基于大数据环境的电力数据质量评价模型与治理体系研究.docx资源-CSDN文库

版权申诉

27 浏览量 2022-10-27 02:52:39 上传评论收藏 12KB DOCX 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

基于大数据环境的电力数据质量评价模型与治理体系研究

摘要：随着科学技术水平的逐渐提升，大数据已经进入到人们的实际生活中，

并改变了传统的生活工作方式，本文将在大数据环境下，对电力数据质量的评价

模型以及治理体系展开研究，实现对电力数据的高效准确处理。在当今时代，电

力系统中的数据数量快速增长，因此传统的数据处理方式已经无法满足电力行业

的要求，而在大数据环境的基础上，建立数据质量评估模型以及管理体系，则能

够有效解决这一问题。

关键词：大数据；数据分析；体系建立

0 引言：在大数据环境下，数据评价模型以及治理体系已经被广泛应用在各

个领域中，同时也是智能化发展的重要组成部分。随着电力系统的信息化和智能

化发展，其在实际运行中产生的历史数据非常多，并且处于快速增长状态。在该

种条件下，要想对数据进行准确有效的处理，则需要采用与其要求相符的数据评

价管理系统，实现整合电力系统数据的高效分析，本文将针对大数据环境电力数

据质量评价模型以及治理体系进行重点研究。

一、大数据环境下电力数据质量评价模型

在对电力数据质量评价模型进行研究的过程中，可以从以下几个方面进行：

第一，电力数据接入数量。其中主要包括电力数据应接入量、实际接入数量

以及历史数据等方面，并将以上数据作为指标进行评价考核。数据接入量需要通

过数据自动采集率以及历史数据接入率进行衡量，其中历史数据接入率能够将电

力系统数据中的历史数据充分反应出来，历史数据在一定的时间以及周期之内接

入到实际系统中。

第二，电力数据接入时间。其中包含业务数据计入系统的及时性、上报及时

性等，数据接入系统的及时性能够反映出数据在相应时间以及周期之内，实际接

入到系统中的所占比例。其中可以将月、周、日作为单位对指标数据进行分析。

第三，电力数据接入的完整性。这一过程需要从数据组合的完整性、单位的

完整性、指标完整性等方面进行考核评价。

第四，电力数据接入准确性。电网统计指标数据中包括线损率、供电量、线

损电量以及平均用电负荷率等，在对电网数据进行质量评估的过程中，将电力数

据一致性、准确性、完整性以及及时性作为评价指标，根据指标中的实际意义，

确定指标评估规则，并对数据进行统一归一计算，确定数据的平均值，在此基础

上确定各个评价指标所占权重。进而确定各个评估指标数据的百分比，针对不同

的评估指标，确定不同的期望值。

二、大数据环境下电力数据治理体系

2.1 确定电力数据治理体系框架

在建立电力数据治理框架的过程中，可以将其大致划分为以下几种类型，分

别为业务数据规划设计、数据标准管理、数据质量管理以及数据安全管理四方

面。

第一，业务数据规划设计。业务数据规划设计为整个数据治理工作开展的基

础条件，根据电力数据治理的目标以及目前电力数据未来发展情况，制定具有前

瞻性的规划工作，保证电力数据能够在今后发展中，满足外部环境的监督管理需

求以及信息披露需求，进而达到内部经营管理要求，对内部的发展目标进行分析

规划。而数据管理工作开展的主要目的为试下数据内部信息的共享。

第二，数据标准管理。数据标准管理能够将不同管理部门的数据需求相互统

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余2页未读，立即下载

内容反馈

版权申诉

春哥111

粉丝: 1w+
资源: 5万+

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip