电力数据分析：电力大数据分析关键性技术

关于能源的相关问题，在全球范围内都在不断得到重视，基于电力行业的现状，电力行业的数据资源极其丰富，但是这些数据资源的价值还没有实现价值挖掘和运用。电力数据的价值挖掘，这就涉及到电力数据分析，今天我们主要就电力大数据分析的关键性技术进行一点小的分享。

电力数据分析，具有丰富的数据资源，这包括电力系统生产过程中产生的，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的数据，还有电力系统运用过程中产生的，包括电力客户、电力实时数据等各个环节的数据。


电力数据分析，对于实时数据采集、传输和存储方面的技术要求是比较高的。另外，电网运行和设备检/监测产生的数据，体量大、数据类型丰富、新数据产生的速度也非常快，这对于大规模数据存储、实时处理以及离线处理等方面的技术要求也是非常高的。

电力大数据的分析和挖掘，包括结构化数据和非结构化的数据，针对复杂的数据结构、类型多样的数据源，需要进行高效的实际处理，目前电力行业的数据挖掘，大多还是基于小数据集进行计算的，这就导致了数据挖掘计算所需的时间太长，大大降低了数据的时效性。

另外，基于小数据集进行的数据挖掘计算，得到的数据结果也不尽如人意，其真实性、可靠性都远不及基于海量数据的挖掘结果，这也是电力数据分析挖掘需要去进一步提升的。

电力数据分析的另一项关键性技术，就是大数据实时计算。电力大数据当中所囊括的实时数据量也是非常大的，包括设备运行参数、生产环境的各项指标、客户的实时需求等。这些数据的价值，只有在刚产生的时候，才是价值最大的时候，对于这些数据需要进行实时计算才能实现更的价值挖掘。

总体来说，电力数据分析潜力很大，但是同样对技术的要求也高，在数据采集、传输、存储、实时计算等各个环节，要实现这些数据资产的价值最大化，那么就要依据不同的数据类型，对数据进行最合理的处理。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据行业动态分享，更多详情可联系客服了解！