大数据在电力系统中的应用 詹先鹏
大数据技术在电力系统中的应用与优化设计
大数据技术在电力系统中的应用与优化设计随着科技的迅速发展和信息技术的迭代突破，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用。
电力系统作为现代工业社会中不可或缺的基础设施之一，也迎来了大数据技术的革命和应用。
本文将介绍大数据技术在电力系统中的应用，并探讨其在优化设计方面的潜力。
首先，大数据技术在电力系统中的应用可以提升电网的运行效率和安全性。
传统的电力系统监控和控制手段有一定的局限性，往往只能监测到有限的数据并进行简单的分析。
而大数据技术可以实时获取电力系统中的大量数据，包括供电负荷、电压、电流、温度等信息，并进行实时分析和预测。
这样，电力系统管理者可以更加全面地了解电网的运行状态，并及时采取措施，避免发生事故和停电。
同时，大数据技术还可以通过自动化监测和控制系统，对电力系统进行自动化运行管理，提高电网的可靠性和稳定性。
其次，大数据技术在电力系统中可以实现对电力设备的智能化管理和维护。
电力设备是电网的核心组成部分，其运行状态直接影响着电网的供电质量和可靠性。
传统的设备管理手段主要依靠人工巡检和定期维护，这种方式往往效率低下且较为被动。
而大数据技术可以通过实时监测设备的工作状态、运行参数、故障信息等数据，并结合先进的算法和模型进行分析和诊断。
这样，不仅可以实时掌握设备的健康状况，也可以预测设备的寿命和故障风险，并针对性地制定维护计划。
这种智能化的管理方式可以降低设备的故障率，延长设备的使用寿命，提高电力系统的可持续运行能力。
另外，大数据技术还可以实现电能的精细化管理和优化。
电能是电力系统的核心产品，精细化管理能够提高电能的生产和利用效率，降低电网的运营成本。
大数据技术可以实时监测供电负荷、电能消耗、电压波动等数据，并结合用户需求和能源市场的变化，进行负荷预测和能源调度。
这样，在供需匹配和能源调度方面可以更加精细化，并降低能源的浪费。
同时，大数据技术还可以对用户能耗行为进行分析，发现和纠正能耗的不合理行为，促进能源的节约和环保。
大数据分析技术在电力系统中的应用研究
大数据分析技术在电力系统中的应用研究随着信息技术的迅猛发展和电力系统规模的不断扩大，电力系统数据规模呈现爆发式增长的趋势。
如何高效地管理和分析这些海量的数据成为电力系统运营和管理的关键问题。
而大数据分析技术的出现，为电力系统提供了新的解决方案。
本文将探讨大数据分析技术在电力系统中的应用研究，并分析其对电力系统运营和管理的影响。
一、大数据分析技术在电力系统的数据管理中的应用电力系统运营和管理需要处理大量的数据，包括实时监测数据、历史运行数据、设备运行数据等。
传统的数据管理方式已经难以满足电力系统数据规模的增长和管理的需求。
而大数据分析技术通过引入分布式计算、并行处理、数据压缩等手段，可以高效地管理和处理海量的电力系统数据。
首先，大数据分析技术可以提供高效的数据存储和检索机制。
传统的数据库技术在面对海量数据时性能下降明显，而大数据分析技术可以通过分布式文件系统和分布式数据库等机制将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和检索，从而提高数据的访问效率和可扩展性。
其次，大数据分析技术可以实现对电力系统数据的实时处理和分析。
传统的数据处理方式需要将数据先存储到数据库中，然后再进行离线处理和分析。
而大数据分析技术可以通过流式计算和实时分析等技术，在数据流经过时进行实时处理和分析，实时反馈异常和故障信息，从而提高电力系统的运行效率和安全性。
再次，大数据分析技术可以实现对电力系统历史数据的深度挖掘和分析。
传统的数据分析方式往往局限于从数据中提取简单统计指标，而对于复杂关联关系和异常模式的挖掘较为困难。
而大数据分析技术可以通过数据挖掘和机器学习等方法，对电力系统历史数据进行深度挖掘和分析，发现隐藏的规律和关联，为电力系统的优化和决策提供科学依据。
二、大数据分析技术在电力系统的故障诊断和预测中的应用电力系统的故障诊断和预测对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
而大数据分析技术可以通过挖掘和分析电力系统的运行数据，实现对故障的诊断和预测。
大数据在电力系统中的应用研究
大数据在电力系统中的应用研究一、引言大数据是当前数字化时代的重要组成部分，它通过对海量数据的采集、处理和分析，为各行业提供了更加全面、精确的决策依据。
在电力系统中，大数据应用也正在逐步被广泛应用，通过对电力系统数据的深度利用，可以提升电力系统的运行效率、可靠性和安全性。
二、大数据在电力系统中的应用场景1.电网运行调度电网调度指的是对电力系统进行最优的运行安排和调度，使得电力系统实现经济性、安全性和可靠性的最佳平衡。
在这个过程中，电力系统需要进行对各个子系统、各种设备的参数、运行状态及运行数据进行汇集，并利用大数据分析技术进行综合判断和决策。
2.电网状况分析电网状况分析是通过大数据技术对电力系统运行状态进行监控和分析，以及分析电力系统中各个单元的状态和运行状况。
在这个过程中，大数据技术可以通过对电网运行数据的收集、整理和分析，实现对整个电力系统的精确监控，准确判断和快速反应。
3.电网状态预测电力系统的未来状态对于电力系统的运行安全和稳定性有着极其重要的影响。
利用大数据技术可以进行电网状态预测、预报甚至预警，及时发现异常信息，准确并有效地预测系统可能出现的问题，并及时采取相应的措施，保证电力系统的稳定和安全。
三、大数据技术在电力系统中的应用案例1.电力系统负荷预测电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，需要对历史数据、气象信息等进行综合分析来预测电力负荷情况。
利用大数据技术对历史数据和气象信息进行分析，可以得出更加准确的负荷预测结果，实现优化的负荷预测和调度安排。
2.电力设备故障预测对各种状况的单元设备进行周期性的检测和监测，由于人工的不稳定性，预测结果的精度会大大降低。
利用大数据技术可以对历史数据、GIS信息等进行综合分析，挖掘出潜在的设备故障预测规律，从而提高设备预测的精度和准确性。
3.电力市场分析电力市场分析是利用大数据技术对现代电力市场中价格、供需关系等进行分析研究，对电力市场趋势进行预测。
大数据技术在电力系统优化中的应用
大数据技术在电力系统优化中的应用随着信息时代的来临，大数据技术已经渗透到了各行各业。
其中，电力系统作为国家经济的命脉之一，也开始广泛应用大数据技术来进行优化和改进。
本文将探讨大数据技术在电力系统优化中的应用，并分析其对电力领域的影响。
大数据技术在电力系统优化中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 能源需求预测与调度优化大数据技术可以通过对历史用电数据的分析，预测未来能源需求的趋势，从而为电力系统的规划和调度提供依据。
通过对大量数据的深度挖掘和分析，可以准确预测未来的负荷峰值，避免因负荷过大导致的电力供应不足或者电网短路的情况发生。
同时，利用大数据技术进行能源调度优化，可以合理调整发电厂的发电量，保障电力系统的稳定运行。
2. 故障预测与智能运维电力系统中的设备故障往往会给供电系统带来严重影响，甚至导致停电事故的发生。
通过将大数据技术应用于设备故障的预测和智能运维，可以提前识别故障的潜在风险，并采取相应的维护措施，避免设备故障对电力系统的影响。
例如，通过对设备的运行数据进行实时监测和分析，可以预测设备的老化程度和潜在故障，及时进行维修和更换，提高电力系统的可靠性和稳定性。
3. 能源效率优化与节能减排大数据技术可以对电力系统中的能源消耗进行全面监测和分析，从而找到能源浪费的根源，进行能源效率的优化。
例如，通过对用电设备的实时数据进行监测和分析，可以发现一些能耗较大的设备，并针对其能耗进行调整和优化，从而实现节能减排的目标。
此外，大数据技术还可以对电力系统中的能源流动进行精细化管理，合理调度电力负荷，提高供电效率。
4. 安全保障与风险预警电力系统作为国家的重要基础设施之一，其安全保障至关重要。
大数据技术可以通过对电力系统数据的监测和分析，及时发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施进行修复和防范。
