电力大数据关键技术与应用研究V1.1-精简版-20140923
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用近年来，随着大数据技术的不断普及和发展，电力系统逐渐开始利用大数据技术进行数据的采集、整理、分析和利用。
因为大数据技术的应用可以帮助电力系统更加精准地掌握电力数据，提高电力系统的运行效率和质量，因此，在电力系统中应用大数据技术已成为当前发展的一个趋势。
本文将从电力大数据关键技术的应用角度分析其在电力系统中的优势和应用场景。
电力大数据的采集是大数据应用中的首要环节，在电力系统中，大数据采集技术应用的场景主要包括电网监视、电量抄表、电力设备监测和用户数据的采集等。
这些数据的采集需要以实时性为主要考虑因素，采集的数据类型涵盖了电力系统中各种数据，如数字信号、模拟信号、图像信号等。
以电网监视数据采集为例，基于卫星、遥感、物联网等技术手段的数据采集系统已经被广泛应用。
电网监测系统通过实时监控各种传感器的信号，实时采集电力数据，通过云计算和大数据技术实现对电力数据的多维度、多角度的监控。
在电力系统中，电网监控技术的应用不仅可以实现对电力设备的实时检测，还可以实时监测电网运行情况，精准掌握电网运行情况，提高电力运行的稳定性和安全性。
电力系统的数据存储和管理需要应对多维度的数据，因此，对电力数据的存储和管理往往需要使用到分布式、并行处理等技术手段。
在电力系统中，通过Hadoop等大数据处理平台，对数据进行高效的识别、存储以及查询处理，提高电力数据处理效率。
同时，电力系统还通过云计算等技术，实现对数据的实时更新和存储，保持数据的多维度、多角度的完整性。
在电力系统中，大数据分析和挖掘技术的应用为电力系统进行精细化管理提供了有利的条件。
通过对电力数据的挖掘和分析，电力系统可以更好地理解电力市场的变化和民用用户的需求，精准制定和优化电力供应方案。
例如，通过对用户用电量和负荷的数据进行分析和挖掘，电力系统可以实现动态负荷调整，精细化控制用户的用电需求。
通过对市场需求的深入分析，电力系统可以优化电力供应结构，建立科学的用电计划和电网安全保障机制，提高电力运营效率和质量。
电力系统大数据分析方法研究与应用
电力系统大数据分析方法研究与应用随着科技的不断发展，传统的电力系统已经逐渐转变为智能电力系统。
智能电力系统通过各种传感器和计量设备采集大量的实时数据，这为电力系统的运行和管理提供了更多的信息和决策支持。
然而，如何有效地分析这些庞大的数据成为电力系统领域的一项重要任务。
本文将探讨电力系统大数据分析的一些方法和应用。
首先，为了有效地处理电力系统的大数据，需要借助大数据分析方法和技术。
其中，数据预处理是大数据分析的关键步骤之一。
对于电力系统而言，数据预处理包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。
清洗数据是为了去除异常值和噪声，确保后续分析的准确性和可靠性。
缺失值处理则是填充或删除缺失的数据，以保证数据的完整性。
另外，电力系统大数据分析还需要应用统计分析方法。
统计分析方法可以通过对数据的统计特性进行分析，挖掘潜在的规律和模式。
例如，可以使用聚类分析方法对电力系统数据进行分类和分组，以了解不同类型数据的特点和变化趋势。
另外，回归分析可以帮助建立电力系统数据之间的关系模型，从而预测未来的电力需求或故障风险。
此外，机器学习算法也可以应用于电力系统大数据分析。
机器学习是一种通过训练模型来处理和分析数据的方法。
在电力系统中，可以利用机器学习算法来建立电力负荷预测模型，以便根据历史数据预测未来的负荷情况。
此外，机器学习还可以用于电力系统异常检测，帮助发现电力系统中的异常情况并采取相应的措施。
除了上述方法，数据挖掘技术也是电力系统大数据分析的重要手段之一。
数据挖掘是通过发掘数据集中的潜在模式和趋势来提取有价值的信息。
在电力系统中，可以使用数据挖掘技术来发现电力故障的原因和规律，优化电力系统的运行和维护策略。
例如，关联规则挖掘可以帮助发现电力系统中不同因素之间的关联性，从而指导电力系统管理人员做出决策。
在具体应用方面，电力系统大数据分析方法可以应用于电力系统的运行和管理。
例如，通过分析电力负荷数据，可以预测未来的用电需求，并安排合理的电力供给计划。
电力系统中的大数据处理技术研究与应用
电力系统中的大数据处理技术研究与应用随着电力系统的规模不断扩大和信息化水平的提高，电力系统中产生的大数据呈现出爆发式的增长趋势。
对这些大数据进行有效的处理与应用，成为了电力系统运营和管理的关键问题之一。
本文将从大数据处理技术的研究与应用角度出发，探讨电力系统中的大数据处理技术。
首先，大数据的处理技术在电力系统中主要体现在数据采集、数据存储和数据分析三个方面。
在数据采集方面，电力系统需要采集各种类型的数据，包括实时监测数据、历史运行数据、设备状态数据等。
数据采集技术的重要性在于保证数据的准确性和及时性，常见的数据采集技术包括传感器技术、通信技术和云计算技术等。
在数据存储方面，电力系统中大量的数据需要进行存储和管理。
传统的数据库技术已经难以满足大数据处理的需求，因此需要借助分布式存储技术和云计算平台来解决存储和管理的难题。
分布式存储技术可以将数据分散到不同的节点，实现数据的高效存储和快速检索。
而云计算平台则可以提供灵活扩展的存储和计算资源，满足不同规模电力系统的需求。
数据分析是大数据处理的核心环节，也是电力系统中大数据处理技术的关键。
通过对电力系统中的大数据进行分析，可以提取出有价值的信息和规律，为电力系统的运营和管理提供决策依据。
数据分析技术的研究包括数据挖掘、机器学习、人工智能等多个领域，这些技术可以对电力系统中的数据进行分类、聚类、预测等操作，帮助电力系统实现故障预警、能源管理和智能调度等目标。
除了数据采集、存储和分析技术外，电力系统中的大数据处理还需要考虑数据的安全性和隐私保护。
