电力通信网大数据应用场景开发及试点应用
大数据分析在电力行业中的应用
大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑，同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用，并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析，电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据，电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况，提前做出相应的调整，从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术，电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析，结合天气、季节和节假日等因素，可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上，电力公司可以制定合理的负荷调度计划，保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析，电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势，并找出能耗的高峰时段和高耗能设备，从而制定相应的节能策略。
同时，通过数据分析，还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题，进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析，可以及时判断设备的健康状况，预测设备的故障和损坏风险，并及时采取维护措施，避免设备故障对电力供应的影响，提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患，实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析，结合实时监测数据，可以发现安全隐患的规律和特征，提前采取相应的安全措施。
同时，通过大数据分析，还可以实现对事故的快速反应和处置，减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
国华电力大数据应用案例 火力发电大数据集成应用暨工业互联网示范工程
案例国家能源集团▪国华电力公司国华电力大数据应用案例火力发电大数据集成应用暨工业互联网示范工程引言：工业互联网作为新一代信息技术与工业技术、制造技术深度融合的产物，日益成为新工业革命和中国制造2025的重要基石，不仅是实现两化融合和智能制造的重要依托，也是落实国务院发改委关于深化“互联网+”智慧能源指导意见的重要举措。
为进一步实现管控模式、管理手段、生产方式、生产技术的全面创新，融入能源互联网，建设“能量-信息-价值”互联互通的智能电力企业，在国家能源集团的领导和支持下，国华电力公司构建了电力生产大数据平台，并开展工业互联网的应用研究。
一、项目概况国华电力公司通过对海量数据进行高效的存储组织和有效管理，为数据访问提供统一透明通道，来满足各类业务应用需求。
大数据平台的建立，提升了公司大数据处理能力，可全面满足发电生产运行信息、能耗信息、电量信息、设备状态信息等数据服务与管理，为优化运行、状态评估、故障预警、发电生产集控运行等应用奠定基础。
1.项目背景国家能源集团的发展目标是成为“技术领先、管理先进、创新驱动、价值创造”的世界一流清洁能源供应商。
在电力板块，集团以持续创造价值为宗旨，提出建设智能电力，打造全绿色电力。
智能电力离不开，智能化电站，智能化电站是在数字化电站基础上发展起来的，综合运用了各种数字化、自动化、信息化技术手段，形成的以数据分析处理技术为核心的新型电站。
电站智能化水平的提升，导致现场总线、智能仪表、传感器、摄像头等新型技术和智能设备的大量应用，造成了数据采集量的急剧增大，数据采集的多样化与多源化的情况日益显现，在智能化电站产生了，数据采集的范围越来越广，采集频率越来越高，数据类型越来越多，数据量越来越大，数据产生速度越来越快的现象，为大数据应用奠定了基础。
2.项目简介1、电厂面对大规模且种类多样的现场数据，传统的应用软件已经很难处理。
有必要运用大数据管理、大数据分析与挖掘技术，通过在智能化电站的体系中，进一步强化和拓展数据的利用范围与利用方式，让数据赋予电站新的生产运营能力，并从中发现新的认知，创造新的价值，满足智能电站的生产与运营。
智能电网大数据的特点、应用场景与分析平台
（ １
ＬＩＵ Ｇｕａｎｇｙｉ１ ＺＨＵ Ｗｅｎｄｏｎｇ１ ＣＨＥＮ Ｊｉｎｘｉａｎｇ２ ＺＨＡＮＧ Ｙｉ２
南 方 电 网 技 术 第卷 第 ５期 ５月 ＳＯＵＴＨＥＲＮ ＰＯＷＥＲ ＳＹＳＴＥＭ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ 年 ２０１６ ） ０５ ０１０２ ０９㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ 中 文 章 编 号 ：１６７４０６２９（ 图 分 类 号 ：ＴＭ７６㊀ ＤＯＩ：１０ １３６４８ ／ ｊ ｃｎｋｉ ｉｓｓｎ１６７４ ０６２９ ２０１６ ０５ ０１５
