供电服务大数据分析及应用
大数据分析在电力行业中的应用
大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑，同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用，并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析，电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据，电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况，提前做出相应的调整，从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术，电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析，结合天气、季节和节假日等因素，可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上，电力公司可以制定合理的负荷调度计划，保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析，电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势，并找出能耗的高峰时段和高耗能设备，从而制定相应的节能策略。
同时，通过数据分析，还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题，进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析，可以及时判断设备的健康状况，预测设备的故障和损坏风险，并及时采取维护措施，避免设备故障对电力供应的影响，提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患，实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析，结合实时监测数据，可以发现安全隐患的规律和特征，提前采取相应的安全措施。
同时，通过大数据分析，还可以实现对事故的快速反应和处置，减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
大数据分析在电力系统中的应用
大数据分析在电力系统中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛，其中包括了电力系统。
电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，为了更好地保障电力的稳定供应和提高能源利用效率，大数据分析在电力系统中的应用起到了至关重要的作用。
1. 数据采集与监测电力系统需要实时监测各类数据来保证其正常运行。
通过传感器、智能电表等设备的安装，便可以实现对电力系统各个环节的数据采集。
而大数据分析技术能够对这些庞大的数据进行高效处理和分析，从而提供对电力系统状态的实时监测和分析。
这使得电力系统的运维人员能够在发生故障或异常情况时，及时做出相应的处理和调整，从而保障了电力系统的安全稳定运行。
2. 负荷预测与能源调度大数据分析技术能够通过历史数据和实时数据对电力负荷进行预测，并生成合理的负荷预测模型。
通过这些模型，我们可以了解未来电力负荷的变化趋势，进而合理安排电力调度和资源配置。
此外，大数据分析技术还可以帮助电力系统进行能源调度，从而实现对电力的合理分配和利用，提高能源利用率，降低电力系统的运营成本。
3. 故障预警与预防电力系统中故障的发生可能会对供电稳定性和运行安全性造成严重影响。
通过大数据分析技术，我们可以对电力系统中的各类故障因素进行分析，在故障发生前进行预警，并及时采取相应的措施来预防故障的发生。
例如，通过对电力网络的数据分析，可以识别出潜在的故障点，并进行及时的维修和保养，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。
4. 能源管理与节能减排大数据分析技术在电力系统中的另一个应用是能源管理和节能减排。
通过对电力系统中各种设备的数据进行分析，可以对能源的使用效率进行评估，找出能源浪费的环节，并提出相应的改进方案。
此外，在电力系统的设计和运行过程中，大数据分析技术也可以提供优化建议，为电力系统的节能减排工作提供指导。
总结起来，大数据分析在电力系统中的应用具有重要意义。
它不仅可以帮助实时监测电力系统的状态，提高电力系统的运行效率和可靠性，还可以预测和预防故障的发生，实现能源的合理利用和节能减排。
大数据分析在电力行业中的应用案例
