电力企业中大数据平台的应用

电力企业中大数据平台的应用

李皓

(国网岚县供电公司山西省吕梁市岚县033500)

摘要：大数据时代下，大数据平台在诸多领域都得到了广泛应用，尤其是电力企业，改变了传统电力服务形式并提供了技术支持。伴随着数据信息的快速发展，电力企业数据量庞大，应用大数据平台有助于数据储存、计算机整合、数据传输、分享。接下来，笔者结合实践研究，就电力企业中大数据平台的应用展开分析。

关键词：电力企业；大数据平台；应用分析

引言

在当前的大数据时代下，电力企业仍然面临着很大的挑战，电力企业传统的管理模式已经不能适应当前的发展和电力行业的需求。而且当前的大数据技术已经应用到电力企业发展的各个方面，其中有对电力系统故障监测、设备运行状态控制和绝缘放电状态诊断等方面，进一步推动了电力企业的发展和进步。在电力大数据发展的时代背景下，能够利用各种先进的信息技术实现对电力数据信息的存储和分析。

1、有关大数据内容的阐述

在我国当前信息技术快速发展的时代背景下，全球的数据量也呈现快速发展的趋势，大数据时代的到来基于信息时代的深化应用和延伸，在大数据时代应用的技术是大数据技术，能够对大量的信息数据进行挖掘和分析，从中能够获取有效的信息资源。大数据所具备量大、类型繁多和实时性的特点。数据挖掘是大数据时代的一项重要技术，也称为知识发现，能够通过对海量数据的分析，从中获取有效的信息内容。在我国当前电力行业的快速发展中，电力企业逐渐形成一套完整的管理模式和行业体系。在当前数字化和信息化技术的不断发展中，也为电力行业的发展提供相应的机遇。电力行业对技术的综合性应用较强，需要实现发电、配电、输电等一系列工程，其中会有大量的数据资料产生，面对大量的数据资料，缺乏一种有效的数据处理方式。因此，数据挖掘技术就被应用到电力企业发展中，该种技术能够有效处理电力行业的各种信息数据，通过对庞大信息数据的分析和整理，形成一套完整的数据分析报告，从中了解电力企业的运行状况，提出相应的措施。

2、电力系统与大数据

2.1电力大数据

电力系统是最复杂的人造系统之一。具有地域分布广、发电用电实时平衡、输电能量大、输电速度轻、通信调度可靠性高、不停止实时运行、重大故障瞬时扩展等特点。这些特点决定了电力系统运行所产生的海量、快速增长和数据类型。丰富，完全符合大数据的特点，是典型的大数据。

2.2智能电网与大数据

智能电网是集信息技术、计算机技术、通信技术和原有输配电基础设施于一体的新型电网。它具有提高能源效率、提高供电安全性、减少环境影响、提高供电可靠性、减少输电网的电能损耗等优点，智能电网的理念是通过获取更多关于用户如何使用电力和如何使用电力的信息来优化电力的生产、分配和消耗。它利用现代网络、通信和信息技术相互作用，产生大量的信息，实现电网设备之间的信息交换，自动完成信息采集、测量、控制、保护、测量和监控等基本功能，可以实现电网设备之间的信息交换。为了支持实时自动化控制、智能调节、在线分析决策和系统交互等先进功能，可以抽象地认为智能电网是大数据概念在电力工业中的应用。

2.3大数据与云计算

云计算是一种利用互联网随时随地按需方便地访问共享资源池（如计算设施、应用程序、存储设备等）的计算模式。从技术角度看，大数据源于云计算。云计算中的数据存储、管理和分析技术是大数据技术的基础。利用云计算强大的计算能力，我们可以更快地处理大数据，更方便地提供服务，通过大数据的业务需求，我们可以为云计算的开发找到更多更好的实用应用。

2.4大数据、云计算与智能电网

云计算可以将计算处理和存储资源集成到智能电网系统中，提高电网处理和交互能力，成为电网的强大技术组件；大数据技术基于业务服务需求，植根于云计算，基于云计算技术；智能GRI可以抽象地认为D是大数据概念在电力领域的应用，这三者相互补充的关系。

3、电力企业大数据平台应用方法

3.1数据价值分析

电力企业大数据研究与挖掘的根本目标是结构化与非结构化信息，有效处理复杂的数据信息与结构调整。现阶段，电力企业数据主要集中于小数据集计算，因为随着大数据时代的发展，大数据计算结构仍未实现全范围应用，传统的数据挖掘计算周期较长。而应用小数据集的数据挖掘操作，稳定性低于庞大数据的挖掘结果，如：HadoppHDFS、HBASE的快速访问、Spark的分布式访问和计算、Sparkmllib的统计、计算、研究、Mahout的学习，借助大数据平台进行数据统计、挖掘、分析。

3.2实时计算

实时计算在大数据应用中扮演着重要角色，电力企业实时数据包括设备运行参数、运行环境指标、客户实时需求等，其数据价值在初期形成时最大。同时，数据开始出现时，移动、计算、应用也是价值最大化的体现。因此，电力企业大数据要重视实时计算场景的运用，企业积极转变实时计算框架成为当务之急，比如：电厂中运行按秒、分钟的形式搜集；数据搜集后发送实时计算框架。框架内，把搜集的参数用在数据挖掘与数据模型中，进行设备异常状态监督、故障预警、状态评估。实时计算后，保留初始数据后继续挖掘有价值的数据再重新使用生成自相似的结构形式。所以，电力企业实时计算需要加大对分布式内存计算研究。

3.3大数据平台应用过程

以某电力企业为例，对大数据平台应用过程展开分析，平台的核心功能是统计相关资料信息内数据出现的频率。准备1台主机、8台从机，创建9个节点的小型集群。经过创建的集群从客户服务中心导出工单统计，根据运行结果可以看到，大数据平台Map的时间约4786ms，Reduce时间是4536ms。统计后得出：导出的事件工单文件出现次数最多的事件有计算机（474次）、生产管理（450次）、协同办公（378次）、ERP（2812次）、目录系统（320次）。通过大数据平台能够精准的统计文件内频率出现最多的字段。

3.4一体化发展

电能源作为我国基础能源，与我们生活、工作有着密切联系，也是国家建设发展重要环节。在当前大数据的快速发展中，大数据平台得到了电力企业的重视和应用，提出了促进大数据全面融合理念、创新经营模式，实现企业整合发展。尽管计划集成平台，而实质上则是大数据平台下的数据分析、搜集、集成。由庞大的数据信息框架、集成方法对促进电力企业建设发展有着重要作用，是实现一体化方式的重要路径。

结束语

综合分析，伴随着电力事业的飞速发展，用电需求的增加，企业怎样对复杂庞大的数据资源进行有效的整合、储存、分析成为主要研究内容。该过程中，大数据的到来为企业数据管理提供了契机，借助大数据平台进行数据管理、数据挖掘、数据搜集有助于提升电力生产水平、管理效率，帮助电力企业在激烈的竞争中占据优势，早日实现大数据战略发展，为电力事业各环节建设提供技术指导与有效的处理方案。

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