电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究
大数据在电力行业的应用研究
大数据在电力行业的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业的应用也越来越广泛。
电力行业一直是国民经济发展的重要支柱，而大数据技术的应用则给电力行业带来了许多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用研究，并分析其对电力行业的重要意义。
一、大数据在电力企业的生产运营中的应用1. 数据采集与监测电力企业拥有大量的设备和系统，如发电机组、输电线路等，这些设备产生的数据量巨大。
通过大数据技术，电力企业可以对这些数据进行采集、监测和分析，实时了解设备的运行状态和性能，并及时发现和解决潜在问题，提高电力设备的效率和可靠性。
2. 负荷预测与优化调度电力行业的负荷预测与优化调度对供电稳定和能源消耗具有重要意义。
通过大数据技术，电力企业可以收集历史数据和实时数据，利用机器学习和数据分析算法进行负荷预测，帮助企业合理调度发电机组和电力输送，最大程度地满足用户需求，并减少能源的浪费。
3. 能源监控与管理大数据技术可以帮助电力企业实时监控电力的生产、输送和消费情况，提高能源的利用效率。
通过对数据的分析和挖掘，电力企业可以发现能源消耗的规律和瓶颈，从而采取相应的措施来提高能源的利用效率，减少电力损耗和浪费。
二、大数据在电力行业的管理决策中的应用1. 基于大数据的决策支持系统电力行业的管理决策需要考虑众多的因素和变量。
通过大数据技术，可以对电力行业的历史数据、市场需求、电力供应等进行综合分析和挖掘，为电力企业的管理决策提供科学的决策依据和支持。
这些汇总数据可以帮助电力企业准确预测市场需求，合理安排发电计划，并优化供电结构，提高电力企业的竞争力和效益。
2. 安全风险评估与预警电力行业存在着诸多的安全风险，如火灾、设备故障等。
通过大数据技术，可以对电力系统中的数据进行监测和分析，及时发现异常情况，并进行预警和风险评估。
这些安全数据可以帮助电力企业避免事故的发生，保障电力系统的安全稳定运行。
三、大数据在电力行业的市场营销中的应用1. 用户行为分析与个性化营销电力企业可以通过大数据技术对用户的用电行为进行分析和挖掘，了解用户的用电习惯和需求，为用户提供个性化的用电计划和服务。
《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）………………………………………………。
多源异构数据融合的大数据分析技术研究
多源异构数据融合的大数据分析技术研究随着互联网的发展和智能化设备的广泛普及，数据量呈现爆发式增长，尤其在移动互联网、物联网、社交网络和电子商务等领域，各类数据源不断涌现，因此多源异构数据融合成为了大数据分析技术中一个非常重要的环节。
多源异构数据融合指的是将来自不同类型、不同结构和不同来源的数据进行集成和融合，增强数据的完整性、一致性和可靠性，进而为大数据分析提供更加全面准确的数据基础。
在实际应用中,数据融合通常涉及数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等多个环节,需要在数据管理、算法设计等方面综合考虑。
一般而言，多源异构数据融合存在以下几个挑战：一是数据的异构性。
不同来源的数据可能存在不同的数据规范、数据结构和数据格式，存在数据类型和语义的差异，进而对数据的融合、转换和集成提出更高的要求。
二是数据的复杂性。
数据集成和融合往往涉及较多的数据元素和目标数据定义，从而在算法设计、计算效率、存储器容量等方面存在复杂性和难度。
三是数据的可靠性。
数据融合必须保证数据的一致性、准确性和可靠性，对于来自不同来源、不同时间点和不同质量保证的数据如何有效的集成和清洗是一个非常关键的问题。
为了应对这些挑战，研究者们提出了多种多源异构数据融合的方法和技术。
一种常见的方法是将数据融合模型分解为多个子模型，并对每个子模型进行独立的数据转换和集成，在保证算法精度和效率的同时，提高了模型的可解释性和稳定性。
另一种常见的技术是基于数据挖掘和机器学习的方法，在分析数据特征和规律的基础上，构建数据预测模型以及数据关联模型，进而将数据进行统一的融合和集成，提高数据的一致性和可靠性。
此外，还有一些技术可以被应用于多源异构数据融合中，例如，大数据关联挖掘、数据融合的网络连通性算法、动态数据多源融合等等。
这些技术具体包括了大数据环境下数据处理的分布式计算、数据抽取和预处理、集群计算和监测等技术，使得数据的高效和准确融合成为可能。
在实际应用中，多源异构数据融合技术的应用非常广泛。
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。
电力大数据的多源异构数据融合技术
TECHNOLOGY AND INFORMATION
电力大数据的多源异构数据融合技术
王昊 顾新桥 杨甲明 崔跃君 买淑贞 北京中电普华信息技术有限公司 北京 100085
摘 要 本文主要针对电力大数据的多源异构数据融合技术进行了深入的探讨和详细的研究，在研究智能电网数据 内容类型的基础上，采用Web service来设计多源数据接口的交换平台，同时具有针对性地提出了基于SOA的多源异 构数据融合架构，进一步提升了电力系统数据融合效率与应用能力。 关键词 电力系统；大数据；多源异构数据；数据融合
22 科学与信息化2020年12月中
Copyright©博看网 . All Rights Reser合平台 此项平台由数据层、交换层、集成层和用户层构成，数据 层包含不同部门、不同系统的异构数据，交互层的主要目的是完 成异构数据到XML格式数据的双向转换，集成层主要由平台管 理中心、数据交换服务中心和数据中心组成，用户层主要是人机 交互系统，负责用户的登录、权限管理和系统维护等问题[3]。 3 结束语 作者主要采用XML作为多元异构电力大数据融合的标准接 口，以Web service作为平台各层的通信标准，在SOA基础上架 构搭建了多元异构的电力大数据共享平台，在较大程度上解决 了电网中不同部门系统之间的“信息孤岛”问题，从而最终实 现了电力大数据的共享交换。 参考文献 [1] 林瑀,陈日成,金涛.面向复杂信息系统的多源异构数据融合技术 [J].中国测试,2020,46(7):1-7,23. [2] 宋雪莹.基于异构数据源的电力大数据处理方法[D].北京:华北电 力大学(北京),2019. [3] 王瑞杰.面向电力调度控制系统的多源异构数据处理方法研究 [D].北京:华北电力大学(北京),2017.
