电力大数据资料
电力大数据分析与用电行为用户画像
电力大数据分析与用电行为用户画像电力大数据分析是指利用大数据技术，对电力系统中产生的庞大数据进行有效整合、分析和利用的过程。
通过对数据的深入挖掘和分析，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势，为电力系统的管理、运营和规划提供重要支持和决策依据。
而用电行为用户画像则是指通过对用户用电行为数据的分析，构建出用户的行为特征和偏好，帮助电力企业更好地了解用户需求，提供个性化的电力服务。
一、电力大数据的来源在电力系统中，每天都会产生海量的数据，包括发电量、输电量、用电量、设备运行状态等各种数据。
这些数据主要来源于电力生产、输送和使用的全过程，涵盖了各个环节的数据信息。
通过有效采集和整合这些数据，可以形成电力大数据，为电力系统的分析和优化提供有力支撑。
二、电力大数据分析的意义电力大数据分析可以帮助电力企业实现对系统运行状况的实时监测，及时发现故障并进行处理；可以提高电力系统的运行效率，降低生产成本，提高设备利用率；可以优化电力系统的规划和设计，为未来电力发展提供科学依据。
通过对数据的深入分析和挖掘，可以揭示出隐藏在数据中的规律和趋势，为企业的决策提供科学依据。
三、用电行为用户画像的构建利用电力大数据进行用户画像构建，可以帮助电力企业更好地了解用户的用电习惯和需求，提供个性化的电力服务。
通过对用户用电数据的分析，可以分析出用户的用电类型、用电时间、用电量等信息，进而构建用户的用电行为画像。
这些画像可以帮助企业制定个性化的营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
四、电力大数据分析与用户画像的应用电力大数据分析和用户画像构建可以在多个方面得到应用。
首先，可以通过对用户用电数据的分析，为用户推荐节能用电的方法和设备，引导用户合理使用电力资源。
其次，可以通过用户画像构建，为用户提供个性化的电力服务，如定制用电方案、提供用电咨询等。
此外，电力大数据还可以帮助电力企业优化电力系统的调度和运行，提高供电质量和服务水平。
五、电力大数据与用户画像的未来发展随着电力系统的智能化和信息化程度不断提升，电力大数据分析和用户画像构建的应用范围将越来越广泛。
百度百科-电力大数据
百度百科-电力大数据一、电力大数据电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。
电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。
电力大数据由结构化数据和非结构化构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。
二、电力大数据应用电力大数据的应用一方面是与宏观经济、人民生活、社会保障、道路交通等信息融合，促进经济社会发展；另一方面，是电力行业或企业内部，跨专业、跨单位、跨部门的数据融合，提升行业、企业管理水平和经济效益。
三、电力大数据演进电力大数据对电力数据进行分析挖掘，得到信息，然后将信息转化为知识，最后通过可视化展现与表达，与人们进行分享。
四、电力大数据技术电力大数据技术满足电力数据飞速增长，满足各专业工作需要，满足提高电力工业发展需要，服务经济发展需要。
电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。
1）高性能计算通过Hadoop分布式计算技术采用MAP-REDUCE模型建立分布式计算集群或者Yonghong Z-Suite等高性能工具，对电力大数据进行分布式计算和处理。
2）数据挖掘技术数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。
3）统计分析统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。
《电力大数据》2020年1-12期总目录
２０２０年１２月第２３卷第１２期电力大数据２０２０年总目录 Ｄｅｃ ２０２０，Ｖｏｌ ２３，Ｎｏ １２ＰＯＷＥＲＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＢＩＧＤＡＴＡＧｅｎｅｒａｌｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎ２０２０《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录第１期□大数据专题基于集中器ＳＩＭ卡状态分析的异常检测 董重重，王 吁，夏水斌，孙秉宇，何 欢，王先培（１）…………基于Ｑ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ算法用户最优充电站运营研究 刘 燕，贾肇伟，高 虹（８）………………………………………基于倾角传感器及不同杆塔类型的输电线路覆冰监测研究 殷蔚翎，黄 良（１４）………………………………………………基于人工智能的风机塔筒倾覆智能预警系统建设与开发 陈万勋，刘春波，赵坚强（２１）……………………………………基于蛛状网拓扑智能变电站“三层一网”通信系统研究 单梦琦（２８）………………………………………………………基于数据可视化的隔离开关运检辅助决策 门业堃，于 钊，宋 威，侯宇程，钱梦迪，滕景竹（３７）…………基于大数据挖掘的电网监控信息智能监控研究 孙云岭，徐建建，李 飞，李少博，苏玉京，李 芸（４５）…………智能变电站集中式站域测控装置设计与实现 辛明勇，杨 婧，高吉普，王 宇，张 历，汪明媚（５１）…………基于大数据的电力环保数据平台建设 雒 军，唐 坚，赵 喆，王 佩，闫 强，陈 星（５８）…………新能源综合服务平台及在配电网中的应用研究 王建平，李 莎，罗子昀，王永琦（６４）……………………………节能灯谐波指纹的测试研究与分析于 洋，李成升（７０）…………气象模拟仿真技术在电力安全应急培训中的应用与研究 陈肖龙，刘 航，李卓晖，张宝星，潘岐深，张荣鑫（７８）…………基于负荷曲线的配网支线负荷电流计算研究与应用 林 元（８４）………………………………………………………第２期□大数据专题基于ＦＡＨＰ的电网企业配电变压器供应商分级管理评价模型 代 洲，尹 华，李桧禹，毛 磊（１）……………………………贵州省近６０年气温变化特征分析及对输电线路运维的影响 刘发勇，犹珀玉（９）………………………………………………基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长 特征分析李 健，王琛，林韶生，杜佩仁（１７）……………………智慧能源区块链平台及典型应用分析与设计 裴求根（２６）………………………………………………………大数据技术在火电厂ＳＣＲ脱硝系统中的应用 唐 坚，尹二新，路光杰，陈 鸥，张 军，刘永岩（３２）…………基于电力物联网和ＧＩＳ融合的变电智能运检系统研究 李 飞，赵大兴（３８）………………………………………………电力领域科技查新系统的设计与实现 韦嵘晖，王庆红，孙辛博，王洪俊（４６）……………………………基于ＲｅｔｉｎａＮｅｔ模型的鸟巢智能检测 时 磊，杨 恒，周振峰，杨刘贵，张 辉，杜 浩（５３）…………电网转型背景下地市级智能电网示范区规划研究 唐小璐，赵伟然，古 含，何 鑫（５９）……………………………基于高层气象大数据的风电场中长期风功率预测研究 李 飞，纪 元（６６）………………………………………………基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究 