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展，大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例，介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统，需要对大量的数据进行实时监测和分析，以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术，可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测，并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集，将实时数据与历史数据进行对比分析，发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析，他们成功降低了电网故障率，提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源，以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术，可以对历史用电数据进行分析，并根据相关因素（如天气、季节等）进行预测，准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术，对历史负荷数据进行深度挖掘和分析，并结合天气数据和节假日等因素，建立了负荷预测模型。
通过这种方式，他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求，并制定相应的调度计划和资源配置方案，避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化，以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析，并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例，他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估，并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略，他们成功减少了能源浪费，提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求，提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术，可以对用户的用电行为进行分析，并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析，并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。
电力系统大数据分析与应用实践
电力系统大数据分析与应用实践近年来，随着信息技术的飞速发展，电力系统大数据分析和应用已经逐渐成为电力行业的重要研究方向。
通过大数据分析，电力公司可以更好地了解电力供需情况，提高电力生产效率，优化电力负荷预测，减少能源浪费并为未来电力规划提供依据。
本文将从电力大数据的概念、电力系统大数据处理、电力大数据应用实践等方面进行阐述。
一、电力大数据的概念电力大数据是指通过各种传感设备、传输网络、存储设备等所收集到的海量数据，并通过数据分析、挖掘等手段进行处理和应用，以满足电力行业生产经营、管理决策和技术创新等方面的需求。
电力大数据主要包括电能数据、用电负荷数据、计量设备数据、线路设备数据、变压器数据、安全生产数据等。
这些数据的收集和处理对于提高电力系统的效率和安全性至关重要。
二、电力系统大数据处理电力系统大数据处理包括数据的收集、存储、处理、分析和应用等环节。
下面我们将从这些方面进行具体的介绍：1. 数据采集电力系统中的海量数据需要通过各种传感器、通信网络等装置进行采集。
电力公司需要及时收集电能数据、用电负荷数据、计量设备数据、线路设备数据、变压器数据、安全生产数据等。
通常，这些数据源需要通过传输网络进行汇聚到一个中心点。
通过现代化的通信网络，可以在各个地点进行远程数据采集工作。
数据采集的效率和质量，直接影响到后续数据分析和应用的效果。
2. 数据存储电力系统中的大数据需要长期保存和管理，同时也需要进行备份。
在数据存储过程中要考虑存储容量、数据完整性、安全性和易用性等因素。
电力公司通常采用高性能服务器，建立稳定、可靠、高扩展性的数据存储和备份系统。
存储架构通常采用分层结构，在性能需求较高的应用场景采用闪存或快速存储盘，而在性能需求不高的场景采用SATA或高容量存储盘。
数据备份可以采用磁带备份、硬盘备份等多种形式。
3. 数据处理大数据处理是电力公司实现业务价值的关键环节之一。
在数据处理过程中，首先需要对数据进行清洗，去除噪声、异常值和重复值等。
大数据分析在电力行业中的应用方法分享
大数据分析在电力行业中的应用方法分享随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
