世界的本质就是数据,随着互联网+的急速发展,大数据时代已来到,加之电力企业体制改革继续向纵深推进,电网公司将加速向新能源公司的转化。为满足社会电力需求的增长,拥有一张智能、高效、可靠、绿色的电网成为了电网公司努力的方向。电网规划作为建好一张网的龙头,涵盖了海量的数据的同时,也需提取海量的原始数据作为编制基础,因此需要一套具备科学性、准确性和合理性的数据评价系统,为其决策提供可靠的基础数据支撑。电力数据包括了电力生产和电力服务,每一个环节都埋藏着海量的数据,如能源基准参数、每日设备运行监控、设备检修和电能表计量和客户信息等数据。电网公司在长期的发展中存在大量的电网参数,这些数据在形式上以不同的方式存在着,彼此之间差异性非常大,很难进行有效的统计与归类,它们组合在一起共同构成了电网的异构数据源。在此基础上可以发现,在对电网进行规划时,需要的基础数据特点上表现为数据量大、质量参差不齐和数据统计的脆弱性等现状,在某种程度上对数据评估质量造成了不可轻视的影响,也扰乱了数据指标特性及预测的分析,甚者严重影响了公司的经营管理与决策,导致政策导向有误。本文针对电网规划基础数据质量评估中数据挖掘、归集和评价体系不完善、评估结果类属划分不精确等问题,在深入研究评估体系的构建及追求评估结果高精确性的基础上,对电网数据的质量评估方法展开了研究,具体工作如下:(1)对电力系统的相干运行数据举行阐发,阐述该数据的基本特征及特征,并阐述数据发掘和统计数据质量之间的关联性,提出一套电网统计数据质量评估体系,对评估方式、评估成果、指标权重选取、比较、及实践应用。(2)构建质量评估指标,并采取层次分析法进行评估。同时结合层次分析法建立电力负荷预测递阶层次结构,并用实际应用进行对全社会电量数据的分析与分产业的电量预测研究,为电网规划预测提供有效的数据支撑。(3)对统计数据中的异常数据进行检测分析,通过集成数据、筛选数据、分析数据、进行数据预测,输出有效数据,使得电网统计数据的质量评估具有较强的实用性和客观性。