根据所提供的文件内容，我们可以提炼出以下知识点：
1. 大数据在电力行业中的应用背景：
随着经济的快速发展，社会对能源的需求日益增加。信息技术的应用在电力行业中越来越广泛，其中智能电网的建设对电力系统数据进行监测，由此产生了海量的数据，标志着大数据时代的到来。电力数据种类多、体量大、实时性强，但是价值密度相对较低。传统电力监测系统只能监测单一目标数据，无法解决电力设备种类繁多导致的设备接口不匹配问题。
2. 大数据技术在电力设备运行数据分析中的作用：
大数据技术的应用能够处理大量电力设备的运行数据，建立共享平台，对这些数据进行深入分析和管理。大数据技术包括但不限于Hadoop云计算框架、HDFS存储技术、MapReduce并行计算技术、HBase数据库、Sqoop数据导入导出工具等。
3. 电力设备运行数据分析系统的设计与架构：
该系统采用B/S架构，基于Hadoop平台。系统部署服务器通过RESTful架构与浏览器通信。通过MapReduce编程模型结合聚类算法、AR模型等对数据进行挖掘分析，并利用JSON格式封装数据进行传输。
4. 系统功能模块的设计：
系统共设计了五个功能模块：
- 用户管理模块：用于统一管理用户和管理部门，包括密码设置和信息更新功能。
- 电池性能检测模块：根据变电站备用电源电池数据指标，自动提出优化方案以延长使用时间。
- 检测模块：实时收集设备运行信息，为运维检修提供依据。
- 监测模块：对输电系统内部设备进行监测，及时发现运行问题。
- 信息管理模块：对设备维护和管理信息进行录入、查询、修改和删除操作。
5. 数据采集与存储：
系统在数据采集方面采用多线程技术，同步传输多个数据源的信息。同时，使用结构化数据库Oracle记录设备台账信息、权限分配、用户信息、抢修记录等数据。半结构化数据如电气设备在线检测信息使用HBase数据库进行存储。
6. 事务管理与异常处理：
系统利用Spring框架进行事务控制与管理，提供统一编程模型和API服务。异常处理机制确保数据库操作的稳定性和可靠性。
7. 系统的技术和功能优势：
- 利用大数据技术实现对电力设备运行数据的集成化管理，提高数据监测和分析的效率和准确性。
- B/S架构使得系统具有良好的用户体验和设备维护的便捷性。
- 使用开源框架和工具保证了系统的稳定性和可扩展性。
8. 系统设计对电力行业的意义：
该系统的设计和应用将提升电力行业在网络信息实时分析和电力设备运行状态监测的能力，有助于实现电力设备的高效管理和故障预测，从而提高整个电力系统的运行效率和可靠性。
通过这些知识点，我们可以全面理解基于大数据的电力设备运行数据分析系统设计的复杂性和创新性，以及其在现代电力行业中的实际应用价值和前景。