苏华英，唐延婧，夏晓玲，田连杰（７３）……………………………无人机载多载荷输电线路巡检方法研究 陈科羽，王 萍，，石书山，周筑博，杨鹤猛（８０）…………………面向电力物联网的电力大数据应用 王海洋，赵忠强，唐建华（８７）……………………………………第３期□大数据专题基于大数据的台区行业聚合分类方法及分类特征分析 李 健，林韶生，陈 芳，杜佩仁（１）……………………………实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真 谈竹奎，汪元芹，赵 菁，刘 斌，刘 敏（１０）…………………设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析 高 志，樊锐轶，米 超，王大海，胡庆博，冯 超（１９）…………利用大数据实现电能计量装置运行状态质量评估 妙红英，李 蒙，王艳芹，王 松，洪 虹，康 强（２７）…………基于稳态波形分解与神经网络的负荷识别方法 陈伟伟，洪彬倬（３４）………………………………………………基于大数据的导线悬垂面脱冰跳跃高速摄影测量方法研究 马晓红，吕乾勇，毛先胤，徐舒蓉，王建国，唐 敏（４０）…………基于ＢＰ神经网络的输电线路隐患预放电识别研究 杨 旗，曾华荣，黄 欢，马晓红，毛先胤，张露松（４７）…………大数据理念下的供应商分析及应用研究 方茂欢，贺绍鹏，陈金猛，李 屹，郝嘉诚（５５）…………………基于Ｈａｄｏｏｐ和ＨＢａｓｅ的输变电设备数据聚合平台 陈 锐，吴应双，曹 杰，刘明顺（６２）……………………………基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定 陈巨龙，黄剑平，张 裕，代 江（６９）……………………………智能变电站二次系统组网结构与信息传输优化研究 唐孝舟，刘青红，孙长兰，章叶青，葛立青（７７）…………………电力大数据第２３卷考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究 赵 倩，赵翔宇，苏华英，汪明清，游成彬，黄红伟（８５）…………第４期□大数据专题基于故障概率的配电设备排查路径规划 马天佚，朱建明，杨 霖，张 驰（１）……………………………多源信息融合的微服务化电网事故追忆 韦洪波，曹 伟，叶桂南，韦昌福，何伊妮（８）……………………基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践 蔡新雷，齐 颖（１６）………………………………………………电力物联网中５Ｇ边缘计算技术的研究 王 亮，鲜 柯（２４）………………………………………………基于ＬｏＲａ技术的低压集抄系统运行可靠性分析 孙 航，梁丹丹，郝凤柱，何 毅，张 鸷（３１）…………………基于规则和机器学习的核电文件分发系统研究 刘帝勇，杨 强，岳振兴（３９）……………………………………基于大数据模式识别机器学习算法的热力站动态能耗指标 预测模型王 炎，张海增，胡新华，赵 隽，李 添（４７）………基于ＸＧｂｏｏｓｔ的线路覆冰测量中激光测距的误差研究 曾华荣，谢百明，王 冕，林呈辉，高吉普（５４）…………………多虚拟电厂接入的主动配电系统优化经济调度 邵倩文，姚 璐，谢 威，李舒佳，谢 敏，李建钊（６２）…………基于预期完成率的月内滚动机组组合研究 田年杰，苏华英，刘明顺，李 赟，黄红伟，游成彬（７１）…………电能表运行误差与状态评价模型研究 王晨丞，张君胜，蒲丽娟，何培东，杜 斌，赵智辉（７９）…………存在反向有功电量低压用户的研判方法研究 马 浩，王立斌，武超飞，赵国鹏，马婷婷（８６）…………………第５期□大数据专题基于生存分析模型的电力设备故障预测方法 王春波，陈 刚，周 融，马莉娟（１）……………………………基于人工智能技术的电网调度控制业务研究 范英乐，王 浩，白玉东，李 熙（９）……………………………基于神经棒的电力变压器离线图像识别研究与应用 曾 惜，王 冕，王林波，龙思璇，吕 飞，陈华彬（１６）…………低照度液晶屏幕图像增强算法 张薇薇，王 彦，张庆伟，付龙明，黄 辉（２３）…………………一种改进的ＲＧＢ－ＤＳＬＡＭ室内空间三维重建方法 余兆凯，彭晓峰，邱昌杰，李 训，常友谦（３０）…………………综合能源热力潮流节点标幺值模型及算法实现 陈 晓，齐文斌，平 原，谭志海，刘兴艳（３８）…………………考虑发电能力匹配性的输变电设备检修优化方法 李 豹，袁 泉，张 蔷，卢明富，张德亮，黄红伟（４６）…………大数据技术在配网单线图自动成图的应用研究 何雄坤，周宏志，聂 辉，陈满超，齐志刚（５４）…………………基于数据驱动的物资储检配一体化系统研究和应用 彭 坤，朱长征，高书怡，朱孝峰，潘 敏，李 刚（６４）…………基于大数据的发电量预测分析数据平台建设 张睿锐，徐俊强，童 琪（７２）……………………………………一种云计算数字签名技术的研究与实现 杨凯利，瞿 强，张永超，张其静，娄红红（８０）…………………面向电网实时运行风险的快速定级方法研究及应用 罗 艳，陈子敬，高 浩，粟 景（８６）……………………………第６期□大数据专题基于用户停车行为统计的电动汽车快速充电站最优规划 陈巨龙，刘振铭，薛 毅，廖志军，郑方鹏，徐立新（１）…………大数据环境下基于Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的分组负荷预测研究 史 静，南开辉，周 琪，谈 健，李 琥（９）……………………基于改进的ＳＡＥ和ＤＣＴ的自适应无人机巡线图像识别算法研究 王 鑫，李天睿，焦睦涵，刘萌森，刘逸涵（１７）…………………基于ＫＣ－ＬＳＳＶＭ－ＭＡＦＳＡ的并网光伏微网系统的能量管理 黄 柯，李佳蓉，杨璐瑜，陈 爽（２６）……………………………基于ＢＰ神经网络模型的输电线路造价预测模型研究 张宇晨，张宇霖，封春菲，王 晨（３５）…………………………基于ＴＯＰＳＩＳ的私自增容专变电力用户排查方法 王立斌，张思为，马 浩，赵 佩，李梦宇（４３）…………………基于多级属性加密的零信任访问授权控制方法研究与设计 黄 何，刘 劼，袁 辉（５１）……………………………………基于大数据分析的电力用户多维价值识别精准营销投入产出 模型研究姚丹靖，褚 燕（５７）……………………………………基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践 王海洋，迟兆江，蔡鹏飞（６３）……………………………………数据标签研究与应用李阿勇，税 雪，宋志伟（６９）………………基于泛在感知及Ｐｙｔｈｏｎ编程的线损问题区间快速定位方法 黑 阳，单宇南，李文澜，张 维，郝旭东，胡一平（７５）…………基于同步向量的配电网运行数据监测装置设计 曾 惜，王元峰，王林波，杨琦岑，蔡广林（８５）…………………第７期□大数据专题基于ＦａｃｅＮｅｔ的无人值守变电站智能监控终端 宗祥瑞，王 洋，金 尧，周 斌，任新颜，庞玉志（１）…………基于大数据的电网状态估计精细化分析 刘 爽，张 硕，郑 璐，王兴才，金宜放，王 铎（９）………… 第１２期《电力大数据》２０２０年总目录数据挖掘技术在反窃电工作中的应用研究 秦 娜，高振江，白泽明，栾德佳，李雨庭（１６）…………………水火电发电权交易机制及水电市场化发展模式探究 吕 翔，吴引航，戴晓娟，卢冬雪，陈雨果（２４）…………………基于随机模型预测控制的能源互联网双层协调优化调度 蒋泽甫，张 彦，高 华，何向刚，周杨林（３１）…………………一种基于ＳＱＬｉｔｅ数据库的电网滚动规划分布式收资方法 俞秋阳，何俊峰，常宝立，王新宝（３９）……………………………利用差分－花粉算法实现反时限过流优化 罗 琨，罗晨瑀，刘 丽，李正新，周 坤，郝东方（４６）…………变电站双星形并联电容器组电容量快速测量方法 