韓歡慶
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
摘要：本文首先對電力大數據及其技術(shù)優(yōu)勢進(jìn)行分析，在此基礎上，從可視化、數據分析、數據庫索引、數據治理、ETL等幾個(gè)方面,對電力大數據分析技術(shù)及應用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠對促進(jìn)電力大數據的應用與發(fā)展有所幫助。
關(guān)鍵詞：電力大數據；技術(shù)；應用
0 引言
近年來(lái)，在國家政策的大力扶持下，電力行業(yè)獲得快速發(fā)展，由此使得相關(guān)的行業(yè)數據發(fā)生爆發(fā)式增長(cháng)，在這一背景下，電力大數據技術(shù)應運而生。通過(guò)該技術(shù)的應用，促使電力行業(yè)的整體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)水平獲得進(jìn)一步提升。借此，下面就電力大數據分析技術(shù)及應用展開(kāi)探討。
1 電力大數據及其技術(shù)優(yōu)勢
1.1電力大數據
電力大數據是大數據技術(shù)在電力行業(yè)的實(shí)踐應用，涉及產(chǎn)、輸、變、配、用、調等多個(gè)環(huán)節。電力大數據由兩類(lèi)數據組合而成，一類(lèi)是結構化數據，另一類(lèi)是非結構化數據。近年來(lái)，隨著(zhù)國家逐步加大智能發(fā)電的建設力度，以及對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用，使得電力行業(yè)中非結構化數據的比重持續增長(cháng)，在量級上己經(jīng)超過(guò)結構化數據。電力大數據具備大數據技術(shù)的“5V"特征，即數據量大、數據類(lèi)型多、處理速度快、準確性高和價(jià)值大。電力大數據中的關(guān)鍵技術(shù)有數據挖掘、數據可視化、高性能計算和統計分析。
1.2 技術(shù)優(yōu)勢
1.2.1促進(jìn)管理水平持續提升
電力系統具有復雜且龐大的架構，其中涵蓋的內容非常之多，在電力系統中引入大數據技術(shù)后，為智能發(fā)電的順利實(shí)現提供了強有力的支撐，各種數據信息的共享，使電力生產(chǎn)精細化管理成為可能。借助電力大數據，業(yè)務(wù)和技術(shù)人員能夠在較短的時(shí)間內，對電力設備當前的運行參數與以往的運行數據進(jìn)行整合、分析，為電力設備的穩定、可靠、經(jīng)濟運行提供保障。同時(shí)，通過(guò)電力大數據，還能為生產(chǎn)運行過(guò)程中的風(fēng)險防范提供指導依據。
1.2.2有助于節能降耗
電力大數據能夠對各種不同類(lèi)型的數據信息進(jìn)行分析，通過(guò)對該技術(shù)的運用，可以設計出與用電需求相符的生產(chǎn)計劃，從而為電力用戶(hù)提供較為準確和經(jīng)濟的產(chǎn)品和服務(wù)，有助于節能減排目標的實(shí)現。
2 電力大數據分析技術(shù)及應用
2.1電力大數據的可視化應用
2.1.1 圖表可視化
所謂的圖表可視化具體是指以為基礎的圖形和表格，對相關(guān)數據進(jìn)行直觀(guān)展示的方法。在圖表可視化的前提下，對數據進(jìn)行獲取的過(guò)程中，可在相對較短的時(shí)間內，找到其中存在的問(wèn)題，并借助數據的規律，對問(wèn)題進(jìn)行解決處理。對圖表可視化系統進(jìn)行構建時(shí)，需要使用以下三種可視化展示方法：折線(xiàn)圖、柱狀圖、表格，其中折線(xiàn)圖能夠對某個(gè)時(shí)間段內，數據隨時(shí)間變化的趨勢進(jìn)行描述柱狀圖則可通過(guò)柱狀體的長(cháng)度對數據的差異情況進(jìn)行展示；表格的作用是對數據進(jìn)行詳細記錄，相關(guān)的數據資源可通過(guò)搜索的方式進(jìn)行獲取。
2.1.2 SVG可視化
