简介：        摘要：智能电网随着信息化技术的发展不断进步。在大数据环境下，为了可以更好的完善智能电网，提高智能电网的工作效率，提升智能电网的数据信息处理能力，提升智能电网的工作效率，提高智能电网的数据信息处理能力，提高整体运营的经济性，需要不断的完善智能电网的相关大数据平台。本文就针对电力大数据与智能电网的发展进行深入探讨。         关键词：电力；大数据；智能电网；发展         在电力体制改革的大背景下，智能电网能将发电出力、输电成本、电压变换、配网服务、用电需求和统筹调度等各个环节中各利益方进行协调，在保证系统各环节高效运行、减少运营成本以及环境影响的同时，尽最大能力提高系统的安全可靠和稳定运行，这是大量人力不可能实现的。自国家提出 “ 互联网 +” 以来，大数据这个概念也慢慢浮出水面。互联网是大数据的纽带，而电力大数据是支撑电网安全运行的基础，同时也是减少人力资源投入的根本，因此，未来的电网发展，必须向着智能化与资源合理配置的方向发展。         1 、智能电网电力大数据概述         新阶段电网基础设置很难满足信息资源日益增长的技术性要求，其中智能电网的应运而生能让数据信息的搜集、分析和存储等得到发展，但是要想让信息资源的利用效率增大，构建大数据平台能是实现其科学合理决策的关键。在这方面具十分成功的案例是 Hadoop 服务平台的系统构建情况，需要将大数据与这一平台进行更为有效的融合和对接，进而能更为大数据的关键新技术的作用发挥起到良好的保障作用。例如，在进行海量的信息搜集与处理的时候，能够提供电子表格数据，并利用信息分类技术，将其实用性更好的发挥出来，进而能在用户信息出来效率方面有所提升。另外，智能电网大数据平台主要是以分布式的文件处理方式为主，为能更好的实现 Pb 和 Zb 级别的数据存储功能，可以在分布式计算机技术实现的过程中，实现 P6 和 Zb 的数据查询功能。现阶段的大数据平台涵盖的内容十分广阔，其中有功能性的模块数据，包括大数据访问与调度框架、商业智能应用模块、数据仓库等相关的数据模块。因此，大数据平台的构建需要在数据关键技术运行效果持续升高的情况下对电力领域内企业的智能化电网的实现提供有效的保障，用以提升企业的自身结构发展也能让营销服务模式的优化创新能力得到极大的提升，进而能让电力企业持续稳健的发展下去。         2 、智能电网中电力大数据关键技术的运用         2.1ETL 关键技术         在电力领域的智能电网中，其大数据在分布上具有比较分散的特点，其数据也具有量大与种类多的特点，因此在数据处理方面具有一定难度。而在这基础上，智能电网大数据处理要遵循 “ 数据集成 — 抽取 — 转换 — 剔除 — 修正 ” 这一标准流程。在电力企业的数据集成方面，一般广泛采用 ETL 技术（数据仓库技术）。 ETL 技术可以包括三个部分，首先是数据抽取（ Extract ），即是将目的数据源系统需要的相关数据从数据源系统中抽取；其次是数据转换技术（ Transform ），即是将上一部分中抽取获得的数据根据一定要求而进行转换，变成另一种形式，与此同时，对存在偏差或错误的相关数据进行清洗或者加工；最后是数据加载技术（ Load ），即是前面所转换获得的数据进行加载，保存到目的数据源系统内。 ETL 关键技术是面向智能电网的电力大数据应用中的重要数据集成技术，因此，电力企业还需要对各项因素进行合理的综合考虑，与多种先进技术相融合而实现科学的数据集成化，促进电力企业发展。         2.2 数据分析关键技术         对于大数据技术而言，其根本驱动力即是将信号向数据转化，进而通过数据分析能力转换为信息，再将信息进行提炼而形成知识，最后通过知识为决策与行动提供推动力。因此，在大数据背景下，电力数据分析技术能够在海量的信息数据中找到其隐藏的模态及规律，从而为决策者提供有效信息支持。针对电力企业而言，科学的决策能够为其生产经营服务的实施提供指导性力量，进而促进竞争能力的提高，创造更理想的经济效益。