杨 旗，谢百明，陈沛龙，文 屹，马晓红，陈 竹（５４）…………基于数据分析的ＭＧＰ并网系统电气端口的谐波特性 陈巨龙，薛 毅，李庆生，张裕，何向刚（６２）……………………基于聚类分析的低压配电设备误告警识别方法 冯 义，李中文，晋 斌，张腾飞（７２）……………………………一种基于主站多源信息的配网故障定位方法研究 练 寅，王 荣，刘安茳，王昆伦（７９）……………………………贵州火电机组机网耦合扭振典型故障分析与寿命评估 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８６）……………………………第８期□大数据专题基于电力大数据的新能源跨区域消纳研究 彭 旭，郭耀松，刘 琼，周兆南，白 鑫，高 翔（１）…………基于小波变换的多路基坑尺寸检测降噪评估 张 周，胡 科，张 鹏，林 佳，胡涤尘（９）……………………基于多层协作负荷辨识技术的新型智能电表研制及应用 田 欣，王克南，宁 蒙，邓士伟，李世洁（１８）…………………考虑稳控系统动作策略的大电网实时风险评估 康 鹏，陈俊全，姚 刚，宋 弦，白宏宇，杨 帅（２６）…………基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用 毛先胤，文 屹，马晓红，黄 欢，张 辉，余 容（３３）…………考虑设备利用效率和规划执行情况的配电网规划投资分配模型 张 彦，高 华，刘金森，李丽娟（４０）……………………………基于ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ的输电杆塔腐蚀失重回归拟合研究和分析 王 立，李 振，王 伟，杨世平，刘 恒（４７）…………………基于营配大数据的配网故障定位系统的设计与实现 袁忠军，王 丹，段湛辉，陈业伟，李明勇，张宁欢（５６）…………基于健康度与重要度的配电网线路评价 林 元（６３）………………………………………………………基于新型滑模观测器的ＭＭＣ子模块ＩＧＢＴ开路故障诊断方法 刘方艳，汤亚芳（７１）………………………………………………基于电量守恒原理台区拓扑计算模型研究与应用 梁旭常，汪 毅，黄兆鹏，靳 光，刘 林，王 鹏（７９）…………深度调峰工况下外圈配水湿式冷却塔模拟研究 王锁斌，邓彤天，王红波，李晨宇（８６）……………………………第９期□大数据专题基于电网电厂数据交互的居民垃圾分类激励方法及效果预测 方 响，王 亿，夏 霖，孙智卿，徐祥海，侯伟宏（１）…………基于无线传感器与边缘网关的变电站全物联体系方案 朱 成，黄 娅，刘 沁，张 力，刘光程，周哲夫（１０）…………基于大数据技术的电网自然灾害应急救援能力评价体系研究 秦浩然，夏银宽（１８）………………………………………………基于改进粒子群算法的接地网腐蚀诊断研究 陈敬友，付 明，张 军，张 超，杨尊富，雷治炼（２６）…………基于用电信息的电力能效服务潜在客户挖掘 王立斌，马 浩，杨 鹏，张 晶，张肖杰（３４）…………………基于模糊聚类与互信息的电网运营指标类间筛选策略 李嘉周，尹 远，刘俊勇，王电钢，黄 林，唐 杰（４２）…………基于监控ＰａａＳ的大数据治理研究 王 军，宋 尧，于全喜，宁 楠，廖清阳（５０）…………………考虑抽蓄电站运行特性的电网经济调度方法 袁 泉，周 鑫，张 蔷，周毓敏，黄红伟，李 展（５８）…………基于改进内点法的电热联合系统优化研究 陈 晓，谭志海，平 原，刘兴艳，李玉芬（６６）…………………ＳＰＷＭ逆变器输出共模电压影响因素研究 江 娜，曾 鹏，艾 波，李 锦，王生平，谢明威（７４）…………机网系统耦合作用下贵州火电机组轴系扭振建模与实测验证 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８５））…………………………第１０期□大数据专题基于一维卷积神经网络和自注意力机制的非侵入式负荷分解 蒙 亮，于 超，张希翔，覃智君（１）……………………………弱约束关联下考虑社会属性的低压居民台区负荷预测 卢德龙，缪继东，吕培强，殷 勤，吴 阳（９）……………………基于多维特征模糊聚类的负荷用户精准用电管理策略 殷新博，王 数，陆 芸（１７）……………………………………ＲＩＭＡ－ＭＳＦＤ组合模型在甘肃省水力发电量预测中的应用 成禹蓉，冶海廷（２５）………………………………………………大数据思维推进光伏扶贫管理创新的实践及应用研究 罗 凡，徐兰兰，边海源，杨照逵，白闻强，王小龙（３４）…………基于移动边缘计算的电力需求响应业务分配研究 胡 波，王建红（４２）………………………………………………基于大数据的企业用能数据共享分析平台设计与实现 张 颖，郭思炎，张益辉（４９）……………………………………电力大数据第２３卷基于云计算的小水电远程集控平台的设计与实现 陈云鹏，郑黎明，邱生顺，刘德文，李晓波，杜 炜，陈庆锋（５５）……基于数据中台的电力数据报表模型研究与应用 张 帆，杨 志，李文娟，胡锡双，张 乐（６３）…………………基于规划工具的配电网规划现状数据分析研究 关守姝，董小虎，孙 强，冯 涛，韩天华（７０）…………………南方电网发电侧运行备用容量统计研究及应用 李慧勇，杜 旭，方必武，杨 林，郭自豪，丁 刚（７９）…………电力数据标签库建设及服务能力研究 郭 敏，林晓静，尹泽楠，万 凯（８６）……………………………第１１期□大数据专题基于电网大数据的故障风险分析研究 裴求根，杨舒涵，卢宾宾（１）………………………………………基于改进ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ的配网架空线路异常状态检测 王超洋，罗敬一（９）………………………………………………基于ＡＩ大数据技术的无人机巡线研究 王 勇，王永旺，郭建勋（１７）……………………………………基于大数据的输电线路无人机巡检路径追踪方法 吴晏芳，梁智勇，陈冠胜，黄 浩，姜 南，魏子力（２４）…………基于边缘计算的ＧＩＳ母线热特性状态辨识研究 程占峰，夏 博，李波涛，王兴江，朱思尧（３１）…………………基于大数据技术的交直流混合主动配电网规划模型构建 胡 波，赵善龙，庞伟林（３８）……………………………………呼和浩特地区电网基于大数据的ＢＰ神经网络短期负荷预测 姜海洋，周芮冰，王烁罡，周定均，刘昌新，云 卿（４７）…………智慧家庭储能系统配置与运行双层优化 胡厚鹏，林晓明，钱 斌，梁 雾，刘安茳，练 寅（５５）…………基于出力－等值容量特性的光伏出力预测方法 吴 雨，张 宇，赵紫恒，连 欣（６３）……………………………基于电力大数据分析的综合能源服务分析与服务策略制定 曹 敏，白泽洋，巨 健（７２）……………………………………基于电量实时计算的市场监测数字化分析研究与应用 王林信，罗世刚，江 元，李竣业（７９）……………………………基于大数据分析的火电机组节能诊断与能效管理 张 平，孙雪丽（８６）………………………………………………第１２期□大数据专题Ｘ射线数字成像技术与图像人工智能诊断的探索与实践 谢百明，李 波，樊 磊（１）………………………………………基于大数据多元电网动态参数应用的研究 谢怀影，于 淼，贾 威，赵 军，李 婷，王钒宇（１０）…………基于ＣＥＥＭＤＡＮ－ＷＰＴ的台区线损组合变权预测模型研究 周 彬，李宜伦，张异殊，王国栋，蔡娇彧，牛 俊（１８）…………基于大数据分析的园区综合能源企业能效评价 郭 飞，王 波，王 亮，史渊源，胡建军，李秀广（２９）…………基于数据挖掘的南网异地容灾数据负载分析及磁盘空间预测 姜 南，梁智勇，吴晏芳，黄 浩，魏子力，吴浩珊（３７）…………江苏核电基于Ｓｏｌｒ与ＨＢａｓｅ的ＣＣ１设备信息工作台的设计 与实现 朱云飞，杨 强，秦绪涛，张钧鸣（４４）…………………………社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用 王 亿，陈 奕，方 响，宣 弈，徐祥海，孙智卿（５０）……基于电力负荷大数据的负荷分析方法及其在无锡地区疫情 期间的应用 董金哲，白晨阳，刘志仁，於慧敏，胡晓青，李 澄（５７）……基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用 王林信，江 元，罗世刚，李竣业（６５）…………………………融合气象信息的配网故障特征挖掘和故障预报研究 周小华，范美鹏，袁雪松，舒文雄（７２）…………………………居民用电行为分析及潜力研究 杨 宏，邓晨成，邹 芹，石 莹（８０）…………………………《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录 （８９）………………………………………………。