大数据分析在电力规划中的应用
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。
大数据分析在电力系统中的应用
大数据分析在电力系统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越来越广泛，其中包括了电力系统。
电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，为了更好地保障电力的稳定供应和提高能源利用效率，大数据分析在电力系统中的应用起到了至关重要的作用。
1. 数据采集与监测电力系统需要实时监测各类数据来保证其正常运行。
通过传感器、智能电表等设备的安装，便可以实现对电力系统各个环节的数据采集。
而大数据分析技术能够对这些庞大的数据进行高效处理和分析，从而提供对电力系统状态的实时监测和分析。
这使得电力系统的运维人员能够在发生故障或异常情况时，及时做出相应的处理和调整，从而保障了电力系统的安全稳定运行。
2. 负荷预测与能源调度大数据分析技术能够通过历史数据和实时数据对电力负荷进行预测，并生成合理的负荷预测模型。
通过这些模型，我们可以了解未来电力负荷的变化趋势，进而合理安排电力调度和资源配置。
此外，大数据分析技术还可以帮助电力系统进行能源调度，从而实现对电力的合理分配和利用，提高能源利用率，降低电力系统的运营成本。
3. 故障预警与预防电力系统中故障的发生可能会对供电稳定性和运行安全性造成严重影响。
通过大数据分析技术，我们可以对电力系统中的各类故障因素进行分析，在故障发生前进行预警，并及时采取相应的措施来预防故障的发生。
例如，通过对电力网络的数据分析，可以识别出潜在的故障点，并进行及时的维修和保养，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。
4. 能源管理与节能减排大数据分析技术在电力系统中的另一个应用是能源管理和节能减排。
通过对电力系统中各种设备的数据进行分析，可以对能源的使用效率进行评估，找出能源浪费的环节，并提出相应的改进方案。
此外，在电力系统的设计和运行过程中，大数据分析技术也可以提供优化建议，为电力系统的节能减排工作提供指导。
总结起来，大数据分析在电力系统中的应用具有重要意义。
它不仅可以帮助实时监测电力系统的状态，提高电力系统的运行效率和可靠性，还可以预测和预防故障的发生，实现能源的合理利用和节能减排。
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。
电力行业中的数据分析与电网调度
电力行业中的数据分析与电网调度电力行业是国家经济发展的重要支撑，保障了各行各业的正常运转。
而在电力行业中，数据分析与电网调度扮演着至关重要的角色。
本文将重点介绍电力行业中数据分析及电网调度的相关概念、应用和挑战。
一、数据分析在电力行业中的作用随着时代的发展，电力行业所产生的数据呈现爆炸式增长。
这些数据包括电力消费数据、电力生产数据以及各种监测数据等。
准确地分析这些数据可以为电力行业提供可靠的依据和参考，进而为制定合理的发电和电网调度方案提供支持。
数据分析在电力行业中可以用于以下方面：1. 负荷预测：通过对历史负荷数据和相关因素的分析，可以准确预测未来的负荷情况，从而合理规划电力供应；2. 故障检测与故障诊断：通过对电力系统各设备的数据分析，可以及时检测和诊断出设备的故障，避免事故发生并提高电力供应可靠性；3. 能效分析：通过对电力消费数据的分析，可以评估电力设备的能效，为节能减排提供依据；4. 网络安全：通过对电网中的数据进行实时监控和分析，可以发现潜在的网络安全威胁，并采取相应的措施进行防范。
二、电网调度的意义与挑战电网调度是指根据负荷需求和电力供应情况，合理安排发电计划、输电计划和配电计划，以确保电力系统的运行安全和供需平衡。
电网调度的意义在于优化供电结构、提高供电可靠性、降低电网损耗、提高电网经济性。
然而，电网调度也面临一些挑战：1. 高负荷和低负荷平衡：由于负荷需求的时变性和区域差异性，如何合理调度电力供应，平衡电网负荷是一个难题；2. 可再生能源的集成：随着可再生能源如风能、光能的大规模接入，电网调度需要更加注重对这些能源的预测和调度，以充分利用清洁能源，实现能源的安全和可持续发展；3. 灵活性需求的增加：随着电动汽车等新能源使用方式的普及，用户对电力的需求越来越灵活多样化，电网调度需要更好地满足各类用户的需求。
三、电力行业中的数据分析与电网调度技术为了更好地应对电力行业中的挑战，数据分析与电网调度技术得到了快速发展。
大数据分析在电力行业中的应用与节能减排
大数据分析在电力行业中的应用与节能减排在当今信息技术飞速发展的时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
它不仅在商业领域中发挥着巨大的作用，而且在电力行业中的应用也逐渐显现出其巨大潜力。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用，并重点强调其在节能减排方面的作用。
