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大数据在国家电网公司的应用
大数据在国家电网公司的应用作者：杨晓林邵康韦绍毅来源：《电子技术与软件工程》2016年第23期摘要随着电网智能化发展历程的推进，电网公司大数据时代已经到来。
电网在其发电过程、输变电过程以及用电过程等都会产生海量数据，这些数据不仅包括传统业务的结构化数据，还包括文档、图片以及影像信息等非结构化的数据，这些海量数据必须要借助新的采集、存储以及处理技术来对其进行数据的挖掘与分析，这为电力大数据技术在电网公司的应用提供了广阔前景。
本文以电网大数据的基本概念与特点着手，结合国家电网为例，探讨了电力大数据技术的应用策略，希望对电力大数据在国家电网公司的应用有所帮助。
【关键词】电力大数据电网公司信息技术发展的日新月异推动了大数据时代的到来，随着电网公司智能化的进步与发展，电网公司也逐渐步入了大数据时代。
电网企业在发电端、输变电端及用电端都会产生海量的数据，如对电网设备实时状况进行的在线监测，会产生庞大的监测数据库；对电网信息的拓展也会产生大量的数据；为获取电网实时运行状态信息而实时进行采样而生成的大量数据信息。
对于海量的数据信息，传统的数据处理技术显然无能为力，所以这就需要电网公司借助实时数据库、分布式存储以及检索以及大数据挖掘技术等先进的电力大数据技术来对海量数据信息进行采集、存储以及分析处理，从而保障电网的良好稳定运行。
研究电力大数据在国家电网公司的应用有着十分重要的现实意义。
1 电力大数据的基本概念及特点智能电网日新月异，电网信息数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
国家电网公司在其具体的生产经营，电网管理，客户服务实践当中形成了海量的数据。
通常这些海量的信息不仅包括传统结构化的业务数控信息，还包括文档、图片、视频等非结构化的数据信息。
电力大数据在国家电网公司的应用可以从以下几个方面着手：其一是电网公司在具体的生产实践环节大数据，例如线损耗、输变电量等；其二是电网公司在具体运营方面的数据，包括电价管理，用电量管理等；其三是电网企业本身管理方面的数据，主要包括电网公司相关业务的流转数据等。
《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）………………………………………………。
电力行业中的大数据应用提升供电可靠性
电力行业中的大数据应用提升供电可靠性在现代社会中，电力是人们生产和生活中不可或缺的一个重要资源。
供电可靠性是电力行业中最核心的指标之一，它直接关系到人们的正常生活和工作。
随着科技的不断进步，大数据应用在电力行业中的应用也愈发广泛，为提升供电可靠性发挥着越来越重要的作用。
一、大数据在电力行业的应用大数据在电力行业的应用是基于各种电力设备和监测系统产生的海量数据。
通过对这些数据进行采集、存储和处理，可以提取出许多有价值的信息，进而帮助电力公司优化供电网络，提升供电可靠性。
1. 数据采集与传输在电力行业中，通过传感器等设备实时采集到的各种指标数据，如电流、电压、频率等，都可以被当作大数据的来源。
这些数据可以通过物联网技术传输到中心服务器，形成一个庞大的数据集。
2. 数据存储与管理为了有效管理海量的数据，电力公司通常会建立数据仓库或者使用云平台等技术手段进行数据的存储与管理。
这样可以确保数据的安全性和可靠性，并且为后续的数据分析和处理提供良好的基础。
3. 数据分析与挖掘通过大数据技术，电力公司在数据集中挖掘出有价值的信息。
例如，通过对历史供电故障的数据分析，可以发现故障发生的规律和原因，进而采取相应的措施进行预防。
另外，利用机器学习算法，可以建立供电网络的故障预测模型，为供电可靠性的提升提供决策支持。
二、大数据应用带来的效益大数据应用在电力行业中可以带来许多效益，其中最重要的一点就是提升供电可靠性。
具体来说，大数据应用可以帮助电力公司实现以下几个方面的改进：1. 故障预测与预警通过对历史数据的分析和建模，可以实现对供电网络故障的预测和预警。
一旦发现供电故障的可能性，电力公司可以采取相应的预防措施，避免事故的发生，提高供电可靠性。
2. 资源优化配置大数据分析可以揭示出电力网络中的能源消耗以及供需关系等信息，电力公司可以根据这些信息进行资源的优化配置。
通过合理分析电力网络的负荷情况，优化电力设备的运行策略，提高电力供需匹配度，进而提升供电可靠性。
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
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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。
电力大数据及其在电网公司的应用
电力电气・Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ130 大陆桥视野·２０１５年第２２期一、电力大数据电力大数据是大数据理念、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、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化技术。
电力大数据由结构化数据和非结构化数据构成，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、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。
电力大数据在电力行业具有良好的发展前景，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。
