0 引言

近年来配电网建设过程中已经开始应用了各种智能化数据采集设备，需要对各种数据进行采集和分析，进而寻找到电网运行的重要平衡点。大数据技术则为这一项工作的开展提供了重要的数据支持，能够实现多种业务系统数据的集成化管理。电力企业中的各项数据具有极高的价值，其中包括众多用户的用电数据以及电力企业管理数据，对于后续供电计划的调整提供重要的数据基础，同时还包括各项设备的运行数据，可以提升配电网的工作效率，促使管理工作向着科学化的方向发展。因此作为电力企业必须要合理的应用大数据技术，对电力系统大数据进行有效的分析和处理，使得各个部门之间可以共享数据，进而深入挖掘数据中应当包含的价值。

1 大数据的概念和特点分析

1.1 大数据的概念分析

大数据是在信息时代下所产生的一个新的概念，具体是指无法在一定时间内利用常规化的软件或者工具进行分析和处理的数据集合，属于新型、具有多样化特点的信息资产。要想发挥大数据所具备的价值和优势，必须要对信息资产实施有效处理，为决策工作的开展提供重要的数据基础。在国外大数据研究过程中将大数据认定为是一种规模极大的数据集合，和传统软件相比在信息获取、存储、管理以及分析方便具有独特的优势。大数据中通常包括以下三种类型数据，分别为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，其中非结构数据在大数据中占比最高，可以达到80%左右。大数据的意义不单单是对大量数据进行存储，同时还可以对这些数据实施处理和合理应用，为企业创造良好的经济效益。

1.2 大数据的特点分析

大数据的特点可以被归纳为五点：①具备大量的特点，数据数量和数据价值之间具有紧密的关系，数据量越大所包括的信息越多，能够产生的价值也会相应提高，当前在进行大数据统计工作中通常会使用TB 以及PB 两个单位。②具备高速的特点，大数据技术的使用可以让人们在极短的时间内即可获取到数据，数据搜集速度有所提升，在一定程度上可以推动工作效率的提高。③具备多样的特点，多样是指数据类型多样化、数据信息多样化，可以确保为人们提供多样化、全面化的数据。④具备价值性的特点，应用大数据的成本较少，可以利用低成本实现高效益的目标，提升大数据的原有价值[1]。⑤具备真实性特点，大数据可以提供最真实的数据，将产生的各类数据如实展示给人们。

2 配电网管理工作中存在的问题

第一，电力系统大数据存在多变的现象。信息技术在配电网建设过程中有着较为广泛的应用，电力企业已经针对配电网建设构建了完善的信息化系统，例如生产管理、能量管理以及地理信息系统等。然而因信息技术引进时间较短，导致配电网管理工作仍然存在着效率低下的问题。且较多的信息数据均会受到人为因素的影响，使得管理人员无法及时获取这些变化的信息，无法对配电网实施精细化管理。

第二，电力系统大数据类型过多，无法发挥应用的价值。电力系统大数据中包括多种不同类型的数据，数据结构形式存在较大的差异，在数据处理过程中缺乏有效的手段，进而影响到数据的应用，不能优化后续配电网管理工作。因为人们电力需求的不断提升，电力系统所产生的数据量也有所增加，然而由于传统数据库容量有限，数据存储有限，为了搭建数据库集群扩充数据容量需要增加较多的成本和资金，也提升了配电网管理成本。

3 电力系统大数据在配电网管理工作中的具体应用

3.1 对电力系统大数据进行分析和价值挖掘

3.1.1 挖掘电力系统大数据内在含义

数据挖掘在有关领域内又被称之为知识发现，是常见的分析方法，是从大量随机、模糊的数据中快速提取出有价值的信息和数据，研究如何提升数据的应用效果和数据质量。数据挖掘形成的基础包括人工智能技术、机器学习技术以及统计学理论，能够对原有存储的数据实施自动化归纳和推理，从数据中挖掘更深层次的价值。数据挖掘共分为数据规律寻找、数据规律表示以及数据准备三个不同的阶段，按照三个阶段进行数据挖掘能分析出数据中的内在价值。数据规律寻找具体是指使用一种有效的手段能够寻找到电力系统大数据中存在的规律；数据规律表示是指利用用户能够理解的手段寻找并将数据的规律完全表示出来；数据准备是指在数据存储中心中选择拥有一定价值的数据，对数据进行整合，整合完毕后开展数据挖掘工作[2]。

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