大數據技術對電網的意義主要表現在發(fā)電、輸電和用電這三個方面：在發(fā)電環(huán)節(jié)中，大數據技術能統(tǒng)計出很大范圍的電力需求，然后通過收集的數據預測出后一段時間的用電負荷，發(fā)電領域在考慮預測結果的基礎上進行有計劃發(fā)電，這樣有利于整個社會的生態(tài)文明建設；在輸電環(huán)節(jié)，輸電線路上的所有信息都可以使用大數據技術來進行收集和處理，此方法能使得低電壓損耗率大大降低，還能保證線路的正常運行；在用戶用電環(huán)節(jié)，所有用戶的用電量能采用大數據技術進行整理，通過采納電力市場中的*營銷策略，引導用戶擁有節(jié)約用電的理念，以此來推動電力產業(yè)的“集約化"發(fā)展。

3.2預測風電功率

       由于現如今大規(guī)模風電并網對電力系統(tǒng)和電網調度的安全運行產生了嚴重影響，而對風電功率進行預測能使這個問題得到有效緩解。風電的特性是隨機性和波動性，這個特性使得預測風電功率需以大量的歷史數據作為支撐，此類數據主要包括風電機組信息、地貌形勢、風電場實時和歷史輸出功率數據、實時和歷史測風塔等數據。其中采集的風塔歷史數據的時間分辨率短則超過10min，時長則超過1年；通過風電場采集的歷史輸出功率數據的時間分辨率要超過5min，數據的時長要超過1年。面對大量的歷史數據，此時就需要建立可靠的預測模型來對風電功率進行預測，通過選擇不同的時間尺度，結合實際工程應用需求，嘗試多種預測模型對風電功率進行預測，以便得到更精準的預測結果。無線計量模塊三相電參量測測量支持復費率

3.3定位和治理配電網低電壓

       由于現在電網仍然存在低電壓的問題，主要原因是整個電網系統(tǒng)升級較慢，以及用電負荷的大大增加，這樣對用戶的正常用電造成了負面影響。利用大數據技術能定位配電網低電壓，電網的相關信息可通過用電信息采集系統(tǒng)和SCADA系統(tǒng)進行收集[7]，這些相關信息如變壓器和線路的電流電壓斷貨負荷類型、功率因數等參數。與此同時，與配電網相關聯的無功補償、負載率、供電半徑、配電網結構、故障情況等信息，為了深度了解電網低電壓的原因，采用數據挖掘模型對配電網低電壓的影響因素進行關聯分析，提升了配電網合格率，對電網的安全運行給予保障。無線計量模塊三相電參量測測量支持復費率

3.4預警評估配電網重過載風險

       伴隨著用電量即電力需求的大幅度增長，傳統(tǒng)“輕配重輸"的工程建設模式已與現如今的發(fā)展需求不太符合，主要原因是常常會出現重過載的問題，因此不但對供電質量失去了保障，還影響了配電網的正常運行[8]。為了更方便的獲取配電變壓器和輸電線路的歷史和實時的三相電壓、電流和功率因素等相關信息，可通過這些系統(tǒng)來獲取，如用電信息采集系統(tǒng)、OMS、SCADA、AMI、OMS、關聯營銷業(yè)務等系統(tǒng)。然后采用綜合分析的方法來評估配電變壓器的相關特性，如容載比、配電網元件故障率、線路間負荷轉移能力等。