浅析大数据在电力系统中的应用
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。
大数据技术在电力系统调度中的应用与改进
大数据技术在电力系统调度中的应用与改进随着科技的不断进步和信息时代的到来，电力系统的调度也面临着新的挑战。
为了实现电力系统的智能化和高效化管理，大数据技术逐渐被引入到电力系统调度中。
本文将探讨大数据技术在电力系统调度中的应用，并提出相应的改进方案，以进一步提升电力系统的运行效率和稳定性。
首先，大数据技术在电力系统调度中的应用主要体现在以下几个方面。
第一，大数据分析优化电力系统调度。
电力系统调度是对发电、输电、配电等环节进行协调和优化的过程。
但是，传统的调度方法往往仅基于历史数据和经验判断，无法全面考虑各种因素的复杂关联。
而大数据技术能够实时采集和分析各种传感器数据、气象数据、市场数据等多种数据源，利用机器学习和数据挖掘等算法模型，对电力系统进行智能化分析和优化调度。
通过建立大数据分析平台，可以实时监控电力系统的运行状态、预测电力需求、优化发电计划，并提供合理的电力调度策略，提高整个电力系统的运行效率。
第二，大数据技术支持电力系统的预测与故障监测。
电力系统的运行状态一直处于动态变化之中，随时可能发生设备故障、电网故障等问题。
传统的故障监测方法往往依赖于人工巡检和设备保养，效率低下且容易出现漏检。
而大数据技术可以通过建立故障模型和故障预测算法，分析历史故障数据和实时监测数据，提前预测潜在故障的发生，并及时采取相应的措施，避免故障扩大化。
同时，大数据技术还可以实时监测电力设备的运行状态、温度、振动等参数，提供设备健康状况的评估和预警，为设备维护提供依据，减少故障发生的概率。
第三，大数据技术支持电力系统的调度决策。
电力系统调度需要面对众多的变量和不确定因素，如电力需求的变化、电力交易途径的改变等。
传统的调度决策方法通常依赖于调度员的经验和常规规则，无法全面考虑各门电力交易的综合效益。
而大数据技术可以通过建立电力市场模型和优化算法，对电力交易进行全面分析和优化。
通过运用大数据技术，可以将电力需求和供给进行实时匹配，灵活调整电力分配策略，提高电力供应的可靠性和经济性。
电力系统中大数据技术的应用
电力系统中大数据技术的应用在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和规模影响着各个领域，电力系统也不例外。
随着智能电网的不断发展，电力系统中产生了海量的数据，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节的数据。
如何有效地利用这些数据，挖掘其中的潜在价值，成为了电力行业面临的重要挑战和机遇。
大数据技术的应用为解决这一问题提供了强有力的手段。
电力系统中的数据来源广泛且多样。
首先，在发电环节，各类发电厂的设备运行状态监测数据、能源供应数据等源源不断地产生。
例如，火电厂的锅炉温度、压力等参数，风电场的风速、风向等气象数据，以及水电站的水位、流量等信息。
其次，在输电环节，电网的电压、电流、功率等实时监测数据以及线路的损耗、故障等信息至关重要。
再者，在配电环节，配电网的拓扑结构、负荷分布等数据对于优化配电网络至关重要。
最后，在用电环节，用户的用电行为、用电量等数据为需求侧管理提供了依据。
大数据技术在电力系统中的应用涵盖了多个方面。
在电力系统的运行监测与故障诊断方面，通过对实时采集的数据进行分析，可以及时发现设备的异常运行状态，预测潜在的故障风险。
例如，利用传感器采集变压器的油温、油位、绕组温度等数据，结合大数据分析技术，可以提前判断变压器是否存在故障隐患，从而采取相应的维护措施，避免故障的发生。
这不仅提高了电力系统的可靠性，还减少了停电时间和维修成本。
在电力负荷预测方面，大数据技术发挥着重要作用。
传统的负荷预测方法往往基于历史数据和简单的数学模型，预测精度有限。
而借助大数据技术，可以整合气象数据、经济数据、社会活动数据等多源信息，构建更加精确的负荷预测模型。
