国家电网提出了更高的发展要求。
因此，我们国家对于电网的建设也越来越重视，特别是对于智能电网的建设。
在对智能电网的具体建设中，有两个重要的建设部分就是信息技术和现代通讯技术。
电力信息技术的出现和发展使信息进行交流和传递成为可能，也极大程度上促进了我国电力事业的进一步的发展，也为我国的电力发展提供保障和依据。
智能的电网时代下，信息通信技术在实际过程中的具体应用是我们应该进行探究和伸展的一个课题。
关键词：电力信息通信技术；具体应用；智能电网互联网技术的普及应用让传统的信息通讯方式受到了巨大的冲击，以光纤通信、无线通信为代表的信息通信技术迅速取代了传统的有线通信技术。
在如今这个智能电网大幅发展和使用的时代，电力信息通信技术越来越受到相关企业的关注，并在智能电网领域进行大幅的投入使用，让智能电网条件下的电力通信更加高效。
所以，电力信息通信技术的应用和发展对于智能电网有着重要的作用。
1智能电网与电力信息通信概述1.1智能电网智能电网就是实现自动化的电力管理，将智能化技术、信息技术、电力技术相结合，最大程度的发挥出电力系统的作用。
电力系统在发电、输电的时候，会产生大量的数据与信息，而对这些数据与信息进行收集与处理，就是智能的表现形式。
智能电网是一个涉及面非常广的系统，它包含了整个电力的信息与数据，从而能够有效的对信息进行管理。
1.2电力信息通信电力信息通信技术就是在电网进行收集处理信息的基础上，利用通信技术进行协助，确保电网安全稳定运行的一种智能化技术。
要确保电网收集处理信息能够迅速，就要有完善电力信息通信技术想结合。
一般来说，电网在配电、发电、输电过程中，总会伴随着一些不易察觉的细节，想要更好的控制这些细节，实现真正的安全、稳定输电发电，必须要依靠信息通信技术协助。
2电力通信技术的发展现状目前随着我国的科技水平不断发展，光纤和无线已经逐步成为主要的电力通信网结构，逐步替代了同轴电缆。
电力行业的人工智能和大数据应用
电力行业的人工智能和大数据应用随着科技的快速发展，人工智能和大数据已经成为各行各业的热门话题。
电力行业也不例外，人工智能和大数据在电力行业的应用已经展现出了巨大的潜力。
本文将探讨电力行业中人工智能和大数据的应用，并分析其对电力行业发展的影响。
一. 人工智能在电力行业中的应用随着智能化的发展，人工智能在电力行业的应用越发广泛。
下面将分别从智能调度、智能供应、智能配电以及智能检修等方面进行介绍。
1. 智能调度人工智能技术的应用使得电力调度更加智能化。
通过对大量历史数据的分析和学习，智能调度系统能够根据需求预测电力需求，并合理调配电力资源。
这种智能调度系统的应用大大提高了电力供应的效率，降低了资源的浪费。
2. 智能供应人工智能的应用也使得电力供应更加智能化。
利用人工智能技术，电力公司可以实时监测电网情况，预测电网潮流，并根据情况进行智能化优化调度，提高供电可靠性和稳定性。
3. 智能配电在智能配电方面，人工智能的应用同样具有重要意义。
通过智能化的配电系统，电力公司可以实现对供电网络的实时监测，分析电力负荷，发现潜在的问题，并采取相应的措施进行调整，以提高配电效率和质量。
4. 智能检修在电力行业的检修方面，人工智能的应用同样具有重要意义。
电力公司可以利用人工智能技术，对设备进行实时监测，及时发现故障，避免事故的发生。
同时，还可以通过智能分析系统，提前预测设备的维护周期，合理安排检修计划，提高设备的使用寿命和运行效率。
二. 大数据在电力行业中的应用随着电力行业数据量的急剧增加，大数据技术的应用变得尤为重要。
下面将从数据采集与管理、智能化分析、预测决策以及用户服务等方面介绍大数据在电力行业中的应用。
1. 数据采集与管理大数据技术的应用使得电力行业能够更好地进行数据的采集与管理。
通过传感器设备的安装，电力公司可以实时采集电力数据、设备状态和网络运行情况等信息，并利用大数据平台进行统一管理和存储，以便后续的分析和应用。
电力企业应对大数据时代的技术策略探讨
电力企业应对大数据时代的技术策略探讨王玎【摘要】随着现代计算机和互联网技术的不断提升,信息数据的采集和存储功能得到了有效的提升,电力企业作为地区和国家经济发展的基础,现代大数据时代的到来给电力企业的发展带来了巨大的挑战,如果不能有效提升自身数据库技术,进一步改进数据挖掘技术,就无法满足现代电力用户的需求.因此需要建立以NoSQL数据库为基础的电网管理网络,提高服务质量.【期刊名称】《移动信息》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】1页(P56)【关键词】大数据时代;电力企业;应对策略【作者】王玎【作者单位】湖北电力公司宜昌供电公司,湖北宜昌443000【正文语种】中文【中图分类】TP309现代的互联网技术基于云计算技术的影响，使得数据的存储和分析速度大大增加，也进一步推动了国际经济发展，将人类领进大数据时代。
而我国电力系统当中的数据存储和分析也已经摒弃了以往单一、缓慢的技术，转而以智能技术为基础建立智能电网，以寻求更高效的电力服务。
在现代电网当中所包含的大数据技术主要分为四个种类，分别是数据存储、整合、处理以及应用技术。
其中数据存储技术主要是为大数据提供更加合理的存储空间、压缩功能以及磁盘的快速读写功能等，我国电网当中主要应用的包括列数据、键值数据、内存数据、分布式文件等数据库。
其中键值数据库是NoSQL数据库的一种，由于该数据库本身对于value的储存空间没有限制，因此能够保存各种结构的数据，常被应用在海量非结构数据和混合型数据的存储当中，也是国内应用较多的数据库种类。
数据整合技术则主要是对大数据进行实时的采集，并将非结构和结构数据进行相互的转换，其主要包括PIG、流数据总线等。