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用电力大数据是指在电力领域中产生的海量数据，通过对这些数据进行采集、存储、处理和分析，能够为电力行业提供更加精细化、智能化的服务和决策支持。
在当前大数据技术不断发展的背景下，电力大数据的应用已经成为电力行业的一大趋势，涉及了多个关键技术和应用场景。
本文将从电力大数据的特点、关键技术以及应用案例等方面进行探讨，希望能够更好地了解电力大数据的应用及其意义。
一、电力大数据的特点1. 数据量大：电力系统每天都产生大量的数据，包括设备运行、电力消耗情况、用户用电行为等，这些数据量非常庞大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
2. 数据类型多样：电力数据包括结构化数据和非结构化数据，需要对不同类型的数据进行处理和分析。
3. 数据时效性要求高：电力行业需要对实时数据进行快速处理，及时反馈分析结果以支持决策。
4. 数据安全保障：电力数据存在很高的安全性要求，需要保障数据的完整性和保密性。
二、电力大数据关键技术1. 数据采集技术电力大数据的首要问题是如何高效地采集数据。
采用传统的数据采集方法已经无法满足海量数据的需求，因此需要引入新的技术手段。
目前，电力行业采用的数据采集技术主要包括传感器技术、物联网技术和云计算技术等。
通过这些技术手段，可以实现数据的自动采集、实时上传和存储，为后续的数据处理和分析奠定基础。
面对海量的电力数据，如何高效地进行数据存储成为了一大挑战。
电力行业采用的数据存储技术主要包括分布式存储、云存储和大数据存储等。
通过这些技术手段，可以实现数据的高可靠性、高可用性和快速存取，保障电力数据的安全和完整性。
4. 数据挖掘和分析技术通过数据挖掘和分析技术，可以从电力大数据中发现潜在的规律和价值信息。
目前电力行业采用的数据挖掘和分析技术主要包括关联分析、聚类分析和时间序列分析等。
通过这些技术手段，可以发现电力数据中的潜在关联和规律，为决策提供支持。
5. 可视化技术通过可视化技术，可以将电力数据转化为直观的图形展示和报告。
电力系统大数据分析与应用实践
电力系统大数据分析与应用实践近年来，随着信息技术的飞速发展，电力系统大数据分析和应用已经逐渐成为电力行业的重要研究方向。
通过大数据分析，电力公司可以更好地了解电力供需情况，提高电力生产效率，优化电力负荷预测，减少能源浪费并为未来电力规划提供依据。
本文将从电力大数据的概念、电力系统大数据处理、电力大数据应用实践等方面进行阐述。
一、电力大数据的概念电力大数据是指通过各种传感设备、传输网络、存储设备等所收集到的海量数据，并通过数据分析、挖掘等手段进行处理和应用，以满足电力行业生产经营、管理决策和技术创新等方面的需求。
电力大数据主要包括电能数据、用电负荷数据、计量设备数据、线路设备数据、变压器数据、安全生产数据等。
这些数据的收集和处理对于提高电力系统的效率和安全性至关重要。
二、电力系统大数据处理电力系统大数据处理包括数据的收集、存储、处理、分析和应用等环节。
下面我们将从这些方面进行具体的介绍：1. 数据采集电力系统中的海量数据需要通过各种传感器、通信网络等装置进行采集。
电力公司需要及时收集电能数据、用电负荷数据、计量设备数据、线路设备数据、变压器数据、安全生产数据等。
通常，这些数据源需要通过传输网络进行汇聚到一个中心点。
通过现代化的通信网络，可以在各个地点进行远程数据采集工作。
数据采集的效率和质量，直接影响到后续数据分析和应用的效果。
2. 数据存储电力系统中的大数据需要长期保存和管理，同时也需要进行备份。
在数据存储过程中要考虑存储容量、数据完整性、安全性和易用性等因素。
电力公司通常采用高性能服务器，建立稳定、可靠、高扩展性的数据存储和备份系统。
存储架构通常采用分层结构，在性能需求较高的应用场景采用闪存或快速存储盘，而在性能需求不高的场景采用SATA或高容量存储盘。
数据备份可以采用磁带备份、硬盘备份等多种形式。
3. 数据处理大数据处理是电力公司实现业务价值的关键环节之一。
在数据处理过程中，首先需要对数据进行清洗，去除噪声、异常值和重复值等。
电网工业大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展和能源需求的不断增长，电网作为能源传输的重要载体，其稳定性和安全性对国家能源安全和经济社会发展具有重要意义。
近年来，随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的飞速发展，电网工业大数据分析成为电力行业创新的重要方向。
本报告旨在通过对电网工业大数据的分析，揭示电网运行规律，为电网规划、运行和维护提供决策支持。
二、电网工业大数据概述1. 数据来源电网工业大数据主要来源于以下几个方面：（1）电力系统运行数据：包括发电量、负荷、电压、电流、频率等实时数据。
（2）设备状态数据：包括变压器、线路、开关等设备的运行状态、故障记录、维护记录等。
（3）气象数据：包括风速、温度、湿度、降雨量等气象信息。
（4）用户用电数据：包括用户用电量、用电类型、用电时段等。
2. 数据类型电网工业大数据主要包括以下几种类型：（1）结构化数据：如设备参数、运行数据等。
（2）半结构化数据：如设备故障记录、用户用电数据等。
（3）非结构化数据：如设备图片、视频等。
三、电网工业大数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是通过对电网工业大数据进行汇总、计算和描述，揭示数据的基本特征。
主要包括以下内容：（1）集中趋势分析：如平均值、中位数、众数等。
（2）离散程度分析：如标准差、方差、极差等。
（3）分布分析：如正态分布、偏态分布等。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘旨在发现数据之间的潜在关联关系，为电网运行和维护提供决策支持。
主要方法包括：（1）频繁项集挖掘：如Apriori算法、FP-growth算法等。
（2）关联规则挖掘：如Apriori算法、FP-growth算法等。
3. 时间序列分析时间序列分析是通过对电网工业大数据进行时间序列建模和分析，预测电网运行趋势。
主要方法包括：（1）自回归模型：如AR模型、ARIMA模型等。
（2）季节性分解：如STL分解、Holt-Winters方法等。
4. 机器学习机器学习是通过对电网工业大数据进行训练和预测，实现对电网运行状态的智能分析。
电力行业大数据平台简介
管理与监控跟踪作业状态和性能报告以及趋势信息的各项指标
迁移与同步可以在多种数据库、企业应用、 主机遗留旧文件、文本、XML、 消息队列以及其它源之间，进 行数据的迁移和同步.