能源大数据技术的应用与发展
能源大数据技术的应用与发展一、前言在全球迫切需要实现能源转型的发展潮流下，“互联网+”智慧能源已成为广受能源领域关注的热点，能源网与互联网的深度融合是解决当前能源问题，重塑全球能源格局的重要变革力量。
能源大数据融合了海量能源数据与大数据技术，是构建“互联网+”智慧能源的重要手段。
它集成多种能源（电、煤、石油、天然气、供冷、供热等）的生产、传输、存储、消费、交易等数据于一体，是政府实现能源监管、社会共享能源信息资源、促进能源体制市场化改革的基本载体。
同时，能源大数据以数据开放共享为核心理念，是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点，是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。
进一步地，能源大数据是打破行业壁垒，促进各种能源系统融合的助推剂，将催生一批智慧能源新兴业态，亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。
为此，本文从能源大数据技术的基本内涵出发，阐述了能源大数据的基本架构及典型特征，总结了国内外大数据在能源领域的应用现状，并探讨了目前我国能源大数据建设中所存在的问题。
立足现存问题，对我国下一步能源大数据产业的布局提出了若干发展建议，以支撑“互联网+”智慧能源战略发展。
二、能源大数据技术的基本内涵大数据是以整个数据集合为研究对象的一项综合技术，是传感技术、信息通信技术、计算机技术、数据分析技术与专业领域技术的结合，是对传统的数据挖掘、数据分析技术的继承和发展。
随着我国“互联网+”在能源行业的深入发展，所衍生的“互联网+”智慧能源融合互联网的思维和技术，改造传统能源的生产、传输、消费、转换、交易等全产业链，依托能源大数据技术，形成能源与信息高度融合、互联互通、透明开放、互惠共享的新型能源体系。
面向“互联网+”智慧能源的能源大数据基本架构由应用层、平台层、数据层以及物理层组成，如图1所示。
图1能源大数据基本架构能源大数据的物理层包括了能源生产、能源传输、能源消费全环节以及每一环节的各类能源装备。
对电力设备状态大数据分析
对电力设备状态大数据分析摘要：随着智能电网的发展和电网规模的迅速增长, 及时、准确地掌握电力设备运行状态面临巨大的问题和挑战。
近年来, 电力信息化日臻完善, 电力设备状态监测、生产管理、运行调度、环境气象等数据逐步实现集成共享, 大数据技术为电力设备状态评估和故障诊断提供了全新的解决思路和技术手段。
结合大数据技术及数据挖掘分析方法在电力设备状态评估中应用的现状, 说明了电力设备状态大数据分析的内涵、目的、数据特征和基本架构, 阐述了电力设备状态大数据集成、转换、清洗、分布式存储和处理、高效挖掘以及数据驱动的设备状态分析模型等关键技术。
通过分析电力设备状态评估的总体需求, 总结和探讨了大数据技术在电力设备状态评价、异常检测、故障预测、智能诊断等典型业务场景中应用的方法和效果, 提出了研究和应用中面临的主要问题, 并对相关技术的发展趋势进行了展望。
关键词：大数据; 电力设备; 状态评估; 故障诊断; 状态监测; 数据挖掘; 异常检测; 故障预测;Abstract：With the development of smart grid and the rapid expansion of power grid scale, it is very difficult to grasp the operational state of power equipment timely and accurately.In recent years, the informationization of electric power has reached a high level.Data from condition monitoring system, power production management system, operation dispatching system, and environmental meteorology system are gradually integrated and shared.Big data technologies provide new technical methods and tools for power equipment condition assessment and fault diagnosis.We put forward the connotation, purpose, data characteristics, and basic framework for big data analysis of power equipment condition, in consideration of the status quo of big data technology and data mining analysis in power equipment condition assessment.The key techniques of big data integration, conversion, cleaning, distributed storage and processing, data mining with high efficiency, and data-driven analysis model for power equipment condition assessment are comprehensively elaborated.According to the total demand analysis of power equipment condition assessment, the methods and effects of