基于大数据分析的电力系统扩展规划研究是利用先进的数据处理和分析技术，对电力系统的未来发展趋势进行科学、精确预测，并据此制定出合理的基础设施建设和改造方案。其主要涉及以下几个方面：
1. **数据收集与整合**：
- 收集涵盖历史负荷数据、新能源发电数据、设备运行状态数据、气象数据、经济发展数据等多种维度的大数据资源。
- 利用数据清洗、标准化等预处理手段整合各类异构数据，形成全面且准确的数据集。
2. **趋势预测与需求分析**：
- 应用时间序列分析、机器学习算法（如回归分析、神经网络、深度学习等）对电力需求进行长期趋势预测，考虑经济发展的不确定性、政策影响以及气候变化等因素。
- 通过负荷密度分析、用户行为分析等方法深入理解电力需求的空间分布特征及动态变化规律。
3. **电力设施评估与优化布局**：
- 基于大数据分析结果，评估现有电力设施（包括发电厂、变电站、输配电线路等）的性能、效率及剩余寿命，为退役、改造或新建提供决策依据。
- 结合地理信息系统（GIS），综合分析地形地貌、人口分布、产业布局等因素，采用多目标优化算法确定新设施的最佳地理位置。
4. **资源优化配置与调度策略**：
- 在新能源大规模接入的背景下，利用大数据分析合理预测风能、太阳能等可再生能源的出力特性，优化电源结构组合和发电计划。
- 研究适应高比例可再生能源并网的电网灵活调度策略，提高电力系统的安全稳定性和经济性。
5. **投资效益评估与风险控制**：
- 通过对大数据模型输出结果的经济效益和社会效益分析，量化不同扩展规划方案的投资回报率，选择最优投资策略。
- 预测潜在的技术风险、市场风险和环境风险，建立风险管理框架，以保障电力系统扩展规划的稳健实施。
