摘要：当前我国科学技术在高速的发展中，人工智能以及大数据技术近些年来得到了极大的发展，在很多领域中都得到了广泛的应用。当前人们对电力营销服务调度提出了更高的要求，要想满足人们严格的要求，就需要加强电力影响服务调度系统建设，利用大数据技术建立大数据平台，并且应用人工智能技术，提升电力营销服务调度系统的水平。本文重点论述了大数据的特点优势及其在电力行业中的具体应用，并且在此基础上，针对大数据目前在电力行业的应用现状提出了相应的发展建议。
关键词：大数据技术；电力调控；应用
1 引言
随着我国人民生活水平的提高，对电力的需求也不断提高，电力系统能否安全运行成为了广大居民关注的焦点。为了保证电力系统的稳定运行，电力通信网应运而生。电力通信网可以维持通畅的电力通信，保证电力信息在传送过程中的迅速性以及正确性，是维护电力系统稳定运行的三大支柱之一，在电力系统中发挥着重要作用。在目前的电力通信运行中，电力行业利用电力通信网的特性，将大数据技术与电力通信网进行了有机结合，在智能电网中应用大数据技术，利用大数据的高速以及多样性，做好对电力系统的检测工作。
2 电力大数据概念
电力大数据主要指的是关于电力生产、输送电力以及进行调度各个环节中的设备检测、企业营销与管理的相关数据。这类数据对于电力行业的发展有着不可替代的作用，通过对于相关数据的采集以及归纳，在处理分析后可针对电网的使用现状进行优化和升级，从而更好地为电网的高效可靠运行提供相应的保障。电力大数据的来源很多，主要来自于各个运行系统，如专业的数据采集系统、数据管理系统和配电管理系统等，这些系统都是根据配电的步骤环节进行具体划分的。因而，各个数据来源相对比较孤立，信息较为单一，信息质量参差不齐，这是电力大数据今后需要完善的地方。
3 电力通信大数据面临的问题
电力通信网中所传递的数据分为内部数据和外部数据，内部数据主要的记录内容是电力设备在运行过程中所产生的系统信息和运行信息，外部数据主要是记录影响电力通信设备的外部因素。大数据技术利用内部数据来分析电力通信网在运行过程中是否出现问题。大数据对内部数据的分析过程是先将数据进行汇总，然后从中提取有效的数据，进而对数据进行是否安全的判断。但是信息在传递过程中容易出现数据丢失、信息泄露、系统被篡改等可能性，虽然大数据技术分析和判断过程是智能化的，但容易将用户的隐私数据泄露出，数据是否能安全的保存仍有待商榷。
4 大数据在电力营销服务调度系统中的应用分析
4.1 调整对电力通信网进行检修的工作量
电力企业以大数据处理技术为出发点，对电力通信网络在运行中状态进行监测，保持客观的分析，准确把握结果，确定是否电力通信网需要维护。任何设备都需要进行维护，电信通信网络也一样，只有对通信设备进行定期维护，才能保证通信网络的通畅运行。大数据技术对电力通信网络的运行数据进行分析，对运行线路进行智能检测，发现电力通信网近期的波动规律，确定维护时间、维护周期以及工作量。电力通信网络设备也受外界环境的影响，例如夏天过热的天气、冬天过于严寒的雨雪天气，在不同的外界情况下，大数据技术可以及时调整对通信设备维护的时间和周期，在天气恶劣的时候增加对设备的维护次数。大数据可以通过对电力通信网运行数据的分析，对设备的维护次数进行准确预测，提前分配维护的工作量，让工作人员做好维护准备，确保电力通信网的稳定运行。大数据技术在处理电力通信网数据的过程中，发挥了其多样性的特点，使得对数据的分析和处理的结果更加科学准确。
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4.2 建立3TMS的系统数据框架
大数据技术在电力通信网络中建立了3TMS的系统数据框架，其中包括电力通信网络中的基础数据、管理中产生的业务数据以及智能电网的动态数据。首先，大数据中提取的基础数据主要内容是GIS供电设备的图层信息、电力通信设备的参数数据以及设备使用的权限数据。这些数据统统属于非业务数据，是电力通信网络得以运行的基础。对系统数据进行整合，可以及时检测基础设备是否老化，保证电力通信网络的安全运行。其次是对业务数据的分析，系统中的业务性数据只要内容是对电力通信网络的运行和对数据资源进行管理工作时产生的数据，还包括专业性强的难懂数据。这些数据是分析电力通信网络运行状态进行分析的重要数据，通过这些数据判断电力通信网是否出现波动。最后，是在智能电网中所提取的动态数据，这些动态数据是根据用户的用电情况随时变化的，大数据技术可以及时提取这些数据，面对用户的用电情况向系统发送实时的报告，调整输电量和发电量。关于智能电网动态数据的采集类型，不仅仅只是用户使用状况的数据，还包括各种数据系统，例如交换网和接入网的系统，这一类数据所表示的是数据类型较为复杂，主要为用户电器的配置以及性能信息，还包括用户用电出现不正确时候的警告数据。
4.3 电费回收风险评估
该系统也存在较多的风险，而电费回收风险就是一种重要的风险，要加强对该风险的评估，只有这样才能够让营销服务人员更好的掌握用户的缴费能力以及信用情况，有针对性的制定出相应的营销服务策略，控制和降低企业的损失。在评估该风险方面，主要有两个切入点，一个是定性，一个是定量，利用系统中的大数据平台，可以对用户的各种数据信息进行查询和收集，以这些为依据，合理的评估客户的信用等级情况，在该系统中运用大数据技术之后，可以丰富评估指标，比如，用户缴费信用指标、用户缴费意愿指标和能力指标等等，这就可以促进该风险的评估能力提升，企业能够客观的评估这一风险，就本质上解决供电企业电力营销困难的问题，降低坏账出现的概率，进而控制和减少企业的损失，确保企业的经济效益可以得到提升。
4.4 用电负荷风险预测
在电力营销服务调度体系中，用电负荷风险预测是一个主要的工作，只有把控好用电负荷风险，才能够提高电力调度的准确性。通过大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，找到用电负荷数据当前的规律，对未来用电负荷的情况进行预测。把传统预测方式与现代大数据技术相结合，可以提高预测的准确率。
5 结束语
新时期下任何行业的发展都需要顺应时代的发展需求。互联网科技的发展势头下，大数据应用是新时代发展的潮流和必然趋势，针对电力行业覆盖面积大、涉及人群广等特点，大数据的采集分析和利用可以很好地解决电力行业发展中存在的问题。不过目前我国对于电力大数据的应用还是不够深入，需要花费时间研究才能将电力大数据的价值最大程度地挖掘出来。大数据对于电力行业的发展，既是机遇也是挑战。大数据与电力资源信息的结合过程暴露出了很多的问题，信息的准确性、安全性都会影响到相应电力政策的实施，如何解决这些问题也是需要在今后的实践中不断探索和学习的。
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论文作者:刘宇
论文发表刊物:《基层建设》2019年第27期
论文发表时间:2020/1/16
标签：数据论文; 电力论文; 通信网论文; 技术论文; 系统论文; 通信网络论文; 风险论文; 《基层建设》2019年第27期论文;