big data techniques in application scenarios such as condition evaluation, anomaly detection, fault prediction andintelligent diagnosis are summarized and discussed.Finally, the major problems in research and application are proposed, and the development trend of the relative technologies is prospected.Keyword：big data analysis; power equipment; condition assessment; fault diagnosis; condition monitoring; data mining; anomaly detection; fault prediction;0引言电力设备是构成电网的基础元件, 设备故障会严重影响电网的安全稳定运行, 造成巨大的经济损失。
多源异构数据的实时集成技术研究
多源异构数据的实时集成技术研究随着数据技术的发展，越来越多的组织和企业开始意识到数据管理的重要性，一些新的技术工具不断涌现，尤其是数据集成技术，可以帮助组织轻松地整合从不同数据源获取的数据。
对于多源异构数据，实时集成技术已经成为了解决方案之一。
什么是多源异构数据？多源异构数据是指来自多个数据源并且数据源类型不同的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
这些数据可以来自不同的数据库、软件系统、传感器、API等各种数据源。
由于多源异构数据的特殊性，要实现数据集成需要一些复杂的数据整合技术。
传统的数据集成技术，如手动ETL（抽取、转换、加载），对于大规模的多源异构数据集成不太适用，因为它们需要耗费很多时间和人力。
实时集成技术是怎么做到的？实时数据集成技术是一种新的数据集成技术，它使组织能够在数据源中实时引入信息，将这些数据整合为一个清晰的视图。
这使得企业可以更好地管理和利用其大量分散的数据。
如果企业要赶上就-in-time的市场，例如交易、监控数据等，那么实时数据集成的能力是必不可少的。
实时数据集成遵循以下三个步骤：1. 数据抽取首先，数据的抽取是实时数据集成的第一步。
它需要从各种数据源中收集数据，并存储在一个中央位置中，以供后续的处理和分析。
数据抽取通常包括抽取与预处理，以及转换和流数据的压缩。
2. 数据转换数据转换是实时数据集成的第二步。
在这个步骤中，数据将进行规范化、加工和变换。
数据转换的过程可以帮助标准化不同的数据源，使之能够在同一平台上进行分析和处理。
另外，它还可以使数据更加易于理解和操作。
3. 实时数据存储实时数据存储是实时数据集成中最后一步。
这个步骤的目的是将处理好的数据实时地存储在一个访问点中。
企业可以随时到这个访问点中获取数据，并对故障进行恢复操作。
实时数据存储通常是在内存或硬盘上进行的。
实时数据集成技术的优势实时集成技术的实时性是其最大的优势。
给定一个大型企业，在传统的数据集成环境中，数据准备过程可能需要数周甚至数月时间，这将导致企业决策变得迟钝和不准确。
面向电力大数据的多源异构数据融合技术初探
面向电力大数据的多源异构数据融合技术初探摘要：随着科学技术的不断的创新和发展，智能电网的发展与信息技术的高度渗透，电力系统面对大空间尺度、小时间尺度和多数据类型的海量信息，给电力大数据的发展与应用提供机遇。
关键词：面向电力大数据；多源异构数据融合技术引言息技术在电力系统的深入应用，对消除电力企业中的“信息孤岛”具有十分重要的作用。
通过对电力大数据应用需求进行分析，探究了当前电力系统中大数据处理存在的问题。
1电力大数据存在的问题1.1电力大数据缺乏统一的标准随着电网企业信息化建设的不断加快，各种电力管理呈现出系统化发展的趋势，例如计费系统、营销系统、ERP系统等在电力企业中的应用也在不断加大。
但是，在不同的省级电网部门之间，信息化的建设都是独立建设，缺乏统一的标准与规范;而且同一个电力企业内部，往往根据需求，开发性能单一、可扩展性比较差的专用通信系统，它们在开发的标准、数据的存储格式、系统的结构上存在很大的差异，导致开发出的系统很难形成共享，信息不能兼容，在整个电网中，形成了一个个“信息孤岛”，从而影响整个国家电力发展的战略。
在电网企业中，电网的调度中心运行方式与电力自动化控制、继电保护等电力管理部门都有单独的数据库，不同的部门之间采用独立的数据编码格式与存储模式，缺乏统一有效的数据管理模式与统一的数据架构系统，导致在企业的内部也不能有效地实现数据共享，系统内部的数据不能有效地发挥出应有的价值。
这样，在企业的内部电网中就形成了“一个电网，多套数据”的问题，对电网建设的可持续发展十分不利。
1.2电网企业直接的数据协作比较困难在现代电网企业的发展中，特别是智能电网企业发展中，只有电网企业内部各个部门以及电网企业之间相互协调、相互协作，才能够有效地完成电网自动化调动;统一协调管理、运营等，只有在电力大数据统一运行与管理的情况下才能够实现。
例如电力数据需要从一个部门转移到另一个部门时，或者数据从上级发送到下级以及不同的部门在实现数据共享时，如果数据的标准、格式等不同，就会导致不同的部门之间数据不同共享，这样就会导致电网在调度、运行与管理等方面存在问题，进而也会使得电网之间的相互协作变得困难。
电力行业中的大数据分析应用案例
电力行业中的大数据分析应用案例近年来，大数据分析在各个行业中崭露头角，为企业提供了更准确、高效的决策支持。
电力行业作为其中重要的一员，也开始广泛应用大数据分析技术，以提高电力系统的稳定性、效率和安全性。
以下是电力行业中的一些大数据分析应用案例。
一、用于负荷预测与能源调度的大数据分析电力系统的负荷预测与能源调度是电力行业中最核心的任务之一。