大数据中可能包含用户的个人信息和商业机密等敏感数据，因此在处理大数据过程中需要采取一系列的安全措施，包括数据加密、权限管理和访问控制等，以确保数据的安全和隐私。
在电力系统中，大数据处理技术的应用非常广泛。
一方面，大数据处理可以帮助电力系统实现智能化管理，提高电力系统的运行效率和可靠性。
通过对大数据的分析，可以发现电力系统中存在的潜在问题并提出相应的解决方案，对电力系统的稳定运行起到关键作用。
对电力大数据关键技术应用探究
对电力大数据关键技术应用探究摘要：近些年来，随着数字化社会的日益发达，网络信息技术越来越和各行各业结合，体现出全新的发展态势，使得各个行业对互联网技术资源的需求越来越高，其中对电力的需求更甚。
电力资源的发展可促进社会经济发展的稳定推进，具体表现为电力企业在业务发展过程中可有效利用大数据技术达成资源的合理配置，从而为用户提供更加符合心理需求与科学合理性的服务。
本文以上述背景为基础，对电力大数据的关键技术应用进行具体探究。
关键词：电力大数据；关键技术；智能电网；应用1智能电网中大数据的特征分析就目前应用情况而言，电力企业在智能电网的构建中应用大数据的场景数量相对较多，并且大数据的来源具有广泛性的特征。
除此之外，智能电网中大数据的特征还包括信息数据量较为庞大、不同类型或者数据组之间的关系呈现复杂性、大数据信息的内容较为丰富、处理过程复杂繁琐等。
2电力大数据的应用优势电网的信息主要由结构化数据和非结构化信息组成，但随着智慧电网发展以及物联网的广泛应用，非结构化数据将呈现快速增长的趋势，其规模将远远高于结构化数据。
电力大数据处理的特点满足了大数据处理的五大特点，一是信息量大(Volume)、二是数据处理迅速(Velocity)、三是信息种类多(Variety)、四是意义大(Value)、五是精确度高(Veracity)。
电网大数据处理技术适应电网信息技术飞速发展，适应各领域发展需求，适应为电力工业服务需求，服务经济社会发展需求。
电力大数据分析领域涵盖:高性能统计、数据分析发现、数据分析、数据信息可视化等。
3电力大数据关键技术探究3.1数据分析技术社会的前进和社会市场经济的蓬勃发展进一步促使了能源产业转型范围的拓展，而能源供应体系中潜藏的问题已经凸现出来，如若得不到有效处理，不但会影响电能效率，还将影响经济效益和企业竞争力，不利经济的持续健康。
为促进能源产业转型持续稳健发展，借助新一代的技术改善电能效率，灵活运用智慧电网，提升动力系统的数据处理效率势在必行。
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。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用
电力大数据是指通过大数据技术采集、存储、分析电力系统运行过程中所产生的各种数据，以帮助电力企业实现数据驱动决策和运营管理。
电力大数据应用于电力系统的运行状态监控、运行管理、能源管理、设备故障诊断等方面，能够提高电力系统的效率和可靠性，降低电力企业的运营成本。
1.数据采集技术：电力系统的数据来源非常广泛，包括电力企业内部各个层面和外部监管部门的数据，因此电力大数据采集技术应包括多种数据来源的集成。
传感器、智能终端和数据中心建设技术的不断发展，为电力大数据采集提供了更为便捷和高效的方法。
2.数据处理与存储技术：电力系统中产生的各类数据量非常大，处理和存储这些数据需要高效的算法和大规模的存储设备。
采用分布式存储技术，云计算和大数据平台技术，实现电力数据的高效处理和存储。
3.数据挖掘和分析技术：数据挖掘和分析技术是电力大数据应用的核心技术。
通过对历史数据和实时数据的深入分析，可以预测未来的电力负荷变化趋势，诊断电力设备损坏原因，优化电力系统的调度和运营，提高整个电力系统的效率和可靠性。
4.人工智能和机器学习技术：基于人工智能和机器学习技术，能够从数据中自动学习并产生智能决策和行动，使得电力系统更加智能化和自动化。
例如，采用人工智能技术，可以实现电力预测和异常监测，以及设备故障检测和分类等任务。
电力大数据应用在电力系统中具有广泛的应用前景和重要的社会经济价值。
随着电力系统建设和运营方式的不断变革和发展，电力大数据应用技术的不断升级和优化将会对电力行业的可持续发展和节能减排等方面起到重要的促进作用。
面向智能电网应用的电力大数据关键技术
面向智能电网应用的电力大数据关键技术随着智能电网的快速发展，电力大数据已经成为了智能电网应用的重要基础。
电力大数据是指通过对电力系统中各项运行数据的采集、传输、存储、处理、分析及展示等过程，形成的数据集合。
电力大数据拥有海量、多源、高速、多样等特点，包含了电力系统的运行状态、行为、特性等，对于智能电网的建设与运行具有极其重要的作用。
而面向智能电网应用的电力大数据关键技术，就是为了更好地支持智能电网建设与运行而发展起来的一系列关键技术。
本文将主要介绍面向智能电网应用的电力大数据关键技术。
一、电力大数据的采集技术电力大数据的采集技术是电力大数据关键技术的首要环节。
电力系统中的各种设备、传感器、控制器等，都可以产生大量的实时数据，如电压、电流、功率等；而这些数据又需要通过各种通讯方式进行采集。
目前，电力大数据的采集技术主要包括了有线采集、无线采集、物联网采集等技术。
有线采集主要是指通过各种有线通信方式进行数据的采集，如RS485、光纤通信等；无线采集则是指通过各种无线通信方式进行数据的采集，如GPRS、NB-IOT、LoRa等；而物联网采集则是指通过物联网技术进行数据的采集，如ZigBee、Wi-Fi等。
通过这些采集技术，可以实现对电力系统中各种数据的实时、全面的采集，为后续对电力大数据的存储、处理、分析提供了基础。
电力大数据的存储技术是电力大数据关键技术中的重要环节。
电力大数据的存储主要包括了数据的存储介质、存储结构、存储模式等。
目前，电力大数据的存储主要采用了分布式存储、云存储等方式。
