电力行业如何应用大数据 大数据在电力行业的应用前景有哪些

挑战中见需求： 质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢，对于这些电力行业推进大数据的困扰，电信行业是不是也有似曾相识的感觉?这些问题中的一部分，电信业同样需要深思;还有一些问题，则恰恰是电信业的长处，是电信业推进电力行业信息化的机遇。 数据质量较低，数据管控能力不强。大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。 如何从海量数据中提取有价值的信息?这也是电信业面临的问题。有观点认为，可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库，让企业能够在需要时捕捉、存储信息。也有观点认为，可以倚靠软件的处理能力来甄别垃圾数据和有价值数据。究竟哪种方式更为有效，目前仍无定论。而无论哪种情况，都需要制定一个数据采集的标准，在时间、精度上进行规范，从而为后续的数据分析打好基础。 数据共享不畅，数据集成度不高。大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。目前，电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。 打破企业的门户之见，在行业中建立一个资源池，让使用者可以按需获取数据资源。从电信业的角度来看，现在，电信运营商之间的合作在不断推进，例如，运营商开发了融合的手机游戏计费平台;在北京电信网上营业厅微信平台上，用户不仅可以自助查询电信业务，还能查询联通和移动业务的使用费，这样共享数据资源的经验也可在大数据的应用过程中加以推广。 防御能力不足，信息安全面临挑战。电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各类防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别是偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。 建立与大数据相适应的安全和隐私保护机制，通过技术手段和加强企业自律来保证数据的安全。 承载能力不足，基础设施亟待完善。电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。目前，电力企业大多已建成一体化企业级信息集成平台，能够满足日常业务的处理要求，但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，尚需进一步加强。 在这方面，电力行业和电信业各有优势。尽管电力行业也在进行宽带建设以及智慧社区的建设，但是，所谓术业有专攻，在IT基础设施尤其是网络基础设施上，电信业在运维、计费等方面有着得天独厚的优势。同时，在数据中心的建设上，电力行业对以电能为代表的能耗问题又有着丰富的经验。因此，两个行业不妨加强合作，实现共赢。 相关人才欠缺，专业人员供应不足。大数据是一个崭新的事业，电力大数据的发展需要新型的专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。 加强大数据人才的培养，鼓励企业内部在大数据领域的创新。

很多企业都会面临着一个问题，让设备之间的信息更加的互通，这样企业才能够高效的运转起来。能够为企业节约非常多的成本，但是一直没有找到一个更好的解决方案。天拓四方智能边缘数据采集器就是针对企业的这一个苦恼而研发，帮助企业运转更加的高效。
洞察广大制造企业降本增效的现实需求，天拓四方基于十六年工业行业经验，融合互联网大数据的领先技术，潜心研发了天拓四方智能边缘数据采集器，帮助制造企业特别是中小型企业实现设备间互联互通，降本增效，增强竞争实力，缩小与领先企业的信息化差距。

上世纪90年代末以来，中国电力自动化市场取得飞速发展，中国科研院所自主研发的电力自动化技术相继推出，具有自主知识产权的电力自动化设备也随之开发成功，国内的电力自动化企业得到较快发展，产品品种逐渐丰富、服务质量不断提升、生产规模逐步扩张，电力自动化行业进入国产化时代。
据《中国电力自动化行业深度调研与投资战略规划分析报告前瞻》统计，近年来中国电力自动化行业资产规模逐年扩大，规模以上企业达到400家左右。2010年电力自动化行业产值达308.57亿元，实现销售收入300.71亿元，实现利润总额21.77亿元。
近年中国电力投资呈较快增长势头，预计“十二五”期间，随着智能电网建设的提速，电力投资总额仍将维持在较高水平。中国的坚强智能电网以信息化、数字化、自动化和互动化为特征，将于2011-2020年进入全面建设阶段，届时将极大地促进电力系统二次设备的发展。
鉴于中国电力市场的发展现状，前瞻预计电力投资在较长一段时间内仍将稳步增长，作为电力建设重要组成部分的电力自动化行业，必将受益于电力建设带来的历史性发展机遇。

大数据在电力行业的应用前景有哪些？~

关键技术：

电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑，（1）大数据传输及存储技术：电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）大数据展示技术：包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等.
目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：

（1）规划—提升负荷 预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。
（2）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。
（3）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。
（4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，利用并行计算等技术实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。
（5）营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次，利用聚类模型等挖掘手段，开展对用电行为特征的深入分析，并实施区别化的用户管理策略。
（6）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。
前景：
一、宏观经济形势评价与预测
二、服务电力企业、电力用户；1.用户能耗分析及用电优化；2.用电信息征信体系服务；

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。

大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

电力大数据：

对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。

根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。

智慧电力解决方案：利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。

大数据支撑智能电网发展：

在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。

在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。

信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，电力大数据 将是不可或缺的支撑。

大数据在电力行业的决策支持有哪些
答：1、大数据的应用可以进一步深化和推广风电和太阳能等新能源发电功率预测和运行智能控制技术，提升新能源接入和分布式储能的能力，促进大规模风电和光伏等可再生能源的科学合理利用。2、大数据技术的可以开展分析评估诊断与决策技术研究，实现输电侧态势评估的实时化和智能化，结合外部数据，开展输电侧设施智能防灾...

大数据在电力行业的应用前景有哪些?
答：3. 电力行业的大数据应用主要集中在电网用户侧、电表电能消耗、配电与配电一体化等领域。但在此过程中，电力企业面临着一些挑战，如技术整合、数据价值挖掘等。4. 大数据的价值往往体现在企业外部。对于电力企业来说，如何充分利用内部数据，挖掘其潜在价值，是一个亟待解决的问题。5. 尽管存在挑战，但大数...

专栏| 电力大数据应用模式与前景分析
答：从商业模式创新来看,电力大数据的内涵包括以下三个方面:一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒,数据范围涵盖电力生产运营全过程;二是注重电力领域综合分析预测,对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判,能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性;三是注重能源...

大数据在电力行业的应用前景有哪些
答：智能电网就是“大数据”这个概念在电力行业中的应用，就是通过网络将用户的用电习惯等信息传回给电网企业的信息中心，进行分析处理，并对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。日前，美国加州大学洛杉矶分校的研究者就根据“大数据”理论设计了一款“电力地图”，将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用...

浅析电力行业如何拥抱大数据
答：案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例1、正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。类似于高级搜索引擎或天气预报算法，AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并...

大数据在电力行业的应用前景有哪些
答：大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。电力大数据：对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据...

大数据在电力行业的应用前景有哪些
答：产业关联分析 依据产业之间的关联关系、产业用电量、分析产业发展潜能。例如：根据电力大数据分析房地产泡沫（利用智能电表采集用户用电信息，统计分析房产空置率；利用房地产联网统一登记信息，统计多套房信息）；依据钢铁、水泥、装饰等行业的用电量走势、分析房地产的发展走势。挖掘其他行业之间关联度。产业...

大数据在电力行业的应用前景有哪些
答：参考前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，主要有基于用电信息、用户负荷等数据，研究用户的负荷特性及用电行为习惯，研究用户用电行为分析、用电负荷特性分析、用电影响模型、用户能耗分析、用户用电建议等。制订节能方案，提高能源利用率，降低电能损失，保障客户经济...

大数据在各行业的应用
答：2.了解和优化业务流程 大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些...

大数据在电力行业的应用前景有哪些?
答：回答：大数据(big data)在可允许的时间范围内,无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的,如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤,而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样,大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。对于许多...