利用大数据分析技术，可以对历史数据进行深入挖掘，发现负荷的周期性规律和异常变化趋势，从而准确预测未来的负荷情况。
同时，通过分析实时数据，结合天气、经济等因素，制定合理的能源调度方案，最大程度地利用可再生能源和传统能源，提高能源利用效率。
二、用于电网设备监测与维护的大数据分析电力系统中的各种设备需要定期监测和维护，以确保电网的正常运行。
大数据分析技术可以对电网设备的运行数据进行实时监测和分析，及时发现设备故障和隐患，预测设备寿命和维护周期，提供精确的维护计划。
此外，结合人工智能技术，还可以建立智能诊断模型，实现设备的故障自动诊断和预警，从而提高设备的可靠性和安全性。
三、用于优化电力市场交易的大数据分析电力市场交易是电力行业中关键的一环，也是利用大数据分析的重要场景。
通过对市场交易数据进行深入挖掘和分析，可以准确把握市场供需关系，预测电力价格和市场波动趋势，帮助企业制定合理的购电和售电策略。
同时，大数据分析还可以对市场参与者的行为进行数据挖掘，识别潜在的欺诈行为和违规交易，维护市场的公平和透明。
四、用于能源消费分析与用户管理的大数据分析大数据分析技术对于能源消费分析和用户管理也起到了重要作用。
通过对用户能耗数据的深度分析，可以揭示能源消费的规律和特点，提供合理的节能建议和能源管理方案。
同时，结合用户的个人信息和用电特征，可以建立用户画像和精准营销模型，提供个性化的服务推荐和精准营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
综上所述，大数据分析在电力行业中的应用案例丰富多样，从负荷预测和能源调度、设备监测和维护、市场交易、用户管理等方面，都能发挥重要作用。
大数据在电力领域中的应用概述
大数据在电力领域中的应用概述摘要近几年在互联网的大力发展下，各行各业都在进行数字化转型。
电力行业作为在国家经济发展中起着重要作用、支撑信息化现代化建设的重要公共事业。
电力行业借鉴互联网经验，顺应数字化转型趋势，持续推进改革建设。
企业中台的建设为电力系统的经营管理提供了重要的支持，有效破解数据多头录入、跨专业业务流程断点、响应基层业务需求慢等问题。
通过中台提供业务共享服务，实现能力跨专业复用、数据全局共享。
有效提高了电力行业的运营效率和管理水平。
本文主要介绍了大数据、企业中台的特点和相应技术，并对企业中台在电力领域的应用研究进行分析和探讨。
关键词：数字化转型；企业中台；共享服务；全局共享一、电力企业运营中的大数据概述随着各种智能变电站、智能服务终端、数字化工厂的兴起[1]，电力部门能够在发电、输电、配电、调度等各项工作中产生非常多的数据，这些数据呈现出不同类型不同作用。
根据相关调查显示，居民用电信息在采集过程中的终端数量已经突破了4亿；输变电动态监测装置已安装超过2万个，形成了一个系统性的分钟级的终端规模，数据量已经由TB级转向了PB级。
我国部分电力企业已建成并拥有生产、GIS、投资计划、项目、物资、基建、财务、营销、人力资源、客户等一批信息化管理系统，实现了业务全覆盖，并构建资产全生命周期管理、客户服务等的企业管理体系。
然而从企业管理的角度分析，目前的信息化平台建设仍有不足之处。
首先，企业级运营管控体系缺少总体规划，各业务系统的核心数据未实现整合和应用，无法为企业管理层带来客观准确的业务定位、管理对象、监测及分析方法。
其次，面向公司领导，企业经营指标等数据仍采用手工上报方式，无法实现指标的实时监控。
平台缺乏集约能力，无法合理地运用现代化技术去充分展示公司良好形象。
因此，为提升电力企业运营效率和效益，需要结合国际先进的云大物移智技术，搭建专业级的数字化运营管理工具。
二、数据的来源及特点在电网运营管理过程中，其数据类型主要分为基础数据、运营数据、管理数据和外部数据等几种。
电力用户用电行为大数据智能分析应用
电力用户用电行为大数据智能分析应用随着科技的不断进步，大数据分析已经成为了许多行业的热门话题。
在能源领域，电力用户用电行为的大数据智能分析应用正在逐渐崭露头角。
本文将探讨电力用户用电行为大数据智能分析的应用，并介绍其在提高电力供应效率、优化用电成本以及节能减排等方面的潜力。
一、电力用户用电行为大数据智能分析电力用户用电行为大数据智能分析指的是通过收集和分析电力用户的用电数据，实施智能算法进行判断和预测，从而为电力供应商提供决策支持和优化策略。
传统的电力供应管理主要依赖于历史用电数据和统计分析，而大数据智能分析可以更加准确地把握用户的用电行为和需求，为电力供应提供更为精准的指导。
二、提高电力供应效率通过电力用户用电行为的大数据智能分析，电力供应商可以更好地了解用户的用电需求，预测用电高峰时段以及用电量的波动情况。
这些预测结果可以帮助电力供应商在供电计划和调度中做出更合理的决策，提高供电效率。
例如，在用电高峰期，供应商可以根据用户的用电行为预测，采取相应措施，如合理调整发电机组的运行策略，确保电力供应的稳定性。
三、优化用电成本电力用户用电行为大数据智能分析还可以帮助用户优化用电成本。
通过了解用户的用电习惯和用电需求，智能算法可以为用户推荐最适合的用电方案。
例如，在用户用电需求低谷时，电力供应商可以根据用户的用电行为数据，提供相应的用电计划和价格优惠，引导用户在用电高峰时段削峰填谷，从而降低用电成本。
四、节能减排电力用户用电行为大数据智能分析还可以帮助用户实现节能减排目标。
通过分析用户的用电行为和能源消耗情况，智能算法可以发现潜在的节能机会，并提供相应的建议。
例如，当智能算法发现用户在某个时段频繁使用高能耗的设备时，可以通过推送提醒用户节约用电，或者优化设备使用方案，从而降低能源消耗量，实现节能减排。
五、隐私保护与数据安全在电力用户用电行为大数据智能分析过程中，保护用户隐私和确保数据安全十分重要。
电力供应商需要建立健全的数据管理和保护机制，确保用户用电数据的安全存储和传输。
电力大数据的多源异构数据融合技术
