简介：摘要更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面，精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划，合理调度和分配资源，从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展，对电力的需求不断增长，电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素，这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来，人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性，人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点，现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用，并且取得了良好的效果。近年来，人工神经网络领域取得重大突破，涌现出一个新的深度学习研究领域。

简介：摘要：社会经济水平日渐提高,居民用电需求相应增加,电力企业为满足电力资源调度需要,针对短期电力负荷准确预测,根据预测结果制定电网调度方案.电力大数据背景下探究常用预测方法,推动电力企业实现经济效益和社会效益双赢.希望理论研究者和从业者能够从中获取灵感,为电力负荷精准预测做出积极贡献。

简介：摘要：所谓“电力物联网”，即实现电网系统中各环节人机交互、万物互联，打造状态全局感知、信息高效处理、应用灵活便捷的智慧电力系统[1]。该系统可以给人们的日常生活提供安全、绿色、高效电力服务，为政府治理社会、持续发展、智慧+城市建设提供新的标准，为经济增长提供新的动力。“电力物联网”是由传统电网企业向全方位能源服务型企业转型的重要里程碑。本文基于面向电力物联网的电力大数据应用展开论述。

简介：摘要：随着信息技术的不断成熟与发展，为各行各业的发展都带来了众多的便利，与此同时，各行各业都在不断的进行在信息化建设，电力企业也不例外，也在积极的进行着智能电网的建设，以推动电力系统运行质量的不断提升，这是时代发展的必然要求。在电力系统的运行过程当中，每天都会产生大量的电力数据。在这样的发展背景之下，我们进入了电力大数据时代，这对电力负荷的预算也提出了更高的要求与标准。电力负荷的预算准确性与时效性不仅与电力系统运行的稳定与可靠有着直接的关系，而且直接关系着社会的正常用电。因此有效保障电力负荷短期预测的准确性与时效性至关重要。基于此，本文在概述电力大数据的特点，以及分析电力大数据下的短期电力负荷预测必要性的基础上对电力大数据下的短期电力负荷预测进行了深入的研究，以供参阅

简介：电力大数据平台定位为数据共享平台、数据分析应用平台、大数据应用开发运行平台,从数据采集、存储、预处理、计算、分析、可视化等多个层面为数据分析人员、大数据应用开发人员提供服务。文章分析了电力大数据平台应用需求,详细设计了电力大数据平台的应用架构、技术架构和数据架构,并对电力大数据平台的多源异构数据融合技术、异构数据并行处理技术、基于工作流的任务调度技术等关键技术进行了研究,最后针对电力大数据平台下一步的研究思路、重点和方向提出了建议。

简介：摘要传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。本文将从电力营销信息化管理的重要性、大数据平台的应用及建设途径等三个方面对电力营销大数据的平台建设进行分析和研究。

简介：摘要：本文通过详细探讨电力营销大数据平台建设的形式，希望可以在进行电力企业的电力营销过程当中，利用信息化途径，提升整体的营销管理水平。在构建大数据平台的前提之下，也能够实现资源的有效利用，从而推动相关企业的长远发展。

简介：摘要：目前，电力企业处于非常激烈的竞争环境中，持续创新的营销管理是企业健康长期发展的关键。电力营销以营销为基础，切实满足消费者的相关需求，努力协调电力市场的全过程，最终目标是切实提高企业的经济效益。在一定程度上，大数据的快速发展为电力发展带来了机遇和挑战，大数据在实现电力营销的建设和整合的同时，能够更好地满足电力行业的创新需求。

简介：摘要随着经济的发展，人们日益增长的智能电网建设，智能电网的建设是基于物理电网，发展智能电网的电力发展的基础上提高数量和质量、降低传输成本，符合国家可持续发展的需要，实现信息处理和信息分析，信息集成，信息显示与信息安全。大数据的存储和技术处理实现了智能电网的建设。基于此，本文主要对电力调控大数据存储技术进行分析探讨。

简介：摘要在数据传输、存储和采集飞速发展的今天，各种智能终端、智能电表在电力企业中得到了广泛的推广和应用。电网运行数据呈现出价值高、类型多以及体量大的特征。基于此，本文围绕电力大数据平台设计与分析进行了研究，首先，对该平台的需求进行了分析，然后，对该平台的架构设计进行了研究，旨在为电力大数据平台的开发与研究提供帮助。

简介：摘要随着经济的发展，人们日益增长的智能电网建设，智能电网的建设是基于物理电网，发展智能电网的电力发展的基础上提高数量和质量、降低传输成本，符合国家可持续发展的需要，实现信息处理和信息分析，信息集成，信息显示与信息安全。大数据的存储和技术处理实现了智能电网的建设。基于此，本文主要对电力调控大数据存储技术进行分析探讨。