一、大数据分析在电力行业中的应用1. 电力需求预测电力供应的合理安排和规划需要准确的需求预测。
通过对大数据的分析，可以获取大量历史供电数据、天气数据、经济数据等，结合特定的算法和模型，对未来电力需求进行精准预测。
这有助于电力企业制定合理的生产计划，避免供需失衡带来的问题。
2. 资源优化配置电力行业存在大量的电力设备和供应网络，如何合理配置资源，提高利用效率，是电力企业的一大挑战。
使用大数据分析技术，可以对电力设备的运行状态、实时负荷状况进行实时监测和分析，根据分析结果进行优化调整。
通过对电力网络的智能管理和资源配置，可以实现电力供应的最优化，提高整体效益。
3. 故障预警与维护电力设备的故障和维护需要大量的人力和物力投入，给电力企业带来了巨大的压力。
大数据分析技术可以通过对电力设备状态的实时监测和分析，提前发现设备故障的迹象，并进行预警。
这有助于及时采取维护措施，减少设备故障带来的影响，提高设备的可靠性和使用寿命。
二、大数据分析在电力行业的节能减排中的作用1. 能源管理与优化大数据分析可以对电力生产和供应过程中的能耗情况进行全方位的监测和分析，了解能源利用的情况，找出存在的问题和瓶颈，并提出相应的改进措施。
通过精确的能源管理和优化配置，可以最大限度地提高能源利用效率，减少能源浪费，从而实现节能减排的目标。
2. 智能电网建设大数据分析技术在智能电网建设中发挥着重要作用。
通过对电网各个环节的数据进行采集和分析，可以实现对整个电网系统的智能管理和优化。
通过智能电网的建设，可以实现电力的有效调度和灵活分配，降低电力损耗，提高电网的稳定性和可持续性。
3. 负荷平衡与需求响应电力行业存在日常的负荷波动和季节性需求变化，如何实现负荷的平衡和需求的响应成为挑战。
电力行业如何利用大数据分析提高效能
电力行业如何利用大数据分析提高效能随着信息技术的不断发展和智能化的进步，大数据分析已经成为电力行业提高效能的重要手段之一。
大数据分析在电力行业中的应用，可以帮助企业实现能源利用的智能化管理和优化，提高发电效率，降低能源消耗，同时也能减少对环境的负面影响。
本文将从数据采集、数据存储、数据分析以及应用实践等方面，探讨电力行业如何利用大数据分析提高效能。
一、数据采集为了实现对电力行业的大数据分析，首先需要进行数据采集。
电力行业具有复杂的生产过程和庞大的数据量，因此数据的准确采集是关键。
电力企业可以利用传感器、智能计量设备等实时采集电力生产和能源使用的数据，并进行实时监测和记录。
此外，还可以利用无线通信技术和云计算技术，实现对分布式发电设备和用电设备的远程监控和数据采集。
通过合理选择采集设备和建立完善的数据采集网络，可确保所获取的数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
二、数据存储数据存储是实现大数据分析的重要环节。
电力行业的数据包括电力生产数据、能源使用数据、供需平衡数据等，这些数据以高频率产生，体量庞大。
为了对这些数据进行有效的分析，需要建立高效可靠的数据存储系统。
电力企业可以选择基于云计算的分布式存储系统，能够满足大数据存储和计算的需求。
同时，数据的备份和安全保护也是必不可少的，采取合适的措施确保数据的完整性和可用性。
三、数据分析电力行业利用大数据分析的核心在于通过对大量的数据进行深入挖掘和分析，揭示出潜在的关联和规律。
数据分析可以帮助电力企业预测负荷需求、制定更科学合理的发电计划，提高电力生产的效率。
同时，通过对能源消耗数据的分析，可以发现能源使用中的浪费和低效现象，并提出相应的改进措施，以达到降低消耗、节约能源和减少排放的目标。
此外，数据分析还可以帮助电力企业优化运维管理、提高安全性和可靠性，减少故障和停电时间。
因此，合理运用大数据分析技术，可以为电力行业提供决策支持，实现全面优化和提高效能。
大数据分析在电力行业中的应用方法分享
大数据分析在电力行业中的应用方法分享随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
电力行业作为国民经济的重要组成部分，也逐渐借助大数据分析技术来提高运营效率、优化资源配置、降低成本，进而推动行业的发展。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用方法，并详细介绍其中的三个方面。
首先，大数据分析在电力行业中的应用方法之一是数据驱动的设备维护与管理。
电力行业的运营离不开各类设备的正常运转，传统的设备维护方式多为定期检查或故障后维修。
然而，这种方式效率低下，维护成本高，很难实时掌握设备的运行状况。
大数据分析则通过实时收集、汇总和分析海量设备运行数据，能够精确判断设备的健康状况并预测可能出现的故障。
例如，通过设备传感器数据的监测，可以实时检测设备的温度、压力、振动等指标，当异常情况发生时，及时发出警报，方便工作人员进行维护与修复，提高设备可用性和系统的稳定性。