电力大数据的多源异构数据融合技术发布时间：2023-03-08T02:43:21.292Z 来源：《福光技术》2023年3期作者：向映宇1 黄继盛2 胡昌斌1 聂鼎3 [导读] 电力大数据的产生与处理与传统数据处理模式存在差异，现阶段，电力系统运行期间产生的基础性数据主要包括电网模型、设备参数、运行检测以及变电数据。
1.云南电网有限责任公司昆明供电局云南昆明 6500002.云南电网有限责任公司临沧供电局云南临沧 6759003.云南电网有限责任公司电力科学研究院云南昆明 650000摘要：由大量监测设备采集、各监测分析系统以及计算机系统分析产生的海量形式结构不同的数据，全方位反映着智能电网的运行环境与运行状态，其已成为非常珍贵的资源。
而如何迅速筛选并充分利用海量数据堆中的有用信息，是目前电力系统建设面临的巨大挑战。
因此对多源信息进行融合已大势所趋。
它可以把来自多方面的数据融合在一起，实现对杂乱无章的电网数据整理并得出关于研究对象更详细、全面的分析。
本文将重点就电力大数据的多源异构数据融合技术展开探讨。
关键词：电力大数据；多源异构数据融合技术1基于电力大数据的多源异构数据融合技术的研究背景1.1数据来源电力大数据的产生与处理与传统数据处理模式存在差异，现阶段，电力系统运行期间产生的基础性数据主要包括电网模型、设备参数、运行检测以及变电数据。
1.2融合过程电力系统运行过程中，产生的电力数据信息众多，基于电力大数据，采用多源异构数据融合技术进行数据信息处理，利用多重传感器对系统内部数据源进行转换，采用多源异构数据融合结构，对数据进行预处理，在融合中心将电力数据信息基本特征进行提取，通过云端进行数据融合运算，减少数据信息冗余、噪音、残缺等情况，提升电力数据信息处理的精准度，期间要根据电力数据信息类型，选择合适的数据融合算法，满足电力系统运行的实际需求。
2基于SOA架构的电力大数据融合架构设计2.1SOA概述SOA（service-oriented architecture，面向服务架构）采用的基础服务，具有粗粒度、松耦合的特征，它是一个组件模型，通过构件之间的相互组合，可以有效地实现各种功能的组合与调用，通过对不同对象进行统一的设计，采用标准化的通信数据接口，可以实现不同的服务调用，采用SOA技术可以有效解决电力大数据的多元异构数据的问题。
什么是电力大数据？电力大数据从哪儿来？
什么是电力大数据？电力大数据从哪儿来？电力大数据与经济、社会存在广泛紧密的联系，电力大数据的价值不仅局限在电力行业内部，更体现在国民经济运行、社会进步及各行业创新发展等多个方面。
随着智能电网和信息化建设，电力行业积累了海量数据，这些数据在数据量、多样性、速度和价值方面具有大数据的特征。
电力行业已进入大数据时代。
电力大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道，收集到的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据集合。
电力大数据是电力公司的新型资产，能够促进电力公司的业务管理向更精细、更高效的方向发展。
大数据技术将推动信息技术平台的升级与改造，包括提升数据存储和及时处理的能力；补充对非结构化数据分析与利用的能力；增强对海量数据资源的价值挖掘能力。
电力大数据在应用过程中存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求。
通过与行业外数据的交互融合，以及在此基础上全方位的挖掘和分析，将会使电力大数据发挥出更大价值。
电力大数据从哪儿来？电力大数据主要来源于发电、输电、变电、配电、用电和调度等各环节，可大致分为三类。
电网运行、设备检测或监测数据。
主要包含在能量管理系统、配网管理系统、广域量测管理系统、生产管理系统、电网调度管理系统、故障管理系统、图像监控系统等。
电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等数据。
主要包含在营销业务系统、95598客户服务系统、电能量计量系统、用电信息采集系统等。
电力企业管理数据。
主要包含在协同办公系统、企业资源计划系统（ERP）等。
电力大数据的特点数据体量大以江苏省用电数据为例，江苏省有4000多万电力客户，对居民客户每小时采集一次数据，每次数据项十多个，一天仅居民用电数据就几十亿项。
数据类型多各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据类型多。
以非结构化数据为例，包括各变电站大量的视频监控设备产生的视频数据、客服与客户沟通留下的语音数据、无人机巡检产生的图片数据、办公系统流转过程中的各种类型电子文件等。
面向电力大数据的多源异构数据融合技术研究
172数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering电力系统自动化、信息化趋势愈发明显，在系统运行过程中，由于系统数据信息量众多，增强数据处理标准的多样化，继而引发电力数据信息内容重复处理的问题，影响电力系统数据信息的真实性和完整性，不利于电力系统的整体运行效率和效果，对电力系统稳定运行带来挑战与危机。
1 基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究1.1 研究背景1.1.1 数据来源电力大数据的产生与处理与传统数据处理模式存在差异，现阶段，电力系统运行期间产生的基础性数据主要包括电网模型、设备参数、运行检测以及变电数据，数据基本特征如表1所示[1]。
1.1.2 融合过程电力系统运行过程中，产生的电力数据信息众多，基于电力大数据，采用多源异构数据融合技术进行数据信息处理，利用多重传感器对系统内部数据源进行转换，采用多源异构数据融合结构，对数据进行预处理，在融合中心将电力数据信息基本特征进行提取，通过云端进行数据融合运算，减少数据信息冗余、噪音、残缺等情况，提升电力数据信息处理的精准度，期间要根据电力数据信息类型，选择合适的数据融合算法，满足电力系统运行的实际需求，针对多源异构电力大数据的融合，具体流程图详见图1。
