大数据分析在电力规划中的应用
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。
电力行业中的数据分析与电网调度
电力行业中的数据分析与电网调度电力行业是国家经济发展的重要支撑，保障了各行各业的正常运转。
而在电力行业中，数据分析与电网调度扮演着至关重要的角色。
本文将重点介绍电力行业中数据分析及电网调度的相关概念、应用和挑战。
一、数据分析在电力行业中的作用随着时代的发展，电力行业所产生的数据呈现爆炸式增长。
这些数据包括电力消费数据、电力生产数据以及各种监测数据等。
准确地分析这些数据可以为电力行业提供可靠的依据和参考，进而为制定合理的发电和电网调度方案提供支持。
数据分析在电力行业中可以用于以下方面：1. 负荷预测：通过对历史负荷数据和相关因素的分析，可以准确预测未来的负荷情况，从而合理规划电力供应；2. 故障检测与故障诊断：通过对电力系统各设备的数据分析，可以及时检测和诊断出设备的故障，避免事故发生并提高电力供应可靠性；3. 能效分析：通过对电力消费数据的分析，可以评估电力设备的能效，为节能减排提供依据；4. 网络安全：通过对电网中的数据进行实时监控和分析，可以发现潜在的网络安全威胁，并采取相应的措施进行防范。
二、电网调度的意义与挑战电网调度是指根据负荷需求和电力供应情况，合理安排发电计划、输电计划和配电计划，以确保电力系统的运行安全和供需平衡。
电网调度的意义在于优化供电结构、提高供电可靠性、降低电网损耗、提高电网经济性。
然而，电网调度也面临一些挑战：1. 高负荷和低负荷平衡：由于负荷需求的时变性和区域差异性，如何合理调度电力供应，平衡电网负荷是一个难题；2. 可再生能源的集成：随着可再生能源如风能、光能的大规模接入，电网调度需要更加注重对这些能源的预测和调度，以充分利用清洁能源，实现能源的安全和可持续发展；3. 灵活性需求的增加：随着电动汽车等新能源使用方式的普及，用户对电力的需求越来越灵活多样化，电网调度需要更好地满足各类用户的需求。
三、电力行业中的数据分析与电网调度技术为了更好地应对电力行业中的挑战，数据分析与电网调度技术得到了快速发展。
大数据分析在电力行业中的应用与节能减排
大数据分析在电力行业中的应用与节能减排在当今信息技术飞速发展的时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
它不仅在商业领域中发挥着巨大的作用，而且在电力行业中的应用也逐渐显现出其巨大潜力。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用，并重点强调其在节能减排方面的作用。
一、大数据分析在电力行业中的应用1. 电力需求预测电力供应的合理安排和规划需要准确的需求预测。
通过对大数据的分析，可以获取大量历史供电数据、天气数据、经济数据等，结合特定的算法和模型，对未来电力需求进行精准预测。
这有助于电力企业制定合理的生产计划，避免供需失衡带来的问题。
2. 资源优化配置电力行业存在大量的电力设备和供应网络，如何合理配置资源，提高利用效率，是电力企业的一大挑战。
使用大数据分析技术，可以对电力设备的运行状态、实时负荷状况进行实时监测和分析，根据分析结果进行优化调整。
通过对电力网络的智能管理和资源配置，可以实现电力供应的最优化，提高整体效益。
3. 故障预警与维护电力设备的故障和维护需要大量的人力和物力投入，给电力企业带来了巨大的压力。
大数据分析技术可以通过对电力设备状态的实时监测和分析，提前发现设备故障的迹象，并进行预警。
这有助于及时采取维护措施，减少设备故障带来的影响，提高设备的可靠性和使用寿命。
二、大数据分析在电力行业的节能减排中的作用1. 能源管理与优化大数据分析可以对电力生产和供应过程中的能耗情况进行全方位的监测和分析，了解能源利用的情况，找出存在的问题和瓶颈，并提出相应的改进措施。
通过精确的能源管理和优化配置，可以最大限度地提高能源利用效率，减少能源浪费，从而实现节能减排的目标。
2. 智能电网建设大数据分析技术在智能电网建设中发挥着重要作用。
