大数据带来了哪些影响?智能配电网大数据分析方法介绍!

作者:电工吧 日期:2022-12-10 17:51:58 人气: 栏目:智能硬件

以下内容中,小编将对大数据的相关内容进行着重介绍和阐述,希望本文能帮您增进对大数据的了解,和小编一起来看看吧。

一、智能配电网大数据分析方法

由于配电系统设备的数字化与智能化,大数据应用于传统电力行业正在发生深刻变化。以智能电网大数据为基础为用户提供优化调度、需求响应等服务。在此背景下,论述了大数据在现代智能配电网领域的概念特征,阐述了几种典型的智能配电网大数据场景分析,根据智能电网大数据的技术和特点说明了数据分析方法。最后,展望了大数据技术在智能配电网应用带来的新的机遇与挑战。

随着现代计算机信息技术的不断发展,大数据应用在电网运行智能化、信息化趋势中得到了越来越多的关注,也逐步成为电力产业发展的一个重要技术创新领域。大数据系统是实时处理,数据的处理方式是从结构性数据转向了非结构性数据。一般方式中,关系式数据库的数据结构对大数据系统进行处理显得很困难。

智能电网的运行取得了丰富的数据源,采用大数据系统有广泛的应用。目前,大多数地市拥有各种各样基于计算机数据库的管理系统,数据源来自电网系统的输电调度自动化系统、变电配电自动化系统、电能质量监测系统、电网环境系统、负荷控制系统、配变负荷的监测系统、地理信息GIS系统、用电信息的采集系统,还有企业资源 ERP 系统、营销业务管理系统,客服系统 95598,以及来自经济社会类的数据等 。

智能配电网大数据分析方法主要包括两点:

(1)配电网大数据快速分析。分布式并行计算技术为供电企业和用户提供大量的高附加值服务,为大规模复杂配电网分析计算提供强大的支撑。这有利于电网安全监测与控制,包括供电与电力调度决策支持、故障预警与处理、更准确的用电量预测等。还有电力企业精细化运营管理、客户用电行为分析与客户细分,以及更加科学的需求管理等。

(2)配电网数据特征聚类。聚类可用于将数据分割成多个类或子集,在聚类分析中类的数量是未知的。常见的聚类方法有层次聚类法、划分聚类法、网格聚类法、智能聚类法以及基于模型的聚类法等。根据配电网大数据的特征和不同聚类方法的适用范围,通过研究基于配电网的时空特性,数据聚类方法,提出相应的解决方案。

二、大数据的影响

目前,大数据的应用仍在许多数据的分析中,得出一个结论,这就像科学的开始,而是缺乏科学的最重要的验证过程!在单一条件不同的条件下,需要手动设置其他条件,以便通过比较可以观察单个因素对实验结果的影响。然而,当涉及到社会活动时,各种变量都要复杂得多。大数据往往来自各种复杂社会条件的产物,在社会不断变化的同时,如何保持其他条件不变?单一条件或大量原因的结果是什么?

大数据起着很大的作用,可以给我们带来很多好处,但是它并不是万能的,也有很多的局限性,一旦迷信的大数据没有做认真的分析和判断,往往把这个偶然的现象当作规律来处理,这时你就会投入大量的资源去分配,教训就会接踵而至!

大数据主要做三件事:了解用户,了解信息,了解关系。如果这三件事之间还有一件事要提及的话,那就是所谓的趋势;还有政府所做的舆论监督,它可以监测大规模的数据和分析人们的活动行为。大数据最大的特点是数据量大、种类多,记录了大量的细节、过程,存储了各种记录和信息

但是大数据,利用效率较低、质量差、内容繁杂、占用存储空间大。大数据记录太多数据,不一定都是需要的,有时重要的信息只占很低比例,这就是质量低、利用效率低。大数据是人工智能、智慧城市等的基础,因为有大量数据,得以使人工智能快速训练、从中提取经验;获取重要信息、联合组网,形成规模宏大的智慧集群。

大数据是中性的,有利有弊。要记录数据、从大量数据中、获取有用的数据、筛滤信息、对有用数据进行提取、排序等,需要消耗大量的资源去处理。大数据不仅仅指的数据体量大,数据记录多。更重要的是数据的维度要丰富。如精准获客,就需要知道人的年龄,性别,位置变化,消费行为,支付数据等数据,维度越丰富,画像越精准,一个维度就好比一个像素,像素越高,照片越清晰。

最后,小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读,对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。希望大家对大数据已经具备了初步的认识,最后的最后,祝大家有个精彩的一天。

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