在电力大数据中，使用数据处理技术就是对采集来的数据进行处理，包括分库、分区与分表。数据分库处理就是要按照一定的处理原则将一些利用率高的数据输入到不同的数据库中，这样可以提高数据库中一些数据的利用率。数据分区处理，就是将通表数据有效的载入到不同文件中，可以有效减轻大型表压力，可以提高数据的访问性能，让运行情况更好。数据分表处理，就是按照相关的数据处理原则来建造各种数据表，这样可以减轻单表压力。除此之外，构建并行式和纵列式数据库，可以提高数据加载性能，可以实现高效的数据查询。例如，可以将结构化查询语言和MapReduce进行有机结合，可以加强数据库中数据的处理性能，提高数据的抗压弹性。

当变压器存在受潮现象时，流通电流的损失量会增大，这些损失的电流称之为侧漏电流。侧漏电流的大小是一项重要的参数指标，可以反映出变压器电压转换的效果，还能在一定程度上反映出变压器的节能情况。侧漏电流的产生原因较多，例如，空气的湿度、温度、材料的清洁度、电压等，根据以往大量的研究结果，侧漏电流实际测量值的上升速度与电压的大小有一定的关系，电压不同时，侧漏电流实际增大值和理论增大值会存在一定的差异，当变压器的容量在增大时，这种差距现象将更为明显。也就是说，电流升压速度会影响侧漏电流的大小，因此，在试验过程中，为了保证试验结果的准确性，得出变压器的准确参数，需要对升压速度进行科学合理地选择。

结合上文对电力系统负荷预测研究分析，可以看出其发展相对较为迅速，但与此同时其在发展过程中所受影响因素也相对较为明显。比如在温度天气变化、自然灾害发生情况下，其整体规律性很难把控，实际实践期间电力负荷基本大幅度处于波动状，导致相应电力系统负荷预测效果无法得到保障。与此同时市场环境因素导致国家电力事业政策变化，电力需求变化，增加了整个电力系统负荷预测工作难度；且部分地区提供数据与实际情况不相符，比如虚报负荷增长率等情况，使得相应系统处理短期内很难出现较大幅度变化，而相关预测方法的针对性较高、局限性较强特性，在实际运用期间必须分析并按照场合做相应使用，否则便会出现预测结果偏差较大的现象。

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