分布式存储是指通过多台计算机、存储设备进行数据的存储，可以实现数据的分散、冗余存储，提高了数据的可靠性、可用性等；而云存储则是指通过云计算技术进行数据的存储，可以实现数据的弹性扩展、远程访问等。
通过这些存储技术，可以实现对电力大数据的海量、高速的存储，为后续对电力大数据的处理、分析提供了基础。
电力大数据的处理技术是电力大数据关键技术中的核心环节。
电力数据管理关键技术研究与应用
电力数据管理关键技术研究与应用摘要：目前，国家电网公司存储、管理的数据已经达到PB量级，并还在继续高速增长中，相比于银行、电子商务等领域，数据的管理和应用还存在较大的差距。
同时，国家电网公司各业务条线内均开展了数据治理相关工作，但缺乏业务部门之间的相互协调与配合，亟需构建一套数据管理体系及工具平台，规范国网相关信息系统及数据中心业务流程、数据标准，强化数据安全，促进数据质量提升、协同数据融合，为大数据发展做好基础数据支撑，为生产经营和创新发展注入新动力。
关键词：电力数据；数据管理；数据治理随着电力信息系统的深化应用及“大数据”时代的到来，对电力数据资源的管理及电力数据的质量提出了更高的要求。
国网河南省电力公司在数据管理过程中进行电力数据管理关键技术研究，搭建了数据资源全景视图、数据资源共享平台、数据治理平台，并应用在数据管理和数据治理的各个环节中。
通过对业务流程、数据标准、数据质量等方面的支撑，有效提升了电力数据的管理效率，提高了公司数据管理的水平，推动了业务协同和效率提升。
1电力大数据面临安全风险1.1电力大数据的脆弱性2016年6月加利福尼亚一家电力公司数据库遭到曝光，导致数据泄露。
2016年12月国家电网旗下2款应用程序（APP）发生数据泄露事件，给整个社会带来极大的影响。
2010年7月发生的“震网”蠕虫攻击事件导致伊朗的核工业倒退2年，2015年12月23日发生的乌克兰电网攻击事件造成大面积居民停电，而2019年3月7日发生的委内瑞拉古里水电站攻击事件则造成超过10个州的交通和通信系统的瘫痪。
上述事件说明，电力系统自身存在漏洞，电力大数据自身较为脆弱，所以才导致数据泄露、网络攻击事件。
2018年，国家互联网应急中心（CNCERT）抽样监测发现，我国境内联网工业设备、系统、平台等遭受恶意嗅探、网络攻击的次数显著提高，在CNCERT使用其自主研发的工业互联网安全测试平台Acheron对主流工业控制设备和电力行业进行专项安全检测时，在涉及主流厂商的87个产品中共发现了232个高危漏洞。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用随着大数据技术的快速发展和普及，电力行业也逐渐开始应用大数据技术来提高生产效率、优化电网运行和管理。
电力大数据关键技术的应用不仅可以提升电力系统的可靠性和稳定性，还可以为用户提供更加精准的用电服务。
本文将从数据采集、存储与管理、数据分析和数据可视化等方面，探讨电力大数据关键技术的应用。
一、数据采集电力系统中包含了各种各样的设备和设施，这些设备和设施的运行状态和性能数据对于电力系统的安全稳定运行至关重要。
传统的手动数据采集和监控方式已经无法满足电力系统实时性和准确性的要求，因此需要引入先进的数据采集技术。
目前，电力系统中常用的数据采集技术包括传感器、无线通信技术、物联网技术等。
传感器可以实时监测设备的运行状态和性能参数，并将数据通过无线通信技术传输到数据中心进行存储和管理。
物联网技术则可以实现设备之间的互联互通，形成一个智能化的电力系统。
二、数据存储与管理电力系统中产生的数据量非常庞大，包括设备运行数据、用户用电数据、电网负荷数据等。
如何高效地存储和管理这些数据成为电力系统面临的一个重要挑战。
为了解决这一挑战，电力系统可以借助云计算和大数据存储技术。
云计算可以为电力系统提供弹性和高可用性的存储资源，同时大数据存储技术可以实现对数据的高效管理和分析。
数据安全也是电力大数据存储与管理的关键问题，需要采用先进的安全技术来对数据进行加密和保护。
三、数据分析电力系统中的各种数据包含了丰富的信息和价值，但如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为了电力系统面临的另一个挑战。
为了实现电力大数据的价值化利用，需要采用先进的数据分析技术。
数据分析可以帮助电力系统实现对设备运行状态的预测与诊断、电网负荷的预测与调度、用户用电行为的分析与管理等。
常用的数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
通过这些技术的应用，可以帮助电力系统实现高效能耗、减少故障和提高工作效率。
四、数据可视化数据可视化是将数据通过图表、地图、仪表盘等形式展现出来，帮助用户更直观地了解数据的含义和趋势。
电力系统中的大数据分析技术研究与应用
电力系统中的大数据分析技术研究与应用一、绪论随着电力系统的发展，数据的量和种类都在不断增加，如何有效地利用这些数据来提高电力系统的运行效率和降低能源的消耗成为了一个热点问题。
大数据分析技术因其能够快速、准确地分析海量数据而备受关注，越来越多的电力系统开始应用大数据分析技术来进行数据处理、建模、预测和优化等方面的工作。
本文将重点探讨电力系统中的大数据分析技术的研究与应用情况。
二、电力系统中的数据分析技术1.传统的数据分析技术传统的数据分析技术主要包括统计学、数据挖掘、机器学习等方面的方法。
这些方法通过对电力系统中的数据进行处理和分析，能够发现数据之间存在的关联和规律，并进行数据建模和预测。
但是，这些方法在处理大规模数据时可能会出现处理速度慢、准确度低等问题，因此在电力系统中的应用受到了一定的限制。
2.大数据分析技术大数据分析技术因其对大规模、高维度数据的处理能力而备受关注。
在电力系统中，大数据分析技术主要包括数据处理、数据挖掘和机器学习等方面的方法。
2.1数据处理数据处理是大数据分析的基础，对电力系统中的数据进行初步处理、过滤和清洗，以减小数据的规模和降低数据的复杂性，为后续的数据挖掘和机器学习提供基础。
