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隨著網絡的全球化，信息技術已經運用于各行各業，計算機技術的不斷發展和在電力系統的有效運用，使電力系統自動化程度不斷完善，提高了數據的處理效率。因此，分析電力系統的數據類型以及電力系統數據應用現狀，探究大數據背景下如何應用電力系統數據優化企業管理是十分必要的。

1大數據概述

大數據作為一種新型的數據信息處理技術，能夠通過對大量數據信息的選擇和分析，進行整理、計算等，篩選出其中蘊含的規律，進而選取有價值的數據信息。大數據具有數量大、范圍廣、數據類型復雜多樣、內容豐富、數據的來源可靠、數據處理時效高等優勢，近年來在各個行業得到了普及和推廣。

2電力自動化的主要數據類型

2.1基礎數據電力系統的基礎數據主要指一些和設備、設施的屬性有關的參數，像變壓器的型號、額定容量等，發電機的額定電壓、額定轉速、額定功率、阻抗特性等設備的參數。這些基礎數據企業根據自身的具體情況和管理制度由各專業管理部門進行統一管理，通過服務器實現基礎數據的同步，便于對數據的分析、整理、運算。

2.2管理類數據管理類數據是電力系統在運行中過程中出現一些問題時，不同的分管部門在處理解決各種問題時所得到的數據信息，管理數據能夠直觀的反應電力系統中各個設備的運行狀態，通過對管理數據的整理分析，能為電力企業不同部門的管理提供參考和依據。通過構建管理數據同步平臺，實現管理數據在特定的范圍之內的資源共享和同步。

2.3實時運行數據簡單地說就是電力自動化系統在實際運行過程所產生的各種數據，是電力自動化系統數據分析中的重要數據組成部分，具有數據量大，所需存儲空間要求高的特點。這類數據通過相關部門的及時處理，為調度部門提供決策的參考。我國電力系統對自動化實時數據的處理起步較早，對實時數據的管理和處理的準確性都有一定的優勢。

3現狀分析

3.1認識和重視不夠一些電力企業的領導和管理者對大數據缺乏正確的認識，不了解大數據在電力自動化系統數據分析和處理中的重要意義和作用，加之大數據的引入需要企業進行資金投入和相關的專業技術人員，見效不明顯，因此，不重視信息化管理和先進技術的引入。個別電力企業為減少成本支出，低價購置低配置的計算機等設備，在使用過程出現故障是難免的，影響數據處理工作的順利進行，在主觀上制約了大數據的引入，不利于電力企業數據管理的創新，影響電力服務。

3.2工作人員的自身素質有待于提高一些電力企業由于規模、資金等原因，所招聘到的工作人員學歷、綜合素質等都達不到要求的標準，信息技術水平較低，甚至個別人員根本不懂計算機技術，因此無法適應大數據背景下電力自動化系統數據處理分析的需求，在數據處理中，對系統軟件運用能力較差，對一些信息處理、數據分析束手無策，很難按時保質保量完成工作任務。還有的工作人員，以年齡大為借口，不注重自身的后續提升，無法跟上時代的步伐，很難勝任自身的工作。一些工作人員無視企業管理制度，自由散漫，工作敷衍了事，經常出現紕漏，甚至造成經濟損失。

3.3數據量大，可靠性低電力自動化系統在運行過程中會產生大量的數據，而不同的數據代表不同的信息，電力自動化系統是由許多的子系統構成，各個子系統的數據庫中儲存著相關的數據信息，整個系統中的數據量非常龐大，數據交叉現象時有發生，繁多的數據信息會在一定程度上影響和制約這個系統的數據信息的分析處理和數據的更新，隨著存儲數據的增多，出現問題的幾率也越來越大，降低了數據處理的安全性和準確性，對系統的數據庫進行統一管理，保證系統數據的唯一性勢在必行。

4大數據在電力自動化系統中的具體運用

4.1基于大數據的電網運行可視化監控在整個輸變電網絡中有大量的設備、及檢測點，通過傳感器實時從各設備上采集設備運行指標及輸變電的電壓、電流、負載狀態監測指標等，通過大數量的實時處理平臺進行數據提取、加工及整合，再通過可視化大屏實時展示各設備及監測點的運行，對于設備及檢測點數據的異常及時預警，及時處理。同時將設備的運行數據及檢修數據進行整理分析形成知識庫，以此知識庫通過大數據處理技術及數據挖掘進行設備生命周期預測、設備異常問題檢修處理方法推薦、設備檢修周期以可能問題預測，以及對電力設備資產管理、設備運檢管理、設備技術管理、技改大修管理等的大數據支撐。

4.2大數據在故障預測中的運用以往傳統模式的電力自動化故障監測系統，雖然可以實現簡單的數據采集、處理、故障預測等功能，但由于隨著時代的發展，數據信息量也隨之增大，原有的故障預測模式已經無法滿足大數據處理的需求，而大數據理念納入故障預測設計中，恰恰彌補了這方面的不足。在系統中設置一個主站和若干個子站，子站的主要作用是采集現場數據，并對這些數據進行初步分析處理，并把分析結果傳遞到主站。主站的作用是接收各個子站的不同的數據信息，并進一步的分析和處理這些數據信息。數據預處理是一個關鍵環節，可以減少和避免子站中的垃圾數據或者無用數據進入主站，有效清理垃圾數據。抽取、轉換、清洗和監控是數據預處理的基本程序，其中數據的抽取、清洗根據工序的不同要求也各不相同，完成了這些工序的數據的抽取、清洗，接下來進行故障的監視和預測，主要作用是監視和預測電力系統的數據否發生異常變化，一旦發現異常數據，運用技術手段及時進行妥善處理，充分發揮大數據的故障預測功能。

