顾一鸣
(国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司，湖北 襄阳 441000)
关于大数据的概念，不同地区对其理解有一定出入，但是对其作用和特点的描述基本一致。大数据含有的数据量非常庞大、数据多样性的特点，对于结构化的数据和半结构化的数据都能进行灵活处理，而且各类不同保存形式的数据能完美地融合和保存[1]，例如，我们日常接触到的音频数据和视频数据都可以妥善地保存。
但是分析目前大数据内所有数据的发展情况，总体的数据价值密度是比较低的[2]，因此，目前的首要任务是对数据库内的数据进行大量挖掘和分析，提高整体数据的价值。目前在电力系统发展中，大数据相关技术已经得到了广泛应用，有效推动了电力能源系统的发展。推动企业生产向智能化和自动化方向发展，为相关电力行业提供了可持续发展的动力。
在当前能源互联网发展背景下，各行各业的信息数据量是非常大的。在利用智能电网进行生产发展时，由于需要使用大量的检测设备，导致在实际生产过程中数据量急剧上升。相对于传统的电网发展而言，能源互联网发展能够有效地实现各种能源之间的互相转换。通过对现有的能源进行转换，完善供冷系统、供热系统、交通系统和燃气系统。
另外，在能源互联网发展过程中要求多方共同参与互联网思维的建设和发展，这种情况导致相应数据量急剧上升。能源互联网大数据本身结构性较复杂，而且由于种类比较多，所以在实际进行系统检测和数据处理时，难度相对而言比较大。但是能源互联网大数据技术有着非常大的使用价值，在实际使用过程中，能够真正落实互联网发展的各个环节。充分发挥大数据技术的全面性特征，对能源的生产和配送实现全面性的管理和预测。能够及时发现潜在的风险和故障，对其仔细分析，全面提升其安全性能和经济性能。
在目前的互联网环境下，针对大数据生态系统的具体发展，互联网背景下的能源大数据主要在企业发展过程中扮演着重要角色。
关于目前互联网发展的形势下，大数据的发展概论如下表：
表1 大数据生态系统表
数据归集：首先在数据归集时，企业扮演的角色是整体数据的掌控者，拥有各类数据的掌控权，能够在对各类数据资源进行整合和管理过程中，对数据进行融合与控制。另外，加大数据处理力度，但是在数据处理过程中，应该对其间接性的管理创新，而不是直接对其进行价值获取[6]。此类角色的企业代表有新浪微博以及微信等较传统的数据行业，这些企业虽然发展模式比较传统，但是在数据资源信息库方面有一定的资源优势。
数据处理：数据处理一般指的是数据技术所对应的提供商。整体处理过程中，通过一定手段和方法，对庞大的数据库进行针对性处理和研究，通过不断地对数据存储和整合而得到新一轮的数据，并且对得到的新数据进行一定的展示与计算[7]。像华为等IT 企业等，一般是数据处理的代表企业。
解决方案：要求企业在制定解决方案的过程中，首先要对自身的能力和实力进行一定的融合，从而迸发出更大的实力。针对各地实际情况进行一定的研究，过程中需要不断寻找合适的解决方案，只有真正科学合理的方案，才能真正实现业务处理的目标。解决方案一般也将埃森哲等咨询企业作为整体的代表。
价值发现：所谓价值发现及在数据创新方面的思维者，整体思维方面的领导者。在大数据环境下研究大数据价值的相关问题：首先是由相关的思维创新公司来作为支撑的。此类思维创新的公司，专门做各类数据创新思维[8]。而且在不断地研究和创新中发现新的商机，从而提升企业在大数据环境下发展的实力与能力。让数据的发展不仅是局限于单一的领域中，真正能为其带来拓展和延伸的价值。此方面的相关企业代表数量较多，像是我们非常熟悉的阿里巴巴、谷歌和亚马逊等。这些大型的具有创新思维的企业之外，还有一些规模较小，但同样有创业思维的小企业。
对于目前电力系统的大数据相关技术发展来说，必须依靠一定的新能源服务平台和服务技术来作为支撑。其实对于目前的能源公共服务平台，可以简单地理解成平台内有许多多元化的各类数据，通过与现在信息技术的融合与发展借助平台的支撑来进行更加长久和广泛的发展。在电力行业的发展过程中，运用目前先进的大数据网络和互联网信息技术对发展过程中所需要进行记录的数据进行一定的采集与分析。将目前先进的技术应用于的电力设备的使用和运行过程中，这样可以有效地改善电力系统运行缓慢的问题，真正让电力系统的发展趋向于高标准化与高智能化。