17
A BETTER WAY
ETL概述
数 据 源
输 出
数据库 结构化数据 其它数据
机构内部数据
社会数据
互联网数据
数据安全
数据审计
数据标准
元数据管理
主数据管理
数据质量管理
数据治理流程
元数据
基于大数据的应用体系大数据检索 大数据关联
大数据分析
大数据预测
信信 息息
数数 据据
知知识 识
应 用
3
A BETTER WAY
电力大数据概述
发电
输电
配电
售电
特性一：不可存储能源
电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。
远程输电时段地域成本论证用电调度能效评估输电建设资源预测系统
变电站覆盖区域负荷分析重点工业园区用电支撑调度 平台
统一电价及电力营销行为分 析电力巡检模型分析大型活动临时配电调度管理变电站故障及处理平台智能巡检机器人数据管理
用电量与环保关联性分析电量GDP关联分析用电区域分布引导管理
错峰用电定价指导分析异常灾害电力负载应急管理电价舆情分析
A BETTER WAY
电力大数据——城市耗电量分析
通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 的用电量情况，助力“智慧城市”应用的同时， 有效预测用电需求，协助电力相关单位应对用电 高峰期的电力调度和资源确保能力。
电力行业大数据分析报告
电力行业大数据分析报告在当今数字化时代，大数据已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力。
电力行业作为国民经济的基础产业，也在大数据的浪潮中经历着深刻的变革。
本报告将对电力行业大数据进行深入分析，探讨其特点、应用场景以及未来发展趋势。
一、电力行业大数据的特点1、数据量大电力系统的运行涉及到发电、输电、变电、配电和用电等多个环节，每个环节都会产生大量的数据。
例如，智能电表每 15 分钟就会采集一次用户的用电数据，一个中等规模的城市每年就能产生数十亿条的用电记录。
2、数据类型多样电力行业的数据不仅包括电量、电压、电流等电气量数据，还包括设备运行状态、环境监测数据、用户信息等非电气量数据。
这些数据来源广泛，格式各异，增加了数据处理和分析的难度。
3、数据速度快电力系统需要实时监控和控制，以确保电力的稳定供应。
因此，数据的产生和传输速度非常快，需要及时处理和分析，以便做出快速决策。
4、数据价值密度低虽然电力行业数据量巨大，但真正有价值的信息往往只占很小一部分。
例如，在大量的用电数据中，只有异常用电行为或设备故障等数据对电力企业的运营和管理具有重要意义。
二、电力行业大数据的应用场景1、智能电网通过对电力大数据的分析，可以实现电网的智能化运行和管理。
例如，根据用户的用电习惯和负荷预测，优化电网的调度和运行，提高电网的可靠性和稳定性。
2、设备运维利用大数据技术对电力设备的运行数据进行监测和分析，可以提前发现设备的潜在故障，实现设备的预防性维护，降低设备故障率，提高设备的使用寿命。
3、电力营销通过对用户用电行为和消费习惯的分析，电力企业可以制定个性化的电力套餐和营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
4、能源管理对企业和公共机构的用电数据进行分析，可以帮助他们优化能源使用结构，降低能源消耗，实现节能减排的目标。
三、电力行业大数据分析的技术挑战1、数据存储和管理由于电力行业数据量巨大，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
电力系统大数据分析与应用
电力系统大数据分析与应用一、电力系统大数据的概念随着信息技术的发展，电力系统也在向数字化、智能化方向快速发展。
电力系统中产生的大量数据不断增加，如何充分利用这些数据已经成为电力系统发展的重要方向之一。
电力系统大数据，指的是电力系统中来自各种设备、传感器、监测等信息来源，经过处理和分析后得到的大数据资源。
电力系统大数据具有海量、复杂、异构、不确定等特点。
二、电力系统大数据分析的意义电力系统大数据分析可以用于实现电力系统的智能化管理，包括设备监测、运行状态分析、故障预测等方面。
通过对数据的挖掘和分析，能够帮助运营人员更好地了解电力系统的运行状况，及时发现问题并处理，提高电力系统的可靠性和稳定性。
三、电力系统大数据分析的方法和工具电力系统大数据分析涉及到数据收集、数据预处理、数据分析等不同阶段。
在数据采集和处理环节，需要借助传感器、仪表等设备进行数据采集，使用数据清洗、处理技术将原始数据转换为可用数据；在分析阶段，需要运用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行分析和建模，从而得出相应预测结果。
针对具体应用场景，电力系统大数据分析使用的工具和算法也各有不同。
例如，在传输和配电系统的故障预测场景下，可用神经网络算法进行分析；在变电站设备状态分析场景下，常用马尔可夫模型、支持向量机等算法。
四、电力系统大数据应用案例在实际应用中，电力系统大数据分析已经取得了很多成功的案例。
以国电南瑞集团为例，其应用电力系统大数据，实现了电厂各个环节的数据监测，包括发电机组、汽轮机、锅炉、电站水配等。
经过数据建模和分析，可以实时监测设备的运行状态和健康状况，及时发现并处理问题。
此外，还可以根据历史数据和运行情况，对未来设备状态进行预测和模拟，为设备维修和维护提供决策支持。
五、电力系统大数据分析的挑战和展望在电力系统大数据分析应用中，仍然存在着数据质量不高、数据来源、数据缺失等问题。
针对这些挑战，需要进一步完善数据采集和处理环节，以提高数据质量和数据可信度。
电力大数据的定义
电力大数据的定义一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为推动各个行业转型升级的重要力量。
在能源领域，电力大数据的应用已经逐渐引起了人们的关注。
电力大数据以其庞大的规模和多样化的数据类型，为电力行业提供了更加准确、高效的决策依据，对于促进能源生产和供应管理、提高能源效率和保障能源安全具有重要的意义。
本文旨在对电力大数据进行定义、分析其应用价值和重要性、阐述关键技术和方法以及面临的挑战和解决方案，并对电力大数据的未来发展趋势进行展望。
二、电力大数据的概念和定义A. 解释电力大数据的概念和起源电力大数据是指在电力系统中产生的规模庞大、种类繁多、时效性强的数据集合。
这些数据主要来自电力生产、输送、配送以及供电负荷等方面的各种设备和系统。
电力大数据的起源可以追溯到电力行业信息化发展的初始阶段，随着能源供需侧改革以及智能电网建设的推进，电力系统内部大量的数据被不断产生和积累。
B. 界定电力大数据的范围和内容电力大数据的范围包括但不限于电力设备状态数据、电力生产负荷数据、电网运行数据、能源消费数据以及用户行为数据等。
这些数据以大数据领域通用的“3V”特点（Volume、Variety、Velocity）为特点，即数据量大、数据类型多样、数据更新速度快。
C. 分析电力大数据与传统数据的区别和特点与传统的结构化数据相比，电力大数据具有以下特点：首先，电力大数据的覆盖范围广，涵盖了电力系统的诸多方面，能够提供更全面和多维度的信息；其次，电力大数据的数据规模大、数据更新速度快，需要采用新的技术和方法进行处理和分析；再次，电力大数据的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，需要综合采用多种分析手段。
三、电力大数据的重要性和应用价值A. 论述电力行业对大数据的需求和依赖性电力行业是一个典型的数据密集型行业，各个环节产生的数据量巨大，并且这些数据蕴藏着丰富的信息和价值。
电力行业面临着能源供需矛盾、供电负荷变化、能源效率提升等诸多问题，对于这些问题的解决需要全面、准确的数据支持。
电力大数据资料
电力大数据资料正文：一、引言电力大数据是指通过对电力系统中各个环节的数据进行采集、存储、处理和分析，为电力行业提供决策支持和运营优化的一种技术手段。
电力大数据的应用范围很广，涉及到电力生产、输配电、用电管理等多个领域。
本文档将详细介绍电力大数据的相关概念、技术、应用以及展望。
二、电力大数据的概念与特点1.1 概念电力大数据是指通过大数据技术对电力系统中的各种数据进行采集、存储、处理和分析，从而获得有价值的信息和决策支持。
它包括实时的监测数据、历史的运营数据、设备状态数据以及其他相关数据。
1.2 特点电力大数据的特点主要包括以下几个方面：（1）大规模：电力系统中涉及到的数据量庞大，包括实时的数据采集、历史的运营数据和设备状态数据等，需要具备大规模的存储和处理能力。
（2）多样性：电力系统中的数据类型多样，包括文本数据、图像数据、视频数据等，需要具备相应的数据处理和分析技术。
（3）高实时性：电力系统中的一些数据需要实时采集和处理，以支持实时监测和控制。