简介：        摘要：智能电网随着信息化技术的发展不断进步。在大数据环境下，为了可以更好的完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提升智能电网的数据信息处理能力，提升智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，需要不断的完善智能电网的相关大数据平台。本文就针对电力大数据与智能电网的发展进行深入探讨。         关键词：电力；大数据；智能电网；发展         在电力体制改革的大背景下，智能电网能将发电出力、输电成本、电压变换、配网服务、用电需求和统筹调度等各个环节中各利益方进行协调，在保证系统各环节高效运行、减少运营成本以及环境影响的同时，尽最大能力提高系统的安全可靠和稳定运行，这是大量人力不可能实现的。自国家提出 “ 互联网 +” 以来，大数据这个概念也慢慢浮出水面。互联网是大数据的纽带，而电力大数据是支撑电网安全运行的基础，同时也是减少人力资源投入的根本，因此，未来的电网发展，必须向着智能化与资源合理配置的方向发展。         1 、智能电网电力大数据概述         新阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面具十分成功的案例是 Hadoop 服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息出来效率方面有所提升。另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现 Pb 和 Zb 级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现 P6 和 Zb 的数据查询功能。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。         2 、智能电网中电力大数据关键技术的运用         2.1ETL 关键技术         在电力领域的智能电网中，其大数据在分布上具有比较分散的特点，其数据也具有量大与种类多的特点，因此在数据处理方面具有一定难度。而在这基础上，智能电网大数据处理要遵循 “ 数据集成 — 抽取 — 转换 — 剔除 — 修正 ” 这一标准流程。在电力企业的数据集成方面，一般广泛采用 ETL 技术（数据仓库技术）。 ETL 技术可以包括三个部分，首先是数据抽取（ Extract ），即是将目的数据源系统需要的相关数据从数据源系统中抽取；其次是数据转换技术（ Transform ），即是将上一部分中抽取获得的数据根据一定要求而进行转换，变成另一种形式，与此同时，对存在偏差或错误的相关数据进行清洗或者加工；最后是数据加载技术（ Load ），即是前面所转换获得的数据进行加载，保存到目的数据源系统内。 ETL 关键技术是面向智能电网的电力大数据应用中的重要数据集成技术，因此，电力企业还需要对各项因素进行合理的综合考虑，与多种先进技术相融合而实现科学的数据集成化，促进电力企业发展。         2.2 数据分析关键技术         对于大数据技术而言，其根本驱动力即是将信号向数据转化，进而通过数据分析能力转换为信息，再将信息进行提炼而形成知识，最后通过知识为决策与行动提供推动力。因此，在大数据背景下，电力数据分析技术能够在海量的信息数据中找到其隐藏的模态及规律，从而为决策者提供有效信息支持。针对电力企业而言，科学的决策能够为其生产经营服务的实施提供指导性力量，进而促进竞争能力的提高，创造更理想的经济效益。比如德国采用这项技术为其太阳能推广应用决策的制定提供了科学合理的支持，而且太阳能的广泛运用利于电力用户把多余的电能向电网中输入，这也是企业经济效益提升的新方法。         2.3 数据处理关键技术         而在电力大数据中，其数据处理技术即是对采集的庞大数据进行分库、分区与分表的合理处理。首先，分库处理就是基于一定处理原则对不同数据库中进行利用率低下数据的输入，进而实现其数据库相关数据利用率提高的目的。其次，对数据进行分区处理，即是对不同文件进行通表数据的合理载入，进而较好地减少大型表压力，使得数据访问性能运行更佳。而对数据进行分表处理，即是基于一定数据处理原则进行不同数据表的建造，降低单表压力。另外，构建并行式和纵列式数据库，利于强化数据的加载性能，利于实时查询功能的实现。比如，结构化查询语言（ SQL ）和 Map Reduce （映射与归约）的有效结合，利于强化数据库的数据处理性能，增强其抗压弹性。         3 、电力大数据应用前景分析         3.1 电网状态监测         目前，电网监测与诊断主要侧重单台独立设备，不同设备的测试数据无法共享，这无法满足电力企业和电力用户对电网状态监测的信息需求。电力大数据条件下的智能监测技术可以实时给出电网的状态数据，如设备信息、测试数据、传输数据、误差分析数据、定期巡检数据等。面对海量、分布、异构的状态数据，传统的数据存储和分析方法会遇到很大的困难，但大数据云计算技术为解决这些问题提供了可能。不同于其他网络大数据，电网大数据的特点表现为实时性、易失性、无序性以及无限性，并且数据的价值会随着时间的推移而逐渐减小。笔者结合电网大数据的特点以及自身工作。         3.2 电网损耗监测         电力系统是一个复杂的电能损耗网络，对电力系统电能损耗的分析是非常困难的。现阶段对电力系统网络损耗的分析均是离线进行的，存在诸多问题，例如仪表数据不完整、仪表数据误差等。随着智能电网普及不断深化，各类电子元器件的类型和数量都呈现指数增长趋势，极大地增加了电力系统电能损耗分析的难度。而利用大数据云计算技术有望实现实时或者准实时的网络损耗计算。基于电力大数据进行精确的电网损耗监测，需要对所有电网结构内的电表数据进行科学合理的建模，并基于 EMS 完成电力损耗计量，这需要进行海量计算，目前的计算能力远不能满足实际需求。利用大数据的高速云计算功能可以显著提高电网损耗数据的计算速度。实际测试结果表明，基于大数据的电网损耗计算基本可以实现实时或者准实时输出电网损耗监测结果。         3.3 电网安全稳定分析及智能预警         目前，电力系统安全稳定分析和预警均是离线的评估和预测，难以满足实时、全面分析的要求。相关仿真和实验数据表明，对电网安全分析的时域仿真在时效性上远远不能满足实际需求。对于我国的超大规模电力系统，必须采用具有超级计算能力的技术对电网进行安全分析。大数据技术因具有时域和空域上的优势，可对大规模电网进行安全分析和智能预警。全网一体化仿真的计算负担巨大。目前，云计算的超级计算能力可以满足电网数据的实时计算要求。基于电力大数据，可以实现所有变电站和各级电力调度中心的数据共享，有望完成全网数据的一体化仿真测试，大幅度提高电力系统的安全稳定分析和预警能力。         4 、结语         为了适应大数据时代的要求，提供更好的产品与服务，电力企业应当充分利用大数据关键技术和数据驱动系统，敢于创新，不断提升智能电网的优势地位，进一步提高电力企业的竞争力。         参考文献         [1] 樊邦奎 , 丁冠军 , 兰海滨 , 等 . 面向智能电网应用的云计算架构研究 [J]. 电力信息与通信技术 ,2014,12(1).         [2] 彭小圣 , 邓迪元 , 程时杰 , 文劲宇 , 李朝晖 , 牛林 . 面向智能电网应用的电力大数据关键技术 [J]. 中国电机工程学报 ,2015,03:503-511.