电力行业作为国民经济的重要组成部分，也逐渐借助大数据分析技术来提高运营效率、优化资源配置、降低成本，进而推动行业的发展。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用方法，并详细介绍其中的三个方面。
首先，大数据分析在电力行业中的应用方法之一是数据驱动的设备维护与管理。
电力行业的运营离不开各类设备的正常运转，传统的设备维护方式多为定期检查或故障后维修。
然而，这种方式效率低下，维护成本高，很难实时掌握设备的运行状况。
大数据分析则通过实时收集、汇总和分析海量设备运行数据，能够精确判断设备的健康状况并预测可能出现的故障。
例如，通过设备传感器数据的监测，可以实时检测设备的温度、压力、振动等指标，当异常情况发生时，及时发出警报，方便工作人员进行维护与修复，提高设备可用性和系统的稳定性。
其次，大数据分析在电力行业中的应用方法之二是电力需求预测与交易优化。
电力需求是电力企业合理调度和优化能源资源的基础。
传统的电力需求预测多依赖于统计方法和经验判断，存在误差较大的问题。
而借助大数据分析技术，电力公司可以通过整合历史用电数据、气象数据、人口数据等多种数据源，通过机器学习算法对数据进行分析和建模，实现对未来用电需求的精准预测。
同时，电力公司还可以通过对用户用电行为数据的分析，推出个性化的电力产品和服务，提高用户满意度和粘性。
此外，大数据分析还可帮助电力公司优化能源交易策略，减少购电成本，提高收益。
最后，大数据分析在电力行业中的应用方法之三是智能电网建设与运行。
随着电力信息化水平的提高，各类传感器和智能设备的广泛应用，电力系统中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术可以对这些数据进行高效处理，帮助电力公司实现智能电网的建设与运行管理。
比如，通过对电网数据的分析，可以实现对电力负荷的动态调整和平衡，优化输电线路的选取和布点，提高电网的供电可靠性和效率。
智能电网中的大数据分析与应用方法
智能电网中的大数据分析与应用方法随着信息技术的不断发展，智能电网作为未来电力系统的重要发展方向，正逐渐得到广泛关注和应用。
在智能电网中，大数据分析与应用方法起着至关重要的作用。
本文将从智能电网中大数据的收集与处理、大数据分析方法和智能电网中大数据的应用案例三个方面，介绍智能电网中的大数据分析与应用方法。
智能电网中，大数据的收集与处理是实现智能化运行的前提和基础。
智能电网通过各种传感器、智能电表、监测设备等大数据采集装置，实时、准确地采集各类与电力相关的数据，包括能源产生与消耗、电网状态、用电负荷、电力线路参数等。
同时，智能电网还可以通过无线通信、互联网等方式将这些数据传输到数据中心进行存储和处理。
在数据处理方面，智能电网采用大数据技术进行数据清洗、预处理、存储和分析，以确保所收集到的数据的准确性和完整性。
通过大数据的收集与处理，智能电网可以更好地了解电力系统的运行状态，为后续的大数据分析与应用提供可靠的数据基础。
大数据分析方法在智能电网中的应用可帮助实现智能电网的精细化运营和优化控制。
其中，数据挖掘是一种常用的大数据分析方法。
通过数据挖掘，智能电网可以从庞大的电力数据中发现隐藏的关联规律和知识，为电力系统的优化运行提供决策支持。
例如，可以通过数据挖掘来分析电力线路历史数据，预测未来的负荷情况，进而提前做好调度和优化控制。
此外，智能电网还可以利用预测分析方法进行能源消耗预测，以便在实际供需之间保持平衡。
同时，智能电网还可以利用聚类分析方法对用户进行分群，以便实现差异化的用电管理和定价策略。
这些大数据分析方法具有高效、准确、自动化等特点，为智能电网的运行提供了有力的支持。
在实际应用中，智能电网中的大数据分析与应用方法已经取得了显著成效。
例如，在电力线路故障预测方面，智能电网可以通过分析历史故障数据和传感器数据，建立故障预测模型，提前发现故障线路，从而实现及时维修和恢复。
此外，在用电负荷预测方面，智能电网可以通过大数据分析，预测用户用电需求，以便有针对性地制定供电计划和用电管理策略。
大数据和数据分析在电力行业中的应用
大数据和数据分析在电力行业中的应用近年来，随着科技的不断发展，大数据和数据分析在各行各业中的应用越来越广泛。
在电力行业中，大数据和数据分析也发挥着重要的作用，为电力企业提供了更加高效、智能的运营和管理方式。
首先，大数据和数据分析在电力行业中的应用可以帮助电力企业实现智能化运营。
电力行业是一个庞大的系统，涉及到发电、输电、配电等多个环节。
通过采集和分析大量的数据，电力企业可以实时监测电力设备的运行状态，及时发现潜在的故障风险，并采取相应的措施进行修复，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。
其次，大数据和数据分析在电力行业中的应用还可以帮助电力企业进行能源管理和节能减排。
通过对电力系统中各个环节的数据进行分析，电力企业可以了解能源的消耗情况，找出能源浪费的原因，并采取相应的措施进行节能减排。
例如，通过分析用户用电行为数据，电力企业可以提供用电建议，引导用户合理用电，从而减少电力浪费，降低能源消耗。