（4）价值密度高：电力大数据中蕴含了大量的信息和价值，通过对数据的分析和挖掘可以提取出有用的决策支持和运营优化的信息。
三、电力大数据的技术与方法2.1 数据采集与存储2.1.1 传感器技术：电力系统中的传感器用于实时采集各种物理量的数据，如电流、电压、温度等。
2.1.2 通信技术：采用各种通信技术将采集到的数据传输到数据中心或云平台进行存储和处理。
2.1.3 数据存储技术：包括数据库、分布式存储等技术，用于存储大规模的电力大数据。
2.2 数据处理与分析2.2.1 数据清洗与预处理：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除噪声，缺失值处理等。
2.2.2 数据建模：采用各种数学和统计方法对电力大数据进行建模，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
2.2.3 数据挖掘与发现：应用机器学习和数据挖掘算法对电力大数据进行挖掘，发现潜在的规律和关联。
2.2.4 数据可视化：采用图表、地图等可视化方式展示和呈现电力大数据的结果。
电力行业大数据平台简介
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A BETTER WAY
大数据生态湖泊
数据运维
数据治理流程 数据质量管理 主数据管理 元数据管理
数据标准 数据审计 数据安全
应
基于大数据的应用体系
用
大数据检索
大数据关联
大数据分析
知 知识 识
知识展现区
大数据可视化
知识发现区
数据台账
信息发现区
信信 息息
ODS
数据多维报表 关键索引
知识交互区
大数据操纵
平台
✓ 统一电价及电力营销行为分 析
✓ 电力巡检模型分析
✓ 大型活动临时配电调度管理 ✓ 变电站故障及处理平台 ✓ 智能巡检机器人数据管理
✓ 用电量与环保关联性分析 ✓ 电量GDP关联分析 ✓ 用电区域分布引导管理
一体化企业级信息集成平台 八大业务应用
六个信息化保障体系
2011-2015
建立覆盖面更广，集成度更深，智 能化更高，安全性更强，可视化更 优的新型IT架构,纳入了电力应用 的全过程，在数据集采基础上加强
数据分析和辅助决策的功能
A BETTER WAY
一平台 一系统 多场景 微应用
2016-2020
国网拆分背景，去SOA（SAP、 Oracle、Accenture）化需求，对 过去大系统建设的反思和调整。强 调自身UAP平台的应用。
售电
中国电力建设集团有限公司 （200）
中国能源建设集团有限公司 （309）
特性四：新机遇挑战 伴随着国家电网总经理 刘振亚离职，以及国务 院2015九号文的颁布， 新的变化与机遇开始出 现。
电力大数据——电力相关企业信息化分
析
国家电网信息化建设路径
国家电网信息化建设套路
电力大数据分析与用电行为用户画像
电力大数据分析与用电行为用户画像电力大数据分析与用电行为用户画像近年来备受关注，它是一种通过对大规模电力数据的深入挖掘和分析，以了解用户用电行为以及用户特征的方法。
通过对电力大数据的分析，可以为电力行业决策提供有力的依据，同时也能帮助用户更好地管理用电，提高用电效率。
本文将介绍电力大数据分析的意义和方法，并探讨用电行为用户画像的研究。
一、电力大数据分析的意义随着互联网和智能电网的发展，电力行业积累了大量的用电数据，包括用户的用电量、用电时间、用电模式等等。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为电力行业提供重要的决策支持。
通过电力大数据分析，可以实现以下目标：1. 高效用电管理：通过分析用户的用电行为，可以识别出用电过程中的浪费和峰谷差异，为用户提供合理的用电建议，优化用电结构，减少能源浪费。
2. 电力行业运营优化：通过对大量用户用电数据的统计和分析，可以了解用户的用电需求和行为模式，优化电力供应计划，提高电力行业的运营效率。
3. 智能电网建设：电力大数据分析是智能电网建设的基础，可以实现对电力网络的全面监测和管理，提高能源利用率和供应可靠性。
二、电力大数据分析的方法电力大数据的分析方法主要包括数据预处理、数据挖掘和数据可视化等环节。
1. 数据预处理：电力大数据往往包含大量的噪音和缺失值，因此在进行分析之前需要对数据进行清洗和处理。
这包括去除异常值、填补缺失值、进行数据归一化等操作。
2. 数据挖掘：数据挖掘是电力大数据分析的核心任务。
通过应用机器学习和数据挖掘技术，可以从电力数据中挖掘出有价值的信息和规律。
比如，可以使用聚类分析算法对用户进行分群，发现用户群体的共性和差异。
3. 数据可视化：数据可视化是将分析结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
通过数据可视化，电力行业可以直观地了解用户用电行为和用电模式，从而制定相应的供电策略。
三、用电行为用户画像的研究用电行为用户画像是指通过对用户用电行为的分析和挖掘，得到用户的基本特征和行为习惯，用于对用户进行分类和个性化服务。
电力大数据资料
电力大数据资料第一点：电力大数据的应用前景电力大数据是指在电力系统运行过程中产生的大量数据，包括发电、输电、变电、配电和用电等各个环节。
随着能源转型和电力改革的深入推进，电力大数据的重要性日益凸显。
在未来，电力大数据将在以下几个方面发挥巨大的作用。
首先，电力大数据将推动电力系统的智能化发展。
通过收集和分析电力系统运行过程中的数据，可以实现对电力系统的实时监控和预测分析，从而提高电力系统的安全性和可靠性。
例如，利用电力大数据可以进行设备故障预测和电力需求预测，提前采取措施，避免电力系统发生重大事故。
其次，电力大数据将促进电力市场的健康发展。
电力市场是一个高度复杂的市场，涉及到众多的市场参与者，包括发电企业、电网企业、售电公司、用户等。
电力大数据可以帮助市场参与者更好地了解市场情况，做出明智的决策。
例如，发电企业可以利用电力大数据预测电力需求，合理安排发电计划；用户可以利用电力大数据了解电力市场的实时情况，选择合适的用电时间，降低用电成本。
再次，电力大数据将助力新能源的发展。
新能源的开发和利用是能源转型的重要方向，而电力大数据可以提供有关新能源发电效率、输出稳定性等方面的关键信息。
通过分析电力大数据，可以优化新能源发电设备的布局和运行策略，提高新能源的利用效率。
最后，电力大数据将有助于实现电力系统的可持续发展。
电力大数据可以提供有关电力系统运行过程中的各种信息，包括能源消耗、碳排放等，为政府和企业制定相关政策提供数据支持。
例如，政府可以利用电力大数据制定合理的能源政策，推动能源结构的优化调整；企业可以利用电力大数据提高能源利用效率，降低运营成本。
第二点：电力大数据的挑战及应对策略虽然电力大数据具有巨大的应用价值，但在实际应用过程中也面临着一系列的挑战。
为了充分发挥电力大数据的作用，需要采取有效的应对策略。
首先，电力大数据的采集、存储和处理能力是一个巨大的挑战。
电力系统运行过程中产生的数据量巨大，且数据类型多样，包括实时数据、历史数据、结构化数据和非结构化数据等。
电力大数据总结
引言概述：正文内容：一、电力大数据的重要性1.提高电力系统运行效率2.优化电力调度3.支持可再生能源的接入4.提供智能化的供电服务5.为决策提供依据二、电力大数据的应用领域1.负荷预测与调度2.故障诊断与预防3.能源管理和优化4.安全监测与预警5.用户行为分析与需求预测三、电力大数据的挑战与机遇1.数据的质量问题2.数据的隐私与安全问题3.数据存储与处理能力的挑战4.数据集成与共享的困难5.数据分析与挖掘技术的发展机遇四、电力大数据的技术实现1.数据采集与传输技术2.数据存储与管理技术3.数据挖掘与分析技术4.数据可视化与展示技术5.与大数据技术的结合五、电力大数据的前景展望1.电力系统智能化水平的不断提升2.数据驱动的决策在电力行业的应用扩展3.技术的快速发展给电力大数据带来新机遇4.数据共享与合作的加强促进电力大数据的进一步应用5.电力大数据在可再生能源、电动汽车等新兴领域的应用拓展总结：电力大数据在电力系统中扮演着重要的角色，它可以帮助提高电力系统的效率和可靠性，优化电力调度，支持可再生能源的接入，并为决策提供依据。
在电力大数据的应用过程中，也面临着数据质量、隐私与安全、存储与处理能力、数据集成与共享等方面的挑战。
通过不断发展和应用相关技术，如数据采集与传输技术、数据存储与管理技术、数据挖掘与分析技术等，可以克服这些挑战。
展望未来，随着电力系统智能化水平的提高，数据驱动决策的应用扩展以及技术的快速发展，电力大数据将迎来更加广阔的应用前景，为电力系统的可持续发展和新兴领域的应用提供支持。
电力大数据标准
电力大数据标准电力大数据标准是指在电力行业中用于规范和统一电力数据管理、交换和应用的标准化规范。