SVG是現階段較為流行的一種圖像文件格式，具體是指能夠進(jìn)行縮放的矢量化圖形。對于不同的電力數據，SVG可以不同的顏色進(jìn)行顯示，由此可使數據變得直觀(guān)化。在這種可視化方法下，需要對某個(gè)特定區域內的電力數據進(jìn)行掌握，按照相關(guān)的參數和指標，賦予電力數據不同的顏色，并用顏色的深淺程度對電力數據的實(shí)際情況進(jìn)行表示。當需要對某個(gè)時(shí)間段內，各生產(chǎn)單位的情況進(jìn)行了解時(shí)，便可使用不同的色塊進(jìn)行直觀(guān)呈現，如果要對其中某個(gè)數據進(jìn)行調用，則可借助SVG來(lái)完成控制，由此可使數據資源的查詢(xún)和使用變得更加方便。
2.2 數據分析技術(shù)的應用
在電力體制改革進(jìn)程不斷加快的推動(dòng)下，我國的發(fā)電方式越來(lái)越多，除常規的火力發(fā)電之外，水力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電、核電等，都得到了快速發(fā)展，由此使得發(fā)電領(lǐng)域呈現出多樣化的態(tài)勢。因此，通過(guò)運用電力大數據中的分析技術(shù)，可將常規電能與清潔型電能之間存在的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行、具體地分析，借此來(lái)發(fā)現二者的契合點(diǎn)，為電力資源合并工作的開(kāi)展提供依據。以風(fēng)電并網(wǎng)為例，在合并時(shí)，會(huì )對電網(wǎng)的運行造成一定的影響，如諧波、線(xiàn)損等等，由此將會(huì )導致電網(wǎng)的運行可靠性下降。通過(guò)電力大數據的運用，能夠對各種影響因素進(jìn)行分析，據此制定出合理可行的應對策略，確保風(fēng)電并網(wǎng)安全有序進(jìn)行。
2.3 數據庫索引技術(shù)的應用
Hadoop（海杜普）的Hive是一個(gè)較為典型的數據庫系統，其能夠對數據進(jìn)行提取、轉化、加載、查詢(xún)、分析和存儲。但在實(shí)際應用中發(fā)現，Hive在索引方面略顯不足，很難具體地搜索電力大數據，從而導致系統的CPU資源浪費，電力大數據的分析效率也隨之下降。由于電力大數據本身所具備的多維區間查詢(xún)特征，從而使其在各個(gè)維度的查詢(xún)上都相對比較固定，因此，可依托電力大數據進(jìn)行多維索引。如，某電力系統采用的索引方式為以單位和時(shí)間兩種代碼為標準，通過(guò)多維度可以輔助電力大數據進(jìn)行索引，由此能夠將各種無(wú)用的數據信息全部濾除掉，索引效率隨之提升。利用電力大數據多維索引可以構建相應的系統，該系統能夠對Hive命令進(jìn)行使用，并在引入解析技術(shù)的前提下，對相關(guān)的代碼進(jìn)行快速解析，從而進(jìn)一步豐富了可索引的維度區間，由此獲得的數據可存儲到Hadoop當中進(jìn)行處理，提高數據的利用效率。
2.4 在諧波治理中的應用
諧波是電網(wǎng)安全、穩定、可靠運行的主要影響因素之一，電力行業(yè)對諧波的治理非常重視。大體上可將諧波產(chǎn)生的來(lái)源歸納為以下幾個(gè)方面：電源端、輸配電過(guò)程、電力設備等。諧波會(huì )使各種儀表及計量裝置產(chǎn)生誤差，高次諧波還會(huì )對斷路器的正常開(kāi)斷造成影響。因此，在對諧波進(jìn)行治理時(shí)，可對電力大數據進(jìn)行合理應用，依托相關(guān)數據，分析諧波源的特性，預測諧波風(fēng)險，為諧波治理提供詳實(shí)可靠的依據。在諧波風(fēng)險分析中，電力大數據的具體應用如下：
2.4.1 數據抽取與存儲
諧波監測數據可存儲在開(kāi)源數據庫當中，為使從數據庫中抽取的數據能夠實(shí)現共享，可以引入MySQL對數據抽取結果進(jìn)行存儲；以相關(guān)元件和參數指標對數據表進(jìn)行劃分，額定電壓?jiǎn)为毘杀?，有功與無(wú)功功率合并在同一個(gè)數據表中，基波與諧波電流存儲在同一個(gè)數據表中，這樣可以為數據查詢(xún)提供便利。在數據提取的過(guò)程中，基于Hadoop的虛擬機，采用Spark從開(kāi)源數據庫中提取數據。
2.4.2 電力數據與諧波計算
可在電力大數據中，引入與諧波計算有關(guān)的頻譜文件，通過(guò)對基波和諧波電流的計算，生成諧波含量。在MySQL中，數據的傳輸過(guò)程如圖1所示。
