1 大数据技术应用于电力行业重要性
1.1 数据采集
大数据是一种伴随着现代化计算机技术的发展，而出现的一种综合性、高效率的数据分析技术，并且通过大量数据的收集，可以对既定目标形成准确的诊断与发展趋势预测。电力行业在其发展的过程中涉及发电、供电、配电、用电等多个环节，在此过程中会产生大量的数据，应用大数据技术进行数据采集，进而形成对于电力运行态势的分析，可以精准有效的了解电力运行情况，进而制定有效的改进措施与调节方略。
1.2 运转一体化
在现代化的电力企业构建过程中，需要就零散信息进行整合，进而形成一个一体化、集成化的电力企业发展模式。大数据技术的应用可以有效契合电力行业的这一发展需求，利用数据间的关联性，形成电力企业各运行节点的精细化分类，进而利用数据发现电力运营过程中内部的统一性，形成电力行业清晰的属性划分，进而为电力行业一体化发展模式的构建提供基础。
1.3 电力管理
电力行业的基本运行模式分为发电、输电、用电三个环节，通过大数据技术的应用，可以实现各环节间数据的有机整合，进而通过数据的共享，对于发电效果进行分析，避免发电过程中的电能浪费，提升输电的精准性，并依据用电情况，进行营销策略的制定，实现电力行业的综合性管理。例如：通过大数据技术的应用，可以对用电负荷进行精准分析，形成对于用电技计划的制定，通过数据的剖析，形成用电日志，进而为供电措施的调整提供基础。
1.4 数据挖掘
大数据技术可以借助对于数据的收集与整理，形成具有一定容量的数据库，通过数据整理、变换、挖掘、评估等步骤的合理落实，可以发现电力行业运营过程中的根源问题，进而在信息化的基础上，实现数据的存储与共享，并推进电力数据的层次化采集，为电力企业把握运营规则提供前提。并且，针对于相关数据，可以形成电力行业的价值分析，为电力行业提升其市场竞争力提供数据支撑，在保证电力企业运营能力的同时，推进电力行业的良性稳定运行。
2 大数据背景下电力行业数据的应用研究
2.1 大数据技术对国家电网建设的意义
在电力行业中，电网是将发电和用电进行联系的基础设施和设备的总称。面对全新的发展形势，国家已经将智能电网的全面建设纳入到战略规划中予以把握。大数据技术对电网建设的意义表现在以下3个方面。
（1）发电。大数据技术能够整合社会范围内的电力需求，同时能够预测一段时间内的用电负荷，发电领域依据信息报告进行有步骤、有策略的间歇性发电，有利于生态文明的建设。
（2）输电。大数据技术能够全面搜集和处理输电线路中的各类信息，保证输电线路的正常运行，能够最大限度地降低电网损害率，有利于智能电网的落成。
（3）用电。通过大数据技术对广大电力用户的用电需求进行整理和分析，结合先进的电力市场营销策略，有意识地引导社会范围内的节能用电理念，推动电力产业的“集约化”发展。
2.2 电力规划中大数据的应用
随着电力配网规划业务覆盖范围的不断扩大，电力企业对电力行业数据的采集、计算和储存也有了更严格的要求。在电力规划中，电力大数据在用电量预测、空间负荷预测等方面的应用价值也能得到提高。比如，电力数据在用电量预测中的应用。依据大量历史用电量数据，以及规划面积、历史人口与国民经济等数据的变化，预测区域的用电量，以便支撑电力规划设计的实现。电力大数据在空间符合预测中的应用价值主要表现在基于区域占地面积、容积量、行业建筑面积密度、占地面积密度以及行业总负荷值等相关数值，对电力行业的空间符合进行预测，并将预测结果作为电力行业规划的支持依据。
2.3 电力检修中大数据的应用
电力设备状态信息的获取方法是多种多样的，而当前电力行业较常使用的获取方式是利用不同类型的传感器来实现对设备信息的实时获取。视频作为一种传感器，其也是获取电力设备信息的有效方法。伴随着视频智能化技术的产生和发展，电力企业对变电站表计、刀闸的状态和读数的采集、计算也能得到实时且准确。依据相应的大数据技术，电力检修中大数据应用价值的提升主要表现在状态评价、趋势分析和实时报警等方面。从状态评价方面而言，利用视频智能识别技术对电力设备基础运行数据及设备状态量进行采集和分析，对电力行业建立综合评价模型有很大帮助，据此得出的电力设备健康状态也会更加准确。从发展趋势方面分析，根据电力行业历史数据的趋势分析结果而建立的数学模型，能够准确地反映电力设备运行状态，也能够更详细的反映电力设备所出现的故障，这对电力企业掌控电力设备运行状态有一定的帮助。从实时报警方面而言，利用视频监控技术和安防技术，可以及时发现表计变化、非法入侵、发热缺陷等对电力设备运行造成影响的因素，并实现实时报警，这对电力企业保证电力设备正常运行有很大帮助。
2.4 电力设备运行中大数据的应用
电力设备状态管理属于电力企业的运行业务模块，这一模块对电力系统运行和校验的完善有很大影响，也能够提高电网运行的安全性和可靠性。目前，电力设备状态管理的实现仅仅是依靠其他调度业务所记录的设备状态，缺乏对未来设备状态的预测结果，这对电力设备状态的管理有一些影响。随着电力行业调度业务范围的逐渐完善，电力企业运行业务模块的提升也迫在眉睫。依据电网设备台帐和设备拓扑等电力信息，可以从历史查询、设备数据质量及断面预测等方面分析大数据的应用。历史查询是指实现电力设备数据的储存，以便电力人员能够快速直接的查询电力设备某一时刻的运行状态和操作过程；设备数据质量分析是指利用设备状态断面信息获取电力设备的相应信息，并将此信息与系统设备状态的互检结果进行对比，从而达到对其他系统进行检测的目的；断面预测是指依据大量历史状态数据，对电网调度规则进行总结，并在任意时刻断面上，对获取的设备状态变化信息进行智能化的编排，以便在此基础上演算未来某时刻的设备调度操作历程，从而实现对电网未来某时刻设备断面的预测。
2.5 电力行业建设中大数据的应用
在电力行业建设中，电力系统的年管理项目多达2000-3000。然而，由于受到电力企业自身处理与储存能力的限制，部分管理项目只能留存少量信息，这不仅使得电力管理人员无法详细的了解电力管理项目，也导致电力管理项目缺少相应的决策数据支持，而这也是导致电力大数据不能得到充分利用的重要影响因素。在电力建设中，大数据的应用价值可以从下述几方面得到增强：一是电力系统非结构化数据储存能力可以得到提升；二是现场信息采集范围可以得到扩大，数据采集频率可以得到提升；三是利用大数据技术，可以实现对非结构化数据分析能力的增强，在此基础上，电力建设管理过程也能得到更智能化的管理和监控。
结语
总之，大数据技术的广泛应用是未来社会发展的必然趋势。将大数据技术应用到电力系统必将促成电力行业的全新发展，加快智能电网的建设步伐。希望通过本文的阐述，能够引起电力部门和电力工作者对大数据技术的关注，变革传统观念、创新工作方法、整合先进技术，促进电力事业的长足稳定发展，为现代化建设提供基础性保障，加速社会主义事业的发展步伐。
参考文献：
[1]向婉芹,敖伟.大数据技术在电力系统中的应用[J].食品研究与开发,2020,41(20):228.
[2]万义飞,艾徐华,陶镇威.面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究[J].电子世界,2020(18):58-59.