此外，大数据和数据分析在电力行业中的应用还可以帮助电力企业提高供电质量和用户满意度。
通过对用户用电数据的分析，电力企业可以了解用户的用电需求和习惯，从而优化电力供应方案，提高供电质量。
同时，通过对用户满意度数据的分析，电力企业可以及时发现用户的不满意之处，并采取相应的措施进行改进，提升用户满意度。
另外，大数据和数据分析在电力行业中的应用还可以帮助电力企业进行市场预测和决策支持。
通过对市场数据和用户需求数据的分析，电力企业可以了解市场的发展趋势和用户的需求变化，从而制定相应的市场策略和产品策略。
同时，通过对电力系统运行数据的分析，电力企业可以及时发现运营风险和问题，并采取相应的决策进行调整，保障电力系统的安全运行。
总之，大数据和数据分析在电力行业中的应用对于电力企业的发展具有重要意义。
通过充分利用大数据和数据分析技术，电力企业可以实现智能化运营、能源管理和节能减排、提高供电质量和用户满意度，以及进行市场预测和决策支持。
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供电服务大数据分析及应用
发表时间：2019-03-27T15:04:00.953Z 来源：《电力设备》2018年第28期作者：黄静[导读] 摘要：当今时代是一个信息大爆炸的时代，信息化的不断深化依赖于网络技术的迅猛发展。
（国网四川省电力公司成都供电公司四川成都 610000）摘要：当今时代是一个信息大爆炸的时代，信息化的不断深化依赖于网络技术的迅猛发展。
互联网技术的快速发展为大数据能够迅速覆盖到各行各业提供了数据、信息和资源的保障。
在越来越信息化和数据化的时代浪潮中，供电服务业也紧跟时代步伐进入了数据化阶段。
电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利和管理水平的提升具有重大意义。
本
文先对大数据的发展进行简要介绍，随后分析了供电服务大数据的特点及其在电力行业各环节的应用，最后对供电服务大数据的关键技术进行了分析，希望能为供电服务业的进一步发展起到促进作用。
关键词：供电服务；大数据分析；大数据运用；关键技术大数据分析与应用正在快速改变着各行各业，电商的成功、互联网行业爆发式增长以及互联网金融的高速发展向各大行业展现了互联网与行业融合的巨大发展潜力与独特的创新路径。
而在这其中，大数据扮演着核心角色。
互联网的本质是信息的互联和处理，而信息则以数据为载体。
电力行业蕴含了巨大的数据资源，同时也呈现出突出的数据价值需求。
智能电网的不断发展实现了电力系统与信息通信系统的高度融合，为提取海量的电力大数据带来有力支撑，也给大数据的深化应用提供了较好的平台，大数据分析应用在供电服务发展过程中必将发挥越来越重要的作用[1-3]。
一、大数据简介
维克托.迈尔.舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。
大数据发展是对海量数据的收集、汇总、分析与应用，目前大数据分析被运用于日常生活中的各个领域，例如时下最火热的网络购物，各类购物网站能够准确的把握消费者个人喜好并根据消费者的购物爱好推送符合消费者要求的物品品[1]。
不仅是购物，但凡个人上过网，留下的浏览记录将会被收集并整合，系统可向用户推送其可能感兴趣的新闻或者用户近期关注事件的进展。
生活中热点事件的推送，也是根据收集来到的数据分析人们最关注的事件，从而形成了热点。
上述例子表明，大数据分析技术广泛地运用于实际生活中，并且正不断完善升级。
2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，将2013年定为“中国大数据元年”，掀起了电力大数据的研究热潮，国内的一些专业机构和高校开展了大数据理论和技术研究，电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发，电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践，国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。
作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来必将激活电力大数据中蕴含的价值，也将释放电力大数据的市场潜力，根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
二、供电服务大数据的分析与应用
（一）供电服务大数据及其特点
供电服务数据化是大数据理论、技术和方法在电力行业实践的结果。
电力行业大数据的数据源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。
