电力大数据的采集对象具有以下特点：
1. 海量性：电力系统是一个庞大的复杂系统，涉及到大量的设备、线路、变电站等。这些设备和线路产生的数据量非常庞大，需要通过高效的数据采集技术进行实时或近实时的采集。
2. 多样性：电力系统的数据类型多样，包括电量数据、负荷数据、设备状态数据、故障数据等。这些数据可能来自于不同的设备和系统，需要通过多源数据融合技术进行整合。
3. 实时性：电力系统的运行状态直接影响到用户的用电安全和经济效益，因此对数据的采集和处理要求具有较高的实时性。例如，负荷预测、故障诊断等应用都需要实时或准实时的数据支持。
4. 准确性：电力系统的数据质量直接影响到电力系统的运行安全和经济效益，因此对数据的采集和处理要求具有较高的准确性。例如，负荷预测、故障诊断等应用需要准确反映设备的运行状态。
5. 安全性：电力系统的数据涉及到用户的用电安全和企业的经济利益，因此对数据的采集和处理要求具有较高的安全性。例如，用户用电信息、设备状态信息等敏感数据需要进行加密传输和存储。
6. 可扩展性：随着电力系统的发展和技术的进步，对数据的采集和处理能力需求将不断提高。因此，电力大数据的采集对象需要具备良好的可扩展性，能够适应未来技术的发展和应用需求。
7. 智能化：电力大数据的采集对象需要具备一定的智能化功能，如自动识别设备、自动采集数据、智能分析等，以提高数据采集的效率和准确性。
8. 标准化：电力大数据的采集对象需要遵循一定的标准和规范，以保证数据的一致性和互操作性。例如，国际电工委员会（IEC）制定的IEC 61968系列标准就为电力系统的数据建模提供了指导。
9. 可视化：电力大数据的采集对象需要提供可视化工具，以便用户直观地了解数据的分布、趋势和关联关系，从而更好地进行决策和优化。
10. 可追溯性：电力大数据的采集对象需要具备一定的可追溯性，以便在发生故障或异常时能够快速定位问题原因并进行修复。例如，通过分析设备的运行日志和故障记录，可以追溯设备的故障原因和责任方。