当前，电网业务数据大致分为三类：一是电网公司生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电网公司运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电网公司管理数据，如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网实际的数据，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网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电网公司精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。
二、电力大数据在电网公司的应用（一）大数据在输电线路中的应用随着电网规模的壮大，输电线路状态监测系统的数据库处理工作量与处理效率都必须提高，这主要是由于输电线路状态监测系统工作中接收和处理的数据量越来越大。
并且输电线路状态监测系统还必须提供技术支持，以满足监视、控制、培训仿真、运行管理的需求。
系统采集数据量越来越多，接入系统的输电线路数量不断增长，线路中监测的数据类别不断增长，针对海量、实时高频数据采集的云计算平台采用分布式数据存储方案，并提供高效的并行查询和计算的能力，适合输电线路状态监测系统的实时、历史数据的存储与应用。
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。
电力大数据应用案例
电力大数据应用案例
嘿，大家知道吗？电力大数据的应用可真是太神奇啦！比如说，在智能电网里，它就像一个超级侦探，可以随时监测电网的运行状态。
就好像我们人随时感知自己的身体状况一样！有一次，电网的某个地方出现了细微的数据异常，要是没有电力大数据这个“侦探”，估计要很久才能发现呢，后果不堪设想。
还有在城市的电力管理中，它能根据不同区域不同时间的用电情况进行分析。
这不就像是一个贴心的管家嘛，清楚地知道什么时候该给哪儿多分配点电，什么时候又可以适当节省。
咱就说有一回春节期间，通过电力大数据发现某个小区用电量暴增，原来是大家都放假回家各种电器都开着啦，这不就可以及时地进行调配，保证供电稳定嘛。
在工厂里，电力大数据也大显身手呢！它犹如一个经验丰富的老师傅，能精准地判断出设备的运行状态和潜在问题。
有个工厂就是通过电力大数据发现一些设备耗电异常，一检查，果然是有些小毛病，赶紧修好，避免了大故障的发生。
这要是没发现，后面得多麻烦呀！
电力大数据简直无处不在，给我们的生活带来了巨大的便利和保障。
它就是新时代的电力小精灵，默默地守护和优化着我们的用电世界。
所以呀，
我们可真得好好珍惜和利用这个神奇的电力大数据，让我们的生活变得更加美好！它真的就像是一把神奇的钥匙，打开了电力世界的无数可能之门。
大家难道不这么觉得吗？。
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。
掌上电力APP与互联网大数据
掌上电力APP与互联网大数据摘要：随着科学技术的发展，大数据时代已经到来，人们对于电子信息产品的使用频率不断地增加，大数据、云计算等已经深入社会生活的方方面面。
掌上电力APP的出现就是科学技术发展的一个有力证明，掌上电力APP的出现不仅仅方便了人们生活有关用电、缴费的各个方面，在互联网大数据时代中，掌上电力APP的发展前景十分可观。
本文首先对掌上电力APP和互联网大数据进行了概述，接着就掌上电力APP的功能进行介绍，最后结合互联网大数据时代带来的时代背景，对掌上电力APP的亟待解决的问题进行探讨关键词：电力APP；互联网；大数据1、概述1.1掌上电力APP概述电力系统是现代科学技术领域中一项核心的学科，随着信息时代的带来，电力系统具有越来越重要的地位，肩负着改变人们生活方式的重要使命。
随着我国社会经济和科学技术的发展，我国的电力系统得到了长足的发展，在未来的国家建设中，电力系统将起着不可忽视的作用。
电力系统在人们生活中最为直接的感受就是家庭的用电信息查询、加纳电费信息查询、停电信息查询等等，国家电网公司的“掌上电力”APP已经正式上线以来，只要通过简单的下载安装完成注册后，人们就可以轻松实现用电信息查询、电费缴纳、停电信息查询等各类功能。
其中客户端的电费缴纳功能不仅可以更便捷地缴纳与预存电费，并且可以查询历次缴费与购电记录;停电信息查询功能，可以实时查询所属区域的计划停电时间、范围，预计送电时间等消息。
此外，人们还可以在客户端上查询到阶梯电价剩余电量、环比用电情况以及常见用电问题指南等信息，省去了客户前往营业厅与排队等候的时间。
1.2互联网大数据概述大数据，又叫做巨量资料，是指应用多元形式，从许多来源搜集而来的庞大的数据，往往具有很高的实时性，其中包括那些需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察力和优化流程的能力的信息资产，这些资产的特点就是海量、且具有高增长率，多样化。
大数据的最突出的特点就是大量、高速、多样、价值密度和真实性。
电力大数据存储方案设计
电力大数据存储方案设计杨万清;戚欣革;栾敬钊;李振威;姜学朴【摘要】电力企业在大数据时代首先要解决的是海量电力数据的存储问题.针对电力大数据自身特征,分析了电力大数据存储的目的是为大数据挖掘提供保障.为了便于管理电力大数据,阐述了数据存储的优化方案.通过研究电力大数据的存储和管理方案,结合电力企业自身特点,设计了电力大数据的存储架构.【期刊名称】《东北电力技术》【年(卷),期】2015(036)012【总页数】3页(P41-43)【关键词】电力大数据;数据存储;存储架构【作者】杨万清;戚欣革;栾敬钊;李振威;姜学朴【作者单位】国网大连供电公司,辽宁大连116011;国网大连供电公司,辽宁大连116011;国网大连供电公司,辽宁大连116011;国网大连供电公司,辽宁大连116011;国网大连供电公司,辽宁大连116011【正文语种】中文【中图分类】TM76对电力行业而言，在电力系统所涉及的设备运行状况、电压稳定性数据、电力企业的运营管理数据、电量电价数据、用电用户数据等各个环节所产生的数据共同构成了“电力大数据”［1］。