简介：摘要在电力信息系统中，最关键的部分就是信息数据，数据的价值巨大，一旦出现数据失误，就会导致整个信息系统发生故障，从而带来巨大损失。为了最大限度地保证数据安全，云计算是维持整个电力系统电力大数据信息的正常运转的最核心环节。

简介：摘要：随着网络信息技术的不断进步，大数据营销逐渐进入到各行各业中，在进行数据收集、处理及分析的过程中相对于传统的方式表现出较大的优势，例如，在进行电力营销管理的过程中，可通过大量的数据掌控到客户的具体需求特征，以便制定出更多针对性的策略来增强整个管理工作的质量与效率。因此，对大数据时代背景下电力营销管理的创新路径进行分析有着较为重要的意义。

简介：摘要：随着我国信息技术的发展，现阶段我国已步入大数据时代，大数据系统给电力行业的发展带来了一定的便利，但信息安全问题也逐渐凸显 。本文以电力大数据信息安全分析技术为研究对象，首先介绍了电力大数据的特点，分析 电力大数据对企业发展带来的促进作用及 信息安全风险，并总结了电力大数据信息安全分析技术，希望够给予相关人士一定帮助。

简介：摘要：目前，电力企业处于非常激烈的竞争环境中，持续创新的营销管理是企业健康长期发展的关键。电力营销以营销为基础，切实满足消费者的相关需求，努力协调电力市场的全过程，最终目标是切实提高企业的经济效益。在一定程度上，大数据的快速发展为电力发展带来了机遇和挑战，大数据在实现电力营销的建设和整合的同时，能够更好地满足电力行业的创新需求。

简介：摘要：随着信息科学技术的不断发展，大数据技术已经在社会的各个行业得到了广泛的应用。随着我国智能电网建设的不断深人，电力大数据必将成为服务电力企业与电力用户的关键，将大数据技术引人电力系统建设具有非常重要的意义。

简介：摘要：伴随着社会的进步，我国的电力企业也在采用着先进的数据分析技术，以便可以及时地跟上社会的步伐，可以为国民提供更好地供电服务。云计算的电力大数据分析技术正是在这样的大环境下产生的，和传统的计算机操作不一样的是，云计算有着更为复杂的数据和精确的计算，有了云计算的参与，电力企业可以获得更加准确有效的数据信息，从而可以促进电力企业工作效率的提高。

简介：摘要：大数据时代，人们愈加趋向多样性、规模性和高速性的信息获取和信息甄别。大数据已经对人们的生活产生了深刻的影响，大数据技术也在不断地给予人们生活的便利。大数据关键技术的发展对要求与数据有关的企业进行相应技术的更新，通过应用大数据技术为不同领域的发展提供关键信息。电力企业也是如此，同样正朝着信息数字化和智能化的方向发展，在此基础上进一步改进了大数据技术的应用需求。

简介：摘要：伴随着社会的进步，我国的电力企业也在采用着先进的数据分析技术，以便可以及时地跟上社会的步伐，可以为国民提供更好地供电服务。云计算的电力大数据分析技术正是在这样的大环境下产生的，和传统的计算机操作不一样的是，云计算有着更为复杂的数据和精确的计算，有了云计算的参与，电力企业可以获得更加准确有效的数据信息，从而可以促进电力企业工作效率的提高。