其次，大数据分析在电力行业中的应用方法之二是电力需求预测与交易优化。
电力需求是电力企业合理调度和优化能源资源的基础。
传统的电力需求预测多依赖于统计方法和经验判断，存在误差较大的问题。
而借助大数据分析技术，电力公司可以通过整合历史用电数据、气象数据、人口数据等多种数据源，通过机器学习算法对数据进行分析和建模，实现对未来用电需求的精准预测。
同时，电力公司还可以通过对用户用电行为数据的分析，推出个性化的电力产品和服务，提高用户满意度和粘性。
此外，大数据分析还可帮助电力公司优化能源交易策略，减少购电成本，提高收益。
最后，大数据分析在电力行业中的应用方法之三是智能电网建设与运行。
随着电力信息化水平的提高，各类传感器和智能设备的广泛应用，电力系统中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术可以对这些数据进行高效处理，帮助电力公司实现智能电网的建设与运行管理。
比如，通过对电网数据的分析，可以实现对电力负荷的动态调整和平衡，优化输电线路的选取和布点，提高电网的供电可靠性和效率。
大数据分析技术在电力系统中的应用
大数据分析技术在电力系统中的应用随着科技进步的不断推进，大数据分析技术已经逐渐应用到了各行各业中，而电力系统也是其中的一员。
随着电力行业产生的数据越来越多，大数据分析技术在电力行业中的应用也变得越来越重要。
一、大数据分析技术在电力系统中的概念大数据分析技术是指将大量的无序数据通过计算机技术进行整合、分析、处理、挖掘和预测，形成有用的结论和决策的一种技术方法。
在电力系统中，数据主要包括电网数据、用电数据和社会经济数据。
通过大数据分析技术，能够有效地提升电力系统的管理水平和服务水平。
二、大数据分析技术在电力系统中的应用1.供需预测供需预测是指通过大数据分析技术对电力需求和供应进行预测，以实现合理规划和调度。
通过对历史数据的分析，大数据分析技术能够准确预测未来的用电量和发电量，进而指导电网的规划、建设和调度工作。
2.电网安全预警电网安全是电力系统的核心问题之一，而大数据分析技术可以通过对电网的实时监测和数据分析，提前发现可能会出现的安全隐患，对电网进行自动预警和分析，让电力系统早日发现并解决潜在的安全隐患。
3.智能电表应用智能电表是利用大数据分析技术来监控用户用电行为，从而在电力系统中更精准地预测能耗，并提供更智能的计费管理服务。
通过大数据分析技术，智能电表能够更好地对用户进行分类和分群，进而制定针对性的用电计划和收费方案，降低用户的用电成本。
4.电力市场分析电力市场分析是电力系统有重要的环节之一。
通过大数据分析技术，能够实现对电力市场的深刻了解，及时把握市场走势，提出有效的市场策略和定价策略，从而提升电力系统的市场竞争力，推动整个电力市场的发展。
5.能耗管理和优化通过大数据分析技术，电力系统能够更好的管理能耗和优化能耗。
利用大数据分析技术，系统能够实现对能源消耗情况的实时监测和分析，精准预测未来的能量需求，从而制订出行之有效的节能策略，有效降低用电成本和减少环境污染。
三、大数据分析技术在电力系统中的优势1.提高决策效率和精准度通过大数据分析技术，电力系统能够及时精准地了解到用电情况、电力市场动态等信息，从而制定出更加科学、精准的决策策略。
大数据技术在电力系统中的应用
大数据技术在电力系统中的应用在当今时代，随着科技的飞速发展，大数据技术已经成为各个领域的热门话题。
在电力系统中，大数据技术的应用也越来越广泛，为电力行业的高效管理和运维保障提供了强有力的支持。
一、大数据在电力系统中的应用1、电网安全运行电网的安全运行是电力系统的核心任务之一，对于电网故障的判断和修复，以及对电网健康状况的监控和管理，大数据技术起着重要的作用。
通过对电网中大量数据的采集和分析，可以快速判断故障发生的位置和范围，并及时采取措施进行修复，从而保证电力系统的稳定运行。
2、能源管理大数据技术在能源管理方面也有着广泛的应用。
通过对电力系统中能源消耗的实时监测和预测，可以根据实际情况调整电力供应，提高电力系统的能效，同时还可以降低电力系统的能耗，从而实现对能源的可持续发展。
3、智能化控制智能化控制是大数据技术在电力领域中的最大作用之一。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析，可以及时掌握电力系统的运行状态，实现对电网的智能化控制。
例如，可以通过对电力系统中的数据进行分析，根据实际情况制定合理的停电计划，缩短停电时间，提高停电效率，减少电力系统的损失。
4、预测分析在电力系统中，预测是非常重要的一环。
通过对之前的数据进行分析和处理，可以预测未来电力系统的发展趋势，进而制定对应的应对策略。
例如，可以通过对用电量的分析，预测未来用电趋势，及时进行能源调控和优化，减少资源浪费，提高能源效率。
二、大数据技术在电力系统中的优势大数据技术在电力系统中的应用，不仅能够提高电力系统的安全性和能效性，还有着以下优势：1、提高电力企业的竞争力大数据技术可以帮助电力企业及时了解市场需求和变化，制定合理的营销策略和产品规划方案，提高企业的竞争力和市场占有率。