其中PIG是一种基于Hadoop的SQL-like语言，能够将SQL数据转化为MapReduce运算方式，可以被应用在Hadoop生态系统当中，用以对客户化的数据进行开发。
数据处理技术则是能够为大数据的处理提供延迟时间短、并发性能高、处理速度快的计算技术[1]。
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大数据时代电力信息技术思考与探索方俊皓（大唐黑龙江电力技术开发有限公司，黑龙江哈尔滨 150000）摘 要：文章对大数据时代与电力信息化两者之间产生的关系进行了详细的阐述和研究，介绍了大数据的概念和特点，分析了大数据对电力信息发展的重要性和巨大商业价值，深入剖析了电力信息技术面临大数据时代的思考和有价值的探索。
并利用多年电力信息系统建设的经验和大数据时代的特征为信息化建设提出了几点建议，包括：重视数据整合与利用、加快大数据时期的信息化建设工作、加强对大数据时代信息安全的重视等。
关键词：大数据；电力信息；云计算；信息安全Abstract：in this paper， we elaborate and research the relationship between big data era and power informatization， introduce the concept and characteristics of big data， analyze the importance and huge commercial value of big data for power information development，have a deep insight into thinking and valuable exploration of power information technology in big data era. Based on experience in power information system construction and the characteristics of big data era， we puts forward some suggestions for information construction， including attaching great importance to the data integration and utilization， speeding up the informatization construction of big data era，strengthening the attention of information security in big data era and so on.Keywords：Big data；Electric power information；cloud computing；information security1 引言2001年，高德纳（Gartner）公司的一份研究报告首次出现“大数据（Big Data）”概念的提法。
时至今日，虽然对“大数据”一词的定义说法不一，但越来越多的研究机构和网络媒体开始关注它。
大数据正成为继云计算（Cloud Computing）之后新的热词。
同云计算一样，大数据虽然也看不见摸不到，却与今日的信息技术发展如影随形，并潜行于当前的信息生产、加工、交换过程之中。
这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。
如同高德纳公司的报告里提到的那样，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级（V olume），速度（Velocity）和多样性（Variety）。
大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。
在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值，而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性（Veracity）。
基于此，大数据可以被定义为：以新数据处理技术为手段，在海量、结构复杂、内容多样的数据集中，以较快速度解析出规律性或根本性的判断、趋势或预见。
更为简单地说，是数据集太大以至于传统数据库软件无法处理，所以称为“大数据技术”。
大数据的提出是为了解决现有数据技术无法满足快速增多、日益复杂化的数据集合，因此基于大数据的技术涉及层面较广，至少包括如下一些现有技术的综合运用。
关联规则学习、分类、分组分析、众包技术、数据异构与同构、机器学习、自然语言处理、神经网络、模式识别、预测模型、情态分析、信号处理、时序分析和可视化处理等。
289大数据的具体化、实例化的应用离不开Apache Hadoop项目，一种开源、可扩展、分布式的应用计算架构。
它包括Common、DistributedFile System、MapReduce三个组件部分。
Hadoop的 Map/Reduce 框架是一种主/从架构，机群中有单一的主服务器以及若干个从服务器，在每个节点都有一个从服务器，这些分布式的节点协同工作，共同完成一个整体的大数据处理任务。
大数据风暴带来种种利好，著名市场研究机构IDC 数据预测：大数据市场规模将从2010 年的32 亿美元成长到2015 年的169 亿美元，2020 年新增的数字信息成长幅度将是2009 年的近45 倍。
其中，传统的标准化、结构化数据只占15％左右，85％的数据来源于企业内各种信息活动、电子商务、物联网或外界社交网络等领域中的半结构化与非结构化数据。
