大数据带来了哪些影响?智能配电网大数据分析方法介绍!

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。