例如，通过对电力系统中的网络数据进行监测和分析，可以发现异常的网络活动，该技术在保障电力系统的网络安全方面具有重要作用。
大数据在电力系统
大数据在电力系统大数据在电力系统中的应用一、引言电力系统是现代社会不可或者缺的基础设施之一，它的稳定运行对于保障国家经济发展和人民生活的正常进行至关重要。
然而，随着电力系统规模的不断扩大和负荷的增加，电力系统的运行和管理变得越来越复杂。
为了提高电力系统的可靠性、安全性和经济性，大数据技术被引入到电力系统中，以实现对电力系统的智能化管理和优化运行。
本文将详细介绍大数据在电力系统中的应用。
二、大数据在电力系统中的应用场景1. 负荷预测负荷预测是电力系统中的重要任务之一，它可以匡助电力公司合理安排发电计划和调度电力资源。
通过分析历史负荷数据、天气数据、经济数据等多种数据源，利用大数据技术可以建立负荷预测模型，准确预测未来一段时间内的负荷变化趋势，从而合理调配电力资源，提高电力系统的供电能力。
2. 故障诊断与预警电力系统中存在各种故障风险，例如设备故障、路线短路等。
利用大数据技术，可以对电力系统进行实时监测和故障诊断，及时发现故障风险，并给出预警提示。
通过分析设备传感器数据、实时监测数据等多种数据源，可以建立故障诊断模型，实现对电力系统的智能化监控和管理，提高系统的可靠性和安全性。
3. 能源管理大数据技术可以对电力系统中的能源消耗进行全面监测和管理。
通过对电力消费数据、能源供应数据等多种数据源的分析，可以实时监测电力系统中各个环节的能源消耗情况，识别能源浪费的问题，并提出相应的优化措施。
通过大数据技术，可以实现对电力系统能源的高效利用，降低能源消耗，提高能源利用效率。
4. 安全监控电力系统的安全是保障供电的基础，大数据技术可以匡助电力公司实现对电力系统的全面监控和安全管理。
通过分析电力系统中的各种安全数据，如电压、电流、频率等数据，可以实时监测电力系统的安全状态，并及时发现潜在的安全风险。
通过大数据技术，可以建立安全预警模型，提前预警可能发生的安全事故，并采取相应的措施，保障电力系统的安全运行。
三、大数据在电力系统中的优势1. 数据全面性大数据技术可以处理各种类型、各个环节的电力系统数据，包括负荷数据、设备状态数据、天气数据等。
大数据技术在电力系统中的应用
大数据技术在电力系统中的应用随着科技的不断进步，大数据技术在各行各业中的应用也越来越广泛。
在电力系统中，大数据技术的应用对于电力供应的稳定性和效率的提升有着重要的意义。
本文将探讨大数据技术在电力系统中的应用，以及对电力系统管理和优化的影响。
大数据技术在电力系统中的应用可以帮助电力公司实现智能化的运营管理。
通过在电力系统中部署感知装置和传感器，可以实时收集电力设备的运行数据和状态信息。
这些数据可以包括电力设备的温度、电流、电压、功率等等。
通过将这些海量的数据进行分析和处理，电力公司可以了解电力设备的运行状况，及时进行故障诊断和预测，以避免设备故障带来的停电事故发生。
同时，电力公司还可以通过大数据技术对电力设备进行智能化维护，提前排查潜在故障点，减少维修成本和停电时间。
大数据技术的应用还可以帮助电力系统实现电力负荷的智能调度和优化。
通过大数据技术对电力系统中的负荷数据进行分析和预测，可以对未来一段时间内的用电负荷进行准确预测。
预测的数据可以帮助电力公司合理安排发电计划和电力调度，以满足用电需求的同时最大限度地降低电力系统的负荷峰值，提高电力供应的效率。
同时，大数据技术还可以对电力市场的运行情况进行分析，帮助电力公司制定合理的电力价格，并提供更加丰富多样的电力产品和服务，满足用户的个性化需求。
大数据技术在电力系统中的应用还可以提升电力系统的安全性和稳定性。
通过对电力系统中的安全事件数据进行收集和分析，可以实现电力系统的智能化安全监控和预警。
一旦发现异常事件或潜在的安全隐患，可以及时采取措施防范事故的发生。
同时，大数据技术还可以帮助电力系统实现智能化的故障定位和恢复，提高电力系统的抗灾能力和恢复速度。
通过分析历史的故障数据和运维记录，可以挖掘出潜在的问题和风险，并改进电力系统的设计和运行。
大数据技术的应用还可以支持电力系统的能源管理和节能减排工作。
通过大数据技术对电力系统中的能源数据进行分析和建模，可以实现对能源消耗的全面监测和分析。