在现代服务业科技发展“十二五”专项规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
而另外3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。
2 大数据与电力信息化的关系电力工业作为国家基础性能源设施，与社会发展和人民生活息息相关，是国民经济社会健康稳定持续发展的重要条件。
积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，对实现中国电力工业科学发展具有极大的现实意义。
中国电机工程学会电力信息化专委会拟编制发布《中国电力大数据发展白皮书（2013）》，这将是我国首次就电力大数据问题发布白皮书。
白皮书第一次提出了电力大数据的定义，并同时指出重塑电力核心价值和转变电力发展方式是中国电力大数据的两条核心主线。
白皮书还第一次提出了电力大数据的特征即3V、3E，“3V”是指体量大（V olume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），“3E”指数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。
电力企业是不是符合大数据应用的企业？随着电力工业与信息化的深度融合，电力信息化对电力企业的决策、运营、销售的价值不断增强，这种价值的跃升将使电力企业具有大数据的时代特征。
电力信息化将突破传统运维，产生更多的增值服务，甚至催生新的管理模式创新。
数据中心将被赋予更多的职能，比如强大的数据挖掘、数据分析和决策能力。
电力企业业务数据主要来自生产数据和运营管理数据。
电力企业生产数据既包括发电量、电压稳定性等实时采集的数据，也包括物联网、云计算、新能源并网等技术带来的新数据业务。
电力企业运营管理数据，则包括ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
如能充分利用这些基于电力生产、使用等实际数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。
这些增值服务将有利于电厂生产安全检测与控制，电力企业决策分析与管理流程控制，电力企业精细化运营管理等，实现更科学的电力需求侧管理。
电力行业应当在大力推广信息化建设的同时，认识到数据背后的价值，搞好数据治理，并积极投入到数据挖掘与分析运用工作中，实践大数据战略，挖掘数据价值，为电力行业发、输、配、变、用电各环节建设，以及电力营销等业务发展提供科学指导，及有效解决方案，重视提升电力行业信息化系统辅助决策能力。
3 电力信息建设在大数据时代的思考与探索大数据不仅仅是一门技术，同时也是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统，大数据对于电力信息化建设的影响已经发生并将继续深入。
对应现在已经建立健全的信息系统，电力企业应该在技术上做好哪些准备工作？越来越多的大数据出现在电力企业面前时，电力信息化建设应如何应对？电力信息化建设将做哪些工作提高大数据时代的信息安全性？电力信息化建设将如何将大数据变成利润增长点？这些问题都是大数据时代带个电力信息建设的思考和探索。
电力信息化建设如果接受大数据变革，要建立合适的数据规则，中国的发电企业多以集团化运营，分子公司遍布全国甚至海外，发电形式多样。
要实现集团内大数据处理首先要通过详尽调研、研讨后根据不同类型电厂制定统一的、标准化的数据结构。
每一个电力企业根据自身发展、管理、运营的需要信息化建设在决策层发挥的作用与实现的方式都存在而且应该存在差异。
而从电厂生产设备、管理运营方式、集团管理制度的方向出发，同一发电集团公司内的同种类型电厂信息化系统可利用数据结构相同度要远大于差异度，甚至不可能在同一个数量级中。
在梳理数据结构整个过程包括涵盖业务的梳理与理解、数据构成的290理解、数据结构的准备、建立相对应的数据挖掘模型、评估和部署六个步骤。
在做这项工作前，应该对发电企业的业务有详尽的了解，根据业务需求明确需要进行梳理的数据结构的意义、要求和最终目的。
再明确业务需求后则可对原始数据进行可利用评估，从发电集团公司到电厂根据实际决策需要确定各层级需要的数据，并对原始数据进行汇总、清理、集成、变换、分析等一系列收集和预处理工作；在搞好数据准备工作后可通过电力信息化建设手段针对不同单位的业务需要各自研发或集中研发适合的信息系统和数字化产品；利用统一的数据结构利用不同技术将企业需要的数据可视化的呈现出来。
电力企业所要做的就是切实利用和推广好信息系统，以便在相对统一的数据收集框架下开展数据收集工作和需求调研工作。
在结合实际工作中，要深入认识各数据产生企业的差异性，存在的数据冗余、缺失、错误、更新不及时等不同问题，针对发现的问题不断合理优化数据取舍与收集标准，并利用数据预处理技术提高和确保数据质量。
因为高质量、规范化、格式统一的数据结构是进行数据挖掘工作的基础。
在成功进行数据结构规范工作后，生产数据的企业在研发信息系统时只需要按照规范数据结构进行开发。
上级管理单位在实施集中开发时只需要关注新研发系统对不同数据来源的容错能力和优化能力，而不再关注数据是如何产生的、一个数据字段到底代表了什么含义等繁琐、错误率高的工作。
统一的数据标准在不改变生产数据企业的工作量的同时有效降低上级企业信息系统开发的难度。
提升大数据的使用能力。
存在牢固和一致的数据基础，便要考虑如何利用好大数据。
当前电力企业信息系统存在业务单一、类型多样，基本都局限在处理单一业务层需求，仅实现单一需求报表和业务图标的功能。