1.2 结构类型1.2.1 像素级电力大数据处理过程中，采用多源异构数据融合技术，像素级融合作为第一步骤的技术融合方式，将电力原始数据进行关联和融合，最大限度地保留初始数据的基本特征，为电力系统运行提供诸多细节性信息，但由于数据种类和来源难以确定，综合关联与融合后对电力数据信息的完整性和稳定性造成一定不良影响，加之传感器同质性特征明显，对电力数据容错能力较低，导致像素级数据融合抗干扰能力差，不适合深入应用。
1.2.2 特征级特征级电力大数据融合作为数据处理的中间环节，对原始数据特征进行信息提取，综合运用人工神经网络、多种假设法或特征压缩聚类法等手段，将提取后的电力大数据进行有效融合，特征级融合具有较好的实时性，为电力系统运行提供依据，提升电力大数据信息融合的准确程度。
多源异构传感数据融合技术研究
多源异构传感数据融合技术研究一、引言多源异构传感数据的融合技术是指将来自不同类型传感器和不同传感器位置的多源传感数据整合起来，形成全局的感知和认知。
由于传感器的不同，其获取的数据也不同，因此如何将这些信息进行有效的融合，成为了传感领域亟待解决的问题之一。
二、传感数据的特点传感数据的特点是多姿多彩的，包括巨大的数据量、高动态范围、高采样率、高噪声率、数据丢失、数据时延等。
例如，机器视觉传感器能够捕捉细节图像，但是不能获得空气质量等其他因素，而气体传感器只能测量这些因素，但不能感知图像信息，这些数据的互补性需要进行融合处理。
三、多源传感数据融合的方法针对多源传感数据融合问题，研究者提出了多种方法。
其中，主要分为基于模型、基于规则和基于学习的方法。
1. 基于模型的方法该方法将不同来源的传感器数据映射到一个共同的状态空间，比较受欢迎的方法是一些基于贝叶斯概率模型的方法。
该方法利用统计模型建立传感器数据之间的关系。
这些模型包括基于隐马尔可夫模型、粒子滤波器模型、Kalman滤波器模型等。
2. 基于规则的方法该方法将传感数据预处理为关键指标，然后使用专家系统、模糊逻辑、神经网络等技术从中提取有用的信息。
该方法适用于图像、声音等多媒体数据的处理。
该方法具有解释性强，但需要依靠先验业务知识来设计规则。
3. 基于学习的方法该方法基于机器学习技术，从大量数据中寻找模式和规律。
该方法将传感器数据输入到机器学习算法中，学习分类和映射函数以预测未知数据。
该方法适用于大数据场景下的分析和处理。
四、多源异构传感数据融合的应用多源传感数据融合的应用非常广泛，包括但不限于智慧交通、电力系统监测、环境监测等。
1. 智慧交通传感器技术对交通拥堵、道路损坏、车辆跟踪等问题提供了解决方案。
例如，交通灯系统可以通过整合监控摄像头和车辆识别传感器来控制交通流量，避免交通拥堵。
2. 电力系统监测电力系统的安全和稳定需要对电网状态进行实时监测和分析。
电力行业的数据分析与模型
电力行业的数据分析与模型随着科技的不断进步，信息技术在各个行业中的应用日益广泛，电力行业也不例外。
电力行业是一个数据密集型的行业，大量的数据需要进行分析和建模，以帮助企业进行决策和优化运营。
本文将讨论电力行业数据分析的重要性，并探讨一些常用的数据分析方法和模型。
一、电力行业数据分析的重要性在电力行业中，数据分析起着至关重要的作用。
电力企业通常会收集大量的数据，包括供电负荷、发电量、用电量、电力设备运行数据等等。
这些数据蕴含着丰富的信息，通过对这些数据的分析，可以获取有关电力系统运行情况、能耗特点、用户需求等方面的知识，为企业提供决策支持和优化建议。
数据分析可以帮助电力企业实现以下目标：1. 制定合理的供电计划：通过对历史数据的分析，可以了解供电负荷的变化规律，预测未来的供电需求，从而合理调配发电资源，确保供电的稳定性和可靠性。
2. 发现能耗特点和规律：通过对用电量和发电量数据的分析，可以了解不同用户群体的用电特点和用电规律，为制定差异化的电价政策提供依据，优化供需匹配，提高资源利用效率。
3. 预测电力设备的故障：通过对电力设备运行数据进行分析，可以早期发现设备的异常情况，预测可能发生的故障，及时进行维修和更换，提高电力设备的可靠性和安全性。
4. 优化电力系统运行：通过对电力系统运行数据的分析，可以掌握系统的运行状态和性能指标，及时发现问题，进行优化调整，提高系统的效率和稳定性。
以上仅是电力行业数据分析的一部分应用场景，实际上数据分析在电力行业中有着更广泛的应用。
二、电力行业常用的数据分析方法1. 回归分析：回归分析是一种利用历史数据来预测未来趋势的方法。
在电力行业中，可以利用回归分析来预测供电负荷、用电量等指标的变化趋势，提前调整资源配置，确保供需平衡。
2. 聚类分析：聚类分析可以将相似的样本归类到同一个群组中，帮助电力企业了解不同用户群体的用电特点和需求。
通过聚类分析可以制定差异化的用电策略，提高用户满意度和企业收益。
多源异构数据的整合与分析技术研究
多源异构数据的整合与分析技术研究随着互联网及物联网的发展，数据已经成为当今社会信息化发展的重要资源之一。
而多源异构数据的整合与分析技术研究，是当前信息化领域的热点与难点。
本文将围绕这一主题展开讨论。
一、多源异构数据的概念多源异构数据，指的是来自不同来源、格式、内容及结构差异较大的的数据。
这些数据之间存在着语义、语言、地理位置等方面的差异，导致难以进行有效的整合和分析。
二、多源异构数据的挑战多源异构数据的整合与分析是一个复杂而具有挑战性的工作。
以下是其中的一些挑战：1. 数据质量问题：多源异构数据可能存在格式不统一、错误数据、缺失数据等质量问题，需要人工进行数据清洗和处理。
2. 数据安全问题：多源异构数据可能包含机密信息，因此需要建立安全机制来保护数据。
3. 数据管理问题：多源异构数据来源广泛、格式不同，管理起来较为困难，需要建立统一的数据管理系统。
4. 数据处理问题：在进行数据整合和分析时，需要考虑数据融合和匹配问题，确保数据能够正确地融合在一起。