4.3面向大數據的能效分析與需求響應電網系統采集了大量的用戶側數據，目前這些數據僅僅用于淺層次的統計計算，很少發掘其深度應用價值。利用大數據技術，通過對用戶側數據進行用戶用電分析，從而合理有效地引導電力用戶側負荷資源參與電網的削峰填谷，減輕電網高峰負荷壓力，提高電網運行效率和經濟性。通過對用戶用電信息數據的大數據分析和挖掘，可以對典型行業的負荷特性和典型用能場景下的用能行為進行分析，可以研究用戶的用電行為的影響機理和行為特征，構建企業或區域用戶畫像體系，進一步提高服務質量；通過對海量用能數據的清洗、整合、挖掘和識別，可以對用能數據進行綜合能效評估，形成一套有效的能效評估分析系統，全面了解用戶用電特性，建立以樓宇為典型符合實例的需求響應模型，形成應對的用電需求響應策略。

4.4移動互聯網+電力大數據當前互聯網信息空前發展、人們可以隨時隨地都可以利用移動設備辦公，離開工作環境一樣可以工作，進而將碎片時間充分利用，做到“管理于拇指之間，決策與千里之外”，通過移動端打破時間和控件限制，隨時隨地及時掌握企業運行信息。通過大數據平臺將來自各設備、系統及數據源的數據進行整合及提供高效的查詢和計算服務，通過移動平臺對接大數據平臺，實時查看相關數據報表及數據分析結果?？蔀轭I導提供移動駕駛艙將企業運行的關鍵指標生產移動分析報表領導出差在外隨時隨地可進行查看分析，及時作出決策。也可進行數據的及時預警，對于設備的運行異常、檢測指標的報警及相關統計指標的異常，可通過向移動端推送消息的及時通知相關人員及時處理。

5利用大數據優化企業管理

5.1提高重視程度及優化工作人員隊伍建設提高對大數據在數據分析處理中的重要作用以及所帶來的價值，把大數據在電力系統數據處理中的創新運用當作重要工作來抓，放在和企業的生產運行和經濟效益等同的位置。工作人員是電力自動化數據分析處理的主要承擔者，在數據處理中占主導地位，他們自身的素質和業務能力直接關系到大數據背景下信息技術在數據處理中的運用情況和企業的整體效益，因此，電力企業應不斷加強對工作人員的學習和培訓，學習電力自動化的相關理論知識，積累實踐經驗，學習信息技術、大數據和云計算等現代數據處理技術，把理論知識和實踐相結合，提高數據處理的效率和精準程度。企業應加大資金投入，配置功能強、技術先進的計算機設備，加大人才引入，嚴格工作人員管理，聘請專業性強的技術人員來本單位工作，為電力自動化數據處理分析工作人員隊伍增添新鮮血液，促進整個工作人員的隊伍建設，使大數據等先進的信息技術發揮其應有的作用。

5.2企業管理精細化利用大數據技術將基建、生產、運行、購售電等電力系統的關鍵節點數據加以整合并開展多角度分析，實現對整個發、輸、變、配、用全過程數據的聯合應用，為電網基礎建設、廠站布點、網架結構優化，調度運行、設備運維、購售電的管理等提供數據支撐，使整個電能的生產、供應可控，做到資源優化配置、合理利用。同時，在大數據的支持下電力企業內部各管理部門，可以精準、實時掌握企業當前運營狀態，比如生產運行部門對于變壓器、線路等電力設備狀態客觀可控，人事部門對于公司各部門的人力資源可進行合理配置。

5.3提升用戶服務體驗客戶的用電體驗是電力企業最為關心的問題，如何做到讓用戶安心用電、減少投訴甚至是零投訴，是電力企業管理人員一直最求的目標，大數據技術為這一目標的實現提供了可能性。首先，電力企業的電能量系統中存貯著所有用電客戶的用電數據，通過利用大數據技術對用戶用電行為進行分析，可以準確的定位用戶類型，使經營者能有科學合理的優化供電方案，優化供電網絡，提升末端用戶用電體驗；其次，營銷部門通過對不同用戶用電數據進行分析，為企業用電客戶提供錯峰用電建議，一方面為客戶節省電費、另一方面使電網峰谷用電合理化；再次，大數據可以合理利用移動通信時代的便捷性，同時挖掘用戶用電習慣，以短信形式告知用戶當前剩余電量，通過手機APP繳費為用戶提供了便利。

5.4提供投資規劃決策依據大數據不僅可以利用企業自有數據為企業管理提供有力支撐，同時可以對供電范圍內近年的人口變化、經濟增長趨勢、市政發展規劃等多方面數據進行深度挖掘，為企業下一步投資、發展規劃提供參考，減少投資誤區，為企業良性發展提供保障。

6結束語

大數據技術在電力系統及相關方面數據分析中的運用，是信息技術不斷提高和電力行業市場化發展的結果，同時也是順應時展的必然選擇。本文從基礎數據、管理數據、實時運行數據、市場經濟類數據等方面分析了電力自動化數據的類型，從重視不夠、工作人員素質有待于提高，數據量大、可靠性低等方面進行了現狀分析，例舉了大數據在故障預測等方面的具體應用，從提高重視程度、加強工作隊伍建設，利用大數據加強企業精細化管理、提升用戶服務體驗、提供投資規劃決策依據等方面提出應用大數據優化企業管理的策略。電力企業的運行和發展是關系到千家萬戶的大事，因此需要我們加強管理，提高技術能力，切實做好數據信息的分析處理工作，不斷探索，銳意創新，提高企業的綜合實力和社會信譽，讓我們共同努力，為我國電力企業的蓬勃發展做出應有的貢獻。

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作者：牛瑞；王靜