赵海娟

摘 要 大数据技术能对大量的信息数据科学有效地分析，实现科学数据优势的发挥，保障在水电站运行中，提供必要的运行、维护以及管理等方面的应用优势。而大数据技术在科学应用之后，也产生了较为突出运行效益价值，保障了管理措施能发挥出良好的效益保障能力。

关键词 大数据;水电站运行;管理措施

引言

水电站运行管理工作的开展，要能具备突出的大數据技术落实能力，主要是因为其是先进的现代化的管理手段方式，能提升水电站运行的实际效果，发挥出良好的管理举措，而在实际的技术应用中，也要明确其实际的特点和应用效果，提升实际的效益水平。

1大数据的概念与特点

1.1 概念

对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。

1.2 特点

大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。其存在明显的特点表现，比如存在多样、丰富、高速、客观、真实等特点，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理加工。是对数据的整理在分析，通过分析实现数据服务于运行管理。

2大数据在水电站运行管理的应用

2.1 设备运行和设备检测过程中的数据管理

水电站运行过程中，不同结构功能设备之间相互配合，完成复杂的水电站运行功能，而在运行过程中各个设备支架的运行参数数据在不断产生，为提升水电站稳定运行能力，需要对于这些存在的运行数据有效的分析、研究，做到在工作开展过程中，能具备突出的数据管理优势。利用大数据的分析机制，能对于各个设备的稳定运行情况以及运行发展趋势科学的识别和预判，提前识别存在的问题，积极采取处理措施。

2.2 设备维护保养中的应用

水电站运行中，利用大数据技术的强大数据信息分析能力，能对于设备运行中持续产生的信息深入分析，而设备在运行使用过程中，其存在的问题往往不是突发性的，很多问题都具有较高的预兆性，而这种预兆性都能通过精确分析设备的持续产生数据获得，利用大数据的敏感分析优势，能精确的分析大量的设备运行数据，保障在实际的工作开展过程中，具备较为突出的运行效果，提前发现问题，及时的维护保养特定设备，提升实际的设备使用寿命延长效果，同时能保障设备在使用中可靠的运行。

2.3 提供精准的客户需求服务

大数据技术能对于客户的实际需求有效的分析，对于不同地区的用电量、用电高峰时间、用电规律全面深入分析，在客户的需求服务满足中，能以实际的数据反馈信息资料为依据，制定和落实科学化的电力供应方案，能避免不良电力资源浪费问题，在精确控制投入成本的前提下，能提升水电站运行管理企业的实际经济效益保障。

2.4 水电站数据库的建设

大数据技术具备对于信息数据的较高分析能力，能提升对于大量数据的分析和归档能力，实现在数据管理方面具备较高的利用价值，而在实际的数据库建设和发展中，利用大数据的技术优势，在不断归档、分析、应用数据资料的过程中，更加提升了数据库的丰富性，能为水电站运行建设提供大量可靠的数据资料，数据库能为各种管理工作、运行维护工作的开展，提供可靠的数据资料依据[2]。

3大数据应用后给水电站管理带来的效益

3.1 科学的维护设备，最大限度的发挥成本控制能力

大数据技术的有效应用，能提升数据资料的控制能力，全面实现了在设备维护保养方面的精确化管理，避免设备存在维护保养遗漏的问题，科学落实各种维护保养手段的过程中，设备的施工寿命被最大化的延续，其实际的价值效益被最大化的发挥，避免了水电站运行单位的设备更新费用的支出。设备维护的也能在大数据技术的指导下，建立可靠的技术指导维护计划，能做到科学建设效果的落实。

3.2 高效利用水电站的能源

大数据技术能从较多的数据资料中，精确的暴露出存在的数据资料，在实际的工作开展过程中，应能具备用户用电需求量分析、电力能源科学配置的优势效果，能做到在电力科学分配上提供科学化的数据分析能力，其更加充分地利用了水电站运行的实际价值作用，全面解决了电能浪费、资源配置不均匀的问题。以实际的大数据分析数据为指导的水电站管理工作开展，在工作决策依据上更加具备科学性，能做到在实际的工作开展过程中，具备更加突出的能源优势，从而最大化地将水电站运行产生的能源利用，而在面向市场化的水电站运行管控过程中，必然因为提升了电能的利用率而提升了水电站运行管理单位的经济效益[3]。

4结束语

水电站运行工作的开展过程中，大数据技术的应用提升实际的管理能力，应能在明确大数据技术的应用价值，积极做好技术、管理层面的布局，全面发挥出良好的大数据科学实施效果。

参考文献

[1] 王虎，游萍.试析新建水电站运行及维护模式[J].科技创新与应用，2012（16）：137.

[2] 江浩.电厂运行优化决策支持系统设计方案[J].电力系统自动化，2004（5）：75-79.

[3] 廖志伟，孙雅明.数据挖掘技术及其在电力系统中的应用[J].电力系统自动化，2019（11）：62-66.