电力大数据具有几个明显特点[3]：（1）数据体量大：调度自动化系统，营销服务系统，计量采集终端等生产应用系统都存在着海量数据；（2）数据类型繁多：实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据并存；（3）价值密度低：所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量异常数据，虽然正常数据也能一定程度反映生产过程、营销服务的特定规律，但在某些情况下如状态检修、异常报警、故障定位等，相对极少数的异常数据改类应用最关键的重要依据；（4）处理速度快：在数据辅助决策方面，对数据进行实时、在线处理的要求越来越高，需要在极短的时间内对海量数据进行分析，以支持各类决策及时制定。
（二）供电服务大数据应用
供电服务大数据影响着各行各业的发展，一方面它提升了行业、企业管理水平和经济效益，另一方面与人民生活息息相关。
供电服务大数据应用于多个方面，在电网运行和设备检测或监测方面的应用包括：实时监控、对电网运行进行诊断、优化和预测，为检修策略制定提供指导和服务等。
在电力企业营销数据方面：可以帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验，通过客户关系优化、主动营销以及定制服务来改善客户体验。
在电力企业管理方面：通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况，实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业务及营销稽查工作质量指标进行有效监测[4]。
在政府决策支撑方面，电力与经济发展、社会稳定和群众生活密切相关，通过分析用户用电数据及新能源发电数据等信息，电网企业可为政府了解全社会各行业发展状况、产业结构布局、预测经济发展走势提供数据支撑，为相关部门在城市规划建设、推广新能源和电动汽车、促进智能城市发展等方面提供辅助决策，同时也是相关政策条例试行阶段分析和检验的有效手段。
三、供电服务大数据应用的关键技术[3]
大数据在促进行业的进步与发展的同时，也面临这大数据处理带来的挑战：一是数据的储存问题，数据具有数量大、种类多样的特点，所以数据的存储空间必须要充足，同时存储时间必须长久；二是数据计算，通过对离线计算与实时计算相结合的方式对数据进行前置处理，确保数据的优先等级的区分；三是数据的管理，数据的管理过程要确保硬件的正常以保障数据的完整；四是数据分析，数据分析技术在不断更新，如何利用更先进的技术从大量数据中挖掘出具有价值又隐秘的数据是电力行业一直在追求的。
（一）大数据传输及存储技术。
海量的数据是大数据分析与应用的基础，电力系统各个环节的运行数据、设备状态在线监测数据以及用户的各类用电信息等数据都为供电服务大数据应用提供了保障，而这些数量大，种类多样的数据信息也对数据传输及存储技术提出了更高的要求。
包括大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术，异构数据融合技术，数据组织技术，数据建模及索引技术，数据移动、备份、复制技术，新型数据库技术，大数据安全技术等等[5]。
（二）实时数据分析及处理技术。
在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支撑。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
可通过充分利用或改进已有数据挖掘和机器学习技术，如数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常和趋势发现等，从不同环节不同类别的数据中发掘出电网生产运行、设备运营监测、营销用电信息中所必须的决策支撑数据。
（三）大数据展示技术。
在数据爆炸式增长的大数据时代，传统的数据呈现浏览、分析评估、应用输出等形式已无法适应大数据的时代需求，大数据的展示技术也面临着新的挑战，包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等。
四、结束语
在能源互联网+新电改的背景下，在大数据+云计算的新时代，供电企业应立足当前、着眼未来，充分认识大数据带来的机遇和挑战，结合自身的薄弱环节，重点规划，提高电力生产和供电服务的信息化覆盖水平，解决数据分析应用需求中存在的不足，促进大数据技术在电力行业的进一步应用，使大数据成为电力行业发展的驱动器。
参考文献：
[1] 赵晓东. 面向大数据的供电企业电力营销服务体系构建分析[J]. 内蒙古电力技术, 2016, 34(4):29-31.
[2] 郭永强, 高峰, 贾海锋. 基于大数据背景下的电力企业营销管理创新分析[J]. 城市建设理论研究(电子版), 2017(35).
[3] 徐光年,刘鸿宁,冯朝力,陈振,郭阳. 供电公司中的大数据应用概述[J]. 湖北电力, 2015，39(35)：59-61.
[4] 曹昇. 供电服务大数据分析及改进措施[J]. 科技视界, 2015(35)：272、313.
[5] 邱爽. 大数据分析在供电企业中的应用[J]. 科技风, 2016(19)：125-126.
作者简介：
黄静（1987-）女，汉族，研究生，工程师，主要从事电费核算、电费稽查等相关工作。