三、多源异构数据的整合与分析技术为了解决多源异构数据的挑战，人们开始研究多源异构数据的整合与分析技术。
以下是一些常用的技术：1. 数据清洗与集成技术：在进行数据整合时，需要清洗掉含有错误或缺失数据的记录，并将多个数据源中的数据集成在一起。
2. 数据融合与匹配技术：在进行数据融合时，需要考虑数据的融合方式，使得数据能够正确地融合在一起。
此外，还需要考虑数据匹配问题，确保融合出的数据能够准确地反映事实。
3. 数据挖掘与分析技术：在数据清洗、集成、融合和匹配之后，需要使用数据挖掘和分析技术，从数据中发掘出有价值的信息，并进行预测和决策。
4. 人工智能技术：人工智能技术在数据整合与分析中起着越来越重要的作用。
例如，利用机器学习技术来识别、分类和预测数据。
四、多源异构数据的应用场景多源异构数据在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 金融领域：在金融领域，需要整合利用各种市场数据、公司数据、政府数据等多源异构数据进行分析和预测。
电力系统大数据平台的数据分析与研究
电力系统大数据平台的数据分析与研究摘要：经过近年的发展，数据挖掘已经形成了很成熟的理论，应用也渗透到各个领域。
在最近多年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，人们面临的数据量呈现指数增长，传统数据采集的方法和技术面临巨大困难，如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来，已经成为一个亟待解决的重要课题。
在电力行业，随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及，电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增，数据挖掘技术与大数据分析的结合已成为电力系统高效发展、稳定运行的有效智能保障。
关键字：信息大数据平台；数据分析1、电力系统数据分析现状近年来，全球能源市场发展迅速，全球电网规模日益增大，数据量也呈现爆发式增长。
于此同时，大数据技术也随之悄然发展，并进入了技术成熟的阶段。
与之相伴的深度机器学习甚至人工智能相关技术都得到了长足发展，整个大数据技术呈现蒸蒸日上的形式，并落地生根到了各行各业，电力行业也不例外。
随着大数据技术在电力行业得到应用，电力大数据的概念被提出，并开始被电力行业相关从业人员及科研人员开始研究。
随着智能电网的不断建成，电力系统的数据种类、数据量、数据复杂度都在爆发式增长，电力系统的数据存储管理已然面临具体挑战，对电力系统的数据的价值挖掘就更有大量技术研究工作有待开展。
目前的电力系统运行数据主要集中于各变电站、电网地放调度和电网省调中心中，其中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多，并且能够通过访问地放调度数据，从而实现电网内部共享电力系统数据。
但目前的电网省调中心内部的监控运行系统，仅实现自身业务需求就以达到其性能瓶颈，对电力系统运行产生的数据一般只作存储记录和简单的统计工作，并不再对数据进行更深入的价值挖掘。
目前，如果电力系统的工作人员想对电力系统数据进行数据计算和分析，往往只能通过将数据导出至离线存储，再进行分析和计算。
2、电力系统信息大数据平台研究意义随着我国制造业的快速发展，电力网络发展迅猛、规模庞大，大量电力系统运行设备所处地理环境分布广泛、环境恶劣，由此引发的各类故障、事故已严重威胁着电网、电力信息网络的安全运行。
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电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究
作者：马平徐伟东沈浩钦吴杭
来源：《中国科技纵横》2014年第23期
【摘要】智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态数据，如何将它们进行高效可靠存储，并实现快速分析访问已是当前电力系统中重要的研宄课题。
本文在分析电力生产各个环节大数据的产生来源和特点基础上，阐述市场已有大数据技术在电力系统应用的优势和不足。
最后，从电网异构多源信息融合及可视化方向提出了一种应用方法。
【关键词】智能电网 ;大数据 ;异构分析 ;可视化
1 引言
近年来，随着全球能源问题日益严峻[1]，世界各国都开展了智能电网的研究工作。
智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。
而支撑智能电网的基础是电网大数据全景实时数据采集、传输、存储以及快速分析。
目前智能电网中的大数据主要来自以下几个方面：
（1）海量电网状态信息采集设备。
常规的调度自动化系统含数十万个采集点，配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。
需要监测的设备数量巨大，每个设备都装有若干传感器，构成了一个庞大的数据网。
（2）高频电网状态信息捕获技术。
为满足上层应用需求，设备的采样频率逐渐提高。
在输变电设备状态监测系统中，为了能对绝缘放电等状态进行诊断，信号的采样频率必须在200kHz以上，特高频检测需要GHz的采样率。
（3）视频及模式识别系统推广。
智能电网视频监控系统不仅要求能够真实地反映电力系统的情况，并且还需自动判断情况的好与坏，同时自动采取相关措施，是一个“会思考”、“能做事”的智能化系统。
为此，需要电网具备强大存储及处理能力。
2 现有大数据处理技术局限性
谷歌公司提出的分布式文件系统（distributed file system，DFS）和MapReduce技术，已成为现阶段Facebook、雅虎等网络公司大数据应用的解决方案[2]。
DFS技术，具备高容错性特点，可部署在海量且价格低廉的硬件设备上，而且它为应用程序提供了高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集程序。