通过对电网各个环节的数据进行采集和分析，可以实现对整个电网系统的智能管理和优化。
通过智能电网的建设，可以实现电力的有效调度和灵活分配，降低电力损耗，提高电网的稳定性和可持续性。
3. 负荷平衡与需求响应电力行业存在日常的负荷波动和季节性需求变化，如何实现负荷的平衡和需求的响应成为挑战。
电力行业如何利用大数据分析提高效能
电力行业如何利用大数据分析提高效能随着信息技术的不断发展和智能化的进步，大数据分析已经成为电力行业提高效能的重要手段之一。
大数据分析在电力行业中的应用，可以帮助企业实现能源利用的智能化管理和优化，提高发电效率，降低能源消耗，同时也能减少对环境的负面影响。
本文将从数据采集、数据存储、数据分析以及应用实践等方面，探讨电力行业如何利用大数据分析提高效能。
一、数据采集为了实现对电力行业的大数据分析，首先需要进行数据采集。
电力行业具有复杂的生产过程和庞大的数据量，因此数据的准确采集是关键。
电力企业可以利用传感器、智能计量设备等实时采集电力生产和能源使用的数据，并进行实时监测和记录。
此外，还可以利用无线通信技术和云计算技术，实现对分布式发电设备和用电设备的远程监控和数据采集。
通过合理选择采集设备和建立完善的数据采集网络，可确保所获取的数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
二、数据存储数据存储是实现大数据分析的重要环节。
电力行业的数据包括电力生产数据、能源使用数据、供需平衡数据等，这些数据以高频率产生，体量庞大。
为了对这些数据进行有效的分析，需要建立高效可靠的数据存储系统。
电力企业可以选择基于云计算的分布式存储系统，能够满足大数据存储和计算的需求。
同时，数据的备份和安全保护也是必不可少的，采取合适的措施确保数据的完整性和可用性。
三、数据分析电力行业利用大数据分析的核心在于通过对大量的数据进行深入挖掘和分析，揭示出潜在的关联和规律。
数据分析可以帮助电力企业预测负荷需求、制定更科学合理的发电计划，提高电力生产的效率。
同时，通过对能源消耗数据的分析，可以发现能源使用中的浪费和低效现象，并提出相应的改进措施，以达到降低消耗、节约能源和减少排放的目标。
此外，数据分析还可以帮助电力企业优化运维管理、提高安全性和可靠性，减少故障和停电时间。
因此，合理运用大数据分析技术，可以为电力行业提供决策支持，实现全面优化和提高效能。
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。
大数据分析技术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随着科技进步的不断推进，大数据分析技术已经逐渐应用到了各行各业中，而电力系统也是其中的一员。
随着电力行业产生的数据越来越多，大数据分析技术在电力行业中的应用也变得越来越重要。
一、大数据分析技术在电力系统中的概念大数据分析技术是指将大量的无序数据通过计算机技术进行整合、分析、处理、挖掘和预测，形成有用的结论和决策的一种技术方法。
在电力系统中，数据主要包括电网数据、用电数据和社会经济数据。
通过大数据分析技术，能够有效地提升电力系统的管理水平和服务水平。
二、大数据分析技术在电力系统中的应用1.供需预测供需预测是指通过大数据分析技术对电力需求和供应进行预测，以实现合理规划和调度。
通过对历史数据的分析，大数据分析技术能够准确预测未来的用电量和发电量，进而指导电网的规划、建设和调度工作。
2.电网安全预警电网安全是电力系统的核心问题之一，而大数据分析技术可以通过对电网的实时监测和数据分析，提前发现可能会出现的安全隐患，对电网进行自动预警和分析，让电力系统早日发现并解决潜在的安全隐患。
3.智能电表应用智能电表是利用大数据分析技术来监控用户用电行为，从而在电力系统中更精准地预测能耗，并提供更智能的计费管理服务。
通过大数据分析技术，智能电表能够更好地对用户进行分类和分群，进而制定针对性的用电计划和收费方案，降低用户的用电成本。
4.电力市场分析电力市场分析是电力系统有重要的环节之一。