２ －３
数 据 为 电 网 的 发 展 和 运 行 控 制 提 供 科 学 的 决 策 ，不 仅 是 智 能 电 网 发 展 的 迫 切 需 求 ，也 是 实 现 智 能 电 网 坚 强 、自 愈 、兼 容 、经 济 、集 成 、优 化 的 必 由 之 路 。 本 文 首 先 讨 论 大 数 据 技 术 的 发 展 趋 势 ，然 后 重 点 讨 论 智 能 电 网 大 数 据 的 来 源 、类 型 、解 像 度 以 及 对 通 信 通 道 的 需 求 ，进 而 总 结 出 智 能 电 网 大 数 据 的 特 点 ，分 析 智 能 电 网 大 数 据 的 应 用 场 景 ，介 绍 正 在 研 发 的 智 能 电 网 大 数 据 分 析 系 统 的 技 术 平 台 以 及 主 要 功 能 。
Байду номын сангаас
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大数据分析在电力行业中的应用案例
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展，大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例，介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统，需要对大量的数据进行实时监测和分析，以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术，可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测，并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集，将实时数据与历史数据进行对比分析，发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析，他们成功降低了电网故障率，提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源，以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术，可以对历史用电数据进行分析，并根据相关因素（如天气、季节等）进行预测，准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术，对历史负荷数据进行深度挖掘和分析，并结合天气数据和节假日等因素，建立了负荷预测模型。
通过这种方式，他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求，并制定相应的调度计划和资源配置方案，避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化，以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析，并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例，他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估，并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略，他们成功减少了能源浪费，提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求，提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术，可以对用户的用电行为进行分析，并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析，并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
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。
大数据信息化在电力通信网络中的应用
大数据信息化在电力通信网络中的应用摘要：在近些年的发展过程当中，互联网行业随着社会经济的不断发展也取得了极大的进步，与此同时，电力通信建设也呈现出规模加大的趋势，并且电力通信结构变得更加复杂，这不可避免的就会使得不同阶段当中管理以及生产当中所具有的信息数据变得更加多，从而显著的增加了电力通信风险系数。
在当前电力企业运行过程当中，大数据技术的科学合理使用取得了较好的运行效果，使得通信网络的稳定运行得到了保证。
关键词：电力通信网；大数据；应用在当今社会中，电力行业取得了较为迅速的发展，并且逐步的向自动化控制以及智能化网络方向发展。
智能电网对于电力通信网稳定的运行能够起到很好的保护作用，同时还能够智能化的检测以及调整电网负荷，将人工控制输电设备以及电网逐渐的向智能自动化控制进行转变，同时将大数据技术应用于这一过程当中，做好检测电力通信网以及设备的工作。
