张世彪

【摘  要】在目前大数据时代中，数据治理已经成为现代企业实现智能化决策主要手段，使企业在不断竞争的市场中对大数据信息进行分析和处理。那么，本文就将电力企业作为基础，分析大数据环境下电力企业的数据治理。

【关键词】电力企业;大数据;应用分析

1引言

电力信息技术的应用，极大地促进了我国电力系统的完善，能够使电力行业朝着自动化和智能化方向发展。为了推动电力信息技术的进一步革新，需要对大数据和电力信息技术的融合进行深入探索，充分发挥大数据的价值与优势，促进我国电力行业的繁荣发展。加强对电力生产各个环节数据信息的获取与分析，能够实现电力服务体系的不断优化。

2大数据平台概述

常见大数据平台应用有Hadoop，属于处理大范围数据软件平台。Hadoop能够储存丰富的数据信息，具有成本低、高效的优势，即使对分布式底层细节不了解也能够开发分布式程序，分为HDFS与Map Reduce。其中，HDFS有着高容错性特征，应用在硬件程序中能够提供高吞吐量访问程序数据，适用于大数据集的程序。而Map Reduce属于编程模型，主要应用在大范围数据集的运算。大数据平台的应用为人们分布式并行编程提供了便利，把程序运行在分布式系统中。现阶段，软件实现指的是既定映射函数用于将一组键值对映射成一组新的键值指定并发的归约函数，确保映射的键值对共享相同的键组。HDFS能够兼容庞大的数据信息资源，Map Reduce为海量的数据提供了计算功能。开源技术Hadoop具有分布式存储系统，利用Map Reduce技术有助于提高计算效果。不过，真正的存储计算结果需要与业务系统融合应用。大数据平台有着高稳定性、扩展性、高效性特点，Hadoop可以在不同节点间移动数据并确保节点平衡，所以效率较高。

3大数据时代与电力信息技术二者关系探讨

加强大数据与电力信息技术的研究，能够提升电力配送的质量，为我国社会生产生活用电提供保障。在当前电力供应的过程中依旧存在很多问题，导致电力系统的功能发挥受到限制，因此急需解决。促进大数据与电力信息技术的融合，能够有效解决电力供应中的问题。比如，通过数据分析技术对用电额度进行分析，能够实现电网的优化升级，不断提升供电服务质量。在大数据背景下，电力信息技术也在不断突破创新。电力信息技术的应用范围逐步扩增，使得电网建设朝着自动化与智能化方向发展。电力信息技术应用效果的增强，得益于大数据技术的发展与成熟。大数据来源于电力生产和管理的每个环节，发电侧的自动化水平得到有效提升，使得电力生产信息的保存更加方便。电网智能化是输电侧与配电侧的发展趋势，电网运行状态信息的保存能够通过在线监测功能实现。智能电表在用户侧的应用，使得用电信息的获取更加高效，能够根据用电信息为用户提供更加个性化的供电服务。

4电力企业大数据平台应用方式分析

4.1数据价值分析

电力企业大数据研究与挖掘的根本目标是结构化与非结构化信息，有效处理复杂的数据信息与结构调整。现阶段，电力企业数据主要集中于小数据集计算，因为随着大数据时代的发展，大数据计算结构仍未实现全范围应用，传统的数据挖掘计算周期较长。而应用小数据集的数据挖掘操作，稳定性低于庞大数据的挖掘结果，如：HadoppHDFS、HBASE的快速访问、Spark的分布式访问和计算、Sparkmllib的统计、计算、研究、Mahout的学习，借助大数据平台进行数据统计、挖掘、分析。

4.2实时计算

实时计算在大数据应用中扮演着重要角色，电力企业实时数据包括设备运行参数、运行环境指标、客户实时需求等，其数据价值在初期形成时最大。同时，数据开始出现时，移动、计算、应用也是价值最大化的体现。因此，电力企业大数据要重视实时计算场景的运用，企业积极转变实时计算框架成为当务之急，比如：电厂中运行按秒、分钟的形式搜集;数据搜集后发送实时计算框架。框架内，把搜集的参数用在数据挖掘与数据模型中，进行设备异常状态监督、故障预警、状态评估。实时计算后，保留初始数据后继续挖掘有价值的数据再重新使用生成自相似的结构形式。所以，电力企业实时计算需要加大对分布式内存计算研究。

