電力大數(shù)據(jù)博士論文參考

　　隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,我國(guó)的電力工業(yè)逐步進(jìn)入到電力大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為電力行業(yè)開(kāi)辟了新路,電力大數(shù)據(jù)的發(fā)展將重塑電力核心價(jià)值和轉(zhuǎn)變電力發(fā)展方式。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于電力大數(shù)據(jù)博士論文參考的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!

　　電力大數(shù)據(jù)博士論文參考篇1

　　淺析電力企業(yè)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的策略

　　摘 要：近年來(lái)，大數(shù)據(jù)來(lái)勢(shì)洶洶，對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)商業(yè)分析模式產(chǎn)生了重大地影響，對(duì)電力企業(yè)的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。從人才培養(yǎng)、技術(shù)儲(chǔ)備、數(shù)據(jù)駕馭、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘等方面剖析電力企業(yè)如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，讓電力企業(yè)在大數(shù)據(jù)來(lái)臨時(shí)更加從容地選擇適合的技術(shù)、方法論、解決方案和發(fā)展戰(zhàn)略。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 海量 價(jià)值

　　1 引言

　　據(jù)IDC調(diào)研顯示，中國(guó)的大數(shù)據(jù)(Big Data)市場(chǎng)未來(lái)5年將以51.4%的速度增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為企業(yè)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的機(jī)遇。浙江省電力公司(以下簡(jiǎn)稱“浙江公司”)信息化建設(shè)經(jīng)過(guò)SG-186和SG-ERP工程取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，目前浙江公司建立了以數(shù)據(jù)中心為載體的數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)等的業(yè)務(wù)信息倉(cāng)庫(kù)，為公司各級(jí)信息消費(fèi)者提供業(yè)務(wù)洞察與業(yè)務(wù)分析。浙江公司數(shù)據(jù)中心從2005年開(kāi)始建設(shè)，目前已基本實(shí)現(xiàn)人力資源、財(cái)務(wù)管理、物資管理、安全生產(chǎn)、營(yíng)銷管理、項(xiàng)目管理、電網(wǎng)運(yùn)行、電力交易、計(jì)劃統(tǒng)計(jì)等各業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息(數(shù)據(jù))的整合，完成接入20多個(gè)信息系統(tǒng)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)了海量的業(yè)務(wù)明細(xì)數(shù)據(jù)和匯總數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)省、地、縣三級(jí)信息的集中和共享。為了深化“兩個(gè)轉(zhuǎn)變”創(chuàng)建“兩個(gè)一流”，在加快建設(shè)智能電網(wǎng)的背景下，如何在大數(shù)據(jù)浪潮中繼續(xù)保持“領(lǐng)頭雁”的作用是浙江公司所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

　　2 現(xiàn)狀分析

　　“十二五”期間，國(guó)家電網(wǎng)公司初步建成具有信息化、自動(dòng)化、互動(dòng)化特征的堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)。智能電表、智能變電站、電動(dòng)汽車充換電站、家庭分布式光伏發(fā)電并網(wǎng)等一系列智能電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目相繼投入運(yùn)營(yíng)，體現(xiàn)出電力流、信息流和業(yè)務(wù)流高度融合的顯著特點(diǎn)，信息技術(shù)、傳感器技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)與電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施有機(jī)融合，可獲取電網(wǎng)的全景信息。把智能電網(wǎng)中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)收集起來(lái)，數(shù)據(jù)突然間增加了許多倍，大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息無(wú)法管理和存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度驚人，每年以幾何級(jí)數(shù)速度增長(zhǎng)，需要有專業(yè)化的解決方案應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)要求快速處理海量數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)采集電表數(shù)據(jù)、在線實(shí)時(shí)分析決策，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)無(wú)法支持這些新形勢(shì)下的需求。