比如德国采用这项技术为其太阳能推广应用决策的制定提供了科学合理的支持，而且太阳能的广泛运用利于电力用户把多余的电能向电网中输入，这也是企业经济效益提升的新方法。         2.3 数据处理关键技术         而在电力大数据中，其数据处理技术即是对采集的庞大数据进行分库、分区与分表的合理处理。首先，分库处理就是基于一定处理原则对不同数据库中进行利用率低下数据的输入，进而实现其数据库相关数据利用率提高的目的。其次，对数据进行分区处理，即是对不同文件进行通表数据的合理载入，进而较好地减少大型表压力，使得数据访问性能运行更佳。而对数据进行分表处理，即是基于一定数据处理原则进行不同数据表的建造，降低单表压力。另外，构建并行式和纵列式数据库，利于强化数据的加载性能，利于实时查询功能的实现。比如，结构化查询语言（ SQL ）和 Map Reduce （映射与归约）的有效结合，利于强化数据库的数据处理性能，增强其抗压弹性。         3 、电力大数据应用前景分析         3.1 电网状态监测         目前，电网监测与诊断主要侧重单台独立设备，不同设备的测试数据无法共享，这无法满足电力企业和电力用户对电网状态监测的信息需求。电力大数据条件下的智能监测技术可以实时给出电网的状态数据，如设备信息、测试数据、传输数据、误差分析数据、定期巡检数据等。面对海量、分布、异构的状态数据，传统的数据存储和分析方法会遇到很大的困难，但大数据云计算技术为解决这些问题提供了可能。不同于其他网络大数据，电网大数据的特点表现为实时性、易失性、无序性以及无限性，并且数据的价值会随着时间的推移而逐渐减小。笔者结合电网大数据的特点以及自身工作。         3.2 电网损耗监测         电力系统是一个复杂的电能损耗网络，对电力系统电能损耗的分析是非常困难的。现阶段对电力系统网络损耗的分析均是离线进行的，存在诸多问题，例如仪表数据不完整、仪表数据误差等。随着智能电网普及不断深化，各类电子元器件的类型和数量都呈现指数增长趋势，极大地增加了电力系统电能损耗分析的难度。而利用大数据云计算技术有望实现实时或者准实时的网络损耗计算。基于电力大数据进行精确的电网损耗监测，需要对所有电网结构内的电表数据进行科学合理的建模，并基于 EMS 完成电力损耗计量，这需要进行海量计算，目前的计算能力远不能满足实际需求。利用大数据的高速云计算功能可以显著提高电网损耗数据的计算速度。实际测试结果表明，基于大数据的电网损耗计算基本可以实现实时或者准实时输出电网损耗监测结果。         3.3 电网安全稳定分析及智能预警         目前，电力系统安全稳定分析和预警均是离线的评估和预测，难以满足实时、全面分析的要求。相关仿真和实验数据表明，对电网安全分析的时域仿真在时效性上远远不能满足实际需求。对于我国的超大规模电力系统，必须采用具有超级计算能力的技术对电网进行安全分析。大数据技术因具有时域和空域上的优势，可对大规模电网进行安全分析和智能预警。全网一体化仿真的计算负担巨大。目前，云计算的超级计算能力可以满足电网数据的实时计算要求。基于电力大数据，可以实现所有变电站和各级电力调度中心的数据共享，有望完成全网数据的一体化仿真测试，大幅度提高电力系统的安全稳定分析和预警能力。         4 、结语         为了适应大数据时代的要求，提供更好的产品与服务，电力企业应当充分利用大数据关键技术和数据驱动系统，敢于创新，不断提升智能电网的优势地位，进一步提高电力企业的竞争力。         参考文献         [1] 樊邦奎 , 丁冠军 , 兰海滨 , 等 . 面向智能电网应用的云计算架构研究 [J]. 电力信息与通信技术 ,2014,12(1).         [2] 彭小圣 , 邓迪元 , 程时杰 , 文劲宇 , 李朝晖 , 牛林 . 面向智能电网应用的电力大数据关键技术 [J]. 中国电机工程学报 ,2015,03:503-511.

