互联网大数据有哪些应用价值?智能配电网大数据场景分析!

本文中，小编将对大数据予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、互联网大数据应用价值

互联网大数据是大数据三大数据来源之一，另外两个重要的数据来源是传统信息系统(ERP等)和物联网系统，不同的数据来源所体现的数据价值也是存在一定区别的。

传统信息系统的数据主要以结构化数据为主，数据的准确性比较高，同时数据自身的价值密度也比较高，传统的数据分析往往都是以信息系统所采集的结构化数据为基础，但是传统信息系统所采集的数据往往有较大的局限性，一方面是实时性不足，另一方面是数据维度不足，同时数据的局限性也比较大。

互联网大数据的特点是实时性比较强、数据维度比较高、数据边界比较广泛，所以互联网大数据能够在很大程度上弥补传统数据的不足。互联网大数据在移动互联网时代得到了充分的发展，由于互联网大数据涵盖的领域主要以消费领域为主，所以互联网大数据也称为消费大数据，因此互联网大数据的价值主要体现在消费端，在互联网尤其是移动互联网时代，网络消费得到了快速的发展。

互联网大数据在数据内容上有三个特点，其一是数据平台化;其二是数据集中在C端;其三是数据来源多元化，通过这三个特点可以进行数据价值的挖掘。要想获得互联网大数据的价值最大化，应该构建一个完整的数据流程，从平台搭建到数据应用，这里面涉及到诸多环节，比如推荐系统就是目前进行大数据应用的常见方式之一。

随着产业互联网的发展，未来以物联网为代表的行业大数据将迎来大量的发展机会，尤其是随着5G标准的落地，将进一步促进物联网生态的发展，比如AIoT就应该重点关注。

二、智能配电网大数据场景分析

基于有源配电网规划的负荷预测。未了实现对电力负荷的时间分布和空间分布预测，为规划设计、电网运行调度提供依据，提升决策的准确性和有效性，将体量更大、类型更多的电力大数据作为分析样本。

配电网运行状态评估与预警。基于大数据技术的配电网运行状态评估与预警主要包括以下 4 个方面。

(1)对配电网的供电能力进行评价，如容载比、线路间负荷转移能力等。当供电能力不能满足负荷需求时，根据负荷重要程度、产生的经济社会效益以及历史电压负荷情况，进行甩负荷。

(2)对配电网可靠性和供电质量进行评价，如负荷点故障率、系统平均停电频率、系统平均停电时间、电压合格率、电压波动与闪变、三相不平衡度等参数。

(3)对配电网进行安全性评价，如电力系统的节点电压水平、主变和线路负载率等。

(4)对配电网经济性进行评价，如线损率和设备利用效率等。

基于有源配电网的电能质量监测与评估。基于大数据的有源配电网电能质量监测和评估包括以下 2 个方面。

(1)有源配电网电能质量分析与监测。面对出现的电能质量问题，近年来产生了许多综合分析法。但是，基于传统电能质量分析方法的电能质量监测装置面临性能差、精度低、智能化程度低等问题，需研究高性能的电能质量分析方法，开发实时在线的电能质量监测系统。

(2)有源配电网电能质量评估。加入大规模的结构化、非结构化的数据，为电能运行的质量进行评估;加入有源配电网电能的质量评估指标，通过挖掘电能质量监测系统的采集数据，揭示以前由于分析成本太高而忽略的信息，为电力企业和电网用户提供了网架结构分析、无功源的配置方案合理性分析、敏感负荷安装位置分析、监测点配置方案等高附加值服务，这些增值服务有利于加强电网安全、电网稳定，使得电网经济运行。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关大数据的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。