　　目前浙江公司數(shù)據(jù)中心已建立起一整套的商務(wù)智能解決方案技術(shù)架構(gòu)，包括信息交互層、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層、應(yīng)用設(shè)計(jì)層和分析展現(xiàn)層。數(shù)據(jù)來(lái)源主要是ERP系統(tǒng)、營(yíng)銷系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)等各大業(yè)務(wù)系統(tǒng)，采集、存儲(chǔ)和整合的數(shù)據(jù)基本以結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)為主，目前存儲(chǔ)數(shù)據(jù)已超過(guò)3T;而且數(shù)據(jù)更新周期基本為按日、按周和按月，輔以少量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新;業(yè)務(wù)洞察分析以被動(dòng)式信息接受與主動(dòng)式信息挖掘相結(jié)合。數(shù)據(jù)中心作為公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集散中心和智能商務(wù)綜合分析展現(xiàn)平臺(tái)無(wú)法完全支撐非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管理和分析。

　　數(shù)據(jù)類型多樣化和數(shù)據(jù)高速增長(zhǎng)使得當(dāng)時(shí)最具可擴(kuò)展性的工具也只能疲于應(yīng)付，傳統(tǒng)的高級(jí)分析方法已經(jīng)到達(dá)了他們的瓶頸。隨著大數(shù)據(jù)浪潮的加速到來(lái)，未來(lái)5年將成為大數(shù)據(jù)的全面發(fā)展期，如何在大數(shù)據(jù)浪潮的洗禮中確保技術(shù)架構(gòu)、分析方法、人才、企業(yè)戰(zhàn)略以及商業(yè)模式能夠“逐浪潮頭”，將更需要積極主動(dòng)地選擇適合的技術(shù)、方法論、解決方案和發(fā)展戰(zhàn)略等。

　　3 大數(shù)據(jù)的定義

　　目前業(yè)界還未對(duì)大數(shù)據(jù)有一個(gè)統(tǒng)一的定義，但是有兩個(gè)關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義很好地詮釋了大數(shù)據(jù)的本質(zhì)。第一個(gè)定義來(lái)自Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章：“大數(shù)據(jù)超出了常用硬件和軟件工具在可接受的時(shí)間內(nèi)為其用戶收集、管理和處理數(shù)據(jù)的能力。”另一個(gè)定義來(lái)自于麥肯錫全球數(shù)據(jù)分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年5月發(fā)表的一篇論文：“大數(shù)據(jù)是指大小超出了典型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具收集、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。”

　　大數(shù)據(jù)主要包括以下幾個(gè)特征：

　　(1)大容量：企業(yè)數(shù)據(jù)量大規(guī)模增長(zhǎng)，單一數(shù)據(jù)集的規(guī)模范圍從幾十TB到數(shù)PB不等。電力數(shù)據(jù)涵蓋發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度的各個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)量龐大。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)和物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的勢(shì)頭，其數(shù)據(jù)量大大超過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　(2)多類型：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。電力企業(yè)在電網(wǎng)運(yùn)行的整個(gè)過(guò)程中安裝了許多傳感器、監(jiān)視器、智能交互終端等設(shè)備，每個(gè)設(shè)備運(yùn)行都增加了數(shù)據(jù)的多樣性。

　　(3)快速率：能夠在剎那間獲得復(fù)雜的業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)完成業(yè)務(wù)決策，毫無(wú)延遲。智能電網(wǎng)每隔15分鐘自動(dòng)采集智能電表所產(chǎn)生的用電數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)時(shí)調(diào)度運(yùn)行數(shù)據(jù)，在幾秒鐘之內(nèi)處理分析海量數(shù)據(jù)并快速預(yù)測(cè)電力電量平衡。

　　(4)價(jià)值密度低：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，單條數(shù)據(jù)可能并無(wú)太大的價(jià)值，但海量的數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著巨大的財(cái)富。例如，一段變電站的監(jiān)控視頻長(zhǎng)達(dá)幾個(gè)小時(shí)，但可能有用的信息只有一兩秒鐘。

　　4 大數(shù)據(jù)對(duì)電力企業(yè)的影響

　　4.1 降低電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本

　　以前抄表員每個(gè)月就要挨家挨戶地抄電表，而智能電表每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來(lái)的這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)用電量等，從而推斷出在未來(lái)2～3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測(cè)后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購(gòu)買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買就會(huì)比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)后，可以降低采購(gòu)成本。