简介：摘要：目前我国正处于在高速发展的重要时期，科技的发展信息之间的快速流通，人与人之间的交流等等越来越密集，我们的生活也变得越来越方便，大数据正是现如今高科技时代的重要产物。相关研究人员认为，大数据一般用于描述公司创建的大量非结构化数据，这些数据下载到关系数据库进行分析应用通常需要花费大量的时间和金钱。同时，大数据的分析一般都与云计算密切相关。最重要的原因是大数据的实时分析需要成千上万台计算机来分配和完成这项工作。

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简介：摘要：随着大数据时代的降临，数据成为了我国战略资源与创新生产的重要基础，资产与战略价值不断增长的同时，海量的数据也在持年增加，随之而来的就是针对这些海量数据增长下所引发的安全性问题。而机器学习在我国属于一门较为新兴的学科，应用十分广泛。对此，本文针对基于大数据分析技术的数据安全与机器学习进行深入的探讨与分析，并结合实际应用，阐述以机器学习来解决一定范围内的数据安全问题。

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简介：摘要：随着近年来大数据、物联网、 5G技术、云计算、可视化、智能控制等技术的进一步发展，电站运维管理数据也将越来越庞大。面对如此海量增长的信息数据，传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求，更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心，可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑，为企业的智能化建设奠定坚实的基础。 关键词：大数据技术；电力数据中心；运维管理 中图分类号： TM73 文献标识码： A 引言 近些年来，随着电力企业信息化建设进程的不断加快，电力系统的信息通信已经成为安全运营和高质量服务的重要基础。但是在目前的电力数据中心运维管理工作中，仍然存在一些显著的问题严重阻碍着电力企业的发展，针对存在的问题，进行有效地解决，是当前电力数据中心运维管理要做的重要工作。 1电力数据中心运维管理发展呈现的问题 1.1信息应用的快速交付

简介：摘要： 现如今，人们的生活质量在不断提高，对于电力的需求在不断加大， 针对电力大数据流的异常检测问题，该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合，针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题，以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求，从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发，对 CluStream 流数据聚类算法进行改进，提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段，使用 Redis 集群进行流数据的缓冲，并设计节点时间衰减策略，增大心跳消息中有效消息所占比例；对离线阶段聚类算法进行优化，使用最佳距离法确定初始聚类中心，减少迭代次数；最后，使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测，实验结果表明，该算法能够很好的发现用户用电异常行为。

简介：摘要：在我国管网体制改革下，管网的互联互通，随着管网结构越来越复杂，大型管网对安全性和输气能力有着非常高的要求。面对复杂的天然气管网，如何安全可靠地向用户供气成为管网运营商考虑、关心的重要内容。国外从管网各组成部分的可靠性，即针对管道及站场设备等单元结构、生产效率、供气可支持性等方面进行可靠性评价。基于此，以下对大数据背景下天然气管网数据挖掘与应用进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：近几年来，由于中国科学技术的不断发展和进步。互联网技术得到了极为广泛的应用，同时信息技术也开始进入一个全新的时代，即大数据时代。在大数据时代，社会上各行各业的信息都会被精细地储存在数据库中，在高校进行科研管理的过程当中，便可以采用大数据进行推理，同时大数据也能够为高校的科研提供一个信息资源丰富的数据库。通过大数据平台，科研人员能够轻易找到自己想要寻找的资料，进而使科研人员的工作效率得到全面的提升。同时，在进行科研的过程中，相关人员还可以参考大数据平台上面的资料对科研当中的各个细节进行调整和完善，继而保证中国科研的质量。

简介：摘要： 随着我国经济的发展，汽车的拥有量越来越多，伴随而来的是一系列停车难的问题，本文主要设计一款基于共享数据下设计得一款车位锁设计，解决当下停车难问题。使空闲的车位锁得到更好的使用，让车主放心出门，便捷停车。它主要是和物联网结合在一起，用户可以通过移动客户端实现预定车位，把自己闲时时段的车位共享出去，既可以增加收入，又可以使自己的车位锁得到很好的使用。

简介：摘要： 时代的高速发展为教育信息化带来了巨大的成果，也给学校的教育带来了深远的影响。因此学校应该顺应时代发展的潮流来对管理模式进行创新，思考和探索建设智慧校园的方法，构建出一个以新技术、新理念和新服务为特点的智慧校园，在已有的数学校园基础上，将校园发展为以资源整合和信息共享为主线，以高效、统一、智能的管理服务平台和信息服务平台为重点，实现高效的校务管理，创新网络教育，丰富的校园文化和方便校园生活的智慧校园。

