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1、电力系统分析的目的和意义随着互联网的发展，数据已经渗透到当今各行各业中，成为重要的生产因素，对 于海量数据的挖掘和运用以及各行各业的发展都有重要意义。 那么，电力系统中 如何运用大数据？一、什么是大数据大数据又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察力和流 程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产， “大数据”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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息， 而在于对这些含有意义的数 据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈 利的关键，在于提
2、高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。二、电力大数据的特点1、数据体量大。常规的调度自动化系统包含数十万个采集点，配用电、数据中 心将达到千万级；2、数据类型繁多。实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类 结构化、半结构化数据以及非结构化数据；3、价值密度低。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；4、处理速度快。在几分之一秒内对大量数据进行分析，以支持决策制定。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
3、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；进一步地，结 合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网 安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。三、大数据如何运用到电力系统中1、电网监测及维护1.1运维监测系统及时反应。监测数据用来检测发电和促进远程维护、维修来确 保系统无缝运行，并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。1.2设备运
4、维检修专题分析。电力企业可以基于一站式大数据分析平台开展各业 务领域的深度分析。如在电网运维检修领域，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，实现智能运检体系指日可待。1.3预防基础设备故障导致的停电。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以 密切监测传输基础设施的运行情况。2、提升运营效率、改善客户体验2.1大数据分析能帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验。
5、运营效益包括收 益保证、网络和产品管理、需求预测、资产管理和支撑功能优化。类似的，分析 有助于通过客户关系优化、主动营销以及定制优惠和服务来改善客户体验。2.2通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平。电力用户可以基于一站式大 数据分析平台，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门自服务完成数据 应用。通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有 序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况， 实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业 务及营销稽查工作质量指标进行有效监测。由此在大数据时代，依托电力大数据的电网将迈进全景实时电网的时代。在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理， 借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规 律。
