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摘 要：目前，我们人类正处于一个信息数据爆炸的年代，数据正以一种前所未有的速度在不断的递增与积累。据国际数据公司的统计数据显示，2015年，全球的数据信息量将达到800万PB。海量的数据资料逐渐引起了学术界、各企业的高度关注。本文将就我国电力企业在大数据挖掘平台基础上的电力运营检测应用进行研究。
关键词：大数据；挖掘平台；电力运营检测；应用
大数据，亦称巨量信息，维基百科中对于大数据的定义是：由巨型数据集组成，这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。世界著名咨询机构麦肯锡公司将大数据定义为：大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。互联网数据中心（IDC）认为大数据是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。可见，大数据并非是简单的海量数据，通常还具有多种不同类型的数据形式。大数据主要有 4 个方面的特点，即所谓的“4V”特性：第一，大量（Volume），数据量大、计算量也大；第二，多样性（Variety），数据形式多、类型复杂；第三，快速（Velocity），数据处理速度快；第四，数据价值密度低（Value），但相关数据的潜在价值高。
1 电力运用检测的基本状况
运营检测主要是以全面检测为基础、以运营分析为基本导向、以协调与控制作为基本手段进行的监测与分析工作。
1.1 全面地对电力运行进行监测
对电力系统的运营进行监测主要是围绕电力企业的主营业务活动、核心资源进行的，并站在绩效管理水平的提升、对业务异动发现的及时性等这两方面进行224小时不间断的全面的监测业务。例如：对外部环境的监测，外部环境是电力企业运营中产生的外部影响因素，如：政治环境的变化、社会经济发展水平的变化等，电力企业专门在海量的数据资料中对专业机构发布的不同的相关信息进行搜集、整理、报告，并通过现代网络、计算机等的应用对关键字进行检索、判断、分析，从而对应项电力运营的外部环境因素及时进行监测，及时发现各种变化的信息。再例如：对电力运营进行综合绩效的监测，这主要是对电网的整体运营状况、电力服务视屏、业绩等不同方面和维度进行监测，通过横向与纵向的比较及时掌握电力企业的经营绩效，并挖掘潜在的问题。通过监测指标的变动及时反映电力企业的战略目标的实现情况、努力提升电力企业的管理水平。
1.2 实现了跨行业与跨部门的运营状况分析
电力企业通过监测后发现有得地方出现了移动和问题，站在电力企业的整体运营高度，在大量的数据支撑下可以实现跨专业、跨部门的专题分析、综合分析、即时分析，帮助电力企业及时发现在运营中存在的各种风险，及时规避风险的发生。例如：可以以月为单位和周期进行定期分析，对企业的内外部环境的变化进行主观、客观性评价，深入分析企业的运营特点，真正揭示存在异动的原因，并根据自身的实际提出有效的建议。
1.3 完善的协调与控制
这就要求在进行电力运营监测时一定要以电力企业的运营管理作为基础，全面进行监测与分析，各业务部门必须协同合作，共同完成这项工作。例如：电力企业根据监测与分析的结果，按照需要定期进行监测，并将监测的结果及时制作成报告对外发布，从而为单位的业务部门全面、及时了解和掌握运营状况提供优质服务，为企业的领导进行决策提供大力支持。
2 大数据挖掘基础上电力运营监测的应用分析
随着大数据时代的到来，电力企业应通过对海量数据的分析去努力探索电力运营检测中存在的联系和规律，建立以GIS技术为核心的电力大数据平台，在可视化等高新技术的支撑下实现电力运营监测的创新。
2.1 大数据平台基础上运营的可视化
这就要求电力企业首先要在电力运营检测平台的基础上构建标准化的运营体系。在电网和客户之间建立配电网枢纽，这在供电和用电关系中发挥着重要的作用。配电网抢修是在电力企业中最常规的、最常见的一项重要性工作，很多工作人员在工作中无法回避地会直接面对不同的客户更无法避免复杂的工作环境。因此，电力企业必须尽快摸索出一套具备推广价值的电力抢修可视化、标准化的工作与管理模式，并以电力抢修的标准建设与全过程的监督与考核作为基本抓手，提升抢修工作的精益化管理水平。
2.2 大数据平台基础上运营监测功能的实现
这就要求电力企业从数据库的建立到运用过程中的不同环节和步骤，在已经确定业务对象问题方面提供相应的数据分析和监测功能。例如：对于10 千瓦配网停运的监测，应手动导入数据，并对各地市的电力企业10千伏线路的停运状况进行汇总、统计、分析。对于电力企业配网运行的监测，可以从数据库和数据中心汇总定期抽取ERP数据，并及时对这些数据进行处理和加工，同时，利用Tableau工具实现对重过载、低电压、三相不平衡事件的全面的監测。
综上所述，经济的发展、时代的进步、人们生活水平的提升、大数据时代的到来为电力企业的发展带来了新的挑战和机遇。信息技术的高速发展、网络技术的迅速普及，数据挖掘技术的高度发展都为电力运营监测带来了全新的挑战，因此，电力企业必须在海量的数据中不断优化和处理各种数据资料，通过分析对数据挖掘中存在的各种问题进行维护和分析，不断完善数据挖掘技术，为促进电力企业电力运营监测的发展奠定基础。
参考文献：
[1] 苏坤.运营监测（控）在电力行业的应用研究与分析[J].现代电子技术，2013，36（03）：53-55.