简介：摘要：大数据正在计算机技术的发展和帮助下为很多的社会企业带来前所未有的机遇，同时一些传统的行业在新时代中受到各种社会因素的冲击不得不选择借助相应的科学技术转型发展。下文将首先论述大数据时代的背景以及在各种行业中的应用效果，其次阐述了该技术在发展过程中存在的一些问题，然后就未来发展过程中铁路统计工作和大数据技术的融合关系提出了一些具体化的建议，希望能够帮助有关读者。

简介：摘要 ： 大数据时代已经来临，信息科技的力量越来越大，智能电网的建设与应用，满足了人们的用电需求，保证了能源的稳定传输。智能电网系统中包含着诸多智能元素，以大数据和云计算为基础的智能电网在信息高效化传输，平台经济化运营方面有了进一步的提升。大数据环境下，应用关键技术，对智能电网数据处理能力的提高起到了积极影响，有关部门管理人员必须给予高度重视，从新的角度、新的层面出发，寻找突出要点，做好发展规划。唯有如此，智能电网有效运营服务的目标才能得以顺利实现。 关键词 ： 智能电网

简介：摘要：因违约用电活动具有隐蔽、检查难等普遍特征，同时对线损程度的负面影响较小，工作人员难以实时对辖区整体线路、公变台区呈现出的线损率精确判断出该区域是否隐藏违约用电这一不良问题。现阶段，我国各地违约用电情况屡见不鲜，不仅违法侵占了社会性公共资源，威胁供电机构、国有资产持有的合法性基本权益，甚至对电网秩序、设备系统的有序、正常运转形成严重侵害，不利于地区社会秩序的稳定。所以，供电企业推出了前沿性整治措施，即强化营销大数据内部管控行为与严肃检查、处理违约用电行径。增强用电检测作业便利、实效性，对供电主体企业自身长足进步、全面建设将会起到现实性积极作用与价值。

简介：摘要：现实生活中，大数据也正在不断改变我们的生活。

简介：摘要：大数据技术在我国各行各业的发展中应用越来越广泛，体现到教育行业中也不例外。近十年来，大数据加入到我国高职学生的教学活动中，尤其是在数学教学活动中，使得我国高职教学水平直线上升，因此获得广泛好评。文章结合实际，对大数据在我国高职数学教学研究中的应用进行了探讨，并叙述其应用到教学活动中的优势和给我国高职教育带来的改变，对大数据背景下的翻转课堂与MOOC进行详细分析，希望能对我国高职教育的发展做出贡献。

简介：摘要：现阶段，基于大数据的电子通信技术经过多年的发展已经日趋成熟，并逐步的影响着人们的生活。本文基于大数据下电子通信技术的发展优势，对大数据下电子通信技术所面临的挑战展开分析，并对发展路径进行研究，以期发挥大数据的优势特点，掌握信息通信技术的关键要素，使其发挥出更大的作用。

简介：摘要：在信息技术高速发展的背景下，大数据时代应运而生。在电力行业当中应用大数据可以提高管理水平、提升服务质量并优化用户的用电体验，但是电力大数据也给信息安全带来了较多的风险，例如数据运行风险、网络攻击风险以及信息泄露风险等。为此，应该加大对电力大数据信息安全分析技术的研究力度，保障信息安全。

简介：摘要 ：近年来，我国大数据时代的发展趋势变得越来越明显，不仅仅是在高科技领域，人们的日常生活中也频繁出现了大数据信息。大数据时代在改变我们生活方式的同时，也在不断的影响我们。在物资采购管理等过程中，运用大数据技术不仅能够有效地提高工作人员的工作效率，还能让一系列的数据变得更加精准。基于此， 本文 对大数据管理进行了一系列的介绍，并根据电力物资管理应用大数据的一系列保障措施进行合理分析，希望能够让大数据在电力物资管理中得到真正的创新与应用。

简介：摘要：在大数据时代中，企业的发展方向就是信息化，这就要求企业的营销方式与营销策略应当紧跟时代发展步伐，相关营销管理人员应当对营销管理方式方法作出改进与创新，通过相关创新活动的开展，实现企业经济效益的提升，进而提高企业的综合竞争力，为企业的长远发展奠定良好基础。本文基于浅谈大数据与企业营销管理创新展开论述。