0  引言

    “大數據”是一種較為靈活的方式與手段，在電力企業應用此種技術手段，可以在根本上提升公司業務決策的整體質量，繼而在有效的增強企業自身的核心競爭能力。

1  大數據應用的重要價值

    大數據技術在電力行業中應用可以有效的推動電力行業的長足發展，對此在實際中其可以深入地挖掘以及融合各種數據，提升數據的整體價值，同時也可以有效地提升電力企業的整體性能，增強其可靠性，其具體表現如下：

1.1  數據融合以及深度挖掘

    電網生產、運行以及其正常經營管理中有著較為繁多的數據類型，其中涵蓋了網絡日志、音頻、視頻、圖片以及相關地理位置等信息內容，這些不同種類的數據類型無疑給整個數據的處理能力提出了較為嚴格的要求。同時這些多種類的數據類型中其精準性、唯一性以及其相關信息的關聯性也在不斷的提升，只有這樣才可以在根本上為業務系統提供高質量的決策依據。但是在實際中現有的數據中心的主要作用就是提供數據相對隔離，在一定程度上存在著數據“煙囪”的問題，數據缺乏共享性，在企業數據整體性的角度來說煤氣數據的挖掘以及分析能力有待提升。對此在實際中必須要提升對這些因素的重視，避免因為數據服務形式相對單一產生的不良影響，通過對現有的數據服務模式的優化以及改變，提供更為豐富的數據服務形式，提升其數據服務的統一性，進而基于此基礎之上對數據進行整體的挖掘以及分析。

1.2  提升電力企業的整體性能，增強其可靠性

    在電力企業應用大數據技術可以提升其整體性能，在實際中大數據可以支持PB級以上的相關大數據環境的結構化以及一些非結構化的數據信息檢索；同時可以有效地實現大數據流量計算的實時信息處理；在一些大規模的用戶上線應用的時候，并不會對現有的用戶體驗產生消極的影響，其整體的開發環境不會影響用戶主機的資源以及相關操作；在系統上線、終端遷移等相關工作開展過程中并不會對現有的業務產生影響，也就降低用戶的實際切換工作量，進而保障相關數據業務的數據遷移的有效性以及完整性。 

2  電力行業大數據的實際應用

    在電力行業中加強對企業級別的大數據應用的研發，通過其在電網的生產作業、經營管理以及提供優質服務等相關領域的分析，基于互聯網思維，構建科學的管理模式，進而增強電力企業內外的數據資源整合處理以及價值挖掘能力以及整體水平，可以在根本上推動電力行業的長足發展。在實際中建設大數據應用，可以逐步實現對用戶用電行為的特征影響分析的研究?；谟脩舻膶嶋H電量、電費等相關用電數據信息的分析，綜合其具體的用戶信息、地理信息以及性格區域屬性對其進行系統的分析，綜合氣象、溫度、電價以及繳費等相關因素，通過聚類算法劃分用戶類型，構建區域、行業以及類型不同的典型負荷模型，基于地圖、曲線圖以及柱形圖等相關方式對其具體的用電基礎特征以及分布狀況、自然環境等相關信息進行展示，進而了解用戶用電行為之間的相關關系以及影響方式，基于數據信息為主要驅動模式，給城市發展。電網規劃等相關內容提供必須的信息數據支持。

2.1  配網停電分析

2.1.1  停電范圍探究

    通過對不同的區域范圍的實際停電狀況的分析，統計其具體的區域停電次數，繼而為客戶提供較為直觀的停電區域狀況，這樣可以在根本上提升停電管理的整體效率與質量。

2.1.2  探究停電原因

    配網停電在實際中主要可以劃分為兩個類別，分別為預安排停電以及故障停電，預安排停電主要涵蓋了計劃停電、臨時停電、限電等相關內容；故障停電則主要涵蓋了內部以及外部兩種故障停電。在實際中可以通過大數據對停電范圍的停電原因進行系統的分析，進而有效的避免故障停電問題，在根本上減少經濟損失問題。

2.1.3  停電損失分析

    通過大數據對停電區域的相關用戶的數量以及具體的規律進行分析，就可以獲得其停電帶來的經濟損失以及電網負荷損失；通過對停電區域內的相關用戶數量信息、負荷級等相關內容的分析，就可以了解停電給社會帶來的不良影響。

2.2  停電管理優化

    根據電網運行以及設備檢修的具體狀況對其進行系統的分析，基于停電的損失、工作量影響以及用戶的實際數量作為主要的衡量指標，基于實際狀況提出多個備選方案，在實際中通過對不同的電網綜合停電方案的有效量化評估以、分析以及對比，就會確定電網停電的最優解決方案，進而有效的降低停電損失，有效的進行資源的優化胚子，在根本上提升電網的綜合停電的精細化管理。

2.3  算法模型設計

    在實際中，通過對停電管理的實際狀況以及需求的分析，構建一個多元化的電網停電管理優化目標，基于其各種信息作為決策變量，通過對經濟性、可靠性以及工作量的整體均衡性的分析選擇最為合理的目標函數，進而為可視化場景提供支持。

    基于電網的實際運行以及相關設備檢修的具體狀況實際情況，對線路的實際潮流、停電的時間窗口、相關資源配置、以及保供電、設備協調停、節點電壓等相關內容作為基礎的約束性條件。通過多目標差分進化的方式生成了Pareto前沿解集，進而為整個配網停電提供了多個備選方案，力求均衡相關指標，進而為電力企業提供更為精準的數據，給其分析以及決策提供必要的參考。

3  結束語

    大數據時代的發展在一定程度上優化了人們的思維方式，可以說大數據不僅僅是技術的進步，其也直接影響了其企業的發展理念、管理制度以及技術線路等相關內容，這無疑是智能電力的有效發展，對此在實際中通過大數據對配網進行優化處理，綜合其各種信息數據，對其進行充分的分析、挖掘，提升其整體價值，進而在實際中制定最優的配網停電方案，在根本上降低停電損失，提升其服務的整體質量，進而有效的推動電網的長足發展。

參考文獻

[1] 劉順益. 大數據技術在電力行業的應用研究[J]. 黑龍江科技信息,2017(16):189. 

[2] 嚴明良. 電力行業大數據技術及應用研究[J]. 南京工業職業技術學院學報,2015,15(2):1-5，19. 

[3] 趙云山,劉煥煥. 大數據技術在電力行業的應用研究[J]. 電信科學,2014,30(1):57-62. 

作者信息:

趙  穎，張遠亮，谷海彤，孫  穎，李  慧

（廣州供電局有限公司，廣東 廣州 510000）