大数据分析技术在电力运营数据管理中的应用

刘治军 马静

摘要：对大数据分析技术在电力运营数据管理中的应用现状进行了理性分析，并对电力运营数据管理进行了简要介绍。分析使用大数据分析技术的实用价值，如提升电力數据管理效率、提高电力工作数据管理品质等，并提出大数据分析建议。

关键词：大数据分析技术;电力运营;数据管理

随着智能电网的快速发展，各种电网设备变得越来越高级。计算机信息技术的快速发展，使电力公司累积了许多的数据和信息。确保电力数据信息的高效利用，管理工作尤为重要。因此，本文重点介绍大数据分析技术在数据管理中的主要使用。

1电力运营数据管理当中运用大数据分析技术的当代意义

通过大数据分析的应用在强大运营的数据管理工作中技术具有以下几点意义：

首先，为电力公司的经营管理提供不错的信息支持，大数据分析技术的正确使用能够提高应用有价值的电力数据，并在之后进行整合经相关人员仔细分析，结合用户的能耗特征，准确无误预测用户电力需求，以清楚了解公用事业的运营和管理水平。

其次是打造高效的电力能源数据服务平台。为行业的成长和发展奠定了不错的基础。举个例子，在一家大型能源公司相关人员使用大数据分析技术为数据赋能，消费信息智能分析，为用户提供个性化信息服务，以降低经营成本。

最后，为节能产品的研发、大数据分析有效使用能够帮助公用事业人员进一步改进。了解供电情况，分析用户用电数据，确保用电信息更准确，为消费者提供更完整的用电信息。

2大数据分析技术在电力数据管理中的具体应用及防范措施

2.1核心数据分析技术

2.1.1关联分析技术

数据挖掘，从商店销售智能工作中的早期应用。因此，在大数据发掘领域，做好关联分析尤为重要。A-priori关联算法、FP-growth算法应用广泛，近年来，衍生出了许多的新型的算法，A-priori关联算法、FP-growth也改良了许多。

2.1.2统计分析方法

统计分析方法在数据管理和分析工作中较为常见，该方法是主要的分析方法之一。相关人员经过对电力数据的信息进行收集整理，能够更直接地发现数据与信息的潜在联系，一旦准确计算，即可确定最终的新统计信息，为电力公司的经营管理提供高质量服务。

电力行业大数据拥有数据量大的特征，应用大数据分析技术对电力信息进行管理，能够明显提高智能电网建设能力，为我国电力行业的可持续发展做出贡献。为有效利用大数据分析技术，相关部门必须依据电力信息的特征做好分类，提高电力数据处理速度，确保电力数据得到高效率处理。

2.1.3聚类分析技术

近年来，聚类分析技术的范围不断扩大。研究人员整合现存的聚类分析技术，开发了基于数据信息分析的细分方法、聚类分析方法等新的聚类分析算法等。为了更好地满足数据聚类分析的需要，相关从事人员必须稳妥解决聚类问题，能够依据不同种类的数据信息，采用合适的数据聚类分析方法。

2.2大数据分析技术的应用点

在电力企业的经营管理中，运用大数据分析技术，不仅能够确保各类电力信息的有效利用，而且能够显着提高电力公司的工作和管理品质。例如，在电力公司的数据管理部门，为了更好地满足电力预测需求，管理者能够使用大数据分析技术，为决策部门提供不错的数据帮助，提供更科学的电力配置，为电力的稳定做出贡献。

2.2.1科学构建负荷预测结构

为了使电力负荷的预测更加合理，相关人员可以着重注意以下几点：

一是利用大数据分析技术打造完整的数据分析处理平台。该平台的良好设计能够大大提高电力负荷预测的精准性。

二是加强数据分析，将许多的数据信息上传到数据分析和处理平台，结合负荷功率分布，找出影响电力负荷平稳增长的原因，进行有效处理。

对于电力企业相关管理人员来说，在挖掘容量数据信息之前，需要对

不同地区的负荷数据进行容量分类，找出不同电力消耗地区用户用电量的规律，且使用大数据分析方法进行聚类分析。明确用户负荷类别，进行相关性分析，根据能源消费的区域结构，精准预测用户的电力负荷。

在分析处理平台运行的同时，相应的人员还需要创建数据库服务器和ETL服务器，电力系统中的ETL逻辑流程能够分为两个阶段：从原始表到ODS级，再从ODS级到DW级。必须仔细遵循上述两个步骤的顺序。加载完上一步的数据后，才能够加载后续的数据。结合电力数据传输过程，必须有相应的人员来设计结构煤层ETP方案并制定系统运行计划。

2.2.2负荷数据聚类分析

功率数据的聚类分析能够提供更准确的功率信息。电力公司相关人员能够使用K均值聚类分析方法进行分析。这种方法背后的原理比较简单。统共为K类，对各种数据信息进行概括分析和详细分析，进而增强预测电力负荷的合理性。

随着数字时代的来临，随着电力系统的平稳运行，将产生大量的信息。为进一步提高电力系统效率，要求电力企业相关员工对电力数据的各类信息进行有效分析。正确使用大数据分析技术，科学降低分析电力数据的复杂性，降低电力数据信息出现差异的可能性。

为了更好地提高电力系统的效率，能够相应地降低系统延迟，提高电力系统的可靠性。假如电力数据在很短时间内快速增加，将对电力数据的处理方式产生一些影响。为此，相关人员应在保障电力系统安全平稳运行的基础上，有效运用大数据分析技术，提升智能电网建设水平。经过对电力负荷数据进行聚类分析，能够大大提高电力管理的效率。

2.3发展趋势

在构建智能电网的过程中，通过可视化技术、空间信息流技术等强大的大数据分析技术的科学应用，能够大大提高智能电网的安全性。例如，在智能电网的运行管理中，相关管理人员可以使用大数据分析技术实时查看电力数据流，大大提高了电力数据处理的效率。不久将来，大数据分析技术将向智能化方向演进，网络调度、电力数据分析等运营效率将大幅提升。

因为智能电网的高速发展和电网设备的不断完善，电力公司累积了许多的数据和信息。为确保这些数据和信息能够有效记录，相关部门必须针对电力公司的快速发展适当加大研发力度，提供高级的技术支持。现阶段我国电力公司运行数据信息主要分为三类，即电网运行与设备监测数据信息、电力运营数据信息、电力管理数据信息等。大数据分析技术的科学应用，能够显着提高电力公司的服务品质，提高电力企业的经营管理质量，减少电力数据信息资源的流失。

正确使用大数据分析技术，能够帮助电力公司做出更完善的运营管理决策，更好地表征用户消费，结合用户容量需求，提供有针对性的服务解决方案，大幅提升电力公司运营水平。结合电力中心数据服务平台的性能，电力公司能够优化内部管理结构，为用户提供实时数据，有效降低能耗。

结束语：

综上，经过对大数据分析技术在能源数据管理中的具体应用和注意事项的综合分析，如阐明大数据分析的核心技术、负荷数据的聚类分析等，能够确保大数据分析，该技术应用于电力公司，有效运用于运营管理工作，减少错误容量数据，有效促进了中国电力行业的快速发展。

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