大数据分析在电力系统运行中的应用研究
大数据分析在电力系统运行中的应用研究随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，大数据分析在电力系统运行中扮演着越来越重要的角色。
通过利用大数据分析技术，可以实时监控电力系统的运行状态并进行预测和优化，提高电力系统的可靠性、效率和安全性。
本文将探讨大数据分析在电力系统运行中的应用研究，并分析其对电力系统运行的影响。
一、大数据分析在电力系统中的应用1.1 负荷预测与优化电力系统需要根据负荷需求进行供电，并保证供电的稳定性和可靠性。
通过对历史负荷数据进行分析和建模，利用大数据分析技术可以准确地预测未来负荷的趋势和变化，以便优化电力系统的供电计划和调度策略。
通过实时监测和预测负荷变化，电力系统可以更好地适应负荷需求，提高供电的效率。
1.2 设备状态监测与维护电力系统中的各种设备（如变压器、开关设备等）的状态对系统运行的安全性和可靠性有重要影响。
通过大数据分析技术，可以实时监测和分析设备的运行状态数据，并对设备进行故障预测和健康评估。
基于这些分析结果，电力系统可以主动进行设备维护，避免设备故障对系统运行造成影响，提高系统的可靠性和稳定性。
1.3 节能与降耗大数据分析技术可以通过对电力系统中的能源数据进行分析，找出能源的浪费点和不合理使用行为，并提供相应的优化建议和措施。
通过优化电力系统的能源使用，可以降低能源消耗和排放，达到节能减排的目的。
同时，通过大数据分析技术，电力系统可以优化发电调度，提高发电效率，降低发电成本。
1.4 安全预警与风险管理电力系统的运行安全是保障社会经济正常运行的重要保证。
通过大数据分析技术，可以对电力系统的各种数据进行实时监测和分析，及时发现潜在的安全隐患并进行预警。
同时，在应急事件发生时，大数据分析技术可以快速响应，并提供相应的应对措施和处理方法，实现电力系统的风险管理和应急响应。
二、大数据分析在电力系统运行中的影响2.1 提高电力系统的可靠性通过大数据分析技术，电力系统可以实时监测和预测设备状态、负荷变化等因素，及时发现潜在故障隐患，减少设备故障和电力中断的概率。
大数据在电力系统中的应用 詹先鹏
大数据在电力系统中的应用詹先鹏摘要：近年来，移动应用技术的不断完善，使得基础设施越来越多。
电力企业的快速发展，使得不同类型的智能终端、移动业务被推广，这在一定程度上加速了互联网时代发展步伐。
大数据技术背景下，如何做好电力系统信息正常运行和安全防护工作，为电力企业当前首要需解决的问题。
因为只有确保电气系统信息的安全，才能为广大用户提供更加稳定、安全的网络环境，降低对人们所构成的损失，推动电力企业的良好发展，提高企业的经济效益、工作效率。
关键词：大数据技术；电力系统；信息安全防护在我国的电力行业，电网技术朝着更加智能的方向发展，随着“物联网”、“大数据”“互联网+”等新概念的不断提出，电力企业迎来了新的发展机遇与挑战。
作为科技创新的主攻方向之一，国家电网、南方电网等电力公司在智能电网、电力信息与通讯及网络安全、用电能效与环境保护等多领域方面开展了关于大数据的研究与应用。
面对海量数据，如何选择合理的方法把它们充分利用起来，成为人们普遍关注的问题。
在电力系统中应用大数据技术，需要在多角度、全方位上改革现有业务模式和运行模式，需要建立一个完善的电力系统大数据平台。
1电力系统中大数据特点随着人们从更深层次对大数据进行认识与理解，加之考虑到电力公司的业务要求和数据状况，在电力系统中应用大数据技术，旨在通过挖掘数据价值，对未来业务趋势进行有效预测，同时整合数据的计算、存储、集成管理等功能，从而创造出适应当前和未来发展趋势的新型业务管理模式。
在电力系统中应用大数据就是，有利于促进企业业务发展、有效提升企业内部的管理水平。
在电力系统中，大数据表现为以下几个特征。
第一，体量大。
随着科学技术的发展和现代化水平的提高，我国电力企业逐渐朝着信息化发展，电力数据的增长比率远远超出人们的预期。
第二，类型多。
在电力系统中，数据包括多种类型，如半结构化数据、结构化数据、非结构化数据。