2、降低营销成本通过对客户需求进行分析和挖掘，可以降低电力企业的营销成本，提高销售效率。
同时，通过营销数据的分析，还可以发现新的营销机会和创新点。
3、提高服务水平通过大数据技术，可以及时监控客户的用电情况，及时处理客户的投诉和建议，提高服务水平和用户体验，增强客户满意度。
大数据分析在电力行业中的应用与效益
大数据分析在电力行业中的应用与效益随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中发挥着越来越重要的作用。
在电力行业中，大数据分析也逐渐成为提升能源管理和运营效率的有效工具。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用和所带来的效益。
一、电力行业中的大数据分析电力行业是一个信息量巨大的行业，每天产生的数据包括供电负荷、电网状态、能源市场、用户需求等方面的数据。
这些数据通过传感器、仪表和监控系统等设备，以及用户智能电表等方式实时采集并存储起来，构成了电力系统的大数据。
通过对这些大数据进行采集、存储、处理和分析，可以提取有用的信息，为电力企业提供决策支持。
1. 供电负荷预测与调度供电负荷是电力系统运行的核心指标之一。
通过大数据分析技术，可以基于历史数据和实时数据对供电负荷进行准确预测。
这样的预测可以帮助电力企业合理安排发电计划和电网调度，以避免供需失衡，提高电网的稳定性和可靠性。
2. 能源市场分析与价格预测大数据分析可以对能源市场进行深度挖掘，从而帮助电力企业了解市场需求和竞争情况。
通过对历史市场数据的分析，可以揭示不同因素对电力价格的影响规律，并预测未来市场价格的走势。
这对电力企业做出合理的市场参与决策具有重要意义。
3. 电网故障诊断与预防电力系统是一个复杂的技术系统，故障的发生往往会造成严重的损失和不便。
通过大数据分析，可以及时监测电力设备的运行状态，发现异常和潜在故障，并进行故障诊断和预防。
这样可以提高电网的可靠性和安全性，减少停电事故的发生。
4. 用户行为分析与需求预测电力用户的行为和需求对电力系统运行具有重要影响。
通过大数据分析，可以对用户的用电行为进行模式识别和分析，了解用户的用电习惯和需求特征。
在此基础上，可以进行精准的用电需求预测，并针对性地制定促销策略和优化运营方案，提高用户满意度和利润水平。
二、大数据分析在电力行业中的效益大数据分析在电力行业中的应用，不仅可以提高能源管理和供电效率，还能带来多种效益。
配电网大数据应用在电网规划中的作用是什么
配电网大数据应用在电网规划中的作用是什么在当今数字化的时代，数据如同新的“石油”，成为推动各行各业发展的重要资源。
对于电力行业而言，配电网大数据的应用正逐渐成为电网规划的关键因素，为实现更高效、可靠和智能的电网系统发挥着不可替代的作用。
配电网大数据是什么呢？简单来说，它是由配电网运行过程中产生的海量数据所组成，包括但不限于电力设备的运行状态数据、用户的用电信息、电网的拓扑结构以及地理环境等相关数据。
这些数据来源广泛、类型多样，且规模庞大。
那么，配电网大数据在电网规划中到底有哪些具体的作用呢？首先，它有助于更精准地预测电力负荷。
过去，电力负荷预测往往依靠较为简单的模型和历史数据，预测结果可能存在较大偏差。
而借助配电网大数据，我们能够整合更多维度的信息，比如不同区域、不同季节、不同时间段的用电情况，甚至可以考虑到天气变化、经济发展趋势等因素对用电的影响。
通过对这些数据的深入分析和挖掘，运用先进的算法和模型，可以实现更为准确的电力负荷预测。
这就为电网规划提供了重要的基础，使我们能够合理确定电网的建设规模和布局，避免出现电力供应不足或过剩的情况。
其次，配电网大数据能够优化电网的结构规划。
通过对电网拓扑结构数据的分析，可以清晰地了解电网中各个节点和线路的连接关系以及电力的传输路径。
同时，结合电力设备的运行状态数据，能够准确评估电网的薄弱环节和潜在的故障风险点。
在此基础上，可以有针对性地进行电网结构的优化，例如增加变电站的布点、优化线路的走向、选择合适的导线截面等，从而提高电网的供电可靠性和电能质量，降低电网的损耗。
再者，配电网大数据有利于实现电网规划的智能化决策。
在面对复杂的电网规划问题时，依靠传统的人工经验和简单的计算方法往往难以做出最优决策。
而大数据技术能够快速处理和分析海量的数据，为决策者提供全面、准确的信息支持。
通过建立多目标优化模型，综合考虑经济成本、环境影响、供电可靠性等多个因素，可以自动生成多个可行的规划方案，并对每个方案进行量化评估和比较。
大数据在电力系统中的应用
大数据在电力系统中的应用随着科技的不断进步，大数据已成为现代化社会中的重要组成部分。
大数据技术的应用已经逐渐渗透到人们的生活中，被广泛地运用在各个领域，其中包括电力系统。
大数据在电力系统中的应用，对于提高电力生产效率、保障能源安全、促进能源环保等方面都有非常明显的作用。
近十年来，电力系统对于大数据的使用逐渐成为趋势。