通过大数据分析技术，能够实现对电力市场的深刻了解，及时把握市场走势，提出有效的市场策略和定价策略，从而提升电力系统的市场竞争力，推动整个电力市场的发展。
5.能耗管理和优化通过大数据分析技术，电力系统能够更好的管理能耗和优化能耗。
利用大数据分析技术，系统能够实现对能源消耗情况的实时监测和分析，精准预测未来的能量需求，从而制订出行之有效的节能策略，有效降低用电成本和减少环境污染。
三、大数据分析技术在电力系统中的优势1.提高决策效率和精准度通过大数据分析技术，电力系统能够及时精准地了解到用电情况、电力市场动态等信息，从而制定出更加科学、精准的决策策略。
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大数据分析在电力规划中的应用
发表时间：2019-09-04T16:40:16.507Z 来源：《工程管理前沿》2019年10期作者：熊永军苏金禄
[导读] 国网公司不断强调要做到电网项目的精准投资，需以科学的电力需求预测分析为基础，对电网规划项目进行有序且合理的规划，为电网项目的投资建设提供正确指导。
国网新疆电力有限公司塔城供电公司,新疆塔城834700
摘要：国网公司不断强调要做到电网项目的精准投资，需以科学的电力需求预测分析为基础，对电网规划项目进行有序且合理的规划，为电网项目的投资建设提供正确指导。
本文拟采用大数据分析方法，运用OFFICE、SPSS等工具，通过数据收集、数据清理、建立分析模型、结果展示，实现对电网负荷数据、电量数据、地方经济数据、气象数据的综合分析，试图挖掘出各类数据之间的关联关系，进而实现电力需求的科学预测。
关键词：电力系统；大数据；应用
引言
电能不仅在人们的日常生活中发挥着重要作用，其对我国国民经济的发展也具有重大意义。
但是就现阶段来看，我国电力系统在运行上还存在一些不足，相关部门应不断加大对电力系统的研究力度，积极开展电力系统规划工作，以提高电力系统的运行效率，促进电力系统的进一步发展。
1电力系统规划现状分析
1.1电力规划以市场需求为切入点
由于电力规划本身就属于市场中的一份子，因此，实施电力规划时主要以市场需求为切入点，通过进行科学的规划来提高电力系统的稳定性和有效性。
在进行规划前，首先应当对电力市场进行走访和调查，了解电力市场的发展趋势，掌握经济发展和电力行业发展的相互关系，从而确定电力资源的供应量。
对于不同的地区，其电力市场的电力需求量是不同的，因此更有必要进行市场调查，然后结合实际情况制定规划方案。
为了保证规划的科学合理，避免进行二次甚至多次规划，在市场调研时除了要分析当今电力市场状况外，还需要对未来电力市场做相应的评估，完善市场预测数据库，为未来电力行业的发展提供数据依据。
1.2电力规划将市场机制和政府调控高效衔接在一起
随着电力市场的规模不断扩大，电力系统规划包含的项目也日益增多，电力行业在发展中逐渐将市场机制和政府的宏观调控连接在了一起，借助政府的作用来提高电力系统的运行效率。
对于一些偏远地区来说，其经济较为落后，要想推动这些地区的发展，就需要政府部门出台一定的政策支持该地区的发展。
在电力系统规划方面，也应当考虑到政府的作用，通过政府的宏观调控来提高电能的供应指标，优化能源调控结构，从而促进这些地区的发展，进一步推动我国国民经济的发展。
2电力系统中大数据的具体应用
2.1在谐波治理中的应用
随着大数据技术的不断进步和完善，使得电力大数据获得了快速的发展，并被应用于电网故障诊断、电力风险评估等领域当中，为电力系统的安全、稳定运行提供了强有力的保障。
与传统的数据处理技术相比，大数据着重强调了数据本身所具有的“4V”特点，即跨领域、多类型、融合及利用。
谐波是电力系统运行过程中不可避免的问题，通过大数据技术，并借助现有的平台和系统，可对谐波进行检测、分析及治理，有助于提升电力系统的运行可靠性。
大数据在电力系统谐波治理中的应用，主要是对谐波产生的原因进行分析及定位，并利用数据挖掘技术提出有效的治理方案。
具体应用中，可采用Apriori数据挖掘算法对谐波产生的原因进行定位分析，在此基础上找出与分析结果相匹配的谐波治理方案，工作人员则可以此作为参考依据，快速制定出治理谐波的有效途径，由此能够大幅度提升工作效率。