2.4.3 諧波風(fēng)險分析
在對諧波風(fēng)險進(jìn)行分析的過(guò)程中，需要對諧波源特性數據進(jìn)行使用，可將這些數據帶入到預測模型中，模型能夠給出諧波在未來(lái)一段時(shí)間的變化趨勢，據此可確定出諧波的影響范圍，并制定相應的治理措施。為確保預測結果的準確性，應當對預測模型進(jìn)行合理選用，推薦ARIMA模型，在使用前應對模型進(jìn)行訓練，從而使其達到優(yōu)。
2.5 數據治理在電力行業(yè)的應用
在電力行業(yè)的運營(yíng)監控數據管理中，經(jīng)常會(huì )遇到數據錯誤、不完整、不規范、不一致等問(wèn)題，為解決上述問(wèn)題，可結合桑尼爾?索雷斯大數據治理框架、DAMA數據知識管理以及DMM數據管理成熟度模型等方法構建起數據治理體系，為提升電力行業(yè)數據管理能力提供解決方案。數據治理體系的構建方法如下：
2.5.1 建立大數據管理組織
采用RACI模型明確各部門(mén)職責，辨識業(yè)務(wù)流程，根據數據生命周期POSMAD理論確定各個(gè)階段中的活動(dòng)角色，結合DAMA數據知識管理體系理論確定各部門(mén)數據管理中的角色，建立起數據管理虛擬組織。
2.5.2 梳理業(yè)務(wù)流程數據
參考國際電工委IEC系列標準中的CIM模型和IBM-FSDM數據模型理念，劃分電力行業(yè)的主題域，建立起主題域之間的聯(lián)系。之后，按照固定分類(lèi)+業(yè)務(wù)分類(lèi)的方法，對業(yè)務(wù)流程數據進(jìn)行分類(lèi)，識別各分類(lèi)數據的實(shí)體屬性，確定各數據實(shí)體的信息項。
2.5.3 制定大數據治理標準
數據治理標準主要包括業(yè)務(wù)、技術(shù)、安全、管理和稽核標準，要求統一各類(lèi)數據的名稱(chēng)、編碼、屬性等，完成對數據的標準化處理，生成數據標準清冊。在數據治理標準框架下，對新增數據進(jìn)行嚴格管控，對存量數據要按照重要性進(jìn)行劃分，優(yōu)先治理重要程度高的數據。其中，存量數據的治理是大數據治理的重點(diǎn)，需構建數據包絡(luò )分析DEA模型，借助數學(xué)規劃和決策單元對數據進(jìn)行治理。先對存量數據進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，劃分基礎類(lèi)明細數據和指數類(lèi)數據，再對數據進(jìn)行差異化治理，考察數據是否存在缺失、重復等問(wèn)題。通過(guò)對基礎類(lèi)數據和指數類(lèi)數據進(jìn)行治理，可提高電力行業(yè)的數據質(zhì)量。
2.6 分層處理與混合存儲技術(shù)的應用
電力行業(yè)在綜合數據分析處理中可引入分層次數據技術(shù)，構建起具備多種功能的結構化管理系統，提高電力信息收集、存儲和利用效率。電力行業(yè)可根據實(shí)際業(yè)務(wù)情況，利用大數據分層處理技術(shù)建立起系統之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現跨組織、跨應用的信息資源共享，同時(shí)還可結合云計算、SQL數據庫等技術(shù)，滿(mǎn)足電力大數據實(shí)時(shí)分析和計算的需求，提升大數據處理效率，使大數據層次化分析管理系統適應電力行業(yè)的整體發(fā)展。為適應業(yè)務(wù)數據量呈幾何倍數增長(cháng)而擴大數據存儲容量，滿(mǎn)足數據更新、刪除以及快速處理的要求，可使用混合存儲技術(shù)提高數據資源利用率?；旌洗鎯夹g(shù)利用主表與附表可記錄實(shí)時(shí)更新數據和非實(shí)時(shí)更新數據，降低大數據對系統資源的占用空間，有助于提高系統運行效率。
2.7 ETL技術(shù)的應用