由此来看，对于电力通信网中大数据技术应用进行相关内容的研究具有极其重要的意义。
一、大数据技术的内涵在当前业界中，对于大数据还没有一个相对比较统一的定义，不同的人对于大数据持有不同的解释以及不同的观点。
在Gartner看来，大数据具有新的处理模式以后洞察力以及决策力才会显著的改善；在麦肯锡看来，大数据是一种数据的集合，它的大小超出了以往的数据软件管理、储存、抓取和分析范围。
大数据目前仍然没有一个确定的定义，国内外学者对其的概念仍有很大的分歧。
在大数据研究的领先者中，美国专家对大数据的定义是超过常规数据库工具的数据集，用于获取、存储、管理和分析能力。
大数据具有四个特点，其中“大”是大数据最主要的特征，具体表现在数据规模庞大以及数据类型多种多样，大数据还具有极高的传达速度，其传达的数据信息拥有很大价值。
结合以上对大数据特点的理解，可以将大数据技术认为是一种能在大量、种类不同的数据中高速提取有价值信息的技术。
在电力行业中引进大数据技术，是因为电力系统也拥有着庞大的数据库，需要利用大数据技术提取有效信息。
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。
面向新型电力系统的电力通信网需求及应用场景探索
面向新型电力系统的电力通信网需求及应用场景探索发布时间：2022-09-28T07:08:10.235Z 来源：《福光技术》2022年20期作者：郑重[导读] 为实现碳达峰、碳中和的目标，需要构建以新能源为主体的新型电力系统。
从保障新型电力系统安全稳定运行的角度出发，分析了新型电力系统在能源结构及布局、储能发展及负荷变化等方面的特点，阐述了新型电力系统在安全稳定形态、电力系统稳定控制及调度运行控制等方面面临的挑战，提出应开展新型电力系统频率稳定控制研究，构建区域频率协同及频率紧急控制系统的观点，建立统一调度、分级管理的跨区域和跨电压等级的广域调度控制模式；国网长治供电公司山西长治 046011摘要：电力通信网中引入智能数据技术，能够很好去除人工环节，让通信网能够借助网络进一步沟通。
电力通信维护中，其质量和工程质量有联系，也能够直接决定后期服务，对系统的可靠运转造成影响。
在电力通信数据方面，伴随电网对其要求的持续提高，需要切实提高运维质量，推动通信数据更好的发展，所以有必要加强通信运维质量。
关键词：电力系统；电力通信中图分类号：TM73 文献标识码：A引言为实现碳达峰、碳中和的目标，需要构建以新能源为主体的新型电力系统。
从保障新型电力系统安全稳定运行的角度出发，分析了新型电力系统在能源结构及布局、储能发展及负荷变化等方面的特点，阐述了新型电力系统在安全稳定形态、电力系统稳定控制及调度运行控制等方面面临的挑战，提出应开展新型电力系统频率稳定控制研究，构建区域频率协同及频率紧急控制系统的观点，建立统一调度、分级管理的跨区域和跨电压等级的广域调度控制模式；构建新型电力系统认知体系，充分把握电力系统运行特性；完善电力系统数字化感知能力，建立广域调度技术支持系统；充分挖掘电力系统可调节资源，提升新型电力系统灵活调节能力。
1新型电力系统特征1.1 新能源装机容量大新型电力系统的显著特征是新能源机组装机容量大。
电力行业中的大数据应用案例
电力行业中的大数据应用案例随着社会的发展和科技的进步，大数据的应用在各行各业都得到了广泛的应用。
电力行业作为国民经济的重要支柱产业之一，同样受益于大数据技术的发展。
本文将介绍电力行业中的一些大数据应用案例，以展示大数据在电力行业中的巨大潜力和价值。
一、智能电力网随着电力系统规模的不断扩大和用电需求的不断增加，传统的电力网络已经无法满足需求。
大数据技术的应用使得电力网络更加智能化，能够自动监测和调节各个电力节点之间的供需平衡，提高电力系统的效率和稳定性。
例如，美国的智能电网项目，通过大数据分析和人工智能算法，能够实时监测电网状态，预测电力需求，并根据需求进行优化调度，从而提高电力利用率，减少供电中断的风险。
二、智能电表传统的电力计量方式往往需要人工读取电表，效率低下且存在很大的误差。
大数据技术的应用使得电力计量更加智能化和精确化。
智能电表通过内置传感器和通讯模块，可以自动采集用电数据，并通过云端平台进行实时监控和分析。
例如，中国南方电网的智能电表项目，利用大数据技术，在每个电表上都安装了SIM卡和通讯模块，实现了电表数据的实时传输和分析，提供了更加精确和可靠的电力计量服务，同时也降低了用户的用电成本。
三、电力设备预测维护电力设备的故障和损坏会给电力系统带来严重的损失和安全风险。
通过大数据的分析和挖掘，可以对电力设备的运行状态进行实时监测和预测，及时发现潜在故障，并采取相应的维护措施。
例如，德国的电力公司RWE利用大数据分析技术，监测和分析了其电力设备的运行数据，通过建立预测模型，成功预测出了多台设备的故障，并采取及时的维护措施，避免了潜在损失和安全风险。
四、电力市场分析电力市场是一个复杂而庞大的系统，涉及到供需双方的交易和决策。
通过大数据的应用，可以对电力市场的供需状况进行实时监测和分析，为市场参与者提供决策支持和市场交易策略。