MapReduce为2004年由谷歌公司提出的一个用来进行并行处理和生成大数据集的并行编程模型。
应用“解析器”，将复杂数据关系进行映射及化简，配合DFS最终实现快速数据处理。
但是，该方法应用在电力系统中直接面向业务对象，就表现出一定局限性。
（1）数据形式多样化。
电网业务数据大致分为3类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据;三是电力企业管理数据。
包含一维数据、二维数据、多维数据、文本与超文本、层次和图形等多种形式。
现有大数据技术无法直接或高效的分析处理。
（2）数据价值密度较低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有1～2 s。
在输变电设备状态监测中存在同样问题，所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量的异常数据，而异常数据是状态检修的最重要依据。
电力系统若要应用成熟大数据技术，首先需对各类异构信息进行预处理，本文将就异构多数据处理技术在电力系统应用进行分析，并简述一种针对低价值密度数据集的可视化方法。
3 数据预处理及可视化技术
为更好阐述本文提出的面向电力系统多源异构数据的多维分析与可视化方法，首先结合主要电力环节和信息处理流程，加入数据自动抽取与格式转换模块（含实时在线访问控制模块）、以及多形式的可视化展示模块，形成如图1所示电力系统大数据处理框图。
3.1 数据自动抽取与格式转换
针对各自治系统提供数据方式的不同以及兼顾电力数据的特点，提出并设计了一种多源异构海量数据的实时数据自动抽取与转换模块[3，4]，模块结构如图2所示。
该模块包括实时控制监测层、实时抽取格式处理层以及实时存储层等。
其中：
实时控制监测层：主要完成多源数据的访问权限的配置与管理、访问的方式配置、访问频次设定以及异常处理等，目的是与各数据来源建立合法可靠的数据访问机制。
实时自动抽取与格式转换处理层[5]：主要完成对实时监测到的数据进行正确性检查，根据各异构数据的不同抽取规则对实时在线获取的数据进行分类多线程的自动抽取，并结合决策基础数据库的存储设计要求进行相应格式转换，形成具体统一规范的数据格式，此层显然是最核心的处理层，在设计时要特别注意转换的效率和转换的正确性，是后期应用的基础性工作。
实时存储层[6]：主要完成对产品数据的保存和数据的实时利用，同时也方便以后历史数据的查询和统计分析等。
3.2 低价值密度数据集可视化
电网智能分析结果可视化是电力大数据应用的一个重要的组成部分[7]，可视化的效果直接影响到重要信息展示以及用户决策。
目前数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其原理不同可以划分为基于几何的技术、基于层次的技术、面向像素技术等。
基于几何与层次的可视化技术现阶段已在较多领域应用，且不适合含有低价值密度数据的数据集。
面向像素技术是现阶段应用于大数据展示的先进技术，它的基本思想是将每一个数据项的数据值对应于一个带颜色的图片像素，对于不同的数据属性以不同的窗口分别表示。
面向像素的可视化方法包含独立于查询的方法和基于查询的方法两种[8]。
独立于查询的方法将数据库中的数据依从左到右（从上到下）的次序一行一行（一列一列）地排列显示出来，类似于几何可视化方法。
而基于查询的方法是根据数据值同所查询的要求的符合程度来匹配不同的颜色。
针对每一个数据项的值（a1，a2，...，an）及查询要求（q1，q2，...，qn）通过一个距离函数计算每个属性值与查询要求的匹配值，得到每个数据的一个总的距离值dn+1以反映数据项与查询要求之间的匹配程度，总的距离值dn+1越小越是用户所希望看到的数据。
查询的数据结果按dn+1的值由小到大从屏幕的中央螺旋地向四周展开。
这样不仅能看到所查询的数据，而且对于数据从近似匹配到不匹配的走势也能直观地表现。
该种方法配合模式识别技术，可对电力系统状态检修及故障专家决策系统有很大帮助。
4 结语
未来的智能电网将是依托大数据分析处理技术的全景实时电网。
本文针对行业内海量数据预处理问题，提出了一种面向多源异构数据的多维预处理模型，又针对电力系统低价值密度数据集普遍存在这一事实，提出应用像素可视化方法，最大限度地克服了现有系统分析力度不够和可视化单调的不足，提高了基于电力大数据技术的应用有效性。
此外，该方法对非电力行业的分析与处理也有一定的参考价值。
参考文献：
[1]宋亚奇，周国亮.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术，2013，3（4）：927-935.
[2]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012，8（9）：8-15.
[3]惠卿，孙翠娟，董鸿燕.基于服务数据对象的异构数据集成系统[J].自动化技术，2010，8（6）：79-83.
[4]Peijian Wang.D-pro：dynamic data center operations with demand-responsive electricity prices in smart grid[J].IEEE Transactions on Smart Grid，2012，11（4）：1743-1754.
[5]谢华成，陈向东.面向云存储的非结构化数据存取[J].计算机应用，2012，32（7）：1924-1928.
[6]张良，佟俐娟.异构数据库集成中数据传输问题的研究[J].北京机械工业学院学报，2011，9（11）：65-68.
[7]刘勘，周晓峥，周洞汝.数据可视化的研究与发展[J].计算机工程，2012（8）：11-13.
[8]任永功，于戈.数据可视化技术的研究与进展[J].计算机科学，2010，31（12）.。