摘要：大数据的出现伴随着互联网产业的崛起与海量数据处理技术的广泛应用，这一概念最早则出现在2011年，这一时期的大数据被视作数据驱动的创新模式。对于我国电力企业来说，大数据思维是其推进企业管理变革的客观要求、提升运营决策水平的必然选择，同时也是其实施创新驱动发展的有效途径，这就使得本文基于大数据的电力企业运营监测实践展开的研究直接关系着我国电力事业的相关发展。
关键词：电力企业;运营;设计检测;实践;分析
1导言
现有的数据中心运维方式，受限于分散的物理位置，具有很强的局域性，无法应对数据中心动态分配资源的运维需求，不同区域的运维方式各有不同，无法对运维信息进行统一分析处理，兼容性、扩展性较差。这样的运维方式无法满足基于云计算的电力数据中心的需求，现有的运维系统无法主动地进行监控、报警，需要人为进行监控、记录数据及对异常进行报警处理。
2电力企业运营监测应用大数据的必要性
为了较好的完成本文基于大数据的电力企业运营监测实践展开的研究，我们首先有必要了解电力企业运营监测应用大数据的必要性。结合相关文献资料，笔者将这一必要性概括为推进企业管理变革的客观要求、提升运营决策水平的必然选择、实施创新驱动发展的有效途径等三个方面。之所以会出现这三个方面的必要性，主要是由于信息化覆盖电力企业生产经营各个环节，而这种覆盖使得关系企业的数据呈现爆发性增长。此外，大数据模糊代替精确与全集代替样本理念也能够较好的保证电力实现自身的长期可持续发展，这些都使得电力企业运营监测应用大数据有着较强的必要性。
3电力企业运营监测应用大数据的途径
3.1构建数据资产管理机制
为了能够真正实现电力企业运营监测工作较好的应用大数据思维与技术，电力企业就必须构建专属于自身的数据资产管理机制，这样才能够提升其自身相关数据的可信度与质量。在这一数据资产管理机制的构建中，电力企业可以通过常态数据质量稽核与评价通报机制的构建、运营数据资产台账的构建、运营数据资产分类框架的构建，实现数据资产管理机制的构建。
3.2开展大数据分析方法研究
除了构建数据资产管理机制外，开展大数据分析方法研究也是实现电力企业运营监测工作应用大数据思维与技术的有效途径。在这一大数据分析方法的研究中，电力企业需要以跨行业数据挖掘标准流程为指导、将业务分析模型与大数据计算技术相结合、持续开展业务分析模型的完善评估工作、借助成熟可视化专业工具和开源统计分析软件，这样才能够较好地实现对数据分析方法的研究。
4基于云计算的电力数据中心架构
随着数据大集中的信息化建设模式越来越普及，数据中心的建设成为各行各业的研究热点，数据集中将有效地加强电力企业运行和管理，在电力市场环境下对发电、输电和供电的安全生产和管理提供基本的保障。同时，数据中心的建设，提高了基础数据综合利用率和数据共享水平，有利于电力系统的管理层和决策层对数据进行深度分析和处理，为企业应用提供可靠的服务，提升系统的整体管理水平。随着信息技术的快速发展，其架构开始从“以网络为核心”向“以数据为核心”转变，数据中心的高可用性、融合性、虚拟化、智能化成为新一代数据中心建设的关注点。将电力数据中心迁移到云计算平台，利用云计算平台的存储资源、计算资源、网络资源，采用虚拟化技术、大数据处理技术，搭建统一的电力数据中心管理平台，可以实现电力数据中心的资源动态调度与自动化分配。
一是在虚拟化基础设施层，利用虚拟机监视器和虚拟化平台，对电力系统的服务器、存储设备、网络设备、电力设备以及环境调节设备等硬件设施进行虚拟化，以实现跨平台的虚拟化管理，例如资源抽象、资源部署、资源监控等。
二是在云计算基础平台层，系统以虚拟机为单位构建Web服务器、应用服务器与数据库服务器集群，建立数据中心的运行环境。利用云计算的分布式文件系统、分布式数据库管理系统、分布式数据处理系统、数据仓库与数据分析工具实现智能电网海量数据的大规模存储、分析与处理，为数据挖掘与辅助决策等高级应用提供高性能的分布式计算环境。
三是在云计算信息服务层，基于云计算基础平台层，集成智能电网业务的应用与数据的共享，为电网系统提供综合管理服务、状态监控服务、安全防护、人员资金管理等服务。基于云计算的電力数据中心，与传统的数据中心有本质上的区别，其在云计算平台上搭建完成，采用了虚拟化技术、大数据处理和智能挖掘分析系统，实现了大规模的资源共享，这就决定了传统的运维方式不再适用于新电力数据中心，需要设计新的运维体系。在设计新的运维体系前，必须明确基于云计算的电力数据中心面向的运维对象有哪些，以及为了实现新的数据中心功能需要满足哪些运维需求。
5电力企业运营监测应用大数据的实践
5.1开展电网运行大数据监测
对于电力企业来说，想要较好应用大数据理念与技术开展运营监测实践，开展基于电网设备运行大数据的监测分析，是较为有效的途径。具体来说，在这一大数据实践应用中，通过配电网运行效率监测分析、配变重过载预警分析、设备缺陷趋势分析等工作的进行，电力能够更加直观的了解自身电网运行效率，对于电网运行中出现的各类安全隐患也能够实现较好的发现，这自然就能够保障电网的安全运行。
5.2开展经营管理大数据监测
在电力企业运营监测应用大数据的实践中，开展经营管理大数据监测也是其具体的实践选择。对于这一实践工作来说，电力企业需要开展风险合规大数据监测、开展流程效率监测、开展经营效益监测、针对公司信息系统开展应用监测分析，这样才能够使电力企业发现自身经营管理存在的不足，最终为其自身长期可持续发展的实现提供数据支持。
5.3开展客户服务大数据监测
除了上述实践策略外，开展客户服务大数据监测也能够较好实现电力企业运营监测大数据的应用，开展供电能力监测、开展客户用电行为分析、开展投诉业务专题监测、开展用户缴费渠道分析等措施，是这一实践的具体表现，而这一表现对于电力企业来说，能够较好地实现其自身客户服务工作基础的夯实，这对于电力企业服务水平的提高、自身社会责任的更好承担等方面，都能够产生较为积极的作用。
6结论
在本文基于大数据的电力企业运营监测实践展开的研究中，笔者详细论述了电力企业运营监测应用大数据的必要性、电力企业运营监测应用大数据的途径、电力企业运营监测应用大数据的实践，由于笔者提出的实践策略已经在某电力企业实现了较好的应用，并实现了该企业配网运行效率的提高、设备缺陷预警机制的建立、基建项目全过程监测工作的开展，这就说明了本文研究的较强可行性。
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