引言：随着大数据、物联网等技术的不断发展，电力行业逐渐向智能化方向转变，在大数据的支持下，我国电力行业生产和经营效益得到明显提升。一方面，通过借助高科技技术，解决电力生产和运输系统中的难点，检测和分析故障情况，保障电力企业正常运营。另一方面，通过大数据技术优化电力市场和调整营销措施，使电力运营效率得到提升。由此可见，大数据等高新技术对电力行业的发展具有积极促进作用，相关人员应将其与电力行业进行充分融合，全面促进电力行业的发展。
1大数据技术概述
大数据指的是巨量资料，其涉及的资料量规模巨大且内容涵盖广泛，远超过传统的数据储存软件能力范围，其能够在短时间内快速的完成数据查询和分析，为用户提供目标信息，整体应用十分便捷。大数据技术即是指使用巨量资料的技术，其在具体应用过程中，具有5个明显特点：资料量巨大、数据扫描处理速度快捷、数据种类丰富、资料价值密度低、质量较高。大数据技术在具体应用过程中主要包括云计算技术、分布式处理技术、储存技术以及感知技术，分别对大数据的采集、处理、储存和应用等过程提供支持，确保能够合理应用大数据中低价值密度的资料，提升目标完成质量。
2电力大数据应用优势
大数据技术在发展过程中，逐渐渗透到社会中的各个环节，在电力行业中，对大数据技术的应用较为频繁，其不仅能够应用在对电力数据的收集和分析中，使电力相关数据的价值得到提升，同时能够对实体设备进行识别和管理，通过分析和判断，了解电力系统的实际运行情况，从而给出警报和运维方案，保障电力系统正常运行[1]。电力行业中大数据的应用优势主要体现在以下方面：其一，促进电力行业运转一体化。大数据技术的应用，能够帮助电力行业精细化管理电力数据，并结合实际行业变化，整合为相应的数据成果，促使电力企业更加明晰当前电力行业发展情况，从而有效调整和优化企业发展规划，促使企业一体化运用发展效率得到提升。其二，提升电力数据分析效果。大数据技术能够收集区域范围内的电力系统运转数据，并对其进行深度分析，了解电力供给情况和电力系统的故障情况，帮助企业解决电力系统管理中的难点，促使企业得到进一步发展。
3电力行业中大数据技术的应用
3.1发电阶段的应用
发电阶段中，大数据技术的应用主要集中在两方面：
一方面，在电力生产管理中的应用。发电企业使用大数据分析发电机组运行情况，并收集设备的运行状态，结合实际的运行需求，为发电机提供优化措施，提高稳定性的同时减少能耗。管理人员应将机组运行历史数据整合，并共享给大数据系统，并在发电系统中构建监管体系，实时检测发电机组的运行状态。按照机组历史运行数据的分析结果，与当前运行情况进行对比，分析当前机组运行过程中的可优化区域，并制定相应的提升方案。将方案提供给管理人员，由责任人审核后进行整改，完成设备的优化[2]。
另一方面，在生产设备运维方面的应用。设备运维过程中，构建大数据监控管理平台，分析机组的实际运行情况。具体实施时，通过对比机组不同时间段的运行情况，分析运行数据和标准数据之间的偏差情况，出现偏差过大情况时，发出警报，提醒运维人员检查和维修，将故障消除在初级阶段，避免造成更大损失。同时借助平台对发电企业的整体系统进行全面的监督，同时构建动态设备评估系统，及时发现故障趋势和隐患，有效控制和预防安全事故发生，确保发电企业正常运行。
3.2输电阶段的应用
输电阶段，借助大数据技术提高配网设备监督管理效率。通过采集电力运输各环节线路数据，结合不同区域的用电需求，制定恰当的输电方案，从而降低电力线损率，提高电力传输质量，保障企业的经济效益。同时，利用大数据技术还能够有效识别配电网设备的运行状态，准确识别故障情况和故障定位，提高设备维修效果[3]。如在设备故障识别时，以输配电气环网柜为例，电气环网柜长时间处于户外环境中，受到气候和环境等因素的影响，容易出现绝缘故障，一旦故障发生时，不仅会影响配网的正常运行，严重时可能引发火灾事故，造成巨大的损失。在监测电气环网柜运行故障时，通过构建监管平台和大数据系统，收集电缆和环网柜的实际运行数据，系统通过变权重系数计算等方式，检测其绝缘介质减少程度，从而预估和判断环网柜可能发生电流泄露和故障的时间和大小，组织人员提前进行处理，避免故障真实发生，保障电流顺利传输。在输电线路故障定位过程中，同样借助大数据技术，对整体配网情况进行分析，快速锁定故障区域。在故障区域进行分段，对各分段进行判断，最终明确故障区段，得到故障的具体位置，降低人工巡查的难度，提高电力故障维修效率。
3.3电力营销的应用
电力营销管理过程中，大数据的应用主要体现在三方面：
其一，数据采集和电量预测。电力企业在用户用电侧安装智能电表，实时采集并传输用户的用电数据，大数据技术对其进行计算和分析，判断不同类型、不同区域用户对电量的实际需求情况，并对未来一段时间内用户用电量进行预测。以此为基础构建电力配送计划，设置电力营销方案，加强风险控制效果，保障电力企业的实际效益。
其二，优化营销方案。利用大数据了解用户对电量的需求情况，构建线上电力营销管理系统，充分结合用户需求，设计个性化营销方案，如针对家庭用户的电力营销方案和针对商业与工厂等用电量较大的用户的电力营销方案等，满足不同用户的实际需求，促使电力营销实现快速发展。
其三，优化电力营销流程，以线上售电为例进行分析。电力企业通过设计线上售电系统，降低用户准入门槛，增加中小型用户，从而增大企业的电力销售效率。在完善系统时，应充分借助大数据技术，为系统提供准确的数据支持。结合用户和企业需求，构建线上售电的功能模块。基于用户需求，构建售电前端模块，其中包括：登录与注册功能、产品信息模块、准入门槛信息及项目分类、项目报备模块以及人工服务。基于企业需求，设置售电后端，具体功能包括：产品功能编辑、定价库存管理、促销模式设计、用户信息核查。通过完善销售流程，满足用户的实际需求，从而有效提升企业电力销售效果。
3.4电力行业数据挖掘中的应用
数据挖掘技术是以大数据技术为基础，通过可视化分析、挖掘算法、搜索语义以及预测等方式对数据进行提取的过程，在该过程中借助关联法、聚类法和分类法处理电力数据，以关联法为例，将频繁项集中的关联规则提取出来，并设置前后置信度，完善数据处理算法，借助方法收集目标数据的关联数据，完成数据的挖掘。得到关联数据后可以进行进一步分析和应用，借助低成本信息，创建高价值内容。
结论：综上所述，大数据技术的应用具有广泛性和高效性，在电力行业发展过程中，科学利用大数据技术，对其发展具有较强的促进作用。基于此，相关电力行业管理人员应充分认识到大数据技术的优势和大数据时代到来的必然性，不断优化和提升企业的大数据应用水平，促使电力行业体系更加健全。
参考文献：
[1]李清.基于改进PSO-PFCM聚类算法的电力大数据异常检测方法[J].电力系统保护与控制,2021,49(18):60-13.
[2]杨学瑞,刘国杰.电力大数据业务监控可视化平台设计[J].通信电源技术,2022(1):186-188.
[3]李鹏.大数据时代电力施工企业经营管理模式改革[J].科学与信息化,2021(28):49-52.