例如，在夏季高温天气时，空调负荷会大幅增加，通过分析历史气象数据和负荷数据的关系，结合当前的天气预报，可以更准确地预测电力负荷的变化，为电力调度提供有力支持。
在优化电力调度方面，大数据技术能够实现资源的高效配置。
通过对全网的电力生产和需求数据进行实时分析，制定更加合理的发电计划和调度策略。
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。
大数据技术在电力系统中的应用与优化
大数据技术在电力系统中的应用与优化一、引言随着科技的不断进步和信息技术的迅猛发展，大数据技术成为当今社会中的重要支撑力量。
大数据技术以其强大的数据处理能力和智能化的分析能力在各行各业得到广泛应用。
本文将就大数据技术在电力系统中的应用与优化进行探讨。
二、电力系统概述电力系统是指由发电、输电、配电等环节组成的一系列设备和网络，并通过这些设备和网络向用户提供电力服务。
传统电力系统面临着能源资源短缺、供需不平衡、能耗高效等问题。
为了解决这些问题并提高电力系统的效率，大数据技术被引入到电力系统中。
三、大数据技术在电力系统中的应用1. 数据采集与监测大数据技术可以用于电力系统中的数据采集和监测。
通过传感器和智能计量设备，可以实时采集电力系统中的各种数据，包括电压、电流、功率等。
这些数据通过传输到数据中心，再经过大数据技术处理和分析，可以对电力系统的运行状况进行实时监测和诊断。
2. 能源预测与调度大数据技术可以利用历史数据和实时数据进行能源预测与调度。
通过对历史数据的分析和模型训练，可以预测未来的能源需求和供应情况，从而进行合理的能源调度。
同时，大数据技术也可以根据实时数据的变化进行实时调度，以适应电力系统的变化需求。
3. 故障诊断与维护大数据技术可以通过对电力系统中的数据进行分析，实现故障诊断和维护。
通过对大量数据的比对和分析，可以及时发现电力系统中的潜在故障，并进行预警和维护。
这样可以减少因故障引发的停电和损失，并提高电力系统的可靠性和稳定性。
四、大数据技术在电力系统中的优化1. 资源利用优化大数据技术可以通过对电力系统数据的分析，实现电力资源的优化利用。
通过预测电力需求和供应情况，可以实现电力的合理分配和调度，从而提高电力系统的效率和可持续发展能力。
2. 能源管理优化大数据技术可以通过对电力系统中的数据进行分析和处理，实现能源管理的优化。
通过实时监测和分析电力系统的数据，可以及时发现能源消耗过高的设备和环节，并进行优化调整，以降低电力系统的能耗。
利用大数据优化电力系统的运行和维护
利用大数据优化电力系统的运行和维护随着电力系统规模的扩大和需求的增加，如何优化电力系统的运行和维护成为了一个亟待解决的问题。
大数据技术的快速发展为电力系统的优化提供了新的机会和挑战。
本文将探讨如何利用大数据来优化电力系统的运行和维护，以实现能源的可持续发展。
一、大数据在电力系统中的应用在电力系统中，大量的数据每天都被电力公司所产生，包括发电数据、输电数据、配电数据以及用户用电数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息，通过对这些数据的采集、存储和分析，可以帮助电力公司进行决策，提高电力系统的运行效率和可靠性。
1.1 电力设备状态监测与预测大数据技术可以实时监测电力设备的运行状态，并进行预测分析。
通过对电力设备的数据进行实时监测，可以及时发现设备的异常情况和故障，提早预警，减少因设备故障引起的停电事故。
同时，利用大数据分析，可以预测设备的寿命和维护周期，提前进行维护和更换，降低维护成本。
1.2 电力负荷预测与优化大数据技术可以通过对历史用电数据的分析，预测未来的电力负荷。
通过精确的负荷预测，电力公司可以合理安排发电和调度计划，提高电力的供应能力，降低用电峰值的压力。
同时，结合用户的用电需求和电价等因素，还可以进行电力负荷优化，实现用电的节约与合理配置。