　　4.2 充分挖掘智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值

　　依靠遍布電網(wǎng)的精巧傳感器收集數(shù)據(jù)，然后對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機(jī)和整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)最佳的地點(diǎn)。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時(shí)便可完成，提高工作效率，為風(fēng)力發(fā)電選址提供科學(xué)依據(jù)。 　　4.3 轉(zhuǎn)變營(yíng)銷方式

　　電力企業(yè)目前主要通過(guò)峰谷電的定價(jià)策略來(lái)影響客戶的行為，減少高峰時(shí)段的用電量。如果通過(guò)分析智能電表收集的海量客戶用電數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)客戶的用電習(xí)慣，電力企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析制定更加精準(zhǔn)的定價(jià)程序來(lái)影響客戶用電量，可以想象更為靈活的定價(jià)機(jī)制，例如按天分不同用電類型的定價(jià)策略。電力企業(yè)有能力提供更加人性化的電費(fèi)通知單，在該電費(fèi)通知單中將描繪客戶在不同時(shí)段用電量的趨勢(shì)，以及向客戶提供用電咨詢和建議。

　　4.4 更準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)

　　利用大數(shù)據(jù)分析，電力企業(yè)能更清晰地識(shí)別出需求來(lái)自于哪些地方、哪些用電類型。還能了解某一類客戶在某個(gè)時(shí)間的用電需求，電力企業(yè)可以使用不同的方法來(lái)驅(qū)動(dòng)各種行為，使需求更加平穩(wěn)，并降低異常需求峰值出現(xiàn)的頻率。

　　5 電力企業(yè)如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)

　　5.1 人才培養(yǎng)

　　據(jù)美國(guó)Teradata調(diào)查顯示，業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)分析類職位的需求在上升，如系統(tǒng)分析師(35%)、程序開(kāi)發(fā)員(32%)和商業(yè)分析師(22%)，但符合要求的人才卻只有0.41%。大數(shù)據(jù)來(lái)臨的時(shí)候，電力企業(yè)最缺乏的是人才，工作人員面臨大數(shù)據(jù)將是一種挑戰(zhàn)，企業(yè)需要為員工提供多方面的大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)和實(shí)操體驗(yàn)，確保在大數(shù)據(jù)來(lái)臨時(shí)，企業(yè)員工能夠從容勝任。

　　5.2 研究大數(shù)據(jù)技術(shù)

　　在每一次科技變革中，都會(huì)出現(xiàn)新的技術(shù)和創(chuàng)新的理論，大數(shù)據(jù)也不例外。在大數(shù)據(jù)興起的同時(shí)也出現(xiàn)了Hadoop、NoSQL等一些顛覆傳統(tǒng)技術(shù)觀念的新技術(shù)，這些新技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)對(duì)電力企業(yè)現(xiàn)有的信息化基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)生較大的影響。在業(yè)界，也涌現(xiàn)出了一批大數(shù)據(jù)解決方案，例如SAP大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)、EMC Greenplum、IBM InfoSphere Streams等。每個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案都有各自的特點(diǎn)，因此電力企業(yè)要了解并研究適合自身的大數(shù)據(jù)解決方案，研究融合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，研究各數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)交換和信息共享的交換標(biāo)準(zhǔn)，為企業(yè)各種應(yīng)用提供統(tǒng)一的、一致的數(shù)據(jù)視圖。電力企業(yè)既要保護(hù)現(xiàn)有的信息化投資，又要能滿足企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求，才能在大數(shù)據(jù)到來(lái)之時(shí)做出正確的選擇。

　　5.3 重視企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，持續(xù)開(kāi)展數(shù)據(jù)綜合治理

　　淘寶網(wǎng)已經(jīng)形成了比較完整的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈，可從龐大的數(shù)據(jù)中挖掘人們的消費(fèi)方式、消費(fèi)習(xí)慣、地域差異、年齡差別等信息，可利用這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的營(yíng)銷，將會(huì)創(chuàng)造巨大的財(cái)富。數(shù)據(jù)是企業(yè)的最大價(jià)值來(lái)源，目前電力企業(yè)數(shù)據(jù)量激增，數(shù)據(jù)類型也存在多樣性，數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)中，哪些數(shù)據(jù)是可用的、可信的，如何管理好企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如何從海量的數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的數(shù)據(jù)，成為電力企業(yè)持續(xù)開(kāi)展數(shù)據(jù)綜合治理的重中之重，也成為企業(yè)管理者在大數(shù)據(jù)時(shí)代分析決策的基礎(chǔ)。

