大數據分析技術在電力運營數據管理中的應用

王波

摘要：智能電網的迅猛發展，各類電網設施越來越先進，計算機信息技術的合理運用，使得電力企業積累大量數據信息，為了保證電力數據信息得到高效利用，做好電力運營數據信息管理工作特別重要。基于此，本文將對大數據分析技術在電力運營數據管理中的應用進行分析。

關鍵詞：大數據分析技術;電力運營;數據管理

智能電網和計算機信息技術的廣泛應用讓電網設施更具先進性，而且在電力運營中產生了大量數據信息，要想合理、高效的對這些數據信息進行利用，并保證數據信息利用的安全性，就需要對大數據分析技術進行深入研究，讓電力運營數據信息管理發揮出更大效用。

1電力營銷數據管理當中運用大數據分析技術的現實意義

在電力營銷數據管理工作之中，通過應用大數據分析技術，具有以下重要意義：首先，為電力企業的運營管理提供良好的數據支撐，大數據分析技術的有效應用，可以更好地挖掘出具有良好應用價值的電力數據，并將此類電力數據進行融合，經過相關人員的認真分析后，結合用戶的電力消費特點，準確預測電力需求，進而保證電力企業的運營管理水平得到明顯提高。其次，構建完善的電力能源數據服務平臺，為電力企業的壯大發展打下良好基礎。例如，在某大型電力企業當中，相關人員通過利用大數據分析技術，將電力供給數據、消費數據信息進行合理分析，并為用戶提供針對性的信息服務，不斷降低企業的經營管理成本。最后，為節能型產品的研發提供良好支撐，大數據分析技術的有效運用，可以幫助電力企業工作人員進一步了解能源供應情況，并將用戶的消費數據進行匯總分析，保證電力數據信息更加準確，從而為消費者提供更加完善的用電方案。

2大數據分析主要技術

當前，隨著大數據技術在電力數據分析中的應用中，大致可以分為以下幾種技術：

2.1統計分析

統計分析是電力數據分析的一個常見的技術，也是最為基礎的技術。通過對數據的基礎搜集、整理和分析，可以直觀的得到數據的內在規律，并通過計算得出可以反映整體數量特征的統計信息，以此更好的為電力企業的運營提供服務。

2.2關聯分析

數據挖掘最早為人所知實際上就是對某超市的銷售數據進行關聯分析，因此關聯分析在數據挖掘領域中具有不可替代的地位。常用的關聯分析算法有A-priori關聯算法、基于劃分的算法以及FP-growth算法等。近年來又提出了一些改進算法，包括并行關聯規則挖掘、模糊關聯規則挖掘、基于變化時空的關聯規則挖掘、多層或多維的關聯規則挖掘、基于聚類的關聯規則挖掘等算法。

2.3聚類分析

聚類是近年來機器學習研究的熱點之一，研究者已給出了多種類型的聚類算法，如基于譜分析的劃分方法、層次聚類方法、基于密度的聚類方法、基于原型的聚類方法等。適用于不同聚類需求，聚類問題也發展出了多種新模型，如異質聚類、子空間聚類、聚類集成、多路聚類、演化聚類等。面向不同類型的數據形式，聚類分析也有不同的特點，如時序數據聚類、流體數據聚類、圖像分割等。

2.4分類分析

分類算法是解決分類問題的方法，分類算法通過對已知類別訓練集的分析，從中發現分類規則，以此預測新數據的類別。分類算法包括單一分類算法和集成學習算法，單一的分類方法包括決策樹、貝葉斯分類、神經網絡、K-近鄰、支持向量機等;集成學習算法包括Bagging、Boosting等。其中決策樹是一種常用的分類算法，決策樹學習是一種以實例為基礎的歸納學習算法，它從一組無次序、無規則的實例中推理出以決策樹表示的分類規則。