2.2数据挖掘数据挖掘是从大规模数据中提取有价值的信息的一种方法。
在电力系统中，数据挖掘可以用来进行负荷预测、故障检测、能源管理等方面的工作。
通过对历史数据和实时数据的挖掘，能够预测未来的能量消耗和机电设备故障情况，为电力系统的管理和调度提供重要依据。
2.3机器学习机器学习是一种能够自动改进算法性能的计算机程序。
在电力系统中，机器学习可以用来进行算法训练、数据建模和预测等方面的工作。
常用的机器学习方法包括神经网络、分类器、回归模型等。
三、电力系统中大数据分析技术的应用1.能源管理能源管理是电力系统中的关键问题。
通过对大数据进行挖掘和分析，能够了解用户的能源使用情况和偏好，制定合理的能源使用方案和计划，减少能源浪费和成本。
新电力系统背景下电力大数据关键技术应用
新电力系统背景下电力大数据关键技术应用摘要：传统的数据处理技术已经无法解决爆发式增长的电力数据，导致智能电网无法跟上市场变化，阻碍着电力行业的发展。
根据智能电网中大数据处理的特征，提出了电力大数据占有的绝对优势，并从数据分析、数据管理、数据处理和数据展现多种关键技术进行分析，研究电力大数据在智能电网中的应用效果，对电力系统的发展起着必不可少的因素。
关键词：电力大数据；智能电网；关键技术0引言随着我国电力行业的迅速发展，行业内相关的电力数据呈爆发式增长。
以电力大数据为基础的智能电网，可提升智能电网系统的运行速率，提高企业的供电效率，保证用户的用电质量，从而使电力系统更加安全稳定[1]。
因此，研究面对智能电网的电力大数据关键技术，对实现电力系统的稳定、推动社会经济的发展具有重要意义。
1 智能电网中大数据的特征电力系统一般包括发电、用电、调度以及生产管理等环节。
大数据具有强大的信息采集与存储功能，基于电力大数据的智能电网具有数量大、多元化、速度快、准确率高和价值性高等特征1）数量大。
我国不断普及智能电网，增加各个网络节点的设备数量，电力数据资源非常巨大。
在分析并处理这些数据时，基于电力大数据的智能电网可高效进行搜集与分析。
2）多元化。
传统电网的数据结构比较单一，且数据分析方式无法适应数据的快速变化，需要不断地对电网进行改革。
而基于大数据的智能电网涉及到生产管理与营销等系统，包含结构化和半结构化等多种数据类型，对这些系统的建立都要利用大数据技术，引进先进技术以及设备来实现电力大数据的多元化。
3）价值性高。
智能电网内部的电力数据可以反映电力行业的整体运行规律，对电力系统的运行以及管理起着指导作用。
电力系统的外部特征反映了国家经济以及社会的发展状况，可为未来电力行业的发展奠定基础，具有很高的潜在价值。
2 电力大数据的优势电力大数据能够通过网络技术对数据进行分析与处理，具有很强的数据存储功能，它与互联网也是紧密联系的。
大数据技术在电力电网中的应用研究
大数据技术在电力电网中的应用研究现代电网是当今社会的重要基础设施之一，它的优化和智能化对于保障能源安全和实现低碳经济都具有至关重要的意义。
而在现代化电网中，大数据技术的应用也越来越重要。
一、电力电网中的大数据技术应用概述电力电网在传输、分配和供应电力的过程中，涉及大量的数据。
这些数据来源广泛，包括电力设备检测数据、热成像图像、能源消耗情况等。
这些数据可以被大数据技术所分析，挖掘其中的潜在规律和异常，从而帮助优化电网的运行、提高安全性和效率。
二、大数据技术在电网监控中的应用在电网监控方面，大数据技术可以帮助预测电力设备的故障情况，从而提前进行维护和更换。
此外，大数据技术可以收集电能质量数据，及时发现电压偏差、电力波动等问题，保障用电质量的稳定性。
同时，大数据技术还能够监测电网的安全性，通过分析静态和动态安全指标，及时预警电网潜在的安全隐患，从而保障电网的安全性。
三、大数据技术在电能质量管理中的应用电力电网中，电能质量是一个重要的问题。
大数据技术可以帮助分析电流谐波、电压谐波等参数，进而评估能源消耗情况和电力质量的稳定性。
通过大数据技术，企业和政府可以有效地预测电能质量问题，并通过智能调整以保障用电质量的稳定性。
四、大数据技术在电力行业的应用前景电力电网的现代化和智能化离不开大数据技术的应用。
未来，大数据技术将会在电力电网的监控、管理、优化等方面得到更广泛的应用，从而提高电力电网的效率、降低成本并保障电网的安全性。
此外，随着新能源的普及和需要更智能的电网运营支持的需求增加，电力行业将会对大数据技术的应用有更高的期望。
总之，电力电网是一个复杂的系统，利用大数据技术可以实现对电网运行的监管和管理，对电力设备的故障进行预测，因此提高电网的安全性和效率。
大数据技术在电力电网行业的应用正在得到越来越广泛的认可，如何充分利用大数据技术，将是未来电力电网行业发展和智能化的关键。
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由电能产生、输送和利用等环节所产生的数据，它对于今天的电力企业具有非常重要的意义。
通过分析电力大数据，电力企业可以了解电力产生和利用的情况，发现潜在漏洞，提高电力质量和安全性，增加设备的可靠性和寿命，提高电力企业的运营效率，降低成本等。
电力大数据的应用需要掌握几项关键技术。
一、数据采集技术数据采集技术是电力大数据应用的基础。
电力大数据主要包括电力风险数据、设备运行数据、子系统数据、现场反馈数据等等。
电力大数据采集技术需要使用各种传感器、网络连接设备和数据采集数据设备等，将各类数据采集下来并上传到数据中心和云服务器，方便进行数据的分析和处理。
二、数据存储技术电力大数据的存储技术需要具备高效、可靠、安全等特点。
存储技术的实现需要由大数据综合处理平台、网络连接平台、安全管理平台等组成，并采用分布式、云计算等技术，建立大数据存储平台，实现对存储数据的快速访问、高速传输和安全保护。
三、数据处理技术数据处理技术是电力大数据应用的核心。
