基于大数据分析技术的电力运营数据管理.doc

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1、基于大数据分析技术的电力运营数据管理作者：皮霄林来源：《电子技术与软件工程》2018年第01期        为进一步提升电力部门的服务水平，加快电力部门的信息化建设，是当前电力部门建设的重点。本文首先对大数据分析进行简单的概述，并就大数据分析的基础技术进行介绍，最后以电力运营中常见的电力负荷预测为例，提出一种电力负荷预测方法，以此通过上述的论述，为当前电力部门的有效运营提供参考。        【关键词】大数据分析电力运行数据分析负荷预测关联技术        随着智能电网的发展，以及电网设施的改造，基于计算机技术的各类信息管理系统的应用，使得

2、电力企业积累了海量的数据。对此，在这些海量数据面前，如何加强对这些数据的分析，从而通过分析结果为电力部门服务，是当前思考的重点。当前我国电力企业在运营数据方面大致可以分为三类：一类是电网运行和设备监测数据，即电力企业生产数据；一类是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；最后则是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。这些数据中都包含着电力部门日常运营的情况，如果能够及时对这些数据进行挖掘，将给当前的电力部门的服务带来较大的提升，并有利于电力企业的运营管理。而大数据分析作为专门针对海量数据的一种技术，其在

3、电力数据分析中的应用，势必给电网建设和云西红带来有益的参考。对此，本文从大数据分析的基本概念入手，结合其主要的分析工具，就其在数据运营管理中的应用进行了详细的阐述和分析。        1大数据分析        当前，针对大数据概念的定义中，在行业内部还没有明确的分析和定位。但是很多人认为所谓的大数据是针对传统数据而言的，是采用传统的分析工具不能对数据进行分析和处理的。而从广义的角度来讲，大数据则被认为是一种可以对大量数据进行分析的一种技术体系。目前，针对大数据的应用中，涉及到多个不同的领域，如金融、医疗、能源等领域。在这些领域中，通过对数据的

4、融合、挖掘和分析，进而在海量的数据分析中找到具有价值的信息，以此为企业的运营和发展提供辅助决策依据。而大数据分析在电力部门的应用中，由于其涉及到电力的多个环节，如发电、输电等，但是总结归纳起来，针对电力大数据的应用主要集中在以下三个方面：        （1）为电网企业本身的运营管理提供决策支撑，该模式通过对各类电力大数据进行融合、分析，挖掘出用户的电力消费特征，提高电力需求预测准确性，从而提升企业的运营效益，此外，该模式通过利用电力大数据为电网企业经营决策提供更具广度和深度的数据支撑，增强企业对发展趋势的前瞻性；        （2）以电力为中

5、心的能源数据综合服务平台，平台的提供方为具有资金、数据优势的电网企业，通过综合分析电力供给、消费和相关技术数据，通过为参与平台的不同类型用户提供大数据分析和信息服务，给出能源管理方案实现节能降低电力消费成本等目的；        （3）为智能型节能新产品的研发提供支撑，该模式主要通过综合分析能源供应、消费等数据，将电力大数据与信息、制造技术相结合，研发制造新型节能环保产品，为消费者提供低费率、高能效的能源消费和用电方案。        因此，总结和归纳当前大数据技术在电力中的应用，对理顺电力部门大数据应用具有非常重要的作用。        同时在

6、电力大数据中，其具体的应用框架可以用图1来表示。        2大数据分析主要技术        当前，随着大数据技术在电力数据分析中的应用中，大致可以分为以下几种技术：        2.1统计分析        统计分析是电力数据分析的一个常见的技术，也是最为基础的技术。通过对数据的基础搜集、整理和分析，可以直观的得到数据的内在规律，并通过计算得出可以反映整体数量特征的统计信息，以此更好的为电力企业的运营提供服务。        2.2关联分析        数据挖掘最早为人所知实际上就是对某超市的销售数据进行关联分析，因此关联分析在数据挖

7、掘领域中具有不可替代的地位。常用的关联分析算法有A-priori关联算法、基于划分的算法以及FP-growth算法等。近年来又提出了一些改进算法，包括并行关联规则挖掘、模糊关联规则挖掘、基于变化时空的关联规则挖掘、多层或多维的关联规则挖掘、基于聚类的关联规则挖掘等算法。        2.3聚类分析        聚类是近年来机器学习研究的热点之一，研究者已给出了多种类型的聚类算法，如基于谱分析的划分方法、层次聚类方法、基于密度的聚类方法、基于原型的聚类方法等。适用于不同聚类需求，聚类问题也发展出了多种新模型，如异质聚类、子空间聚类、聚类集成、多

8、路聚类、演化聚类等。面向不同类型的数据形式，聚类分析也有不同的特点，如时序数据聚类、流体数据聚类、图像分割等。        2.4分类