电力大数据的来源大致分为3类［2］：一是电厂设备或电网运行的监测数据；二是企业的经营、销售数据；三是电力企业的经营管理、行政数据。
电力大数据的特征可以概括为4V和3E［1，3］。
其中4V表示：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；数据类型繁多，电力数据类型包括各类结构化和非结构化数据；价值密度低，采集检修依据的异常数据只有极少量；处理速度快，主要指对电力大数据的收集、分析处理速度要快。
3E表示：数据即能量，更准确一点就是通过节约能源来产生能源；数据即交互，需要通过社会各行业数据的交互使其价值实现最大化；数据即共情，通过提供更好的服务来争取更多的用户。
1.1 电力大数据存储的需求随着电力企业信息化以及新能源的迅猛发展，电力工业对企业信息化和依托大数据寻求新的能源载体提出迫切需求［4］。
《电力大数据》期刊投稿要求
《电力大数据》期刊投稿要求
佚名
【期刊名称】《电力大数据》
【年(卷),期】2022(25)5
【摘要】1.本刊主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、物联网、移动作业、区块链、边缘计算、数字李生、知识图谱等先进技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、系统规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等诸多环节。
【总页数】1页(PF0003)
【正文语种】中文
【中图分类】TM7
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挑战：数据体量大、类型多、价值密度低，如何最大限度的挖掘数据的价值，符合经济效益原则地使用大数据。
技术方面：
优势：
国际国内主流大数据技术，主要包括以开源 Hadoop 及 HBase 系列软件为基础的相关技术，包括分布式计算框架（MapReduce）、分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（HBase）、云计算、数据挖掘等。
云计算核心技术包括分布式文件系统(distributed file system，DFS)和MapReduce 技术，存储量大、廉价、可靠性高，用于调度自动化系统的后台，智能电网数据中心(营销、管理和设备状态监测)
并行数据库：关系数据库(如Oracle 等)主要存储结构化数据，提供便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务(transaction)的能力、多用户并发访问能力以及数据安全性的保证。
劣势：
云计算可以满足智能电网监控软件运行的可靠性和可扩展性，但实时性、一致性、数据隐私和安全等方面的要求难以满足。
并行数据库数据存储容量有限、关系模型束缚对海量数据的快速访问能力、缺乏对非结构化数据的处理能力、扩展性差。
机遇：
良好的外部环境和政策支持
其产产业的技术研发带来的经验（特别是互联网技术）
大数据传输及存储技术、实时数据处理技术、异构多数据源处理技术（异构信息的整合、各类电网数据的高效管理）、大数据可视化化分析技术的研究，如：建立类似 IEC 61850或 IEC 61970 的信息互操作模型，基于HANA内存数据库的智能电表。
挑战：
（1）如何将数据组织成合理的同质结构，是大数据存储处理中的一个重要问题（2）智能电网中存在大量的非结构化和半结构化数据，如何将这些数据转化为一个结构化的格式
（3）大数据可视化化分析技术的挑战主要包括可视化算法的可扩展性、并行图像合成算法、重要信息的提取和显示等方面
安全方面：
机遇：在电力系统安全运营方面，可在利用数据挖掘技术基础上，借助分布式处理和计算技术，实时分析大量来自电力系统环境监控、工业控制等传感器网络和监视摄像等一系列监控系统数据，提高电网安全检测水平，及时发现电网故障，并给出有效解决方案，提高电网对灾难的预警和应对能力。
通过海量数据的分析帮助信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而
找出数据中的风险点；通过整合计算和处理资源分析隐匿在大数据中攻击者的攻击痕迹，实现攻击者溯源。
挑战：数据存储安全、数据处理平台的安全监控和检测、数据灾备机制、日志管理安全性、强制的访问控制和安全通信、多粒度访问控制以及数据来源和数据通道的可信等。
大数据技术也可能成为被攻击者利用的一种攻击手段，攻击者利用大数据技术分析窃取的数据如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等，向企业发起精准的攻击。
海量的更复杂、更敏感的数据聚集，使得这些数据极易成为网络攻击者的目标，攻击者的一次成功攻击能获得更多的数据。
社会方面：
机遇：
以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，提高用户体现价值。
这些转变将打破传统业务系统间各自为阵的局面，有利于集中优势资源，提升整体运作的效率和效果。
为坚强智能电网建设，“三集五大”体系构架提供更有力的支撑。
电力大数据与互联网数据、天气数据、经济数据、交通数据、电动汽车数据等社会数据融合，一方面促进智慧城市的建设，为用户提供便捷的电力服务；另一方面为政策制定、公共事业管理以及商业经营提供有益帮助。
有利于构建绿色、节能、环保、高效的 IT架构
节能减排、低碳环保社会的构建，树立良好的企业形象。
挑战：
信息共享，社会信息安全
参考文献：
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