以下是一些常见的电力大数据标准：IEC 61970/61968系列：该系列标准由国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，IEC）制定，包括IEC 61970和IEC 61968两个部分。
它们定义了用于电力系统自动化和管理的数据模型和通信接口，支持电力设备和系统之间的数据交换和集成。
CIM（Common Information Model）：CIM是一种用于电力系统建模和数据交换的通用信息模型。
它由IEC 61970标准定义，提供了描述电力系统各种组件和操作的统一数据模型，促进了不同系统之间的数据交换和集成。
DLMS/COSEM：DLMS/COSEM（Device Language Message Specification/Common Object System Environment）是一种用于远程电表读取和数据管理的通信协议和数据模型。
它定义了电表数据的结构和格式，并支持电表与远程监控系统之间的数据交换和通信。
PMML（Predictive Model Markup Language）：PMML是一种用于描述和交换预测模型的标准化语言。
它可以用于电力行业中的数据分析和预测，支持不同系统之间的预测模型的共享和应用。
IEEE 2030.5：IEEE 2030.5是一种用于智能能源系统和设备之间通信的标准。
它定义了基于Web服务的通信协议和数据模型，支持智能电网中各种能源设备和系统之间的数据交换和集成。
这些电力大数据标准帮助推动了电力行业的数字化转型和数据管理，促进了电力设备和系统之间的互操作性和数据共享。
在实际应用中，根据具体的场景和需求，电力公司和相关组织可以选择适合自己的标准进行数据管理和交换。
电力大数据资料
电力大数据资料电力大数据资料一、引言电力大数据是指由电力系统中的各种设备和传感器收集的大规模数据，通过分析和运算可以用于优化电力系统运营、提高能源效率和预测功率需求等方面。
本文档旨在介绍电力大数据的基本概念、应用场景、数据收集与处理、数据分析方法以及相关法律法规。
二、电力大数据的基本概念1·1 电力大数据的定义1·2 电力大数据的特点1·3 电力大数据的价值与意义三、电力大数据的应用场景3·1 电力系统的运行与维护3·1·1 设备状态监测与预测3·1·2 故障检测与预警3·1·3 用电负荷预测3·2 能源管理与优化3·2·1 电力负荷控制与调节3·2·2 发电厂的运营优化3·2·3 智能配电网的建设3·3 客户服务与市场分析3·3·1 用电数据分析与用户行为预测3·3·2 电力市场的监管与预测四、电力大数据的收集与处理4·1 数据采集设备与传感器4·1·1 传感器的种类与工作原理4·1·2 数据采集设备的安装与调试4·2 数据传输与存储4·2·1 数据传输的方式与协议4·2·2 数据存储的方式与架构4·3 数据质量与清洗4·3·1 数据质量评估与监控指标4·3·2 数据清洗的方法与工具五、电力大数据的分析方法5·1 数据探索与可视化5·1·1 数据预处理与特征选择5·1·2 数据可视化的方法与工具5·2 数据建模与预测5·2·1 统计分析方法与工具5·2·2 机器学习算法与模型5·3 数据挖掘与决策支持5·3·1 关联规则挖掘与预测建模5·3·2 决策树与聚类分析5·3·3 时间序列分析与预测六、电力大数据相关法律法规6·1 数据保护与隐私6·1·1 个人信息保护法6·1·2 信息安全法6·2 数据开放与共享6·2·1 数据开放与共享指导意见6·2·2 电力大数据开放与共享的原则与机制7、附件：电力大数据相关资料、案例与研究报告8、法律名词及注释：●个人信息保护法：指国家法律对于个人信息保护的相关规定的总称。
电力系统大数据分析
电力系统大数据分析随着全球电力领域的迅速发展，电力系统正变得越来越庞大和复杂，这为电力企业和工程师们带来了极大的挑战。
为了更好地管理这些庞大的电力系统，以及提高其性能和效率，大数据分析技术已成为电力系统的核心需求之一。
电力系统大数据分析是将电力系统中产生的海量数据，进行非正式化、标准化、处理和分析的过程。
基于这些数据，电力企业可以获得更全面、准确、及时的信息，来帮助其在短时间内做出适当的决策。
电力系统中产生的大量数据可以来自多个来源，包括监控仪器、传感器、监测设备、计算机系统等。
这些数据通常以不同的格式、结构和频率进行记录，并需要进行分类、组织和处理，才能转换为可视化的或可提供有价值信息的数据。
因此，如何正确、高效地进行数据采集和处理，变得尤为重要。
在电力系统中，大数据分析技术的应用主要包括以下几个方面：1. 故障诊断和预测电力系统的故障诊断和预测是大数据分析应用的重要领域之一。
通过聚合、标准化和处理海量的电力系统数据，可以实现对电力系统的故障行为进行建模和预测，从而帮助企业减少故障的发生，提高系统的可靠性和安全性。
2. 能耗分析和规划电力系统大数据分析技术还可以用于能源消耗分析和规划。
通过分析电力系统的历史用电数据和其它相关因素，比如气候条件、建筑物类型、用途等，企业可以预测和规划其未来的能源需求，以保证电力系统的可持续发展。
3. 电力市场监测和分析大数据分析技术在电力系统的市场监测和分析方面也有广泛的应用。
通过整合企业内部和外部的数据，比如电力市场价格、市场需求和竞争对手信息等，企业可以更准确地预测市场需求和趋势，以进行更优化的业务规划和管理。
4. 电力系统优化和调整电力系统大数据分析技术还可以帮助企业针对不同的应用场景，自动优化和调整电力系统的运行模式和参数设置，以提高系统的效率和可靠性。
比如，通过分析电力系统中的负荷变化和功率变化等因素，自动调整发电机的转速、负载均衡、电力传输线路等以优化系统的性能。
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“大数据”为电力企业带来什么以更准确的分析预测，为智能电网与新能源发展提供决策依据“大数据”这个词是最近的新热点，《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”，随着这个词的频频曝光，它的商业价值也逐渐凸显，“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象，意昂（E.ON）等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。
那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？“大数据”的核心：更准确地预测“大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。
”他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。
以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。
并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈：“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。
ZARA借此将销售收入提高了10%。
舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。
这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。
需要专业化的数据处理机构意昂集团（E.ON），欧洲最大的电力集团公司之一，兼营石油、贸易、运输等业务，2 012年在世界500强榜单上排名第16位，英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产，用户数量超过2600万人。
今年4月，该集团宣布携手瑞典爱立信（Er-ics son）公司探索“大数据”。
爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件，用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%，可见这家电力企业在未来对数据的依赖。
爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析，从而为企业经营服务。
这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网，意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。
像意昂这样的大型综合性集团，为什么一定与他人联手而不是让自己的办公室来分析数据呢？IBM公司在美国德克萨斯州有个智能电网项目，将拥有320万块智能电表，“原来都是每个月抄一次表，现在智能电表每15分钟就向IBM公司发送一次用户的用电数据。