非结构化数据是指那些不能用数据二维逻辑表描述的数据，如图片、影音等，需要对它们进行如图像识别、语音语义识别等处理后，转化为结构化数据，结构化数据是指那些可储存在数据库中、用二维逻辑表结构描述，而半结构化数据介于二者之间。
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大数据在电力系统中的应用詹先鹏
发表时间：2018-07-02T11:48:11.347Z 来源：《电力设备》2018年第9期作者：詹先鹏
[导读] 摘要：近年来，移动应用技术的不断完善，使得基础设施越来越多。
（国网朔州供电公司山西 036002）
摘要：近年来，移动应用技术的不断完善，使得基础设施越来越多。
电力企业的快速发展，使得不同类型的智能终端、移动业务被推广，这在一定程度上加速了互联网时代发展步伐。
大数据技术背景下，如何做好电力系统信息正常运行和安全防护工作，为电力企业当前首要需解决的问题。
因为只有确保电气系统信息的安全，才能为广大用户提供更加稳定、安全的网络环境，降低对人们所构成的损失，推动电力企业的良好发展，提高企业的经济效益、工作效率。
关键词：大数据技术；电力系统；信息安全防护
在我国的电力行业，电网技术朝着更加智能的方向发展，随着“物联网”、“大数据”“互联网+”等新概念的不断提出，电力企业迎来了新的发展机遇与挑战。
作为科技创新的主攻方向之一，国家电网、南方电网等电力公司在智能电网、电力信息与通讯及网络安全、用电能效与环境保护等多领域方面开展了关于大数据的研究与应用。
面对海量数据，如何选择合理的方法把它们充分利用起来，成为人们普遍关注的问题。
在电力系统中应用大数据技术，需要在多角度、全方位上改革现有业务模式和运行模式，需要建立一个完善的电力系统大数据平台。
1电力系统中大数据特点
随着人们从更深层次对大数据进行认识与理解，加之考虑到电力公司的业务要求和数据状况，在电力系统中应用大数据技术，旨在通过挖掘数据价值，对未来业务趋势进行有效预测，同时整合数据的计算、存储、集成管理等功能，从而创造出适应当前和未来发展趋势的新型业务管理模式。
在电力系统中应用大数据就是，有利于促进企业业务发展、有效提升企业内部的管理水平。
在电力系统中，大数据表现为以下几个特征。
第一，体量大。
随着科学技术的发展和现代化水平的提高，我国电力企业逐渐朝着信息化发展，电力数据的增长比率远远超出人们的预期。
第二，类型多。
在电力系统中，数据包括多种类型，如半结构化数据、结构化数据、非结构化数据。
非结构化数据是指那些不能用数据二维逻辑表描述的数据，如图片、影音等，需要对它们进行如图像识别、语音语义识别等处理后，转化为结构化数据，结构化数据是指那些可储存在数据库中、用二维逻辑表结构描述，而半结构化数据介于二者之间。
随着电力行业在运行过程中不断加大视频的应用力度，使得音频和视频等非结构化数据的占比越来越重。
第三，速度快。
在这里主要指电力数据的采集、处理、分析速度越来越快。
第四，电力大数据可以不受磨损、不受消耗、不受污染且易传输，还能在使用的过程中不断得到增值。
第四，安全性。
这一点要求保证数据质量，无论是收集、存储、调用、处理、分析等的哪一个环节，都必须保证数据的质量。
整个电力系统的综合能力水平与系统的弱势环节息息相关，电力系统大数据的安全性也取决于最薄弱环节的数据质量。
在建设电力系统应用大数据技术时，需要在各个环节上保证大数据的安全性。
2电力系统大数据概述
2.1电力大数据概念和特征
电力行业与民生息息相关，也涉及多个环节，包括输、变、售电、调度等，每个环节会产生大量的数据，这些数据被称作电力大数据。
与大数据特征类似，电力大数据具有“5V”特征，即数量庞大、数据类型众多、数据处理速度快、数据准确和数据有价值。
电力大数据中非结构化数据增长速度更快，数据类型不仅包括结构化数据，如负荷数据、变电站数据等，也包括大量的非结构化信息，如信息数据、资产管理信息等；为使电力决策符合安全要求，需严格保障数据的真实可靠，与社会经济和生产水平相切合；电力大数据可以反映系统性能，进行挖掘分析并为决策提供依据，因此具有实用价值。
2.2电力大数据技术
（1）存储部分。