ETL是數據倉庫的簡(jiǎn)稱(chēng)，該技術(shù)在智能發(fā)電生產(chǎn)運行管理中具有非常重要的作用。電力行業(yè)在生產(chǎn)運行過(guò)程中會(huì )產(chǎn)生大量的數據，這部分數據已經(jīng)超出系統的運算能力，由此進(jìn)一步進(jìn)行電力分析難度，各種業(yè)務(wù)的開(kāi)展隨之受到影響。通過(guò)對電力大數據中的ETL技術(shù)進(jìn)行合理應用，能夠使該問(wèn)題得到有效解決。具體的應用要點(diǎn)如下：按照電力數據的類(lèi)型，對相關(guān)的數據進(jìn)行分類(lèi)采集，并對釆集到的數據信息進(jìn)行轉化處理。由于大數據技術(shù)無(wú)法對電力數據進(jìn)行直接分析，所以需要進(jìn)行數據轉換，使所有采集到的電力數據變?yōu)榭勺x數據。在此基礎上，對轉化后的數據進(jìn)行加載，保證每一條數據都能與數據源相對應。電力大數據中的ETL已經(jīng)成為核心技術(shù)，對它的應用能夠促進(jìn)電力系統運行穩定性的提升。
3 安科瑞變電所電力運維云平臺介紹及選型
3.1 云平臺概述：
按照國家電網(wǎng)公司的統計，10kV及以上供電電壓等級的工商業(yè)用戶(hù)有200萬(wàn)戶(hù)以上，此類(lèi)“用戶(hù)側變配電所"產(chǎn)權歸電力用戶(hù)所有（工商企業(yè)、住宅小區、學(xué)校、醫院等），雖然數量眾多，但是日常的運行維護工作比較傳統，普遍存在以下痛點(diǎn)：
人工成本高：人工巡視、紙質(zhì)記錄、電話(huà)溝通，缺乏智能化的手段
工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務(wù)無(wú)法定位、巡檢過(guò)程不標準規范、巡檢缺陷缺乏閉環(huán)跟蹤；
安全隱患：有些用電單位無(wú)專(zhuān)業(yè)維護電工、無(wú)法即時(shí)排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；
搶修時(shí)間長(cháng)：變電所設備種類(lèi)較多，在分布上也比較分散，無(wú)法即時(shí)識別和定位故障信息，需要用戶(hù)通知后到現場(chǎng)確認；
運行大數據缺少分析：有些用戶(hù)未有數據匯總分析平臺，甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現場(chǎng)電力參數信息不了解，無(wú)法確定電力系統是否正常運行。
3.2 應用場(chǎng)所
3.3 云平臺架構
我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線(xiàn)纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門(mén)磁等多種傳感器統一接入變電所現場(chǎng)的邊緣計算網(wǎng)關(guān)，經(jīng)邊緣計算網(wǎng)關(guān)將數據封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實(shí)時(shí)集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線(xiàn)上線(xiàn)下聯(lián)動(dòng)；實(shí)現用戶(hù)側變配電所的24小時(shí)無(wú)人值守，監測各配電回路運行狀態(tài)，即時(shí)定位故障，降低安全風(fēng)險。通過(guò)手機APP下發(fā)運維任務(wù)到人員手機上，并通過(guò)GPS跟蹤運維執行過(guò)程。將企業(yè)集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度，即時(shí)發(fā)現運行缺陷并做消缺處理。為售電企業(yè)提供電能集抄服務(wù)，即時(shí)掌握用戶(hù)用電量情況，避免偏差考核；響應泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的政策，增加客戶(hù)粘性，為后期的增值服務(wù)開(kāi)展做準備。
3.4 平臺功能
3.5 平臺配置方案
3.6 產(chǎn)品介紹
3.6.1 AM5SE系列微機綜合保護裝置
功能：
（1）保護功能：主變差動(dòng)保護功能、主變后備保護、三段式過(guò)流帶方向帶電壓閉鎖、三段式過(guò)流、零序電流保護、過(guò)電壓、
