（1.国网安徽省电力有限公司淮北供电公司安徽淮北235000；2.国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司安徽铜陵244000）
摘要：随着信息化建设的推进，电力行业大数据的应用已经成为发展趋势。本文将进行分析，以供参考。
关键词：电力大数据；配电网；特点；应用
1大数据的数据特点
1.1数据异构。产生数据的各个系统是为了某个专门的应用研发的孤立的系统，并不是为了大一统的目标设计的。
1.2数据采集周期、密度和所在的时空存在差异。如配电系统的SCADA采集数据是以秒为单位，而用户用电信息系统是以分钟或小时为单位。
1.3数据存在着不完整性。电网是连续运行的，但由通信系统或监控设备出现问题导致的监控失败在运行过程中时有发生，会造成数据的不完整性。
2电力行业大数据的价值应用
2.1基于大数据的用户能源分析及用电方案优化
随着智能电网、用电信息采集系统的建设和应用，智能电表每日产生大量、不同类型的用电相关数据，以省为单位的用户用电数据可以达到几千万条，利用这些数据结合气象数据、用电信息、电费信息、企业生产数据及用户负荷等数据的价值，采用分布式计算、数据挖掘等技术，研究用户的负荷特性及用电行为习惯，构建用户用电意愿、业扩报装、环境因素、行业用电结构变化与电量变化影响关系的知识库和关系模型，可以对用户用电能耗进行分析和信息推送，最终引导用户合理优化用电行为。
2.2通过电力大数据开展物资管理
物资管理是电网运行必不可少的环节，在物资管理中需要对公司物资库存影响进行分析。通过分析当年项目投资的规模，定性的估算物资库存需求，安排相应的物资采购计划，并将物资采购数据录入公司的ERP、电子商务平台，生产管理系统、营销业务系统中，利用大数据关联分析技术，开展物资库存、物料需求与电网规模、结构、年限以及投资等信息的关联分析，研究其存在规律，获取合理的安全库存预估方法。最终实现仓储陈本最小化，提高库存合理性和资金使用率。
2.3利用大数据开放、共享的特性促进业务融合
电网中长期负荷预测是电力调度部门制定电源、电网规划方案的基本依据，其数据源涵盖气候、历史用电量、政策等方面，这些数据分别存放在不同的机构部门中。利用分布式存储和数据采集技术，将这些分散的数据集中采集处理。而后通过数据挖掘技术，根据用电信息采集数据、行业用电信息和产能信息等数据，统计分析行业的负荷用电信息，获取行业用电特征和单位规模用电量。结合政府用地规划数据和原有地理信息数据，预测地区用电负荷。通过将价值数据共享，一方面有利于中长期负荷预测数据查找的工作冗余，另一方面也为其他部门制定规划方案、政策提供了参考依据。
3大数据的应用价值
国网安徽电力公司应用大数据技术，在公司的生产运营过程中取得了很好的效果。
3.1提高用户满意度
通过分析数据，可以了解用户的行为和偏好，从而帮助用户参与需求响应，提高能源效率;可靠性，低电压等特点进行分析，提高电源可靠性和电源质量;加强电源管理，及时让用户看到恢复过程;通过应用，可以提高客户满意度。
3.2支撑配电网规划和运行
通过分析配电系统设备的运行效率和供电能力，可以优化电网的投资和规划，提高设备的利用效率。由于仪表数据可以更详细地记录用户的用电量，可以与外部数据（政策，天气和用户情况）相结合，更准确地预测负载和分布式能源发电，良好的设备过载管理，反向功率流，改进电压特性和电源质量;对需求响应分布式能源，电动汽车等管理，起到高峰负荷，延迟设备投资。
3.3有助于信息通信系统的完善
智能分销网络的发展目标取决于信息系统，发现配电网的IT架构不足以满足未来的需求。当存在数据共享障碍时，可进一步促进IT架构的改进，实现智能配电目标。