处理技术需要利用机器学习、人工智能等高级算法对数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律性和价值性。
同时，还需要利用大数据可视化技术对数据进行可视化展示，以便决策者进行更好的决策。
四、数据交互共享技术电力大数据的应用需要各环节之间的数据共享。
数据交互共享技术需要利用电力物联网、移动互联网等技术实现不同设备之间的无缝连接和数据共享，以实现各环节之间的协同，提高电力企业的运营效率和经济效益。
五、安全保障技术电力大数据应用涉及到大量关键数据的储存和传输，必须强化安全保障。
安全保障技术主要包括实现安全传输、安全访问、安全存储和安全隐私的技术。
需要建立健全的安全管理机制，并采用数据加密、身份认证、防火墙等多种安全措施保障数据的安全和隐私保护。
六、人工智能技术人工智能技术是电力大数据应用的重要技术。
人工智能技术需要采用机器学习、神经网络等算法对数据进行分类、聚类、预测等处理，以帮助决策者进行数据分析和决策。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用随着电力行业信息化的推进，大量的电力数据被不断地产生和积累，如何挖掘和应用这些海量的电力数据，成为了电力行业发展的重要课题。
电力大数据关键技术的应用，可以有效地帮助电力企业进行数据分析、故障预测、运维优化等工作，提升电力系统的运行效率和安全性。
一、数据采集与存储技术电力大数据的应用离不开数据的采集和存储。
电力系统中包含了各种各样的传感器和监测设备，这些设备可以实时采集电力系统的各种参数和状态数据。
采集到的数据需要进行有效的存储和管理，以便后续的分析和应用。
目前，常用的数据存储技术有关系型数据库和分布式文件系统等，通过这些技术，可以实现电力数据的高效存储和管理。
二、数据预处理与清洗技术电力数据的质量对后续的数据分析和应用有着重要影响。
由于电力数据的采集过程中可能会受到各种干扰和噪声，因此需要对采集到的数据进行预处理和清洗。
数据预处理技术可以对数据进行去噪、插值、归一化等处理，提高数据的质量和可用性。
数据清洗技术可以对数据进行异常检测、缺失值处理等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据挖掘与分析技术电力大数据中蕴含着大量的信息和知识，通过数据挖掘和分析技术，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式。
数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，可以从数据中发现电力设备的工作状态、用户用电的规律等信息。
数据分析技术包括统计分析、机器学习等，可以通过建立模型和算法，对电力数据进行预测和优化。
四、故障诊断与预测技术电力系统存在着各种各样的故障和异常情况，通过故障诊断和预测技术，可以及早发现系统的潜在故障，并进行相应的处理和修复。
故障诊断技术可以通过监测和分析电力数据的变化，识别出系统中存在的故障类型和位置。
故障预测技术可以利用历史数据和模型，对未来的故障进行预测和预警。
五、运维优化与智能决策技术电力系统的运维是一个复杂的过程，通过运维优化和智能决策技术，可以提高电力系统的运行效率和安全性。
大数据技术在电力行业的研究与应用
大数 据技术在 电力行业的研究与应用
文／ 沈佳 王天军 尹蕊 马 宗 达
随 着 信息 通信 技 术的 不断 进 步 ，数据 已经 成为 关乎 企 业发展 的 重要 战 略 资源， 大数据 的分析 应用得到 了各行 各业的 强烈 关注
集约化 Ｉ Ｉ大规划 Ｉ Ｉ大建设 ｌ ｌ大运行 Ｉ １大检修 Ｉ Ｉ太营销
【 关 键 词 】 大数 据 电 力 技 术
图 １：功 能 架构 图
随 着信 息通 信技 术 的不 断进 步．数 据 已 经成 为关乎 企业 发展的莺要战略资源。大数据 的概念从产生之 曰起就 获得了各行各业的强烈 关 注 ，有 关 火 数据 的 应 玎 ｊ 也 不 断 的 深 入 备个 领 域 ， 触 动 了行 业 的 大 量 变 革 。 电 力 行 业 臼 “ 三 集 五 大 ”管 理 体 系 建 立 以来 ，信 息 系统 的 应 用 已经 贯穿了企业生产经营管理的 各个环节 ，过 程 中 累 积 了 海 量 的 数 据 资 源 ，其 中包 括 ｌ 『结 构 化 、非结构化 、海 量历 史 ／ 准 实时和地理 信息 数据 ，提升 数据 的应用水 、 ， 挖掘 数 的 商业 价 值 成 为 了 曛 待 考虑 的 题 。
本 文 首 先 介 绍 了 走数 据 分 析 技 术 在 电 力行 业的 落地 一企业 级 大数 据 平 台 的 功 能 及 组 件 实现 ， 随 后 描 述 了 电 网 业 务 在 企 业 级 大数 据 平 台中 的两 项典 型应 用 ，最后 对 大数据 分 析技 术在 电力行 业 的应 用 前 景做 了展 望
储和处理技术 ，实现 了横跨 多个业务类型 、快 速 灵 活 、可 定 制 的 数 据 关 联 分析 ， 同 时 也 满 足 满企业管理提升和业务创新的需求 。 企业 级 人数据 平 台 ！ 总 体上 分 为数据 整 合、数据 存储、数据计锌 、数据分析 、数据服 务五个主要模块及安全 、管理配置 、数据 管理 一 等 配 套 管 理 模 块 。 功 能 架 构 如 图 ｌ所 示 。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用马瑞内蒙古电力（集团）有限责任公司航检分公司内蒙古自治区呼和浩特市 010100摘要：目前，在电网运营过程中，将会涉及到众多数据，包括数据源、异构、海量等，故将大数据新技术引入电网运营过程中，是发展智能电网的必然条件。
随着我国智能电网的建设规模不断扩大，电网营销系统、资产系统、人才资源系统、财务系统、综合系统、协同和决策系统等6+1系统在电力各个领域中得到了广泛应用。