例如，美国能源信息管理局利用大数据技术，实时监测和分析电力市场的供需数据、交易价格等信息，为市场参与者提供精确的市场分析报告，帮助他们制定合理的市场交易策略，提高了电力市场的效率和透明度。
电网智能调度中的大数据及应用场景研究
电网智能调度中的大数据及应用场景研究摘要：在科学技术快速发展的前提下，大数据技术应运而生，并为我国电力工业的发展提供了可靠的保障。
智能电网作为一种由信息通信技术和物理电力系统运行技术构成的一种全新电网，相关研究表明，在实际运行环节，其中包含的数据信息复杂，而且类型众多。
因此，为了能够进一步提升数据信息的应用效果，就需要加大对电网大数据智能调度及应用场景的研究力度，本文对于这方面内容展开如下探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：电网大数据；智能调度；应用场景1.现代电网调度系统发展概况电力系统在发展运行过程中，非常重视大电网的安全性和可靠性。
现代电网调度系统历经多年的发展，相关技术已经比较相对成熟。
国家电力调度控制中心于2007年建成了跨区互联电网动态稳定监控与预警系统，推动了电网计算分析的发展进程。
于2011年，在国家电网范围内完成了省级以上电网的推广应用，为特大电网多级调控奠定了良好的基础。
2017年底，新一代特高压交直流电网仿真平台的建成标志着离线分析技术进入到了新的发展阶段，该平台的创建涉及了数模仿真、数据管理以及模型研发等方面的内容[1]。
随着SCADA 及能量管理系统的进一步发展，现代电网调度系统中的AGC、AVC、ASC以及各自自动保护装置逐渐实现了几种模式，并在各级电网控制中得到了全面推广应用，有利于电网的安全稳定运行。
2.智能电网调度系统设计需求特高压直流电网的快速发展，使电网格局发生了很大的转变，同时，电网运行特点也在不断发生变化。
在传统交流系统的支撑下，在线安全稳定分析方法已经很难适应“强直弱交”的特高压交直流混联电网的发展要求。
同时，受电网广域时空序列大数据技术的影响，随着人工智能及大数据技术的全面推广应用，为大电网在线安全评估提供了可靠的保障。
总之，为了能够进一步强化电网系统运行的安全稳定性，本文对大电网的“即测–即辨–即控”等层面入手，如图1所示，从全局角度开展顶层规划设计，以此来提升大电网调度智能化水平[2]。
大数据在通信领域的应用案例
大数据在通信领域的应用案例随着科技的日新月异，大数据应用已经深入到我们的生活之中。
在通信领域，数据量的激增和数据分析技术的不断提高，让我们看到了大数据在各个领域的巨大潜力。
本文将从几个大数据在通信领域的应用案例来阐述大数据在通信领域的巨大作用。
一、大数据在通信行业的背景随着移动互联网的盛行，大数据应用逐渐走入人们的视野。
对于通信行业来说，大数据的出现，彻底颠覆了传统通信业的商业模式，为新一代通信产业的发展开辟了全新的道路。
二、大数据在网络空间安全领域的应用网络空间安全已经成为社会的重要课题，大数据的应用在网络安全领域也越来越受到关注。
通过大数据分析技术对网络安全数据进行处理，可以快速发现网络攻击行为，为网络安全保驾护航。
三、大数据在通信营销领域的应用大数据在通信营销领域的应用主要体现在通过对大数据的敏感识别和分析，推送个性化的营销广告，提升客户的感知体验和忠诚度。
同时，这也是通信企业获取用户数据、提升竞争力的好机会。
四、大数据在智能制造领域的应用智能制造是高科技的代表，其核心在于数据引领，数据库成为重要支撑。
大数据在智能制造领域的应用主要体现在，通过对传感器、设备等采集的大量数据进行挖掘和分析，优化工艺，提高制造效率和质量。
五、大数据在5G时代的应用在5G时代，大数据物联网技术的应用则拥有更广泛的空间和市场。
在5G网络时代，大数据分析技术将为网络建设、性能监测等方面提供强大支持，实现更高效、更智能、更安全的通信。
六、大数据在通信运营领域的应用大数据在通信运营领域的应用主要体现为运营商通过数据分析，建立准确的用户画像，从而快速识别潜在需求、提高用户价值。
同时，大数据也可以在运营过程中根据运营商的需求，进行定制化分析，实现更高效的运营。
七、结语综上所述，大数据的应用已经深入到通信领域的方方面面，为运营商提供了丰富的数据资源和分析工具。
基于大数据的应用程序，能够帮助运营商准确识别用户需求、实现更高效、更安全的通信、提升用户价值，同时也为通信产业的发展开辟了新的道路。
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。
大数据技术在电力行业中的应用
大数据技术在电力行业中的应用随着信息化时代的发展，数据量与数据复杂度呈指数级增长，然而数据的统计、分析、应用以及挖掘过程却是繁琐而乏味。
于此同时，电力行业也遇到了不少技术瓶颈，如能源消耗、供电质量、用电安全等问题，这些问题需要及时解决，大数据技术应用于电力行业可以带来新的可能性和机遇，提高能源效率，增强安全性和可靠性，同时大数据技术的应用也会为电力行业带来持续的发展动力。
一、大数据技术在电力行业中的意义1.提升数据收集能力在电力行业中，数据是电网运行的核心，但是在传统的数据收集方式中，大量数据的信息很容易遗漏或被忽视。
而现在大数据技术的出现为电力行业提供了新的数据收集方式，可以收集更多、更全面、更准确的数据。
