变电站的运维数据由于设备类型多、来源广、数量大、零散化、结构复杂等特点，从而导致目前运维过程中出现数据存储差异化、利用率低、关联性弱等多重困境?；谏璞溉芷诘墓芾硭伎?，本文首先以运维数据的刷新周期作为主分类标准进行运维大数据类型划分，分为固有数据、动态数据和随机数据，再以设备类型、采集方式等进行细分。

       1)固有数据包括:设备台账参数、出厂试验报告、说明书等。三相交流电表数显多功能电表二路4-20mA输出

       2)动态数据:①气象数据:温度、湿度、天气状况、风速等。②负荷数据:计量、测量等各类电压电流数据、电能质量数据。③测量和试验记录数据:一次设备试验报告、GIS局放在线监测、高压柜局放数据、油色谱监测、微水、设备介损、主变绕温油温油位、主变分接开关动作次数、油流继电器示数、断路器动作次数、避雷器动作次数和泄漏电流、铁芯及夹件泄漏电流、液压机构打压次数和液压表压力、SF6压力、套管油位、红外测温、设备声音记录、蓄电池电压内阻测量、电压互感器N600接地电流测量和电流互感器二次电压测量等。④遥视图像记录

       3)随机数据包括:设备试验和检修记录、开关跳闸记录、?；ざ骷锹?、故障录波及测距数据、装置告警信息记录、设备缺陷记录、节假日特殊活动等社会数据。三相交流电表数显多功能电表二路4-20mA输出

       面对如此繁杂的运维数据，单凭人工处理过于单一化，往往难以发现数据间的潜在信息，而大数据技术可以解决上述问题，因此运维大数据融合大数据技术可对变电站设备进行状态监测。不仅可针对单一设备，还可延伸至间隔内、本站内、对侧站、片区电网甚至监测，进行结构化存储分析。