物联网技术可发现大量数据，也会出现新的数据格式，对于电力行业而言，传统的结构化数据存储方式已经不能满足要求，面对越来越多的非结构化数据，传统数据库存储容量受到限制，进行数据库集群搭建则会产生大量的成本消耗，不易于电力企业可持续发展。
对此，需将大量的非结构化数据存储于低廉的硬件设备上，这就需要采用Hadoop大数据架构，既能完全解决上述问题，又无需考虑硬件配置性能导致的数据丢失问题，HDFS文件系统具冗余机制，一般会备份三份以免丢失，同时架构中也存在Hive、Hbase组件，共同完成存储工作。
（2）计算部分。
需要利用Hadoop中的Map Reduce计算框架，还可辅助Spark分布式计算框架以进行分布式计算，完成对数据的去重、排序、单表或多表关联等操作。
（3）挖掘部分。
数据挖掘技术就意味着分辨信息中的垃圾与黄金，其流程为数据准备、规律寻找和规律表示，其分析方法包括关联、聚类和演变分析等。
对此，Hadoop中开发了Mahout功能，可用于频繁模式挖掘、协同过滤等操作，除此之外，许多开源软件和项目的开发使得机器学习算法增多，包括回归算法、高斯过程回归、最近邻居法等，需根据不同的数据特点选择恰当的算法。
（4）可视化。
在智能电网数据下，需将大规模数据通过有限屏幕空间直观的呈现给用户，将大规模数据集进行分析提取，通过算法将其绘制为高精度、高分辨率的图片，在交互工具和视觉系统的帮助下完成数据处理。
3大数据在电力系统中的应用
3.1数据的存储、传送技术
随着电网的规模越来越大、相关电力设备数量越来越多，产生了越来越多的数据，给监控系统造成巨大负担。
为了合理存储大量数据，可以选择不同的存储方式。
如：对于历史数据和非结构化数据，可利用分布式文件系统进行存储，把不同类型的数据信息进行分类存储。
对于存储要求较高的数据，可以使用数据库系统。
对于那些核心、保密性的数据，可利用数据仓库系统。
数据仓库技术包括三个部分，首先是数据抽取，即把需要的相关数据从数据源系统中抽取。
其次是数据转换，即把抽取获得的数据，按照一定的要求转换成另一种形式，对存在错误、偏差的数据进行清洗、加工。
最后是数据加载，即是把前面两个环节得到的数据进行加载，保存至数据源系统。
3.2数据处理技术
在电力系统中应用大数据技术，需要对采集的庞大数据进行分库、分区、分表等合理处理。
分库处理即指以一定的处理原则为基础，提高数据库相关数据利用率。
分区处理，即对不同文件的数据进行合理载入，尽可能减少大型表的压力，提高数据的访问性能。
分表处
理，即基于一定的处理原则建造不同的数据表，降低每个单一数据表的压力。
构建纵列形式、并行形式的数据库，可以强化数据的加载性能，加快实时查询功能。
进软件，促使系统更加完善。
3.3数据分析技术
应用大数据技术的目的就是把信号向数据方向转化，再通过数据分析，提炼形成知识，最后再为决策提供有效参考。
在大数据的发展背景下，在电力系统中应用各种数据分析技术，帮助电力企业在海量信息数据中找到隐藏的规律，建造科学的模型，从而为决策者提供有效的信息支持，科学的决策使企业更好地生产、经营、管理、服务，为企业提高竞争力，从而创造出更大的经济效益。
3.4数据展现技术
在电力系统大数据化下，应用可视化、历史流与空间信息流等技术，有利于管理者更准确、直观地了解电力系统的运行状态、电力数据的现实意义。
一般在电网状态实时监控领域应用可视化技术，提高电力系统的自动化水平。
4结语
综上所述，电力系统发展是促进社会进步的重要部分，在现代化社会大数据的冲击下，电力系统也需要进行适当的改革，学习并利用新技术、新设备、新理念，提高电力系统运行效率和稳定性，建立科学化的电力大数据系统管理平台，做好数据的存储、计算、挖掘和可视化，以统一的标准管理系统、设备和操作人员，在调研中还发现，一些电力系统在基本的大数据技术使用基础上，进行了模型计算、仿真计算，进一步增加了数据利用的准确性，取得了显著的经济效益，可见大数据技术的研究不是一蹴而就的，需要根据不同的地域特征、电力特征进行反复试验、试点，最终建立起大数据时代下智能化电力系统，为人民谋福。
参考文献：
[1]彭川.电力大数据信息安全分析技术探讨[J].科技尚品，2017（05）：198-198.
[2]刘宜奎.网络大数据时代下的银行信息安全保护策略[J].电子技术与软件工程，2017（07）：211-211.。