电力行业大数据开发主要涉及数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等多个方面。以下是一些主要内容：
1. 数据采集：电力行业需要采集大量的数据，包括设备运行数据、电网运行数据、用户用电数据等。数据采集可以通过传感器、智能设备等方式实现。数据采集过程中需要注意数据的完整性、准确性和实时性。
2. 数据存储：采集到的数据需要进行存储，以便后续的数据处理和分析。数据存储需要考虑数据的可靠性、安全性和可扩展性。常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等。
3. 数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换和整合，使其满足后续分析的需求。数据处理主要包括数据预处理、数据挖掘和数据可视化等。数据预处理主要是对数据进行去噪、归一化等操作；数据挖掘主要是通过机器学习、统计分析等方法发现数据中的规律和模式；数据可视化主要是将处理后的数据以图表等形式展示出来，方便用户理解和分析。
4. 数据分析：通过对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，为电力行业的决策提供支持。数据分析主要包括描述性分析、预测分析和因果分析等。描述性分析主要是对数据的基本特征进行描述；预测分析主要是对未来的趋势进行预测；因果分析主要是找出影响结果的因素。
5. 数据应用：将数据分析的结果应用于电力行业的各个领域，提高电力系统的运行效率和服务质量。数据应用主要包括需求侧管理、电网优化、故障诊断等。需求侧管理主要是通过优化用户的用电行为，降低电力系统的负荷；电网优化主要是通过调整电网的运行策略，提高电网的运行效率；故障诊断主要是通过分析设备的运行数据，及时发现和处理设备故障。
总之，电力行业大数据开发是一个复杂的过程，涉及到数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等多个环节。通过有效的大数据开发，可以提高电力系统的运行效率，降低运营成本，提高服务质量，为电力行业的发展提供有力的支持。