　　5.4 駕馭數(shù)據(jù)，注重挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

　　新浪微博Page是基于數(shù)據(jù)分析的最新大數(shù)據(jù)應(yīng)用。它是一個(gè)聚合了用戶興趣愛(ài)好社交關(guān)系數(shù)據(jù)的綜合展示頁(yè)面，無(wú)論是話題、圖書(shū)、音樂(lè)、餐飲美食等內(nèi)容都能在微博上生成專屬的Page頁(yè)面，讓網(wǎng)友可以很方便的查看到有價(jià)值的微博內(nèi)容。數(shù)據(jù)的核心是發(fā)現(xiàn)價(jià)值，駕馭數(shù)據(jù)的核心是分析。企業(yè)的數(shù)據(jù)容量不是越大越好，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，如何駕馭大數(shù)據(jù)，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息是重中之重。智能電網(wǎng)將給電力企業(yè)產(chǎn)生爆炸式的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，獲得并存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)固然重要，但是電力企業(yè)更應(yīng)專注于數(shù)據(jù)中隱藏的價(jià)值，通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析，充分挖掘數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，讓數(shù)據(jù)分析影響和反哺企業(yè)業(yè)務(wù)流程，創(chuàng)造出更多的業(yè)務(wù)提升機(jī)會(huì)。

　　5.5 將大數(shù)據(jù)融入企業(yè)數(shù)據(jù)整體方案

　　單一的數(shù)據(jù)在單一的環(huán)境下并不能產(chǎn)生多大的價(jià)值，將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換、整合，彼此增強(qiáng)，將大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合形成企業(yè)級(jí)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，將會(huì)產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)洞察力。可以想象，在未來(lái)電力企業(yè)將家庭的平均年齡、學(xué)歷水平、生活習(xí)慣、住宅類型等信息與電能消耗的數(shù)據(jù)融合分析，這將會(huì)使從智能電表上讀取的數(shù)據(jù)更有用、更有意義。因此，需要將大數(shù)據(jù)融入企業(yè)的數(shù)據(jù)整體方案中，這樣才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生最大的價(jià)值。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1] (美)Bill Franks.駕馭大數(shù)據(jù)[M].黃海，車皓陽(yáng)，王悅.譯.北京：人民郵電出版社，2013.

　　電力大數(shù)據(jù)博士論文參考篇2

　　淺析電力窗口部門大數(shù)據(jù)資料的應(yīng)用

　　摘 要：大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為我國(guó)“十三五十四大戰(zhàn)略”之一。為了配合國(guó)家的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)調(diào)整，電力部門則需要將大數(shù)據(jù)管理同本部門的特點(diǎn)及需求進(jìn)行對(duì)接。作為電力部門的服務(wù)窗口，其公共服務(wù)性質(zhì)決定其同社會(huì)的直接接觸，可以藉由其他大數(shù)據(jù)資料更好的為客戶服務(wù)，另外，經(jīng)過(guò)過(guò)濾整合的電力服務(wù)大數(shù)據(jù)，也可其他行業(yè)部門提供相應(yīng)幫助，滿足我國(guó)“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開(kāi)放共享”。的戰(zhàn)略需要。基于此思路，根據(jù)國(guó)家電網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)及實(shí)際應(yīng)用需要，本研究提出了大數(shù)據(jù)資料對(duì)電力窗口部門服務(wù)質(zhì)量及方案進(jìn)行指導(dǎo)及整合的方法，為進(jìn)一步的深入工作，開(kāi)展相關(guān)研究。

　　關(guān)鍵詞：電網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 窗口服務(wù) 產(chǎn)業(yè)融合