究其原因，大数据的出现使电力系统的信息更加全面，更加精准，让人们可以更好地获取电力系统的各种信息，进而提高电力系统的效率和管理能力。
1. 大数据在电力系统中的应用（1）电力生产大数据可以用于电力生产的相关数据收集和分析，通过对电力生产过程中的各个环节进行监测和掌握，使得电力生产更加科学化和标准化。
大数据技术可以监测和分析电力生产过程中的温度、压力、电流、电压等数据，以此来了解电力生产的各种参数和数据。
通过对这些数据的整理，可以准确地了解电力系统生产状况，从而更好地指导电力生产过程中的各项操作。
此外，大数据技术还可以对电力系统的故障情况进行实时监测，实现早期预警，减少因为故障带来的生产损失。
（2）电力需求大数据在电力需求方面也有着非常广泛的应用。
大数据技术可以收集和分析电力用户的用电数据和用电特征，以此来预计电力需求和用电峰值。
通过对电力需求的预测，可以更好地评估和规划电力供给、优化系统调度，从而促进电力系统的可持续发展。
（3）智能电网智能电网是电力系统的重要组成部分，而大数据技术在智能电网的建设和运营中发挥着关键作用。
智能电网依赖于数据分析和掌握，在智能电网建设中，大数据技术可以精准地收集和分析来自不同子系统的数据，并通过自动化工具来处理和管理数据。
这些工具有助于电网系统的监测、控制和运维，提高电网的安全性和稳定性。
2. 大数据技术在电力系统中的意义（1）提高电力生产效率大数据技术在电力生产中的应用，可以更好地掌握电力生产的各种参数和数据，实现电力生产的自动化、规范化和标准化。
通过实时监测和数据分析，可以更好地优化电力生产过程，提高电力生产效率和能源利用效率。
电力行业中大数据分析的实际应用与效益
电力行业中大数据分析的实际应用与效益随着信息技术的发展和智能化的推进，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛，电力行业也不例外。
大数据分析在电力行业中的应用，不仅可以提高电力系统的运行效率和可靠性，还可以帮助电力企业进行智能化决策，提升企业的竞争力。
本文将从电力生产、输电配电和用户服务等方面，介绍电力行业中大数据分析的实际应用与效益。
一、电力生产中的大数据分析在电力生产过程中，大数据分析可以帮助电力企业实时监测电力系统的运行状态，提高电力生产的效率和可靠性。
通过对电力系统的历史数据进行分析，可以发现电力系统中存在的问题，并提供相应的解决方案。
例如，通过对电力负荷数据的分析，可以预测未来的负荷变化趋势，从而合理安排电力生产计划，避免供需失衡的情况发生。
此外，大数据分析还可以帮助电力企业进行电力设备的故障预测和维护管理。
通过对电力设备的运行数据进行分析，可以提前发现设备的异常状态，预测设备的故障发生时间，并及时采取维修措施，避免设备故障对电力系统的影响。
这种预测性维护的方式，不仅可以提高设备的可靠性和使用寿命，还可以降低电力企业的维修成本。
二、输电配电中的大数据分析在电力输电配电过程中，大数据分析可以帮助电力企业实时监测电力网络的运行状态，提高电力的传输效率和稳定性。
通过对电力网络的运行数据进行分析，可以发现电力网络中存在的潜在问题，并提供相应的解决方案。
例如，通过对电力线路的电流、电压等数据进行分析，可以发现线路的过载和短路情况，及时采取措施避免线路的故障发生。
此外，大数据分析还可以帮助电力企业进行电力负荷的优化调度。
通过对电力负荷数据的分析，可以合理调整电力的分配，避免电力过载和电力浪费的情况发生。
同时，大数据分析还可以帮助电力企业进行电力负荷的预测，从而提前做好电力调度准备，保障电力的供应稳定性。
三、用户服务中的大数据分析在电力用户服务过程中，大数据分析可以帮助电力企业了解用户的用电需求，提供个性化的电力服务。
大数据在电力系统
大数据在电力系统大数据在电力系统中的应用概述：随着信息技术的快速发展，大数据在各个行业的应用越来越广泛。
在电力系统中，大数据的应用可以帮助提高电力系统的可靠性、效率和安全性。
本文将详细介绍大数据在电力系统中的应用，并分析其对电力系统运行和管理的影响。
一、大数据在电力系统中的应用场景1. 能源需求预测通过收集和分析大量的历史能源需求数据，可以利用机器学习算法对未来的能源需求进行预测。
这对电力系统的运行和调度具有重要意义，可以帮助电力公司合理安排发电计划，避免能源供需失衡带来的问题。
2. 负荷预测与管理通过大数据分析，可以对电力系统的负荷进行准确的预测和管理。
通过实时监测用户的用电情况，可以根据需求调整发电计划，以确保电力系统的稳定运行。
此外，通过分析用户的用电行为和模式，可以制定更加智能的负荷管理策略，提高电力系统的效率和节能效果。
3. 故障检测与预警大数据分析可以帮助电力系统及时发现潜在的故障和问题，并提前预警。
通过监测电力设备的运行数据，可以发现设备的异常行为和故障风险，从而采取相应的维护措施，避免设备故障对电力系统的影响。
4. 资产管理与优化通过大数据分析，可以对电力系统中的各种设备和资产进行全面管理和优化。