这些系统是我国电力大数据的重要来源，推动了电力行业的迅速发展。
因此，本文探讨基于电力大数据关键技术及应用具有重要的意义。
关键词：电力大数据；关键技术；应用分析信息时代的到来，人们无论日常生活亦或是生产都不能离开电力系统，但是其运行中会产生极为庞大的数据信息，且信息从速度和类型上都增长较快，这与大数据的特征也有相符合的地方。
当前，由于电网系统的不断推进，系统内的数据资源会持续增多，甚至会出现极强的增长态势，这是传统数据处理系统很难完成的事情，所以使用大数据技术有一定的必然性。
一、电力大数据电力大数据主要来自于电力系统中的发电、运电、变电、配电、用电与调度几个模块之间的信息互通，再对信息进行集中处理和收集，数据量巨大，并且按照指数增长的形式进行骤增。
电力大数据主要指的是：①电网运行数据、设备检测数据、设备监测数据；②发电公司的财务表现，例如居民用电量、用电定价、用电户基本材料统计等；③电力企业管理数据。
电力大数据主要具有以下几个方面的特点，即数据种类繁多、数据基数大、数据处理迅速、数据价值含量低等。
近几年来，大数据技术逐步成为我国智能电网的发展基础，不仅可以为我国智能电网的未来发展奠定基础，而且有利于我国智能电网的进一步发展。
总而言之，大数据技术是未来我国智能电网的发展核心。
二、大数据关键性技术分析2.1集成管理技术智能电网下的大数据平台，拥有海量的信息存储。
特别是在实际的应用中，由于传感器的融入能让很多信息直接传输到系统之中，能使数据采集工作得以完善。
面向智能电网的电力大数据关键技术应用
面向智能电网的电力大数据关键技术应用樊忠洋１ 高正晓２（１ 山东国研电力股份有限公司 ２ 山东众源博创电力科技有限公司）摘 要：在国民经济社会发展、电能替代力度加大及多种现代化技术的综合推动下，电力行业实现了飞速发展，用电需求和服务质量的大步跨越使电力数据规模和增长速率跃升。
智能电网大数据是大数据在电力系统内的应用实践，是大数据的理论、技术和方法与传统电力行业的融合，依托现代控制技术对大数据系统中关键应用信息的准确分析与有效处理，科学、高效地构建了智能电网的核心支撑，高效维持电力系统的运行可靠性和安全性。
本文针对智能电网的电力大数据特点、关键技术及应用路径进行浅层分析，旨在助力行业发展。
关键词：智能电网；电力大数据；关键技术；应用探究０ 引言人民日益增长的美好生活需要加大了用电需求，在高速发展的信息化、大数据背景下，传统数据处理技术与爆发式增长的电力数据需求之间的差距越来越大，显然已经无法适应智能化发展环境。
根据现阶段电网数据处理要求进行核心技术调整，紧跟市场发展步伐、推动智能电网持续性发展，采用大数据处理技术，科学高效弥补发展不足，是电力行业向更高水平发展的重要支撑和迫切要求。
面向智能电网的电力大数据关键技术具有明显使用优势，能在持续提升电网系统运行效率的前提下进行大规模的精准数据处理，对供电质量、效率的稳步提升及行业的持续性发展具有深远意义。
１ 智能电网的电力大数据特点分析结合大数据本质，其所具有的数据采集、分析及存储功能可为电力系统高效开展各项工作提供便捷服务。
基于智能电网的电力大数据特点明显，具体表现为规模庞大、种类多样、处理准确三点。
１ １ 数据规模庞大在科学技术与社会发展要求的影响下，我国智能电网普及速度逐日提升，在需求量持续增加的同时，增设了多个网络节点，基础设备数量也不断提升，用电规模呈爆发式增长，这使得电力数据资源规模不断扩大［１］。
在庞大的数据分析与整理过程中，电力大数据技术为智能电网的高效运行、相关数据的有效采集与整理提供了强劲助推与有效辅佐。
关于电力大数据分析技术及应用研究概述
关于电力大数据分析技术及应用研究概述发布时间：2023-02-16T05:12:50.420Z 来源：《科学与技术》2022年第19期作者：范盟盟[导读] 电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”、“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”范盟盟国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司内蒙古赤峰 024000摘要：电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”、“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”，以大数据驱动企业创新化、智能化，助力电网迈进全景实时的电网时代已经到来。
这会为电力工作者和其他行业从事大数据相关工作的研究人员和技术人员在工作中带来新的启发与认识。
关键词：电力；大数据分析；应用研究1大数据分析主要技术1.1基于大数据技术的电力系统可靠性分析所谓可靠性分析，就是通过多种方式获取目标对象的数据，并根据数据的变化情况推算其状态的稳定性。
传感器技术与通信技术在电力系统中的应用，实现了电力系统数据的在线采集与传输，同时结合计算机软件技术对获取的数据进行分析，分析结果与电力系统故障模型进行拟合，当数据拟合程度超过设定阈值后，则判定电力系统可靠性降低，并根据对大数据分析的结果，寻找导致电力系统可靠性降低的关键点，以便维保人员及时介入修复，使故障在“萌芽”阶段就被处理掉。
1.2大数据技术下的电力资源合理配置在过去较长的一段时间里，我国电力系统的供配电管理制度相对落后，全国输配电系统出现满负荷工作会导致电力系统故障，而今人民群众对电力资源的合理配置有着更高的要求。
在大数据技术的支持下，电网企业通过对不同地区在不同时间段的用电情况进行科学分析，便可根据大数据分析的实际情况合理配置电力资源。
这项技术也对企业经营管理大数据应用实践提出了相关要求。
为实现电力资源的合理调配，除依托政府部门进行资源协调外，还可以借助阶梯式的供电价格限制民众浪费电力资源情况的发生，形成社会范围内对节约电力资源的正确认识。
