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摘要：随着大数据、物联网、移动通信等信息技术开始应用于电力行业，电网开始向智能化、信息化的方向稳步发展。对于电力企业而言，电力数据涉及到电力生产和管理的全过程中。因此对大数据技术在电力行业中的应用进行研究分析，对于提高电力系统运行、管理水平，提升电力行业服务社会的能力具有重要意义。大数据技术主要由数据库构建、数据分析、数据处理和数据展示几部分组成。大数据技术最重要的特性是4V特性，即数据多样性、数据大量性、数据处理高速性以及数据价值性。
关键词：大数据技术；电力系统；应用
引言
随着大数据、云计算、物联网、人工智能等各种新技术不断涌现，数据的融合、数据共享、数据挖掘、数据应用等大数据技术成为智慧城市发展的关键技术。电力行业作为我国基础的能源行业，其重要性不言而喻。随着近年来的电网改革，不断推进智能电网发展，各个电网实现智能化发展，在大数据时代也将发生急速增长。在电力领域，信息通信技术与电力生产以及企业经营管理的深度融合，导致电力数据的爆发性增长。中国的电力工业经过几十年的高速发展，随着新一代智能化电力系统建设的全面展开，已经成为了世界上最大规模关系国计民生的专业物联网。
1大数据的定义
对于大数据的定义，在业界还未形成统一的定义，不同的学者、不同的领域往往对其定义不同。麦肯锡认为“大数据是指其大小超出典型数据软件抓取、储存、管理和分析范围的数据集合”。另有学者认为，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据统计发现所有对于大数据的定义具有一定的相关性。大数据可以归结为量大、多源、异构、复杂、增长迅速，无法用常规的方法处理的数据集合。而集合大数据所有的特点把大数据定义为，是指无法在一定的时间范围内用软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据相对于传统的数据处理技术必须有革命性的提升。
2电力大数据为供电企业带来的好处
大数据即巨量数据的集合，是一种能够进行信息获取、储存、管理和分析的数据集合。大数据具有数据规模大、信息处理速度快、数据类型多样、价值密度低四大典型特征。在供电企业中，数据业务主要是来自生产数据和运行管理数据，通过对这些数据进行分析和应用，可以提高供电企业电力产品附加值，有利于实现供电企业的精细化管理。随着供电企业大检修、大运行、大营销建设，在供电企业每天都会产生数以万计的数据信息，应用电力大数据具有数据信息量大、数据实时性强、数据类型多等典型大数据特征。
2.1升级运营管理水平
在电力系统中是通过对于电能进行生产、输送、分配、用电各环节之间的平衡与管理，在智能电网应用到电力系统后，需要对于各种信息进行收集与分析，并合理的分配到配网各个环节。通过利用大数据技术，可以对于电网运行参数以及历史数据进行深度挖掘和分析，并通过系统资源优化来提高电网运行安全性、可靠性、经济性。大数据技术应用在智能电网建设中，可以通过天气数据、输变电设备监控数据、环境数据等，实现电网动态定容，提高输变电运行效率，并可以通过数据分析，建立相应防范机制，提高供电企业运行的管理水平。
2.2改善用户用电体验
供电企业要提高供电质量，提升供电经济效益，需要对电力用户的情况进行分析。电力大数据涵盖各行各业的用户用电需求、供电服务以及相关设备厂商的情况，供电企业通过对这些信息进行整合和研究，预测电力用户的能源生产和消费特征，可以对电网进行科学、合理规划，提高电力用户的用电体验及用电满意度。
3电力大数据信息安全分析技术
3.1基础数据安全
电力大数据的基础数据来自于五大电力环节的设备信息、运行信息、用电信息、设备运行状态信息等等，这些信息的收集，目前都以有线传输、2G/3G/4G传输、移动终端的方式各自上传到相对应的信息系统中；为了保障基础数据的完整性、可用性、可靠性，可在各运行的智能设备内置安全模块，以验证访问的合法性，防止非授权访问；同时对核心数据以硬加密的方式进行加密加签存储，防止数据上传过程中黑客拦截、窃取、纂改；如使用移动终端的方式进行数据采集时，在使用前须进行安全模块检测和系统登录授权，访问电力设备时进行合法性验证，移动终端采集到的数据以加密形态存储，防止数据进行导出及拷贝而泄密，数据上传后，自动清除本次存储的数据。
3.2数据处理步骤
基于电力大数据信息安全分析技术，数据处理可以分为三个步骤，即数据处理目标、量化处理和评估与展示。在数据处理目标中，是依据不同数据库和数据类型，通过量化建模检测和预测来进行相关目标设立。在数据量化处理中，通过安全指标来判断数据信息的安全性，比如在正常情况下，局域网上具有固定采样周期，安全事件的数量具有一定规律并且波动范围分布相对稳定，在事件地址上也具有一定规律，并且增长速度上没有过快变化。在这个过程中要进行数据信息的安全保护，可以采用加密技术进行数据处理或者是采用数据扰乱技术，在数据中随机添加、替换、扰乱信息变量，对数据盗窃者进行数据混淆。在数据展示与评估部分通过使用相关函数来记录数据计算与处理，达到数据保密性与完整性。
3.3实现系统与数据的安全管理
从原理上来看，电力营销数据系统的信息化平台建设的关键就是系统数据的安全。为了进一步强化系统与数据的安全，就必须通过网络层、用户层以及应用层三个层级进行安全管理，以此来融入到电力安全系统的建设与规划当中。通过对防毒、防攻击网络的建设与规划，同样可以实现安全管理的目标。另外，操作人员安全意识的强化以及网络信息安全管理体制的健全同样有助于实现系统与数据的安全管理。
3.4预警评估配电网重过载风险
随着电力需求的快速增长，传统“轻配重输”的工程建设模式不再满足发展需求，极易出现重过载问题，影响供电质量与配电网的正常运行。通过关联营销业务系统、用电信息采集系统、OMS、DMS、SCADA、AMI等系统，以便获取不同区域输电线路与配电变压器的实时及历史的功率因素、电流、三相电压等信息，然后利用综合分析的方式对输电线路基配电变压器的相关特性进行全面评估，如线路间负荷转移能力、配电网元件故障率、重过载累计持续时间、容载比、负载率等。
结束语
综上所述，电力大数据平台的营销信息化不但是实现电力信息系统综合发展的关键，其同样是调整产业结构，优化产业资源配置并对现有营销业务进行改善的关键。为了提高电力营销数据信息化管理的效率，应从实现系统与数据安全管理、信息资源整合、电费回收风险评估以及互联网移动办公应用场景建设等角度进行重点研究，为电力营销信息化建设工作的顺利开展奠定良好的基础。
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