5大数据分析在电力規划中的应用

5.1大数据分析在电网预警功能的应用

在电力系统运行过程中，预警功能的设置能够帮助巡检人员及时发现存在的问题，避免运行故障导致的电力事故，进而保障人员的生命财产安全和企业经济效益。因此，需要借助于大数据的相关框架，不断完善电网的预警功能，帮助工作人员实时动态掌握电网运行参数，建立预案处理机制和相关预警模式。通过对电网运行状况进行参数化处理，借助于数据分析的功能，能够实现电网运行状况的预测分析，从而降低故障发生的概率。同时也是不断提升电网监管水平的重要途径。

5.2大数据分析在提升电能损耗测算水平的应用

电能损耗的测算，不仅能够有效避免电力系统运行中的资源浪费情况，而且能够保证经济效益和社会效益。借助于大数据技术，在信息的获取、整理与分析工作中更加便捷，有助于提升信息的精确性、真实性和全面性，增强电力信息技术的实效性。加强电力信息技术中大数据的灵活应用，能够有效提升电能损耗的测算水平，实现对违法窃电行为定点打击的同时，能够提高资源利用率，符合当前电力行业可持续发展的理念。此外，在电力信息技术应用中借助于大数据，能够有效把控电网负荷，提升电量管理工作水平，避免系统稳定性降低给社会用电带来的不便。

5.3大数据治理体系的创建

企业要使数据治理作为专门业务对待并且管理，以企业实际情况实现相应数据自理目标的制定，从而创建专业化数据治理体系、保障机构，从而创建高效率、全方位的数据治理体系。此数据治理体系要企业各个组织、部门及技术等全面配合。（1）实现相应数据治理组织机构的创建。能够在企业顶层创建数据治理委员会，包括业务部门、信息管理部门及高等管理人员等主要负责人。在中间层创建通过各个业务部门呢、数据库管理、信息部门技术及培训等专家构成的数据治理工作组。（2）实现相应标准规范的创建。基于企业角度创建统一化数据标准，和数据治理工作相互结合，创办技术标准工作组，实现工作计划及标准的制定，主要包括业务标准、技术标准、数据质量标准及管理标准等。（3）在实现数据治理的过程中，和数据技术支撑具有密切的关系，企业要通过数据技术实现企业信息数据管控及支撑，使元数据管理、收集及应用作为主要核心，结合规范数据标准及高质量信息，充分使用企业已经创建的元数据管理平台、数据分析技术，从而创建完善数据治理体系。

5.4发展ETL技术促进电力系统的应用

在智能电网的数据处理中，面临数据海量化和数据类型多样化的困难。因此，应该通过技术的革新实现数据处理效率的提升，增强电力信息技术的应用效果。ETL是Extract Transform Load的缩写，Extract指的是数据抽取，在源系统中抽取所需数据;Transform指的是数据转换，通常是数据的加工与整理过程，使其满足数据应用需求;Load指的是数据加载，在需要数据的源系统中实现加载后数据的保存。为了保障数据集成工作的顺利进行，需要对ETL技术与电力信息技术的融合进行深入探索结束语在全新能源改革、工业改革及互联网+行动计划导致社会改革中，电网企业具有重要角色，并且还面临转型发展机遇。

6结束语

在大数据演化模式及价值功能重构，能够为全球能源及智能电网互联发展提供全新思路、解决方法及解决方案，也为我国电网企业超过国际先进水平提供了基于。但是，在电力大数据库中，要通过数据治理解决大数据数据多、杂的问题，从而有效促进大数据能够通过概念走向现实，提高大数据在电力企业中的作用。

（作者单位：国网山东省电力公司淄博供电公司）