[2] 王艳婷，陈强，刘艳军，等.电为企业运营监测（控）信息支持系统应用架构设计[J].成组技术与生产现代化，2013，30（01）：32-37.
关键词：大数据；挖掘平台；电力运营检测；应用
大数据，亦称巨量信息，维基百科中对于大数据的定义是：由巨型数据集组成，这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。世界著名咨询机构麦肯锡公司将大数据定义为：大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。互联网数据中心（IDC）认为大数据是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。可见，大数据并非是简单的海量数据，通常还具有多种不同类型的数据形式。大数据主要有 4 个方面的特点，即所谓的“4V”特性：第一，大量（Volume），数据量大、计算量也大；第二，多样性（Variety），数据形式多、类型复杂；第三，快速（Velocity），数据处理速度快；第四，数据价值密度低（Value），但相关数据的潜在价值高。
1 电力运用检测的基本状况
运营检测主要是以全面检测为基础、以运营分析为基本导向、以协调与控制作为基本手段进行的监测与分析工作。
1.1 全面地对电力运行进行监测
对电力系统的运营进行监测主要是围绕电力企业的主营业务活动、核心资源进行的，并站在绩效管理水平的提升、对业务异动发现的及时性等这两方面进行224小时不间断的全面的监测业务。例如：对外部环境的监测，外部环境是电力企业运营中产生的外部影响因素，如：政治环境的变化、社会经济发展水平的变化等，电力企业专门在海量的数据资料中对专业机构发布的不同的相关信息进行搜集、整理、报告，并通过现代网络、计算机等的应用对关键字进行检索、判断、分析，从而对应项电力运营的外部环境因素及时进行监测，及时发现各种变化的信息。再例如：对电力运营进行综合绩效的监测，这主要是对电网的整体运营状况、电力服务视屏、业绩等不同方面和维度进行监测，通过横向与纵向的比较及时掌握电力企业的经营绩效，并挖掘潜在的问题。通过监测指标的变动及时反映电力企业的战略目标的实现情况、努力提升电力企业的管理水平。
1.2 实现了跨行业与跨部门的运营状况分析
电力企业通过监测后发现有得地方出现了移动和问题，站在电力企业的整体运营高度，在大量的数据支撑下可以实现跨专业、跨部门的专题分析、综合分析、即时分析，帮助电力企业及时发现在运营中存在的各种风险，及时规避风险的发生。例如：可以以月为单位和周期进行定期分析，对企业的内外部环境的变化进行主观、客观性评价，深入分析企业的运营特点，真正揭示存在异动的原因，并根据自身的实际提出有效的建议。
1.3 完善的协调与控制
这就要求在进行电力运营监测时一定要以电力企业的运营管理作为基础，全面进行监测与分析，各业务部门必须协同合作，共同完成这项工作。例如：电力企业根据监测与分析的结果，按照需要定期进行监测，并将监测的结果及时制作成报告对外发布，从而为单位的业务部门全面、及时了解和掌握运营状况提供优质服务，为企业的领导进行决策提供大力支持。
2 大数据挖掘基础上电力运营监测的应用分析
随着大数据时代的到来，电力企业应通过对海量数据的分析去努力探索电力运营检测中存在的联系和规律，建立以GIS技术为核心的电力大数据平台，在可视化等高新技术的支撑下实现电力运营监测的创新。
2.1 大数据平台基础上运营的可视化
这就要求电力企业首先要在电力运营检测平台的基础上构建标准化的运营体系。在电网和客户之间建立配电网枢纽，这在供电和用电关系中发挥着重要的作用。配电网抢修是在电力企业中最常规的、最常见的一项重要性工作，很多工作人员在工作中无法回避地会直接面对不同的客户更无法避免复杂的工作环境。因此，电力企业必须尽快摸索出一套具备推广价值的电力抢修可视化、标准化的工作与管理模式，并以电力抢修的标准建设与全过程的监督与考核作为基本抓手，提升抢修工作的精益化管理水平。
2.2 大数据平台基础上运营监测功能的实现
这就要求电力企业从数据库的建立到运用过程中的不同环节和步骤，在已经确定业务对象问题方面提供相应的数据分析和监测功能。例如：对于10 千瓦配网停运的监测，应手动导入数据，并对各地市的电力企业10千伏线路的停运状况进行汇总、统计、分析。对于电力企业配网运行的监测，可以从数据库和数据中心汇总定期抽取ERP数据，并及时对这些数据进行处理和加工，同时，利用Tableau工具实现对重过载、低电压、三相不平衡事件的全面的監测。
综上所述，经济的发展、时代的进步、人们生活水平的提升、大数据时代的到来为电力企业的发展带来了新的挑战和机遇。信息技术的高速发展、网络技术的迅速普及，数据挖掘技术的高度发展都为电力运营监测带来了全新的挑战，因此，电力企业必须在海量的数据中不断优化和处理各种数据资料，通过分析对数据挖掘中存在的各种问题进行维护和分析，不断完善数据挖掘技术，为促进电力企业电力运营监测的发展奠定基础。
参考文献：
[1] 苏坤.运营监测（控）在电力行业的应用研究与分析[J].现代电子技术，2013，36（03）：53-55.
[2] 王艳婷，陈强，刘艳军，等.电为企业运营监测（控）信息支持系统应用架构设计[J].成组技术与生产现代化，2013，30（01）：32-37.