0 引言
大数据简单地说有结构化数据和非结构化数据两种形式。随着近些年来大数据技术的快速发展，它在各行各业都得到了广泛的应用。其中大数据与电力系统的结合，使得智能电网也得到了较好的发展。本文首先分析了电力大数据的特点，并介绍了智能电网大数据的应用模式，并具体分析了电力大数据在智能电网中的具体应用。相信随着科学技术的发展，大数据在智能电网中将会有更广阔的应用前景。
1 电力大数据特点
与传统大数据的分类方式相比，现代电力系统有着更为复杂的数据结构，这对电力系统大数据处理的实时性和准确性要求更高，同时给电力大数据在智能电网中的应用带来了很大的挑战。现阶段，电力大数据具有以下显著特点：
1.1 数据量大
对于电力行业的数据信息来说，较显著的特点就是数据量大，这其中包括生产数据、管理数据、营销数据等等，并且这些数据类型中往往还包含着多种多样的形式，不仅包括数字、符号等这些结构化的数据，而且还包括图像、视频等这些非结构化数据，它们共同构成了庞大的电力大数据。
1.2 数据速率高
在电力行业的运行过程，虽然电力系统拥有庞大的数据信息，但是为了系统的稳定运行，还要求数据分析处理的速度非常快，这样才能满足社会对电力资源的需求。因此，这就要求电力企业大力普及速度快、智能化程度高的现代化智能设备，能提高电力大数据分析、计算的准确性与及时性，确保电力大数据的价值得到充分的发挥。
2 电力大数据在智能电网中的应用模式
从目前的应用情况来看，电力大数据正处于稳步发展阶段。电力大数据在智能电网中的应用模式已经形成了两类应用模式。
2.1 综合服务平台
电力系统的综合服务平台是为各类相关技术分析处理数据建立的统计平台。通过综合服务平台不仅可以提供用户的数据信息，同时也能为各种类型的用户提供企业的各项信息。整个平台集中了资金、技术、数据等各方面的信息，为企业的运营提供了数据信息服务。
2.2 智能化产品研发支撑平台
智能化产品研发支撑平台，它是把电力大数据、通信信息、工业生产数据进行了高度融合，并且在智能化分析的基础上，为用户提供现代化的服务模式。真正实现了用户付费低、能效高的能源获取方式。
3 电力大数据在智能电网中的具体应用分析
3.1 电网状态监测方面
在以往电力系统的运行过程中，比较注重的是单台设备的电网监测与诊断，在不同的设备之间无法实现测试数据的信息共享，这样就无法满足电力企业和用户之间的信息交流。通过在智能电网中应用电力大数据，可以对电网的状态数据进行实时检测，准确分析，很好的实现了电力企业与用户之间的沟通。在传统的电力数据计算中，面对大量的电力数据，计算起来非常困难，尤其是一些分布的异构状态的数据，无论是在数据存储或者分析方面，都会遇到很大的困难。通过电力大数据的应用，可以非常成功地解决这些问题。与其他行业的网络大数据相比，电网大数据表现出明显的易失性、无序性，但是大数据的应用仍然在智能电网的数据监测上发挥了很大的使用价值。
3.2 电网损耗监测方面
电力系统是一个相对来说比较复杂的网络，因此对电能损耗的分析也是非常困难的。在电力大数据的应用下，可以对电力系统的网络损耗进行实时、准确的计算。并且在电力大数据准确监测的基础上，能够对所有电表数据进行科学合理的建模，对大量的数据信息进行快速地准确计算。在智能电网中，利用大数据的高速云计算功能，可以有效地提高电网损耗数据计算的速度和准确率。从某种程度来讲，大大提高了电力企业的工作效率。
3.3 电网安全稳定分析及智能预警方面
在传统的电力系统运营模式中，电网的安全稳定分析和预警都是在离线的状态下进行评估和预测的，所以并不能保证评估和预测的准确性。大数据技术因为本身具有时间和空间上的优势，在智能电网中应用电力大数据，可以有效地对大规模的电网进行安全分析和智能预警。并且在电力大数据的基础上，能够对电力企业的所有变电站和各级电力调度中心的数据进行实时共享，这种情况下就大大提高了电力系统安全稳定分析和预警的能力。
4 安科瑞变电所电力运维云平台介绍及选型
4.1 云平台概述：
按照国家电网公司的统计，10kV及以上供电电压等级的工商业用户有200万户以上，此类“用户侧变配电所”产权归电力用户所有（工商企业、住宅小区、学校、医院等），虽然数量众多，但是日常的运行维护工作比较传统，普遍存在以下痛点：
人工成本高：人工巡视、纸质记录、电话沟通，缺乏智能化的手段
工作效率低：巡视频率低、巡检任务无法定位、巡检过程不标准规范、巡检缺陷缺乏闭环跟踪；
安全隐患：有些用电单位无专业维护电工、无法即时排查电气隐患、隐蔽工程隐患检查难等难题；
抢修时间长：变电所设备种类较多，在分布上也比较分散，无法即时识别和定位故障信息，需要用户通知后到现场确认；
运行大数据缺少分析：有些用户未有数据汇总分析平台，甚至未安装电力仪表导致运维人员对现场电力参数信息不了解，无法确定电力系统是否正常运行。