智能电网大数据关键技术及应用研究
智能电网大数据关键技术及应用研究摘要：随着智能电网的不断建设和发展，电力系统内的运行和控制数据急速增长，逐步呈现出大数据特征。
本文阐述了智能电网大数据的特点，并从大数据的集成管理技术、分析技术、处理技术等方面探讨符合智能电网发展需求的关键技术选择。
最后从四个领域分析了大数据技术在智能电网中的应用。
关键词：智能电网；大数据；数据处理；应用领域引言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、输、变、配、用及调度等多个环节的全景实时系统。
而支撑智能电网安全可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以及海量多源数据快速分析[1]。
随着智能电网建设的不断推进，电网运行和设备检修、监测等所产生的数据量高速增长，数据量已经逐渐发展为业界定义的大数据。
在此形势下，传统的数据存储和处理技术已无法满足电力系统需求，因此电力系统大数据相关技术的研究是智能电网快速、稳定发展的必然要求。
1 智能电网大数据特点智能电网中的大数据具备规模大、类型多、价值密度低和处理速度快四个特点。
除此之外，智能电网大数据还具备来源多重性、空间分布性、时间多尺度性及实时交互性四个特点[4]。
1)来源多重性：智能电网大数据来源众多，如生产管理系统、配电管理系统、用户管理系统、电能计量信息管理系统、广域监测系统、设备检测系统、营销系统、客服管理系统等。
这些系统采用不同的建设标准，数据规范及命名规则都不统一。
2)空间分布性：智能电网的运行数据来自于整个电网不同地理位置的监控装置，包括各个等级变电站的各类监控系统、配电自动化系统、以及每个用户的智能电表信息等，分布范围广，数据量庞大。
3)时间多尺度性：智能电网的数据采样频率从波形数据的微妙级、相量测量数据的毫秒级、监控数据的秒级，到智能电表数据的分钟级、设备监测数据的小时级等。
4)实时交互性：智能电网的运行监测数据均是在线的实时数据，是调度员用于在线决策的重要依据。
2 智能电网大数据关键技术2.1智能电网大数据集成管理技术电力大数据的数据集成管理技术就是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或存储介质上进行集中，为系统存储一系列面向对象的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，从而为系统提供全面的数据共享。
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提高原有存储过程型应用向云平台的迁移效率，降低实现成本 动态选择SQL在Hadoop环境下的最优并行方案 根据集群资源状态，自适应调配存储粒度，进一步提升应用的并发水平 突破Hadoop只支持K-V查询的技术局限，大幅提升了大数据查询效率 实现大文件读取与随机改写效率的综合调优，有效提高了存储过程复杂 分析语句的运行性能 提供Hadoop环境中的DML语言支持能力，提高存储过程中Update、 Insert、Delete等语句的运行效率 优化多任务并发状态下的计算和IO资源利用率，有效提升分析计算任务 的综合执行效率 为准实时的多数据源之间的数据一致性保障提供技术支撑
191min
12min
低压用户电量计算：191 min
12 min（实际运行23分钟）
7
采集质量检查明细查询
Oracle 平台 大数据平台
5.547s
281ms
采集质量检查明细查询：5.547s
0.281s
8
计算任务验证对比
计算性能对比
250 min
计 算 所
200 min
190
150 min
消
18
1. 大数据关键技术研究 2. 基于大数据的短期符合预测
3. 基于大数据的供电可靠性分析
4. 基于大数据的低电压分析 5. 基于大数据的重过载分析
6. 基于大数据的变电设备故障预测
7. 基于大数据的二次设备风险评估
8. 9. 基于大数据的红外图像分析及故障识别 基于大数据的输电线路在线监测
10. 基于大数据的客户管理全面监测
2）低压数据完整率计算（116.1亿）
低压任务表 低压表记表 上报低压数据主表 终端资产 1903834 18476053 22590221 2600453 低压测量点表 低压用户表 上报低压电量数据表 17954341 16224247 7374570544 统计低压数据完整率 系统单位代码 停电统计表 4134600916 1320 24151795
10. 基于大数据的客户管理全面监测
11. 基于大数据的智能用电应用
12. 基于大数据的客户全面感知分析 13. 基于电网可靠性的配网投资策略研究
2
平台功能
大规模数据上多维索引
和即时查询 独特的并发控制机制
完善的多数据兼容和应
用平滑迁移工具 独特的运行时优化 支持Oracle SQL的自 动化映射
3)低压用户电量计算（143.7亿）
上报低压电量数据表 7374570544 上报低压数据主表 低压用户表 统计低压日电量 低压数据异常表 16224247 6906656585 854964 低压表记表 低压测量点表 22590221 18476053 17954341 低压测量点表 终端资产 低压历史数据异常 17954341 2600453 615803 5
故障平均 修复时间 馈线平均 用户数
预安排停 电时间 故障定位 时间
1.109 0.344
1.485 0.328 0.203
批量抄表查询
0.281
采集质量检查明细查询
Oracle
大数据
10
1. 大数据关键技术研究 2. 基于大数据的短期符合预测
3. 基于大数据的供电可靠性分析
4. 基于大数据的低电压分析 5. 基于大数据的重过载分析
6. 基于大数据的变电设备故障预测