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)及發(fā)展，為現(xiàn)今社會(huì)的各行各業(yè)提出了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。隨著信息產(chǎn)業(yè)化工程的升級(jí)，大數(shù)據(jù)信息已經(jīng)伸到到現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，而在此過(guò)程中，各個(gè)領(lǐng)域，如商業(yè)、石油，以及生物等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)都致力于挖掘各自領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，以提高自身的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在此過(guò)程中，電力系統(tǒng)本身的行業(yè)特點(diǎn)決定了其對(duì)大數(shù)據(jù)的深度依賴。就目前的研究而言，電力系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)多集中于電網(wǎng)的運(yùn)行、后臺(tái)維護(hù)、配電系統(tǒng)的架構(gòu)等方面。而對(duì)于同其他各個(gè)行業(yè)的結(jié)合嚴(yán)重不足?？v觀電力窗口部門，其對(duì)接電力系統(tǒng)，是整個(gè)電力部門風(fēng)貌的展現(xiàn)及延伸。除了一般的禮儀性質(zhì)的服務(wù)提升外，需要加強(qiáng)電力窗口服務(wù)的內(nèi)核。而大數(shù)據(jù)的自身特點(diǎn)決定了對(duì)服務(wù)數(shù)據(jù)的提升。本文基于對(duì)電企內(nèi)部的運(yùn)行特點(diǎn)，提出了其大數(shù)據(jù)同其他社會(huì)大數(shù)據(jù)對(duì)接的方案，現(xiàn)介紹如下。

　　1 電力窗口部門大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

　　作為社會(huì)化的服務(wù)窗口，電力窗口大數(shù)據(jù)的來(lái)源廣泛，關(guān)系復(fù)雜。特別是在同配電數(shù)據(jù)整合對(duì)接后，其結(jié)構(gòu)更加多樣。而且傳輸量巨大。上述特點(diǎn)決定了其在二次處理過(guò)程中，如何同其他社會(huì)化數(shù)據(jù)相結(jié)合極為困難。表面上，不同地區(qū)的電力窗口部門數(shù)據(jù)僅僅為配電額的結(jié)算，但是一旦結(jié)合后臺(tái)的配電數(shù)據(jù)，地區(qū)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步的同城市交通如電動(dòng)汽車、電動(dòng)車的運(yùn)行，則會(huì)直接產(chǎn)生大量的綜合社會(huì)數(shù)據(jù)。從此角度出發(fā)，電力窗口的大數(shù)據(jù)，對(duì)接其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)，雖然有著良好的挖掘潛力，但是不同種類、不同個(gè)體的數(shù)據(jù)源具有的差異化的復(fù)雜產(chǎn)生方式，如何保證其經(jīng)過(guò)一次處理后，滿足進(jìn)一步大數(shù)據(jù)的二次處理的需要，以獲得滿意的分析結(jié)果，是當(dāng)今電力窗口部門數(shù)據(jù)處理的難點(diǎn)。因此，有必要尋求適應(yīng)電網(wǎng)數(shù)據(jù)特征的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。

　　2 電力窗口部門大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)及方法

　　2.1 過(guò)程信息的儲(chǔ)存及處理

　　鑒于電網(wǎng)數(shù)據(jù)的測(cè)量點(diǎn)多，運(yùn)行方式變化快的特點(diǎn)，為了實(shí)現(xiàn)電力窗口同電網(wǎng)的有效對(duì)接，并在第一時(shí)間內(nèi)對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，則首先要對(duì)現(xiàn)有的電網(wǎng)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行提升，應(yīng)用測(cè)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析與清洗修正技術(shù)針對(duì)電網(wǎng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾及分析，保證在同其他源數(shù)據(jù)對(duì)接過(guò)程中的效率。此外，對(duì)于外源的數(shù)據(jù)庫(kù)，在對(duì)接之前亦需要對(duì)其數(shù)據(jù)邏輯進(jìn)行初步的分析及過(guò)濾，以保證其后期同窗口大數(shù)據(jù)的有效對(duì)接。以分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及云計(jì)算技術(shù)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可支撐本體系在未來(lái)實(shí)際應(yīng)用中的需要。