这些数据包括天气、用电量、线路受损情况、储能设备情况、发电清洁度以及电网负荷等信息。
大数据技术的应用，可以让企业更加了解其运营环境，分析各项因素的交互关系，及时捕捉外界变化，预测未来趋势。
2.提高数据分析能力在从大量数据中获取信息的任务中，数据分析是关键的环节。
大数据技术可以处理规模庞大的数据，使得数据处理的效率得到了极大的提高。
同时，大数据技术的数据分析方法多样，可以包括数据挖掘、机器学习、深度学习、预测模型、文本分析等等。
这些数据挖掘技术能够深入地挖掘数据中所蕴含的潜在信息，为行业决策者提供更多的信息支持，直观地看到数据变化的趋势，及时发现潜在的问题，并采取有效的措施来解决问题。
3.提高应用能力大数据技术在电力企业中应用可以带来实际的效果，例如：（1）智能电网：电力系统和网络设备的智能化管理，通过大数据分析，对系统进行实时调控，优化电力系统整体效率，降低了能源浪费和环境污染。
与传统电网相比，智能电网适应能力更强、响应更快、故障恢复更迅速、稳定性更高。
（2）能源管理：通过大数据分析，预测峰值电价变化趋势，优化调度、负荷分配和发电计划，提高能源使用效率。
（3）用电行为分析：大数据技术可以深入分析用户用电行为，整理用户用电习惯，为用户提供更加智能化的用电方案。
八大案例深度解析电力大数据应用
八大案例深度解析电力大数据应用麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。
电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，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。
电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：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，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。
通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
一、电网监测及维护1.运维监测系统及时反应Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司）Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。
这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。
另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。
2.设备检修运维专题分析电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。
（图中分析场景所用的数据为测试数据）3.预防基础设备故障导致的停电American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司）在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应用程序结合在一起。
电力通信大数据实时共享方法应用
电力通信大数据实时共享方法应用在电力通信领域，大数据实时共享方法的应用可以带来许多益处。
首先，大数据实时共享可以提高电网的运行效率和可靠性。
通过实时收集和分析大数据，可以及时识别电网中的故障和异常情况，帮助运维人员及时采取措施修复问题，减少停电时间和电网故障率。
其次，大数据实时共享可以改善电力通信的管理和维护效果。
通过对电力通信网络的数据进行实时监控和分析，可以快速发现通信设备的故障和异常情况，及时进行维护和修复工作，避免通信中断或降低通信质量。
另外，大数据实时共享可以提升电力通信的运行智能化水平。
通过对大数据的深度分析，可以发现电力通信网络中的优化空间和改进方向，帮助优化电力通信网络的拓扑结构和通信协议，提高通信网络的传输性能和稳定性。
此外，大数据实时共享还可以帮助电力公司进行智能调度和负荷管理。
通过收集和分析电力通信网络中各个设备的实时状态和工作负荷，电力公司可以精确预测电力需求，并根据实际情况进行灵活调整和优化，提高电力供应的效率和可靠性。
在实际应用中，大数据实时共享可以通过以下方法来实现：1.数据采集和存储：通过在电力通信设备中安装传感器，实时采集各种数据，如设备的工作状态、实时负荷情况等。
这些数据可以存储在云端或本地数据库中，以便后续的分析和处理。
2.数据处理和分析：通过应用机器学习和数据挖掘技术，对采集到的大数据进行实时处理和分析，提取其中有价值的信息，如故障预测、负荷预测等。
同时，还可以利用可视化技术将分析结果展示给相关人员，便于他们及时做出决策和调整。
3.数据共享和应用：将处理和分析过后的数据共享给相关的电力公司、设备制造商、维护人员等，以实现信息的共享和更好的协作。
同时，还可以通过开放API等方式，将数据共享给第三方公司，培育电力通信领域的创新应用和商业模式。