力系统的安全、经济运行提供保障，也是市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基
础。 • 短期负荷预测精度已列为电网公司工作的一项重要考核指标。2009年，国家电网公司组织成 立工作小组，制订了《电网短期负荷预测技术规范》，对短期负荷预测各项流程提出了基本技 术要求与推荐技术方法。 • 随着电力生产和消费日益市场化，对负荷预测的准确性、实时性、可靠性和智能性提出了更高 的要求，因短期负荷预测作用的大小主要取决于预测精度，因此如何提高预测精度是目前研究
13
数据支撑
智能电表用电信息采集的数据结构如下图所示，负荷分为不同层级，层级之间是包涵关系。最底层 是用户负荷，统调负荷=∑用户负荷+系统网损，此种数据架构为实现基于用户负荷的统调负荷预测提 供了基础。
供电公司
即统调负荷，在通过下层累加时需考虑网损， 但由于网损较小且固定，可通过历史网损统计得来
变电站 馈线 公变 终端
电力大数据关键技术及应用研究 精简版
南瑞埃森哲
1. 大数据关键技术研究 2. 基于大数据的短期符合预测
3. 基于大数据的供电可靠性分析
4. 基于大数据的低电压分析 5. 基于大数据的重过载分析
6. 基于大数据的变电设备故障预测
7. 基于大数据的二次设备风险评估
8. 9. 基于大数据的红外图像分析及故障识别 基于大数据的输电线路在线监测
累加
表计
即用户，本方案所需的主体数据
14
整体技术方案
本技术方案是基于传统短期预测理论与成果基础上提出，其中负荷分析重点开展负荷聚类和用户分
类分析；负荷预测中将负荷挖掘和专家系统与预பைடு நூலகம்模型相结合；误差统计中开展误差来源分析。误差 分析的结论将输送到负荷分析中以形成闭环的反馈。
数据预处理
负荷分析
负荷预测
3)批量抄表数据查询
单位级别关系 低压数据 上报任务数据主表 1351 46741659 910439 用户 终端资产 280480 2550507
4)台区线损分析明细
台区线损统计 单位级别关系 62931052 1351 P码 2645
G_TG
634564
6
低压用户电量计算
Oracle 平台 大数据平台 143.7亿
耗 的 时
100 min
87 67 12 12.5 18
低压数据完整率计算 低压用户电量计算
Oracle
大数据
间
50 min
0 min
数据完整率之公变今日电量
9
查询任务验证对比
查询性能对比 6s 5s 查 询 5.547
4s
3.547
所 3s 用
时 2s 间 1s 0s
采集覆盖明细查询 台区线损分析明细查询
并行计算 用户1预测结果 用户2预测结果 用户N预测结果 …
累加 网损
统调负荷 预测结果
数据挖掘
分 类 技 术 聚 类 技 术 关 联 … 分 析
17
总结
电力系统负荷预测已经有多年的发展历史，目前短期负荷预测 已经成为电力调度部门每日例行工作之一。负荷预测精度的高低对 电网的安全、稳定运行及供电质量都有着直接的影响。 在短期负荷预测当中，从用户层面确定统调负荷的变化是彻底改 善预测精度的根本方法，也是响应调度精益化管理要求的体现，是 实现调度部门全面掌握负荷构成的重要途径。 基于用采数据的短期负荷预测，在负荷预测领域引入大数据技术 的创新解决思路，融合了聚类分析、数据挖掘、专家系统法等前沿 技术，给出了具体实现方案和流程，将有效的提高短期负荷预测的 精度。
短期负荷预测理论和方法的重点。
12
存在问题
分析层级不够细致 • 电网负荷是由众多用户负荷构成，不同用户的负荷受自身行业属性和生产特 点影响，负荷规律也是千差万别，从总量上分析负荷变化规律忽略了用户的 用电规律，因此分析结果必然存在一定的偏颇，更加无法精确定位负荷波动 的源头：用户。 模型的应用不够精准 • 由于电网用户众多，因此负荷的影响因素太多、非线性极强，在总量负荷无 法把握负荷变化内在规律前提下，对各种预测模型的使用必然会带来很大的 局限性，而且目前没有哪一种模型能够很好的诠释所有日期的负荷走势。 相关因素的考虑不够全面 • 电网负荷受计划因素影响大，现有的负荷预测模型并未考虑地方电厂等因素 影响，由于此部分信息多数是计划性的，可以部分或全部量化，而此类影响 并未考虑到负荷预测的整体流程中，将会导致负荷预测的精度偏低。
稳定模式
波动模式
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324
16
预测步骤
用户1
用户2 … 用户N
预测模型库 时 间 序 列 线 性 回 归 相 关 因 素 智 能 算 法
基于交叉Hash校验的数据一致性保障技术
负载敏感的数据ETL并发度按需调节技术
根据数据更新规模，动态调整ETL任务并发度，实现资源的集约化利用
4
性能验证
性能验证采用浙江公司用采业务真实数据，主要涉及29张数据表，共189.91亿条 记录，选取了三个计算和四个查询任务场景，对比大数据平台和Oracle关系数据库处理 性能情况。 三个计算任务涉及表和记录数： 1)公变数据完整率之今日电量计算（2.47亿）
3
核心技术创新点
开源Hadoop平台无法直接应用于智能电网的复杂业务需求，需要结合业务实际， 进行大量实用化研发和优化完善工作。
基于查询重写的SQL到Hadoop映射技术 I/O敏感代价模型驱动的并行方案优选技术 集群资源感知的自适应分区技术 基于混合多维索引的大数据查询技术 基于组合存储的并行读写优化技术 基于改进多版本机制的DML增强技术
11. 基于大数据的智能用电应用
12. 基于大数据的客户全面感知分析 13. 基于电网可靠性的配网投资策略研究
19
供电可靠性研究目的及解决思路
供电可靠性研究的目的： • 更好的指导未来时间内电网的规划、设计、运行和维修。 • 找出电网中可靠性薄弱环节，寻求提高系统可靠性的途径，降低停电频率、缩小停电范 围、减小停电成本。 主要可靠性指标与计算公式 供电可靠性的全面解决思路
供电可靠率 （ 1
用户平均停电时间 ） 100 % 统计期间时间