　　2.2 電力窗口數(shù)據(jù)對(duì)智能電網(wǎng)的支持

　　智能電網(wǎng)內(nèi)，除一般性質(zhì)的配電數(shù)據(jù)，電力窗口的大數(shù)據(jù)對(duì)于整個(gè)電網(wǎng)的規(guī)劃和運(yùn)行亦有十分重要的積極意義。由于電力窗口部門面對(duì)社會(huì)人群，表面上僅針對(duì)其客戶家庭內(nèi)部用電的情況。但是，該用電數(shù)據(jù)可以直接對(duì)接配電的大數(shù)據(jù)，并直接為公司內(nèi)部提供第一手的用電資料。電力窗口部門的數(shù)據(jù)采集，可以為電網(wǎng)提供更高精度、更細(xì)粒度的結(jié)果，并在此之上，進(jìn)一步的預(yù)測(cè)地區(qū)用電的實(shí)際情況。為電網(wǎng)調(diào)節(jié)提供實(shí)際依據(jù)。

　　2.3 電力窗口數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)服務(wù)大數(shù)據(jù)的支持

　　由于電力窗口數(shù)據(jù)的上游采集自電網(wǎng)的配電情況，下游采集自社會(huì)用電量。其本身為溝通上下游數(shù)據(jù)的橋梁。通過(guò)對(duì)于自身窗口數(shù)據(jù)的分析，可以獲知的確用電量的情況，并配合對(duì)社會(huì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘，可預(yù)測(cè)宏觀電量的變化。相比之而言，窗口大數(shù)據(jù)所獲得的精度更高，且同其他資源的契合度更高。因此，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)局部用電量的精細(xì)化預(yù)測(cè)。根據(jù)電力窗口數(shù)據(jù)所獲得的數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度挖掘后，進(jìn)行建模處理，并根據(jù)社會(huì)數(shù)據(jù)，如工商、管理、交通等部門的整合預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)該模型持續(xù)不斷的修正，最終實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的用電預(yù)測(cè)，該數(shù)據(jù)可以反哺社會(huì)數(shù)據(jù)，為公共部門提供精細(xì)化的用電數(shù)據(jù)。而該用電數(shù)據(jù)可為公共事務(wù)的決策及管理提供重要的支撐資料。

　　2.4 電力窗口數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)大數(shù)據(jù)的支持

　　現(xiàn)代商業(yè)需要整合不同地域的大數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)廣告投放及網(wǎng)點(diǎn)的建設(shè)，要針對(duì)不同的人群的特點(diǎn)，其適用的商業(yè)形式也大有不同。而以電力窗口的大數(shù)據(jù)可以反推各個(gè)地區(qū)的客群特點(diǎn)，為公司的決策提供支持。另一方面，以該數(shù)據(jù)配合其他公用服務(wù)的大數(shù)據(jù)，可以更加精準(zhǔn)的對(duì)地區(qū)商業(yè)預(yù)判，最終滿足地區(qū)商業(yè)發(fā)展的需要，增加地區(qū)繁榮。

　　3 結(jié)論

　　與傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)管理不同，電力窗口的大數(shù)據(jù)作為智能電網(wǎng)的一種延伸，并非電網(wǎng)數(shù)據(jù)的單一補(bǔ)充，而是進(jìn)一步的挖掘，可以以此為基礎(chǔ)，從數(shù)據(jù)中獲得更大的價(jià)值。通過(guò)對(duì)電力窗口部門數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以有效提升智能電網(wǎng)的運(yùn)行效率，并提升電力部門的社會(huì)服務(wù)水平。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]廖建新.大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J].電信科學(xué)，2015，31(7)：1-12.

　　[2]Greene，C.S.，et al.，Big Data Bioinformatics. Journal of Cellular Physiology，2014，229(12)：1896-1900.

　　[3]劉燕.對(duì)電力營(yíng)業(yè)窗口如何做好優(yōu)質(zhì)服務(wù)的探討[J].中小企業(yè)管理與科技，2011(30)：68-68.

　　[4]胡曉東.略談富錦電力窗口人員的服務(wù)禮儀[J].城市建設(shè)理論研究：電子版，2013(35)：1-2.

　　[5]馬發(fā)勇.電力調(diào)度SCADA系統(tǒng)中歷史數(shù)據(jù)壓縮及存儲(chǔ)策略[J].電網(wǎng)技術(shù)，2014， 38(4)：1109-1114.