摘要：随着大数据分析技术在电网中的快速发展与深度应用，数据标签技术提供了一种新的数据整合思路。电力设备大数据标签以灵活的方式从海量、离散的数据中实现对有用数据的快速识别和提取，在帮助调控人员实现对电力设备情况作出多维判断的同时，为后续电力数据挖掘建模提供了依据。围绕电力设备基础信息、运行信息和状态信息3个维度，提出了一种多维度电力设备标签体系的构建方法，并通过聚类、故障概率计算、模糊推理3个层次丰富了数据标签的内涵，为实现电网监控智能化奠定基础。

结论：面向电网调控的电力设备大数据标签体系以数据关联为核心，提供了基础及深度的应用模型的组织和融合，实现电力数据的高效存储与利用。具体得到了如下结论。

（1）针对基本信息、运行数据和状态数据实现针对性处理和有效调用，电力设备大数据标签体系实现多源数据的互联互通与分配管理。

（2）通过构建多源系统中设备编码对应表的方式，统一电力设备ID，提出多源设备信息核心标签的构建，围绕统一的设备核心标签，可以消除电力系统中的“信息孤岛”问题，更轻松地实现在多源系统中对同一电力设备的信息检索与数据关联。

（3）基于模糊推理系统的关联规则挖掘，相较于其他关联规则能更好反映设备与状态之间的实际联系，可将基础数据标签库中的标签经过模糊离散后生成具有模糊属性的数据标签库，对其进行组合分析，从中提取的模糊关联规则衍生出深层标签。

（4）搭建大数据标签体系的深度应用框架，将电力设备数据标签体系置于大数据中心和调控业务平台之间，规划其基本功能和业务应用，加强业务架构和数据架构间的联系，有利于进一步发挥数据标签体系的应用价值。

引文信息

刘文君, 董明, 徐元孚, 等. 电力设备运行状态大数据标签体系与关键技术[J]. 中国电力, 2022, 55(1): 126-132.

LIU Wenjun, DONG Ming, XU Yuanfu, et al. Structure and key technologies of big data labeling system for power equipment operation status[J]. Electric Power, 2022, 55(1): 126-132.