通过收集和分析设备的运行数据，可以制定更加科学的设备维护计划，提高设备的可靠性和寿命。
此外，通过对设备的使用情况和运行数据进行分析，可以优化设备的配置和调度，提高电力系统的效率和经济性。
5. 安全监控与防护大数据分析可以帮助电力系统实时监控和防护，提高系统的安全性。
通过对电力系统的各个节点进行实时监测和分析，可以发现潜在的安全隐患和威胁，及时采取措施防止事故的发生。
此外，通过对电力系统的数据进行加密和安全存储，可以保护系统的数据安全和隐私。
二、大数据在电力系统中的影响1. 提高电力系统的可靠性通过大数据分析，可以及时发现电力系统中的故障和问题，提前采取措施进行修复和维护，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。
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。
大数据分析在电力行业中的应用案例分析
大数据分析在电力行业中的应用案例分析一、引言随着信息技术的迅猛发展和电力行业的智能化升级，大数据分析在电力行业中的应用越来越广泛。
本文将通过分析几个典型的案例，探讨大数据分析在电力行业中的应用价值和效果。
二、供需匹配优化电力行业面临的一个重要问题是供需匹配的优化，即在不断变化的用电需求下，如何合理分配电力资源。
大数据分析技术可以通过对历史用电数据和天气等因素的综合分析，预测未来用电需求，并对电力调度进行优化。
例如，某电力公司利用大数据分析技术，结合社会经济数据、气象数据等，成功预测节假日用电高峰时段的用电量，从而做出相应调整，提高电力供应效率。
三、故障预测与维护电力设备的故障对电力供应的可靠性和稳定性有很大影响。
大数据分析技术可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，发现设备异常状况，并预测潜在的故障风险。
例如，某电力公司采用大数据分析技术，监测电力设备的温度、振动等参数，结合历史数据建立故障预测模型，及时发现设备异常并进行维护，有效降低了设备故障率和维修成本。
四、电网规划与优化电网规划与优化是电力行业中的一项重要任务。
大数据分析技术可以通过分析历史用电数据、用户分布、电网设备运行情况等信息，对电网进行建模与仿真，提供电网规划的决策支持。
例如，某电力公司结合大数据分析技术，对电力设备的负载率、线损率等进行综合分析，优化电网配置，提高电网供电能力和运行效率。
五、用户行为分析与精细化营销大数据分析技术可以对用户的用电行为进行深入挖掘和分析，帮助电力企业实施精细化营销策略。
例如，某电力公司利用大数据分析技术，结合用户用电数据和社交媒体数据，对用户的用电习惯、偏好进行剖析，为用户提供个性化的用电建议和优惠活动，提高用户满意度和忠诚度。
六、安全监控与预警电力行业对安全监控和预警的要求非常高。
大数据分析技术可以通过对电力系统的实时监测和分析，实现对电力系统安全状况的实时评估和预警。
例如，某电力公司利用大数据分析技术，对电力系统各个环节的数据进行实时监控，并结合实时监测数据和历史数据建立安全风险模型，及时发现潜在的安全风险并采取相应措施，保障电力系统的安全稳定运行。
电力行业的大数据分析利用数据驱动决策和效率提升
电力行业的大数据分析利用数据驱动决策和效率提升随着信息时代的发展，大数据分析正在成为一个重要的工具，为各行业提供数据驱动的决策和效率提升。
在电力行业中，大数据的利用有助于提高供电质量、节能减排、优化电网运行等方面。
本文将探讨电力行业如何利用大数据分析来驱动决策和提升效率。
1. 大数据在电力行业中的应用电力行业是一个信息密集、数据规模庞大的行业，每天都会产生大量的电力相关数据。
大数据分析的应用可以帮助电力企业从这些数据中获取有价值的信息，并进行相应的决策和优化。
首先，大数据分析可以帮助电力企业改进供电质量。
通过对电力网络的数据分析，可以实时监测电网的状态、设备的运行状况，并预测可能出现的故障。
这有助于电力企业及时采取措施，防止供电中断，提高供电可靠性。
其次，大数据分析也可以帮助电力企业实现节能减排。
通过对电力系统的能源数据进行深入分析，可以发现能源消耗的瓶颈，并提出相应的改进措施。
比如，通过对用电单位的能耗数据进行分析，可以发现能耗较高的设备并进行优化，提高能源利用效率，减少能源浪费。
此外，大数据分析还可以优化电网运行。
通过对大数据的分析，电力企业可以实时了解电网的运行状态，包括电力负荷的分布、电力设备的健康状况等。
这有助于电力企业做出合理的运行调度决策，提高电网运行的效率和稳定性。
2. 大数据分析的挑战与解决方案尽管大数据分析在电力行业中具有广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
其中主要的挑战包括数据采集与存储、数据质量和隐私保护等方面。
首先，电力行业需要采集和存储大量的数据。
大数据采集涉及到数据源的选择、数据传输的可靠性等问题。
同时，对于数据的存储和管理也是一个挑战，电力企业需要建立起高效可靠的数据存储系统，确保数据的安全可靠。