总之，电力通信领域的大数据实时共享方法的应用可以带来许多益处，如提高电网运行效率和可靠性、改善通信网络的管理和维护效果、提升运行智能化水平等。
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。
大数据平台及在电力行业的应用分析
基于大数据的电力行业优化 - 对外：丰富社会效益
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
丰富社会 效益
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&
丰富增值 服务
提供经济 指导
电力行业当前问题暨大数据应用场景
电力行业信息化历程
电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势&近几年;电力行业信息化也得到了长足的发展;我国电力 企业信息化起源于 20 世纪60 年代;从初始电力生产自动化到 80 年代以财务电算化为代表的管理信息化 建设;再到近年大规模的企业信息化建设;特别伴随着下一代智能化电网的全面建设;以物联网和云计算为代 表的新一代 IT 技术在电力行业中的广泛应用;电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模&从长远来 看;作为中国经济社会发展的“晴雨表”;电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系;将会呈现出无以伦比 的正外部性;对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力&
面向新型电力系统的电力通信网需求及应用场景分析
面向新型电力系统的电力通信网需求及应用场景分析摘要：本文立足于新型电力系统，详细阐述电力通信网的需求，分析面向新型电力系统的电力通信网应用场景，为相关工作人员开展电力系统建设发展工作提供参考依据。
关键词：新型电力系统；电力通信网需求；应用场景要想构建以新能源为主的新型电力系统，就需要明确电力通信网的各项需求，并将其应用到分布式能源消纳以及源网荷储泛在调度控制等场景之中，从而打造一种以互补互动和双向互动为主的能源互联网，为新型电力系统网络架构的构建和分析提供发展方向。
1.面向新型电力系统的电力通信网需求1.1对通信网架构的需求为了确保新型电力系统的安全性和可靠性，相关工作人员应该针对终端业务的不同电力二次系统，将其分为互联网大区、管理信息大区以及生产控制大区等三个部分，新型电力系统电力通信网络特征主要表现为以下三点：第一，泛在的介入。
互联网大区作为新型电力系统建设过程中，与企业、运营商以及综合能源管理等电力系统外部行业相互沟通、相互协作的桥梁，不仅要重点关注承载分布式能源以及源网荷储等高频的信息采集类型，还需要全面分析等对安全性和可靠性要求比较低的新型电力业务系统。
第二，安全的分区。
安全分区是为了确保整个通信网架构的安全性和规范性，互联网大区、管理信息大区以及生产控制大区等三个网络分区，通过物理隔离以及逻辑隔离等两种类型，使其既能相互协作，又能够独立存在，并在网络区域内部形成一种覆盖云、管、边、端等一个部分地纵向连接和贯通。
与此同时，在顶层跨区域之间能够进行安全交互，并采取逻辑隔离和安全加密算法对其进行有效处理，以保障各区域之间信息数据交互的绝对安全性，最终实现新型电力系统中不用网络业务的安全性及可靠性承载。
第三，互联和互通。
互联网大区作为新型电力系统中电力通信安全分区中新增加的板块，能够对新型电力系统重点典型业务进行科学有效的承载，真正实现新型电力系统中的终端设备接入，与电力通信网的有效衔接。
这就使得管理信息大区与生产控制大区之间能够进行相互交流及协调合作，使相关工作人员能够构建现代化的电力通信网新型网络架构。
电力大数据及其在电网公司的应用
电力大数据及其在电网公司的应用摘要：信息时代的拓展和延伸成就了大数据技术。
随着大数据时代的到来，电力行业不可避免的面临着正在形成且变化迅速的大数据环境。
因此，企业需要根据时代背景做出相应调整措施，如不断发现大数据环境下业务数据处理的潜在需求，寻找适应电力数据的理论依据和处理方法，使电力信息系统运营的外延不断拓展，从而更好地适应数据增长的快速性、数据类型的多变性和提高数据时效性。
下面具体分析大数据时代及技术对电力公司运营的影响。
关键词：电网公司；电力；大数据随着智能电网建设的规模逐年增大，电网所产生的数据越来越多，类型也越来越复杂。
这些数据包含大量的半结构化和非结构化信息，并且规模每年都呈指数级增长。
智能电网的发展要求对电网故障作出快速响应，短期负荷以及实时处理数据。
为了有效解决这些问题，电网行业陆续引入了大数据技术来解决。
然而，面对日益复杂的业务逻辑和日益繁多的数据资源，没有有效的数据质量管理机制是不行的。
当前，电网系统的数据质量问题主要体现在“系统外部问题”，“系统内部问题”，“核对标准问题”等方面，这些问题的存在严重影响了系统的使用和推广。
电网需要引入数据质量管理方法，以此数据质量问题。
1 电力大数据概念Gartner说：“大数据是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、共增长率和多样化的信息资产”。