集成管理技术：在目前电力大数据的发展过程中，集成管理技术是被广泛应用，而且输出一定价值的技术。对于集成管理技术理解是比较简单的，首先可以从字面意思上去理解：集成是将各个方向、各个趋势以及各个途径与特点不同的数据，通过一定的方式来对其进行集中的处理分析。对于电力企业的相关发展来说，必须将有用的数据集合起来，然后进行统一的处理和数据共享，只有这样，才能真正实现数据发展的目标。其实对于大数据技术的相关发展来说，也存在着一定的多样化和不安全性的挑战，在面对这些挑战时，如果不能及时地进行解决和处理，势必会在使用过程中带来许多不必要的麻烦。所以说，在真正数据处理的过程中，一般会采用集成管理的方法来增加各类数据之间的联系性，从而加大数据的可利用度以及加大数据使用对电力工程发展的作用。对现有的大数据进行一定的抽取和提成，然后进行一定的操作之后，才能让数据之间有足够的连续性，从而通过关联性实现对各类数据的具体应用。其实在整体的大数据信息管理中，有一项被广泛使用而且作用力比较强的 NoSQL 技术。对这一技术的应用，可以有效地改变数据之前传统的处理和存储方式，可以让数据之间的联系性更强，让数据之间进行操作时更加方便与简洁。此项技术使用之前，要进行大量数据的储存和分析一般是比较麻烦的，但是巧妙地利用这项技术之后，可以有效地改善大量数据储存较难的问题。
大数据解析技术：对于电力系统大数据中所使用的大数据解析技术的分析，可以将这项技术简单地理解成数据解析和数据分析。主要是对所现有和得到的数据进行一定的剖析，从而得出新的信息。其实在大数据使用过程中，各个数据之间的联系性是非常大的，除了我们肉眼能够看到的联系之外，还有许多隐性的联系。如果不能灵活地将这些数据的联系作用加以利用，会一定程度上影响整体大数据信息处理的结果和效率。在整体的数据解析和处理过程中，能够对所有的信息进行一定的处理，在信息处理的过程中不断产生新的信息与数据，这些信息与数据对于整体行业系统的发展来说是非常重要的，只有对所产生的新数据进行一定的加工处理之后，才能够更加积极地推动配电系统数据的发展与融合。
在大数据解析技术应用过程中，首先需要对整个事件数据模型之间的联系进行一定的挖掘和探究。需要对整个过程中的各类特征进行详细记录，只有这样才能真正从数据分析中得到一定的确切信息，从而得到能够利于后续发展使用的模型。得到需要的模型之后，还需要对现有的模型进行一定的修正，以此来让整体的行为更加的规范和实用。在整体数据使用过程中，许多数据我们并不能够通过直接地观看来获取一定的信息，需要对数据进行一定的转换，之后才能真正用于电力系统中。
能源支撑技术：对于电力系统的发展来说，能源应用支撑技术是非常重要的，它所起到的是一个支撑的桥梁的作用，通过对各个层面进行一定的支撑和帮助，为其选择更加合适的应用系统[9]。为电力系统寻找合适的数据。因为在整体系统运行过程中，各类数据模型的构建是需要一定数据来作为支持的，所以说只有真正寻找到适配的数据，才能更好地为后续的发展来进行一定的支撑和推动。
按照目前社会发展的方向和社会发展的趋势来看，电力大数据发展是必然趋势。目前大数据技术之所以被广泛应用和广泛推广，是因为其具有一定的现实价值：对于大数据技术来说，能够帮助相关企业和用户在短时间内更快更高效地获取想要使用的信息，对于信息整体的透明度来说是比较大的。不只是局限于单方的信息，使用多方信息可以进行同时使用，共享性透明度较大。
在互联网形势下发展电力大数据不是一成不变的，需要随时根据目前发展的形势和趋势来进行一定的转化。一般来说对于相关研究部门和研究者说要不断进行一定的试验，真正找效果最佳的方法。不同的客户端所带来的需求是不同的，所以要根据日常搜索习惯和客户端的真正需求来进行客户的人群划分进行市场调研[10]。在大数据技术使用过程中，相关这些人可以通过自动化的算法和各种新型商业模式的创新，在目前多个领域进行广泛的应用，并且在应用中可以创造出比实际价值更高的商业价值。但是对于电力系统的大数据发展来说，毕竟尚处在起步阶段，所以说必须要在不断发展中进行及时的创新，充分发挥现有的价值，不断吸收智能网络的发展契机。从多方面进行发展，加大人才培养的力度，加大相关技术研发，全面促进目前电力大数据信息技术的发展与使用。
电力领域发展中，能源互联网所起到的作用是不可比拟的。只有科学合理地利用能源互联网以及各类大数据技术，才能为电力系统和相关电力企业提供可持续性的发展动力。
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