其次，数据质量是大数据分析的重要前提。
电力行业所涉及的数据形式多样，包括结构化数据和非结构化数据。
这些数据往往存在质量差异，例如数据缺失、异常值等。
为了保证数据分析的准确性和有效性，电力企业需要加强对数据质量的监测和管理。
大数据在电力系统中的应用与分析
大数据在电力系统中的应用与分析随着信息时代的到来，大数据已经不再是一个新鲜的概念，而是在各个领域得到广泛的应用。
其中，在电力系统中，大数据的应用和分析，已经成为提升电力系统效率、降低成本、提高安全性的关键手段。
本文将就大数据在电力系统中的应用细节，进行一番分析与探讨。
一、数据采集大数据在电力系统中的首要任务，就是对各个环节的数据进行采集。
对于电力系统而言，数据来源众多。
例如，变电站、配电站、智能电表，甚至到消费者用电信息等等，都是电力系统中重要的数据来源。
因此，电力系统在对这些数据进行采集时，需要依靠一系列高效的数据采集器，来获取各类数据，并进行分类整理和储存。
二、数据存储大数据一般都是依靠高可扩展性的分布式数据存储技术。
在电力系统中也一样，以Hadoop、Spark等技术为代表的分布式存储系统，已成为电力数据处理的主要手段。
通过这些技术，可以实现数据的高效储存和管理，同时也能够保证数据的安全性和实时性。
三、数据分析在电力系统中，对数据进行分析与计算，是大数据的核心应用之一。
主要包括以下几个方面：1. 负荷预测负荷预测是电力系统中最基础的应用。
通过对历史负荷数据的分析和预测，可以准确预测未来用电负荷的情况，从而帮助电力系统规划电网的供需平衡，提高电力系统的运行效率和稳定性。
2. 故障诊断电力系统很容易受到外部环境的干扰，如天气、建筑工地等。
因此，对于电力系统中出现的故障，需要进行迅速的诊断和处理。
利用大数据分析技术，可以对各种故障线索进行智能识别和分析，从而帮助电力系统工作人员快速定位和解决故障问题。
3. 健康评估电力系统的各项设备，如变压器、开关等，都会随着运行时间的增加而出现各种不同的损耗情况。
通过对设备运行情况和历史数据的分析和处理，可以进行健康评估，及时发现设备的故障隐患，以便及时进行维护和处理。
这样不仅能够提高设备的使用寿命，还能够降低电力系统的运维成本。
四、数据可视化大数据分析完之后，需要将其呈现出来，为电力系统人员决策提供参考。
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大数据分析在电力规划中的应用
发表时间：2019-09-04T16:40:16.507Z 来源：《工程管理前沿》2019年10期作者：熊永军苏金禄
[导读] 国网公司不断强调要做到电网项目的精准投资，需以科学的电力需求预测分析为基础，对电网规划项目进行有序且合理的规划，为电网项目的投资建设提供正确指导。
国网新疆电力有限公司塔城供电公司,新疆塔城834700
摘要：国网公司不断强调要做到电网项目的精准投资，需以科学的电力需求预测分析为基础，对电网规划项目进行有序且合理的规划，为电网项目的投资建设提供正确指导。
本文拟采用大数据分析方法，运用OFFICE、SPSS等工具，通过数据收集、数据清理、建立分析模型、结果展示，实现对电网负荷数据、电量数据、地方经济数据、气象数据的综合分析，试图挖掘出各类数据之间的关联关系，进而实现电力需求的科学预测。
关键词：电力系统；大数据；应用
引言
电能不仅在人们的日常生活中发挥着重要作用，其对我国国民经济的发展也具有重大意义。
但是就现阶段来看，我国电力系统在运行上还存在一些不足，相关部门应不断加大对电力系统的研究力度，积极开展电力系统规划工作，以提高电力系统的运行效率，促进电力系统的进一步发展。
1电力系统规划现状分析
1.1电力规划以市场需求为切入点
由于电力规划本身就属于市场中的一份子，因此，实施电力规划时主要以市场需求为切入点，通过进行科学的规划来提高电力系统的稳定性和有效性。
在进行规划前，首先应当对电力市场进行走访和调查，了解电力市场的发展趋势，掌握经济发展和电力行业发展的相互关系，从而确定电力资源的供应量。
对于不同的地区，其电力市场的电力需求量是不同的，因此更有必要进行市场调查，然后结合实际情况制定规划方案。
为了保证规划的科学合理，避免进行二次甚至多次规划，在市场调研时除了要分析当今电力市场状况外，还需要对未来电力市场做相应的评估，完善市场预测数据库，为未来电力行业的发展提供数据依据。
1.2电力规划将市场机制和政府调控高效衔接在一起
随着电力市场的规模不断扩大，电力系统规划包含的项目也日益增多，电力行业在发展中逐渐将市场机制和政府的宏观调控连接在了一起，借助政府的作用来提高电力系统的运行效率。
对于一些偏远地区来说，其经济较为落后，要想推动这些地区的发展，就需要政府部门出台一定的政策支持该地区的发展。
在电力系统规划方面，也应当考虑到政府的作用，通过政府的宏观调控来提高电能的供应指标，优化能源调控结构，从而促进这些地区的发展，进一步推动我国国民经济的发展。
2电力系统中大数据的具体应用
2.1在谐波治理中的应用