4电力行业大数据安全防护建议
4.1做好电力大数据全生命周期的安全保护
电力大数据来自于生产数据和运营管理数据，应针对其防护应重点从数据采集与传输、存储、使用等数据全生命周期开展安全保护工作。从数据采集到数据传输的加密保护，数据存储的可用性完整性保证，再到数据使用和恢复的准确性要求，期间应从政策制度要求到技术管控，全面评估关键数据所面临的威胁暴露面，有针对性地制定各阶段防护策略，确保核心数据资产安全。转移数据防护重心，由“基础防护”向“精准防护”合理转变，解决价值数据安全“看不见、看不准、看不实”的问题。
4.2提升电力行业大数据安全管理能力
“数据安全三分靠技术，七分靠管理”。电力海量数据中不仅包括大量用户隐私信息，还涉及企业经营决策信息，甚至关系国计民生以及国家决策的重要信息。以用户隐私为例，如目前第三方交互支付平台缴电费过程中，对一些用户地址、联系方式等隐私信息进行部分隐藏式的显示，以避免信息泄露，同时隐私信息不提供第三方存储。在开展电力大数据的安全管理方面，一是做好电力大数据建设的规范统一。制订电力行业统一的安全规范框架，各级各类信息的网络互联、数据集成、资源共享、全周期隐私保护均在统一的标准下运行，实现大数据管理和使用的正规有序。二是做好电力大数据安全风险评估。针对电力大数据的不同类别，如营销数据、用电数据、预警数据等按照重要程度分类管理，设置不同的安全风险等级，制订安全防范措施，最大限度降低用户用电信息泄露的隐患。三是要提高电力企业员工安全意识。对企业存储的电力大数据类型和数据防护知识开展培训，让员工意识到数据的价值，充分认识自己工作中数据安全的重要性。结合实际周期性地进行安全攻击演练，提高防范效果。
4.3加强电力行业基于安全大数据的技术防护
所谓的安全大数据是指业务安全、系统安全、网络安全、硬件安全有关的配置数据、实时数据、衍生数据等。我们的目标是通过有效的数据挖掘算法从各类数据中发现隐含的有意义的信息从而为安全提供支撑和保障。电力行业应建立基于安全大数据的威胁发现技术，超越以往的（P2DR）模式，更主动地发现潜在的安全威胁，例如某电网正在试运行的安全SOC平台（S6000）。通过在威胁检测方面引入大数据分析技术，可以更全面地发现针对企业数据资产、软件资产、实物资产、人员资产、服务资产和其它为业务提供支持的无形资产等各种信息资产的攻击。通过建立基于安全大数据分析技术，可以使分析内容的范围更大，威胁分析窗口可以横跨若干年的数据，因此威胁发现能力更强，可以有效应对APT类攻击。
4.4正确处理电力大数据发展与安全的关系
正确处理发展与安全的关系，“以安全保发展，在发展中求安全”，保障安全、促进发展是贯穿科学建立电力大数据安全技术体系，促进电力大数据发展的根本原则。从以往信息安全的发展成熟度来看，大数据安全保障的应用效果也不会立竿见影。应发展自主可控的电力大数据技术与加强信息安全管理并重，加快建设信息安全基础设施，发展大数据安全产业，改善基础应用环境，做到“基础安全有保障”，在这个前提下，以风险评估、等级保护等多种手段为依托，承受一定范围的可控风险，全速发展电力大数据安全工作。
5结语
总之，大数据技术越来越成熟，在配电网上的推广应用也越来越广泛，也将有效提高配电系统的运行管理，促进电力行业的持续发展进步。
参考文献：
[1]胡丽娟，刁赢龙，刘科研等.基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J].电网技术，2017，41（1）：265-271.
[2]张东霞，王继业，刘科研等．大数据技术在配用电系统的应用[J]．供用电，2015，32（8）：6-11．