电力数据挖掘：电力大数据价值挖掘的难点

能源是全球范围内都长期受到关注的一个话题，而电力作为现代人们赖以生存的基础，针对于电力能源，电力行业大数据近年来也愈加地受到广泛的很重视。在电力行业，存在着海量的数据资源，但是限于电力数据挖掘的技术还不成熟，所以这些价值还远没有被利用起来。

电力数据，覆盖电力系统的整个生产、运营过程，期间产生包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的数据，如果能实现对这些数据价值的挖掘，对电力能源优化能够带来的好处不可估量。


但恰恰难就难在，电力数据挖掘，因为在大数据处理难度上，越是结构化的数据，处理起来是越容易的；越是非结构化的数据，要实现数据价值的挖掘就很难。电力数据，除了一部分的结构化数据，还有极大的一部分，是非结构化的数据。

数据结构复杂、数据类型多样，这是目前电力数据挖掘的困境。

目前的电力数据挖掘，大多还是基于小数据集进行计算，因为目前主流的大数据计算框架，还没能在电力行业实现普遍应用，传统的数据挖掘，既有小数据集进行，对于海量数据的挖掘结构，其真实性和可靠性都大打折扣。

现阶段的电力数据挖掘，需要引入主流的成熟的大数据框架，基于Hadopp HDFS、HBASE的快速访问，基于Spark的分布式访问和分布式计算，基于R和Spark mllib的统计、计算、分析，基于Mahout的机器学习，共同构建基于大数据的高性能流计算的数据挖掘、统计、分析技术框架。

充分利用Spark Streaming的分布式数据访问能力，基于Spark分布式计算平台和Spark分布式计算对R的整合，并结合Redis分布式内存数据库，完全可以解决海量数据下的电力大数据实时访问和实时计算分析。

总的来说，国内外的电力数据挖掘对于大数据技术的需求度是非常高的，电力行业也有着巨大的大数据应用潜力，关键在于需要对电力行业大数据进行更科学更高效的数据价值挖掘，这也是未来的大数据技术人才们可以考虑的发展方向。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术知识分享，更多详情可联系客服了解！