随着大数据技术的不断进步和完善，使得电力大数据获得了快速的发展，并被应用于电网故障诊断、电力风险评估等领域当中，为电力系统的安全、稳定运行提供了强有力的保障。
与传统的数据处理技术相比，大数据着重强调了数据本身所具有的“4V”特点，即跨领域、多类型、融合及利用。
谐波是电力系统运行过程中不可避免的问题，通过大数据技术，并借助现有的平台和系统，可对谐波进行检测、分析及治理，有助于提升电力系统的运行可靠性。
大数据在电力系统谐波治理中的应用，主要是对谐波产生的原因进行分析及定位，并利用数据挖掘技术提出有效的治理方案。
具体应用中，可采用Apriori数据挖掘算法对谐波产生的原因进行定位分析，在此基础上找出与分析结果相匹配的谐波治理方案，工作人员则可以此作为参考依据，快速制定出治理谐波的有效途径，由此能够大幅度提升工作效率。
系统可自动对谐波检测数据结果及谐波点上的电压、设备状态等数据进行读取，然后运用Apriori算法进行初始化，并执行关联分析，同时输出设备与谐波点的置信度，再从中选出置信度最高的三个设备，分别提取它们的电流及电压数据，并对其执行谐波检测算法，随后输出带有谐波的设备编号，以此作为谐波原因设备，最后从谐波治理方案中，选出与之相匹配的方案给工作人员进行参考。
基于大数据的谐波处理方式，不但使检测结果的精确性获得提升，而且还使原因定位更加准确。
2.2在系统建设管理中的应用
在电力项目建设管理方面，电力系统每年要参与至少3000个项目的建设，但是受系统自身数据储存容量不足的影响，只能够在参与建设管理的过程中储存少量有关施工现场的建设信息。
这些信息数据仅限于文件、图片等占用储存空间小的数据，而不能储存视频。
在这种情况下，系统管理人员不能依靠储存的数据了解电力项目的实施过程，同时电力系统缺失自动化分析功能和决策功能，不利于提高项目建设管理水平。
为此，有必要应用大数据技术，加快“大建设”基建系统建设，具体应从以下方面入手：不断提升电力系统的非结构化数据储存能力以及项目管理的准确性；不断扩大电力系统的信息收集范围，提高对现场信息的采集频率，提升系统自身的数据储存空间；扩展电力系统功能，使其能够分析处理大量非结构化数据。
3做好电力规划具体工作的有效措施
3.1全面考虑各种因素对电力规划的具体影响
在制定电力规划的过程中需要综合考虑多种因素，不仅要考虑当地的经济发展状况，还要考虑电力系统整体布局是否会对未来电力发展产生影响。
要综合考虑多种因素，错误布局不仅会影响整个电力系统运行的效率，还不利于保持施工工程的核心竞争力。
因此，当前最需要解决的问题就是结合各区域的地理位置和自然环境，制定科学合理的环境承载力，进而为确定正确决策提供良好的帮助。
推动电力网络走向结构化、专业化和规模化，不仅可以优化当地网络结构，还可以促进整个电力系统的稳定发展。
3.2电源规划
电源规划主要包括三个方面的内容，分别是电源容量、类型以及配置问题，在进行电源规划时，首先应对未来的电力资源需求量进行评估和预测，因为由此可以明确未来每年需要配置多大容量的设备。
这时确保多大备用率十分关键，为确定一个适当的备用率，使供求平衡，必须进行电力供求规划(主要是供电可靠性分析)。
在经济方面，要了解不同电源的建设成本，每天发电所需的燃料费以及燃料费用的变化趋势，从而了解电源的经济构成比率和电源配置计划问题。
电源配置对输电设备规划也有很大影响，为此，应进行包括输电设备在内的
电源配置综合评价。
除了以上几个问题需要考虑外，电力系统规划还应当考虑环境问题，电厂的地址对城市环境的污染程度应尽可能小。
3.3显示出电力规划的权威
一旦制定好电力规划，就一定要发挥它在电力工程建设中的权威性，充分发挥它在整个电力建设施工过程中的指导性作用。
在具体的细节规划设计中，要充分考虑不同方面、不同角度的因素，然后再进行验证，做出科学合理的决策。
另外，一定要对全国性的规划进行统一性的管理，使得各项工作能够有序进行。
除此之外，电力规划在定稿后需要有关部门将其交由上级部门来审批，行政审批通过之后才能执行，切忌专断独行，值得特别注意的是，整个审批流程和结果都要对外公布。
要想保证电力规划的顺利开展，有关审批部门要不断完善升级评估机制，一定要制定符合国情和当地经济发展状况的电力规划。
结语
综上所述，电力系统的运行稳定不但关系到社会生产，而且还与人们的日常生活息息相关。
随着电力系统的不断运行，其中的各类数据信息大幅度增多，通过对这些数据的合理利用，能够在一定程度上提高系统的运行稳定性。
由于电力系统涉及的内容较广，限于篇幅，本文仅从谐波治理、电力规划和系统建设管理这三个方面，对大数据的应用进行了论述。
在未来一段时期，可对大数据技术在电力系统其它领域中应用的研究予以加强，借此来推动我国电力系统的持续发展。
参考文献
[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,2014(09):147-148.
[2]刘曙光，沈莎莎．电力规划建设与市政规划建设的矛和盾［J］．通讯世界，2017（20）：125-126．。