1.3 输电线路状态监测与故障诊断大数据技术可以实时监测输电线路的状态，并进行故障诊断。
通过对输电线路的数据进行实时分析，可以判断线路的健康状态和潜在故障，减少因输电线路故障引起的停电事故。
同时，通过大数据分析，可以判断故障类型和位置，缩短故障修复时间，提高电力系统的可靠性。
二、面临的挑战与解决方案利用大数据优化电力系统的运行和维护面临着一些挑战，主要包括数据质量问题、数据安全问题以及数据分析与决策问题。
2.1 数据质量问题电力系统数据的质量对于大数据分析的准确性和有效性至关重要。
如何确保数据的准确性和完整性，是一个需要解决的关键问题。
解决方案可以通过加强数据采集的准确性和数据质量监控的手段，建立数据质量评估体系，并采用数据清洗、校验和整合等措施来提高数据的质量。
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。
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浅析大数据在电力系统中的应用
发表时间：2019-05-28T11:05:07.567Z 来源：《电力设备》2018年第35期作者：郭建新[导读] 摘要：在能源改革和售电测改革的大前提下，大数据在电力系统的发输变配用环节充分利用，能够有力提升供电系统的运行水平和管理水平。
（国网江西省电力有限公司吉安供电分公司江西吉安 343009）摘要：在能源改革和售电测改革的大前提下，大数据在电力系统的发输变配用环节充分利用，能够有力提升供电系统的运行水平和管理水平。
营销系统对大数据的应用可以提升供电服务水平，提高客户满意度。
对现有数据整合，形成客户评价体系和差异化服务体系，满足国家改革趋势，也为建设世界一流电网、国际一流企业奠定基础。
关键词：售电侧改革；营销系统；大数据；客户满意度 1 大数据使用的目的和意义
大数据（Big Data），或者叫做巨量资料，是指多元形式，来自许多渠道搜集来的庞大数据组，往往具有实时性。
在企业对企业销售的情况下，这些数据可能来自网络、有的来自于申请单、有的来自于调查等多种渠道。
大数据的应用能够提升智能化水平。
已经成为国家战略。
大数据逐步会为我们人类创造更大的价值。
从国家电网公司内部来说，这些年国家电网公司对于营销系统以及生产系统的基础信息的信息化建设、相应软件的大力开发和供电企业内部的深化体制改革推进，使得数据化办公得以推进；从外部来说，在国家“十三五”规划中，国家要求开展能源改革与售电侧改革，在全球能源与经济一体化的大形势下，以及我们所面对客户需求多样化的必然趋势下，我们公司必须整合现有数据资源，加以充分利用，深度优化服务流程，提高品牌意识和服务意识，不断的与社会、国际接轨，提升服务水平，通过不断创新服务手段及扩展营销内容，打破原有的思维定式，勇于创新，通过对电力客户价值的深度细化与分析，能够提供出不同客户的统一标准，但是又有不同层次的差异化服务，用以提高电力用户的满意度，才能从根本上有力的支撑国家电网公司优质服务建设与电力营销的建设与发展。
2 大数据应用现状
2013年5月，阿里巴巴集团董事局主席马云就提出，大家没有搞清PC时代，移动互联网来了，还没有搞清移动互联网，大数据时代来了。
现在的很多互联网企业通过客户每天的访问数据、浏览时长、用户个人信息为数据源，通过二次整合，对用户进行多方面自助分析与测算，然后通过广告定向推广系统向不同的用户提供不同的个性化推荐，从而实现差异化个性化服务服务。
现在世界上很多企业都很重视大数据在企业运营管理中的作用。
微软公司生产了一款数据驱动软件，能够为世界节约40%能源，在现在成熟的产业中，为了提高效率和盈利水平，往往也需要大数据进行分析以提升盈利水平。
无论是法国、还是美国，大数据成为市场的新的关注点。
2013年国家电网公司发表了《中国电力大数据发展白皮书》，文中阐述了大数据的发展方向与未来面临的挑战，深入分析了大数据的发展方针。
