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。这是电力大数据最为重要的特征。随着技术革新不断推进，电力行业中企业信息化速度不断加快，以及智能电力系统的建设也得到不断加强，这就使得电力数据的增长大大超过了预期。

（二）类型较多。电力大数据所涉及的种类包括结构化数据、半结构化以及非结构化数据等多种类型。

（三）速度较快。这里的速度主要是指对电力数据进行处理分析的速度。在电力系统中，业务的处理对于时间的要求比较严格，“一秒”时限是电力系统中处理数据最为重要的特征。

（四）价值较大。电力大数据将电力发电、输电、配电、变电以及用电等各个环节的数据进行综合，使得应用价值非常高。

（五）精确性高。电力大数据将电力运行中的各种数据进行综合，使得在电力监测、电费计算等方面的精确性大大提升。

三、大数据时代对电力行业的影响分析

随着大数据时代的到来，电力大数据对于实现电力企业精细化管理以及提升公司的管理水平具有非常重要的意义。大数据在电力中的应用势必会推动电力行业的发展，给电力行业带来深远的影响。其影响主要表现在以下几个方面：

（一）大数据对大规划产生的影响

伴随着配网规划业务的覆盖面不断加大，所产生的数据也呈现出爆炸式的增长，这种情况下，对于如何提升数据收集存储以及分析的能力，是亟待解决的难题。而应用大数据，可以非常有效的解决这些难题，提升工作效率。1、用电量的预测。根据大量的用电量历史数据，同时结合规划区域的面积和人口数量以及历史经济数据等情况，对本区域内的用电量进行预估，以此作为进一步进行规划设计的根据。2、多种指标的关联度分析。通过对从GIS、PMS等多个系统获

取的众多数据进行综合的分析，然后将分析的结果作为规划设计的依据。3、对空间负荷进行预测。在整个电网中，对每个小片区的占地面积、用地的类型以及容积率，再加上各个行业的面积负荷密度以及行业的负荷值等众多的数值进行综合分析，以此来实现对远景年负荷预测的目标。

（二）大数据对电力生产产生的影响

在电力生产方面，运用电力生产MIS系统，同时再结合从地理信息系统中获取的众多数据，然后再依照不同地区的地形、能源分布情况以及气候因素等，使用大数据技术进行分析，从海量的数据中，把对于电网建设有利的信息提炼出来，进而实现电力资源的合理配置，这样做也可以防止由于煤炭没有供应上导致电力生产不足问题的出现。另外，利用数据挖掘技术，还可以对不同因素对电网输送功率极限的影响进行分析，设计出合适的电网输送功率极限，从而保证电网运行的安全。因此，利用大数据，对影响发电机位置的各种因素，如温度、湿度以及风力等，进行综合的分析，进而选出最佳的位置放置发电机。这种方式可以优化电力企业的资产，同时还可以有效的管控其资本的支出。

（三）大数据对电力营销方产生的影响

通过对购电量、售电量以及供电合同的管理数据，电能信息采集数据以及抄表计费数据，95598客服数据，计量点管理，计量体系管理数据，市场管理数据以及客户关系管理，客户档案管理等数据进行

分析，同时再依据目前国家政策以及社会经济的发展形势以及自然因素等，对不同地区和不同用户的用电行为进行综合的分析，以便掌握规律，从而更好的制定营销策略。1、通过利用数据挖掘技术对上面的各种数据进行分析，可以非常有效的对用电电量进行预测，进而实现对用电需求合理有序的管理，提升电力资源的使用率。2、针对不同的客户，制定不同的营销策略。3、对于导致电费回收困难以及欠费的多种因素进行综合的分析，进而建立起客户信用等级模型，利用这种模型就可以大大的提升电费回收率，降低欠费率。4、使用大数据综合分析后，可以比较容易的发现用户非正常的用电行为，这样可以有效的避免偷电、漏电情况下的发生。

（四）大数据时代对电力安全运营产生的影响

在电力安全运营方面，使用数据挖掘技术，然后再结合计算机技术以及分布式处理，对大量来自监控系统的数据，比如环境监控以及工业控制等，进行综合的分析，提升对电网进行安全监测的水平。

（五）大数据时代对电力设备维护产生的影响

在大数据时代，将系统以及设备的检修次数、维修费用以及维修人员数量等数据和设备系统的一些信息整合起来，进行综合分析，就可以实现在发生故障的时候，及时的发现问题，然后及时的解决。除此之外，还可以通过对数据的分析，建立起对潜在问题出现的预测机制，进而建立起前瞻性的设备系统维护体系，从而实现对设备的有效维护。