麦肯锡说：“大数据是指其大小超出典型数据软件软件抓取、储存、管理和分析范围的数据集合”。
那么电力大数据到底是什么呢？对于这个定义到现在仍然是众说纷纭，没有一个明确的答案，但是在某些方面又存在着一些相同的地方。
目前，较为流行的一种定义是3V定义，即：Volume、Variety、Velocity；也就是所说的数据量大、数据样式庞杂、数据流速度飞快。
总而言之，电力大数据依靠他自身的各种突出的特点在社会的发展进程中，发挥了它独特作用。
传输数据处理更是一步一步的稳定提升，为人类带来了更多的价值。
电力大数据分析技术及应用
电力大数据分析技术及应用摘要：电力大数据分析技术的应用为我国电力事业智能化、信息化发展奠定了稳定基础，电力大数据分析涉及电力系统运行、营销等多方面。
下面文章主要对电力大数据分析技术的重要性进行研究，并探讨电力大数据分析技术的具体应用。
关键词：电力分析；大数据；分析技术；技术应用引言在使用的电网终端采集设备中，电网业务大数据采集性能得到了广泛应用。
大型实时数据流处理技术需要一段时间来适应，以充分发挥实时数据采集的价值。
然而，就目前电力大数据处理方式而言，依据了先存储后设计的思想来处理大规模电网数据流。
传统的批处理方式在系统可扩展性、容错性及状态一致性方面存在弊端，使得负载均衡的数据在单位时间内成功传送数量较少，面临着前所未有的挑战。
1电力大数据分析技术的重要性应用大数据技术能够实现实时分析海量数据的目的，还可以对海量数据进行准确推送。
通过对企业运营中产生的大量数据进行挖掘、分析、整合和转化，最终得出的结果可以作为依据用于企业运营和发展中进行决策，电力运营中所涉及的环节非常多，所以电力部门积累了大量数据。
大数据在电力部门的应用主要体现在以下几个方面：首先，为电力企业运营提供决策依据。
通过挖掘和分析大数据信息，可以对不同用电客户的特征进行确定，明确定位不同类型的消费群体，并针对群体特征为用户推送需要的信息，从而提高了定位的精准性，而且最终得到的分析结果可以作为理论依据来为电力运营提供帮助，让企业运营效益得到提升，而且让用户享受到了更舒适的用电体验感，让用户的参与度有所提升。
大数据可以作为电力企业进行经营决策的数据依据，从而有效提高电力企业未来发展的全局观和合理性。
其次，以电力为中心点建立包含大量企业和人员的能源数据综合服务平台，该平台能够有效提高有关人员的工作积极性，而且该平台的搭建方是资金充足、数据优势明显的电力企业，因此，电力企业可以对平台的运营情况进行全面了解，借助平台对相关信息进行分析和整合，能够对消费者进行准确定位，并提高推送信息的精准性。
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电力通信网大数据应用场景开发及试点应用
发表时间：2019-08-07T11:06:35.077Z 来源：《基层建设》2019年第15期作者：张炜[导读] 摘要：随着经济的发展和人们生活水平的提高，网络在人们的生活中骑着很重要的作用，通信网作为电网公司的第二张实体网络，承载着电网运行和经营管理的核心业务，是电网安全、稳定的重要保障。
国网山西省电力公司太原供电公司山西太原 030012
摘要：随着经济的发展和人们生活水平的提高，网络在人们的生活中骑着很重要的作用，通信网作为电网公司的第二张实体网络，承载着电网运行和经营管理的核心业务，是电网安全、稳定的重要保障。
通信管理系统在资源管理、实时监控、运行管理方面发挥了巨大作用，但随着数据量急剧膨胀，基于传统技术架构的通信管理系统在数据存储、处理、分析挖掘方面已不能满足实际需求。
基于通信管理系统台账数据、告警数据、传输网性能数据、数据网性能数据、外部电力气象数据，运用大数据存储和计算技术，以及聚类、分类、关联分析等大数据分析挖掘算法，实现通信光缆性能监测及预警分析、通信传输网性能监测及预警分析、通信数据网性能监测及预警分析、通信设备全寿命周期分析、通信传输网可靠性评价及优化分析、通信重要保障监视等六大场景与功能，进而提高通信资源故障风险的诊断预警能力，降低通信网业务运营风险，确保电力通信网络可以有效地支撑电力系统安全稳定运行。
关键词：电力通信网；大数据；应用场景开发；试点应用
引言
这几年，电力行业的发展和跟新的速度加快，其主要的发展方向是智能化电网以及自动控制的方式。
智能电网能够有效的保护电力通信网的安全运行，可以对电网的符合进行智能化的调整与检测，把以往人工控制的电网以及输电设备转换成智能自动化的控制方法，在其中再运用大数据技术，做好相关设备以及电力通信网的检测。
1大数据的概念
大数据的定义，业界虽然有一些共识，但是并未形成统一定义。
麦肯锡认为“大数据是指其大小超出典型数据软件抓取、储存、管理和分析范围的数据集合”；Gartner认为“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。
大数据具有5个主要特点（即5V特征）：①V olume（大量）。
数据规模从TB级别跃升到PB级别，1PB=1024TB=1048576GB，数据量的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。
②Variety（多样性）。