系统可自动对谐波检测数据结果及谐波点上的电压、设备状态等数据进行读取，然后运用Apriori算法进行初始化，并执行关联分析，同时输出设备与谐波点的置信度，再从中选出置信度最高的三个设备，分别提取它们的电流及电压数据，并对其执行谐波检测算法，随后输出带有谐波的设备编号，以此作为谐波原因设备，最后从谐波治理方案中，选出与之相匹配的方案给工作人员进行参考。
基于大数据的谐波处理方式，不但使检测结果的精确性获得提升，而且还使原因定位更加准确。
2.2在系统建设管理中的应用
在电力项目建设管理方面，电力系统每年要参与至少3000个项目的建设，但是受系统自身数据储存容量不足的影响，只能够在参与建设管理的过程中储存少量有关施工现场的建设信息。
这些信息数据仅限于文件、图片等占用储存空间小的数据，而不能储存视频。
在这种情况下，系统管理人员不能依靠储存的数据了解电力项目的实施过程，同时电力系统缺失自动化分析功能和决策功能，不利于提高项目建设管理水平。
为此，有必要应用大数据技术，加快“大建设”基建系统建设，具体应从以下方面入手：不断提升电力系统的非结构化数据储存能力以及项目管理的准确性；不断扩大电力系统的信息收集范围，提高对现场信息的采集频率，提升系统自身的数据储存空间；扩展电力系统功能，使其能够分析处理大量非结构化数据。
3做好电力规划具体工作的有效措施
3.1全面考虑各种因素对电力规划的具体影响
在制定电力规划的过程中需要综合考虑多种因素，不仅要考虑当地的经济发展状况，还要考虑电力系统整体布局是否会对未来电力发展产生影响。
要综合考虑多种因素，错误布局不仅会影响整个电力系统运行的效率，还不利于保持施工工程的核心竞争力。
因此，当前最需要解决的问题就是结合各区域的地理位置和自然环境，制定科学合理的环境承载力，进而为确定正确决策提供良好的帮助。
推动电力网络走向结构化、专业化和规模化，不仅可以优化当地网络结构，还可以促进整个电力系统的稳定发展。
3.2电源规划
电源规划主要包括三个方面的内容，分别是电源容量、类型以及配置问题，在进行电源规划时，首先应对未来的电力资源需求量进行评估和预测，因为由此可以明确未来每年需要配置多大容量的设备。
这时确保多大备用率十分关键，为确定一个适当的备用率，使供求平衡，必须进行电力供求规划(主要是供电可靠性分析)。
在经济方面，要了解不同电源的建设成本，每天发电所需的燃料费以及燃料费用的变化趋势，从而了解电源的经济构成比率和电源配置计划问题。
电源配置对输电设备规划也有很大影响，为此，应进行包括输电设备在内的
电源配置综合评价。
除了以上几个问题需要考虑外，电力系统规划还应当考虑环境问题，电厂的地址对城市环境的污染程度应尽可能小。
3.3显示出电力规划的权威
一旦制定好电力规划，就一定要发挥它在电力工程建设中的权威性，充分发挥它在整个电力建设施工过程中的指导性作用。
在具体的细节规划设计中，要充分考虑不同方面、不同角度的因素，然后再进行验证，做出科学合理的决策。
另外，一定要对全国性的规划进行统一性的管理，使得各项工作能够有序进行。
除此之外，电力规划在定稿后需要有关部门将其交由上级部门来审批，行政审批通过之后才能执行，切忌专断独行，值得特别注意的是，整个审批流程和结果都要对外公布。
要想保证电力规划的顺利开展，有关审批部门要不断完善升级评估机制，一定要制定符合国情和当地经济发展状况的电力规划。
结语
综上所述，电力系统的运行稳定不但关系到社会生产，而且还与人们的日常生活息息相关。
随着电力系统的不断运行，其中的各类数据信息大幅度增多，通过对这些数据的合理利用，能够在一定程度上提高系统的运行稳定性。
由于电力系统涉及的内容较广，限于篇幅，本文仅从谐波治理、电力规划和系统建设管理这三个方面，对大数据的应用进行了论述。
在未来一段时期，可对大数据技术在电力系统其它领域中应用的研究予以加强，借此来推动我国电力系统的持续发展。
参考文献
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[2]刘曙光，沈莎莎．电力规划建设与市政规划建设的矛和盾［J］．通讯世界，2017（20）：125-126．。