（2）低電壓保護、大功率電機保護、高壓電動(dòng)機綜合保護、PT并列功能、非電量保護、并網(wǎng)逆功率保護、檢同期功能
（3）測量功能：保護電流、測量電流、零序電流、母線(xiàn)電壓、零序電壓4-20MA輸出、直流測量
（4）通訊功能：提供RS485通訊接口，RS232維護接口，IRIG-B對時(shí)接口、USB升級接口，RJ45網(wǎng)口接口
（5）故障錄波功能：保護動(dòng)作時(shí)觸發(fā)錄波，可以記錄故障前8個(gè)周波后四個(gè)周波的數據
（6）控制回路：自帶操作回路，防跳功能
（7）GPS校時(shí)功能：提供時(shí)鐘同步接口，接收GPS校時(shí)信號
應用：
35kV及以下電壓等級的變配電站及設備的保護測控功能，至少包括35kV進(jìn)線(xiàn)/主變壓器（一般容量2000kVA以上）/PT/母聯(lián)、10kV進(jìn)線(xiàn)/饋線(xiàn)/配電變壓器（一般容量2000kVA以下）/高壓電動(dòng)機/高壓電容器/母聯(lián)/PT等設備的保護和自動(dòng)控制功能
3.6.2 ASD300系列智能操控裝置
功能:
（1）一次動(dòng)態(tài)模擬圖指示及自檢帶電顯示、閉鎖及自檢
（2）核相、強制加熱、強制照明
（3）語(yǔ)音防誤提示
（4）人體感應及柜內照明、已帶電語(yǔ)音播報
（5）分合閘、遠方就地、儲能轉換開(kāi)關(guān)
（6）分合閘回路完好指示/電壓測量
（7）預分預合閃光指示
（8）斷路器分合次數統計
（9）RS485串行通訊接口
（10）開(kāi)關(guān)柜節點(diǎn)無(wú)線(xiàn)測溫
（11）全電參量測量U,I,P,Q,f,PF,Ep,Eq
應用：
35KV高壓及以下中置柜，手車(chē)柜，環(huán)網(wǎng)柜
3.6.3 ARTM-Pn無(wú)線(xiàn)測溫裝置
功能：
（1）接收多60個(gè)ATE100/200/300/400
（2）3U3I電參量測量
（3）實(shí)時(shí)測溫功能
（4）RS485通訊接口，通過(guò)標準的MODBUSRTU協(xié)議實(shí)現組網(wǎng)功能
（5）具備自檢功能
（6）超溫、高溫、相間溫差報警、溫度突變量告警功能
應用：
變電站、配電室、箱變等
3.6.4 APM810系列多功能電力儀表
功能：
（1）準確度等級：有功電能0.5S級，無(wú)功電能2級
（2）測量功能：三相電壓、三相電流、分相及總有功功率、分相及總無(wú)功功率、分相及總視在功率、分相及總功率因數、頻率、需量
（3）電能計量：分相及總雙向電能、四象限無(wú)功電能
（4）電能質(zhì)量監測：2-63次分次諧波、總（奇、偶）諧波測量、電壓波峰系數、電話(huà)波峰因子、電流K系數測量
（5）輸入輸出：2路開(kāi)關(guān)量輸出（選配MD82模塊多可擴至8路）及2路開(kāi)關(guān)量輸入（選配MD82模塊多可擴至26路），開(kāi)關(guān)量輸出可配置為報警輸出或遠程遙控，DO用作報警輸出時(shí)可自由關(guān)聯(lián)報警內容
（6）SD卡存儲功能：用于電參量、電能、諧波等數據定時(shí)存儲，波形存儲等功能
應用：
適用于電力系統、工礦企業(yè)、公用設施、智能大廈等需要電力監控的場(chǎng)合
3.6.5 DTSD1352導軌式電能表
功能：
（1）測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無(wú)功電能統計；
（2）準確級精度：有功0.5S
（3）電流信號接入：直接接入10（80)A經(jīng)CT接入1（6）A
（4）電壓信號：100V380V
（5）通信：RS485接口，支持MODBUS-RTU或者DL/T645通訊協(xié)議
應用：
適用于政府機關(guān)和大型公建中對電能的分項計量，也可用于企事業(yè)單位作電能管理考核。
3.6.6 ADW300無(wú)線(xiàn)智能儀表
功能：
（1）測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統計、總正反向無(wú)功電能統計；
（2）電能質(zhì)量：電壓、電流不平衡度，電壓、電流總諧波及2-31分次諧波
（3）需量：大電流、功率需量及實(shí)時(shí)電流，功率需量