数据的种类和来源多样化，包括结构化、非结构化、语音、文本、视频等各种类型。
③Velocity（高速）。
指获得数据的速度快，对数据处理的及时性要求高，能实现秒级的简单查询以及小时级的复杂分析。
④Value（价值）。
数据的价值密度较低，在海量数据中，真正有用的可能只是很小一部分，因此数据的质量也是价值的关键。
⑤Variability（可变性）。
由于实时数据时刻在发生变化，受影响的因素也多种多样，这就妨碍了处理和有效管理数据的过程。
2电力通信网大数据应用场景开发
2.1电力通信检修工作量分布
电力通信网络维护，电力企业分析以大数据处理技术为出发点，电力通信网络在运行中具体维护状态，保持客观分析，应准确把握结果。
通过分配维护工作量，电力通信设备具有固定的维护规则并且处于波动状态。
电力企业是电力通信网络的维护。
在不同阶段的具体条件调整期间，可以适当增加本季的工作进度和维护次数。
科学预测是导弹的检测和维护，电力通信网络的维护顺利进行，可以保证数据处理技术的巧妙应用，充分发挥其多样性。
从科学的角度来看，在执行电力通信网络数据时处理大量信息。
2.2通信管理系统
通信管理系统总体目标是建设具备实时监视、资源管理、运行管理、专业管理四大业务应用，覆盖各级电力通信骨干网和终端通信接入网，形成具有集约化、标准化、智能化特征的国家电网公司企业级通信管理平台，为提升通信网络运行维护能力和管理水平提供技术支撑。
通过系统互联，完成通信管理系统上下级之间、与其他系统横向之间的信息共享和应用协同，全面提升通信全程全网故障定位处理能力、跨专业和跨网络的资源管理和优化配置能力、通信业务的全流程闭环管理能力、信息通信一体化全景展示能力等。
管理这些设备就是获取设备的运行状态，通常是通过设备的网管的接口获取，但是也不是所有的设备都能通过网管管理，如表中所示，这就给通信设备管理带来了难度和复杂性。
除了这些通信智能设备以外，通信管理系统还要管理光缆、线缆等物理静态资源，业务、通道等通信逻辑资源。
系统采用“二级部署、三级应用”模式。
整个应用架构由总部（分部）、省两级系统和互联网络组成。
上层由总部（分部）系统组成，下层由省级系统组成。
上层系统间通过跨区域网络互联，实现跨区域系统的互联和信息共享，形成对跨区域骨干通信网络的综合管理能力；上下两层系统间通过跨省网络互联，实现跨省系统的互联和信息共享，形成对跨省骨干通信网络的综合管理能力；下层系统通过省内网络互联，实现省内各层级系统互联和信息共享，形成对省内骨干网络的综合管理能力。
2.3资源管理
资源管理完成对通信网络各种通信资源数据的规范、常态管理，实现面向通信业务的资源管理。
主要包括资源信息管理、资源查询统计、资源图形管理、配置管理、资源影响业务分析等功能。
站点平面图、机房平面图、传输拓扑图、交换网拓扑图、业务拓扑图、光缆拓扑图等以图形方式展示，直观易懂。
系统完善公司通信设备、光缆的档案资料库，包括型号、厂家、接头盒位置、线路走径、投运时间等基本内容，各类设备台帐的实时保鲜和规范管理。
定期将资源台帐更新结果与原始记录进行比对，做到有问题早发现，早整改。
3技术选择及场景分析
基于通信管理系统台账数据、告警数据，通过采集传输网性能数据、数据网性能数据，借助外部电力气象数据，运用大数据存储和计算技术，以及大数据分析与挖掘算法，实现通信光缆性能监测及预警分析、通信传输网性能监测及预警分析、通信数据网性能监测及预警分析、通信设备全寿命周期分析、通信传输网可靠性评价及优化分析、通信重要保障监视等六大场景与功能。
具体应用场景建设示例如下。
①通信光缆性能监测及预警分析。
通过光缆性能数据、气象数据的采集，实现对光缆衰耗情况的实时监视，分析光缆衰耗的原因和趋势，为光缆状态检修提供参考；对光缆气象灾害故障进行预警，预防光缆气象灾害导致的故障风险。
主要功能包括：光缆性能动态监测，光缆性能劣化分析预警及状态检修策略，光缆覆冰、舞动、雷击、结冰监测预警。
②通信传输网性能监测及预警分析。
通过光设备性能的采集，实现对传输网性能变化情况的实时监视，分析光路与光设备性能数据变化趋势，为光设备故障或告警提供分析参考依据。
主要功能包括：传输设备与光路性能动态监测、传输设备与光路预警分析、设备运行环境评价。
结语
通过电力通信网大数据应用场景的开发，可以实现对通信资源运行状态、业务流向、外部环境变化的实时掌握；可以深度挖掘通信管理系统内部数据，自动分析通信资源运行风险，增强通信资源故障预防的能力，提高设备故障处理效率；可以更全面地观察业务需求，有力的支持通信网的升级改造，针对性地指导项目建设、改造、大修和设备选型的开展，在方式安排、方案设计上的切入点将更加精准，并大幅度提高通信资源的投资利用率。
随着电力通信大数据应用的开展，将进一步提高电力通信网可靠性及通信运维管理水平，发挥通信网对智能电网建设的支撑作用，带来巨大的社会效益与经济效益。
参考文献：
［1］赵振东，娄云永，张亚东，等.电力通信网可靠性评价模型的构建［J］.中国电力，2010（9）：79－82.
［2］熊刚，伦杰勇，曹小冬，等.通信网安全风险的判别与大数据的应用［J］.自动化与仪器仪表，2016（4）：218－220. ［3］王江亭，靳丹，俞俊，等.基于大数据的电力信息通信预警技术研究［J］.电力信息与通信技术，2017（9）：64－69.。