320万块表，15分钟抄一次，一个月下来是多么大的一堆数据？没有专业化的‘大数据’分析肯定不行。
”项目负责人说。
这或许就是意昂牵手爱立信做“大数据”的原因。
与此同时，电力设备制造商西门子公司也宣布携手数据分析公司天睿（Teradata）进行“大数据营销”，将电力企业设定为目标客户，提供从智能电表到电网运行系统的设备制造与数据分析服务。
此前，天睿公司已经和美国南加州爱迪生电力公司等电力企业建立和合作，对停电、电力供应、电力需求、天气对电力供需的影响等数据进行精确地分析，从而为电网安全运行提供更可靠的参考依据。
届时，“大数据”所包含的信息将会给发电和电网企业做出更好的预测，比如气温每升高一度对电力需求的影响、用电高峰时间可以精准到分钟等具体数据，都可以通过“大数据”分析来获得。
为电网规划和新能源探路《大数据时代》的作者舍恩伯格说，可以抽象地认为，智能电网就是“大数据”这个概念在电力行业中的应用，就是通过网络将用户的用电习惯等信息传回给电网企业的信息中心，进行分析处理，并对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。
日前，美国加州大学洛杉矶分校的研究者就根据“大数据”理论设计了一款“电力地图”，将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部集合在一起，制作了一款加州地图。
该图以街区为单位，展示每个街区在当下时刻的用电量，甚至还可以将这个街区的用电量与该街区人的平均收入和建筑物类型等相比照，从而得出更为准确的社会各群体的用电习惯信息。
这个“大数据”地图也为城市和电网规划提供了直观有效的负荷数预测依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。
同时，对于风能、太阳能等具有间歇性的新能源，通过“大数据”分析进行有效地调节，也可以使新能源更好地与传统的水火电进行互补，更为灵活地出力。
本报记者关飞《南方电网报》2013.4.27电力行业如何应用大数据2013-07-01来源：人民邮电报作者：吴学忠大数据不是ICT行业的专利。
目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。
在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：国家电网就在北京亦庄、上海、陕西建立了三个大数据中心，其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。
那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？请关注本版报道。
大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。
IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。
大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。
电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。
对内：优化管理模式电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。
有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。
和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。
内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。
——支持基建决策大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。
例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支持其风力发电机的选址，以充分利用风速、风力、气流等因素达到最大发电量，并减少能源成本。
此外，VESTAS还将添加全球森林砍伐追踪图、卫星图像、地理数据以及月相与潮汐数据，以便更好地支持基础建设的决策。
——升级客户分析一方面，通过使用电力企业庞大的历史销量数据，进行用户用电行为分析和用户市场细分，使管理者能有针对性地优化营销组织，改善服务模式。
另一方面，通过与外界数据的交换，挖掘用户用电与电价、天气、交通等因素所隐藏的关联关系，完善用户用电需求预测模型，进而为各级决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据，主动把握市场动态。
——提高智能控制大数据技术将加速电力企业智能化控制的步伐，促进智能电网的发展。
例如，通过为电力基础设施布置传感器，动态监控设施运行状况，并基于大数据分析挖掘理念和可视化展现技术手段，采用集成了在线检测、视频监控、应急指挥、检修查询等功能的“智能在线监控与可视化调度管理系统”，有效改变运维方式，从萌芽阶段消除部分运维故障，实现运维智能化。
——加强协同管理整合电力行业生产、运营、销售、管理的数据，实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据共享，以用电需求预测为驱动优化资源配置，协调电力生产、运维、销售的管理，提升生产效率和资源利用率。
此外，电力企业各部门数据的集成将优化内部信息沟通，使财务、人事等工作的开展更顺畅，有助于企业实行精细化运营管理，提高集团管控水平。
对外：丰富增值业务外部应用指利用电力行业大数据可获得的社会效益，主要包括以下方面。
——丰富增值服务利用电力行业数据可给用户提供更加丰富的增值服务内容。
例如，通过给用户提供其各月份分时明细用电视图，可让用户了解自身用电习惯并能根据需要进行调整，同时也使得电力收费过程更透明。
随着无线M2M传感器和大数据分析的普及，智能恒温控制器等新型工具进入大型楼房和消费者家庭成为可能，未来这些技术将给用户带来很大的节能空间。
——提供经济指导作为重要经济先行数据,用电数据是一个地区经济运行的“风向标”，可作为投资决策者的参考依据。
美国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数据理论，将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合，设计了一款“电力地图”。
该图以街区为单位，可以反映各时刻的用电量，并可将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照。
通过完善“电力地图”，能更准确地反应该区经济状况及各群体的行为习惯，以辅助投资者的决策，也可为城市和电网规划提供基础依据。
注意：确保数据质量大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。
通过良好的大数据管理，可切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。
为实践大数据战略，应做好以下准备工作。
做好数据收集和治理工作。
如果数据错误、过时或者片面，分析结果将是不正确的；而如果数据冗余、混乱，则会增加获取数据有效信息的难度，并使数据处理效率低下。
因此，确保数据高质量、规范化、格式统一是大数据应用的基础。
提高相关技术能力。
有了优质的数据后还需要足够的数据存储、分析和处理能力，才能充分有效地应用数据。
电力企业应提升海量数据存储、分布式计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等技术，以满足大数据战略的需求。
培养电力大数据人才。
大力培养大数据技术专业型人才，尤其是技术与数据建模分析的复合型人才，是大数据战略实行的保障。
挑战中见需求：如何从大数据中提取价值质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢，对于这些电力行业推进大数据的困扰，电信行业是不是也有似曾相识的感觉？这些问题中的一部分，电信业同样需要深思；还有一些问题，则恰恰是电信业的长处，是电信业推进电力行业信息化的机遇。
数据质量较低，数据管控能力不强。
大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。
目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。
如何从海量数据中提取有价值的信息？这也是电信业面临的问题。
有观点认为，可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库，让企业能够在需要时捕捉、存储信息。