（4）準確級精度：0.5s級ADW300外置互感器型1級
（5）電流信號規格：100A輸入，經(jīng)互感器輸入，5 A二次互感接入
（6）通訊方式：RS485、LORA無(wú)線(xiàn)通訊、NB-IOT無(wú)線(xiàn)通訊、4G無(wú)線(xiàn)通訊
應用：
ADW300方便用戶(hù)進(jìn)行用電監測、集抄和管理，可靈活安裝在配電箱中，可用于電力運維、環(huán)保監管等在線(xiàn)監測類(lèi)平臺中。
3.6.7 ARCM300系列電氣火災監控儀表
功能：
（1）測量：?jiǎn)位芈肥Ｓ嚯娏鳌?路溫度、電壓、電流、功率、頻率、功率因數、視在電能、四象限電能
（2）保護：剩余電流、溫度、過(guò)流等
（3）報警：聲光報警，支持消音、復位操作
（4）開(kāi)關(guān)量：1路繼電器輸出、4路開(kāi)關(guān)量輸入
（5）通訊方式：RS485、NB-IOT無(wú)線(xiàn)通訊、4G無(wú)線(xiàn)通訊
應用：
適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業(yè)、國家 重點(diǎn)消防單位以及石油化工、文教衛生、金融、電信等領(lǐng)域。
3.6.8 ANET智能網(wǎng)關(guān)
功能：
（1）數據采集（支持串口、以太網(wǎng)，只需配置即可兼容支持標準電力規約的各類(lèi)儀表）
（2）數據上傳（支持往上海分類(lèi)分項能耗平臺、寧夏電力需求側平臺、江蘇電力運維平臺、浙江電力運維平臺上傳數 據）
（3）邊緣計算（靈活的報警閾值設置、主動(dòng)上傳報警信息、數據合并計算、斷點(diǎn)續傳、數據加密、4G路由）
（4）遠程管理（遠程配置、遠程升級、遠程監視）
應用：
泛在電力物聯(lián)網(wǎng)、能耗系統平臺、電力需求側管理平臺、三方云平臺、預付費系統、運維系統平臺、電力監控平臺、能源綜合管理平臺
3.7 現場(chǎng)應用圖片
展廳現場(chǎng)運維團隊采集箱內部圖
高配現場(chǎng)門(mén)磁安裝煙感安裝
機安裝漏水檢測安裝低壓柜儀表
3.8 平臺價(jià)值
為電力運維企業(yè)提供線(xiàn)上運維服務(wù)平臺，實(shí)時(shí)集中監測所有變電所用電情況、統一調度運維巡檢安排，線(xiàn)上線(xiàn)下聯(lián)動(dòng)。
將企業(yè)集團/高等院校內廣泛分布的變電所集中統一管理，提高運維效率、提高故障響應速度；
響應泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的政策，增加客戶(hù)粘性，為后期的增值服務(wù)開(kāi)展做準備；
為售電企業(yè)提供電能集抄服務(wù)，即時(shí)掌握用戶(hù)用電量情況，避免偏差考核；
3.9 訪(fǎng)問(wèn)方式
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3.10 典型案例
4 結論
綜上所述，在信息化時(shí)代到來(lái)的今天，各種數據信息呈幾何數倍增，通過(guò)對這些數據的合理利用，能夠為相關(guān)工作的開(kāi)展提供依據。電力在社會(huì )經(jīng)濟建設中占據著(zhù)不可替代的地位，是非常重要的物質(zhì)基礎之一，為推動(dòng)電力行業(yè)的持續、穩定發(fā)展，應當對電力大數據技術(shù)進(jìn)行應用，通過(guò)數據挖掘、分析、提取、存儲，為電力生產(chǎn)的安全、穩定、可靠運行提供保障。在未來(lái)一段時(shí)期，應加大對電力大數據技術(shù)的研究力度，除對現有的技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)和完善之外，還應開(kāi)發(fā)一些新的技術(shù)，從而使其更好地為電力行業(yè)服務(wù)。
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作者簡(jiǎn)介：
韓歡慶，女，安科瑞電氣股份有限公司，主要研究方向為變電所智能監測系統的研發(fā)與應用
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