2.5 多核學習

以上四種大數據分析方法進行單獨應用就可以得出計算結果，但是現在企業的日常生產規模不斷擴大，單一的分析方式已經不能適應企業發展，綜合、多核的分析方式才是符合現在企業發展需要的分析方式，同時，這也是大數據分析實現進一步發展的必經之路。

3 大數據分析技術應用要點

3.1 負荷數據聚類分析

通過對電力數據信息進行聚類分析，可以保證電力數據信息更加準確，電力企業中的相關人員可以采用K均值聚類分析方法進行分析，此方法的應用原理比較簡單，針對給定的數據信息進行分類，總共分成K類，并對各項數據信息進行細化分析，進一步提高電力負荷預測的合理性。

由于數字化時代的到來，電力系統在穩定運行的同時，會生成大量的數據信息，要想進一步提升電力系統的運行效率，要求電力企業中的有關工作人員，針對各項電力數據信息進行科學分析。而大數據分析技術的良好運用，有效降低電力數據分析難度，減少錯誤電力數據信息的出現。為了更好地提升電力系統工作效率，可以適當降低系統的延時性，增強電力系統可靠性。如果電力數據在短時間內急劇增多，會對電力信息數據工作產生一定影響，因此，相關人員需要合理運用大數據分析技術，在保證電力系統安全、穩定運行的基礎上，提高智能電網的建設水平。

3.2 科學構建負荷預測框架

為了保證電力負荷預測更加合理，相關管理人員可從以下幾方面入手：

第一，利用大數據分析技術，構建完善的數據分析與處理的平臺，該平臺的良好構建，可顯著提高電力負荷預測的準確性。

第二，加強數據分析，將大量數據信息上傳到數據分析處理平臺中，并結合電力負荷分布情況，找到影響電力負荷穩定增長的因素，并進行科學處理。對于電力企業中的相關管理人員來講，在挖掘電力數據信息之前，要將不同區域的電力負荷數據進行分類，找到不同用電地區用戶的用電規律，并運用大數據分析中的聚類分析方法，確定用戶負荷類型，開展關聯性分析，在區域用電結構的基礎之上，準確預測用戶的用電負荷。

3.3 事前做好預防措施

神經網絡技術可以提取出電網運行中產生的實時信息、故障缺陷信息以及關于設備臺賬的信息等大量數據信息中包含的關鍵特征，然后辨別出這些不同數據源中所含有的特征單元，根據要求對自定義進行組合，此外，為了讓自回歸滑動平均法在數據預測中發揮效用，就需要建立相關的多維分析模型，這樣就可以對電網運行中出現的各種風險進行事前預警，還能及時發現電力設備運行中存在的缺陷問題，進而可以針對這些問題做好事前預防措施，確保了電網運行的安全性和平穩性，而且讓調控工作模式發生了改變，促使調控工作更具針對性和有效性。

3.4 事后做好處置工作

對現在已經存在的事故預案應針對其設定的預置條件建立相關分析模型和故障處置專家庫。對已經發生故障電網的實時數據進行深入挖掘，對導致故障發生的原因、故障可能造成的影響以及故障的發生過程進行詳細分析，并深入分析多元化數據信息，診斷事故原因，對專家庫進行搜索，得出初步結論。如果故障現象、告警信息和預置條件相符，那么，就可以和專家庫中的預案和操作進行自動匹配，進而針對供電恢復形成有效方案，讓事后處置工作更具高效性。

4 結束語

綜上，通過對大數據分析技術在電力運營數據管理當中的具體運用與注意事項進行全方位分析，例如明確大數據分析核心技術、負荷數據聚類分析等，可以保證大數據分析技術在電力企業運營管理工作中得到高效運用，減少錯誤電力數據的出現，對我國電力事業的快速發展起到有效推動。

參考文獻

[1]李寧，馮磊，焦騰，尹琴，宋潔.大數據分析技術在電力運營數據安全管理中的應用研究[J].計算機產品與流通，2020（11）：35-36.