电力企业的发、输、变、配、用等各个环节全过程大数据覆盖成为趋势，通过大数据进行分析与整合，利用智能电表终端的数据采集，结合各个后台系统整合，大的方面形成负荷预测、优化峰谷，调度运行生产，减少并网容量，达到节能减排，符合国家的“三去一补”即去产能、去库存、去杠杆、补短板的要求，实现绿色电力；小的方面进行微电网数据管理，分布式电源、用户使用习惯进行整合，分析用户的用电行为，为客户提供用电使用推荐服务，达到扩展延伸服务目的，提升服务水平；另一方面可以通过对电压、电流、无功、功率等实时运行指标的综合筛选分析，实现了对客户电压、电流数据的自动甄别与筛选，一旦发现电压偏差高于或者低于标准（10看V及以下三相供电±7%；220V，+7%～-10%），自动生成报警数据，通过后续规划与整改，确保低电压不重复存在，提升了供电电压质量和服务品质减少了投诉事件发生。
3 大数据目前对于电网存在的问题 3.1 现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够
现有营销技术支撑系统（SG186）系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。
一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。
随着社会进步與营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统SG186、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。
3.2 针对不同用电客户电力市场行为评价体系和不同客户的差异化服务体系没有建立
随着电力市场化改革，以及电力市场的有序开放，现在的供电部门不但面临着日趋严峻的市场竞争压力，以及不同客户不同需求，营销系统需要建立一套科学准确的用户市场行为评价体系，以电力市场为导向，以大数据为基础，深入细化用户分析评价，找出客户存在的差异性，通过动态数据及时调整对客户的服务手段和营销模式，为此才能够开展营销模式的创新。
对于供电公司中营销部门的客户进行详细的分类，根据大数据中的信息进行对应的差异化服务探究，利用现有的各大公司或自己的大数据平台进行数据汇总，然后通过对前期数据进行系统分析、筛选后，将营销、运行等部门的相关业务系统数据进行有效、快速的合并，通过此大数据的初步处理，能够高速、有效的解决营销部门现有数据支撑不足问题，也能够进一步自动完善营销系统中存在的数据以及更正错误的数据。
保证后续营销系统中的数据信息更新，能够从底层（营销、生产、调度等）软件系统中底层数据进行整合，实现多个平台共享与更新，从而实现营销、生产数据的整合，通过相应的算法或者统计分析条件，建立一套相应的二次系统（客户分析系统）；然后通过领导平台对相应的客户进行分类以及服务策划，实现差异化服务，个性化服务，用以提升营销部门的服务水平及市场竞争能力，能够满足现在国家的改革趋势。
3.3 没有形成专业的协同运作
造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。
4 综述与展望
《白皮书》中说过：对于电力行业而言，电力大数据将贯穿未来电力工业生产及管理等各个环节，起到独特而巨大的作用，是中国电力工业在打造下一代电力工业系统过程中有效应对资源有限、环境压力等问题，实现厚积薄发、绿色可持续性发展的关键。
通过“两个转变”实现电力的核心价值观。
通过大数据挖掘满足自身需要，满足市场与客户需要，满足电力改革需要，实现能源高效利用，实现电力市场的优化以及拓展，实现优质服务的延伸，实现灵活互动的用电服务，通过智能化平台进行大数据应用，实现信息化的提升，客户信用、生产调节、用电指导、电力调度与调节，节能推荐来满足客户，通过数据共享与及时更新满足生产与营销需要，不断提升企业水平，在“建设世界一流电网，建设国际一流企业”的战略目标基础上更上一层楼。
参考文献：
[1]中国电机工程学会电力信息化专业委员会.中国电力大数据发展白皮书[R].北京：中国电力出版社，2013.。