用電類型大數據

『壹』 國家電網大數據應用 增強企業核心競爭力

國家電網大數據應用 增強企業核心競爭力

從構想到實踐，從論證到試點，國家電網公司大數據應用已經駛向快車道。

在國家電網公司2014年工作會議上，公司黨組明確提出，要強化數據分析，提升數據應用水平和商業價值。去年年底，國家電網公司在總結以往研究經驗的基礎上，正式啟動了企業級大數據平台的設計研發和試點建設工作。經過近一年時間的試點實踐，目前，大數據已經廣泛應用於電網運行、經營管理以及優質服務三大領域，並取得顯著成效。

大數據作為重要的戰略資源已經在全球范圍達成共識。2011年，一些國際組織便發布報告看好大數據；2012年開始，英國、法國、美國等國家相繼啟動了大數據發展規劃。國內，以大數據為主導的信息化浪潮來勢兇猛。去年3月，大數據被寫入政府工作報告；今年8月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，特別強調通過大數據的發展，提升創業創新活力和社會治理水平；今年10月，十八屆五中全會提出，實施國家大數據戰略。如今，在城市建設、金融、電子商務、公共服務等領域，大數據的應用隨處可見，並正在改變著各行各業。一個大數據的時代已然來臨。

機會在敲門

抓住了機遇，等於成功了一半。對於大數據而言，也是如此。

近年來，移動互聯網異軍突起，加快了信息化向經濟社會各個領域的延伸，形成了獨特的產業競爭優勢。中國信息通信研究院近期發布的《2015年中國大數據發展調查報告》預測，今年中國大數據市場規模將達到115.9億元，增速達38%；預計2016年至2018年中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

在前不久結束的雲棲大會上，阿里巴巴集團董事局主席馬雲說，在未來，計算能力將會成為一種生產能力，而數據將會成為最大的生產資料，會成為像水、電、石油一樣的公共資源。馬雲認為，人類已進入DT（大數據）時代，數據取代了石油成為最核心的資源。

國家電網公司信息通信部主任王繼業認為，不可否認，大數據會逐步為人類創造更多的價值，而對於電網企業來說，研究和應用大數據是提質增效和推動電網發展方式、公司發展方式轉變的迫切要求。

公司「三集五大」體系和堅強智能電網建設，積累了體量大、類型多、價值高、速度快等典型大數據特徵的運營數據，具備了推廣大數據應用的基礎條件。

來自國網智能電網研究院的數據顯示，截至去年年底，公司管理結構化數據49.75TB，非結構化數據213TB，營銷基礎數據130TB，用電信息採集數據達43TB，且公司信息化數據平均每天以10TB的速度增長。

「公司的生產管理和營銷系統已達到幾百PB級數據規模，開展大數據關鍵技術的研究、驗證和應用，構建新型電網企業運營體系，有助於增強價值創造力和核心競爭力。」國網江蘇省電力公司副總工程師王海林強調說。

國網江蘇電力作為公司大數據應用的試點單位之一，在今年夏天便嘗到了大數據的「甜頭」。

國網江蘇電力以用戶信息採集數據為樣本，開展負荷預測工作。王海林說：「今年4月份，我們用大數據預測8月6日將迎來今年最大負荷值8440萬千瓦，實際上在8月5日出現了最高負荷值8480萬千瓦，預測准確率99.53%。」

作為國網公司大數據研究和實施的主要牽頭部門的負責人，王繼業對這樣一個預測結果感到格外高興。「預測之初我們心裡也是有疑問的，畢竟沒有經驗可以借鑒，但最後結果這么精準，證明我們具備和掌握了大數據在負荷預測方面的理論基礎以及數據分析挖掘的能力。」

同樣，國網客戶服務中心也感受到了大數據的威力。目前，客服中心日均處理話務請求量35萬余件。為進一步提高人工服務接通率，減少客戶的等待時間，客服中心依託大數據技術，建立了「實時話務展現及預測」「基於故障事件用戶感知度的主動服務」等場景應用，工作效率顯著提升。例如，通過應用實時話務展現及預測場景，人工服務接通率提升了8%左右，服務效率和效果進一步得到優化。

大數據的優勢不僅僅體現在服務公司內部，在支持新能源接入、提高新能源發電功率和電力負荷預測的精度、提升新能源協調控制水平和綜合能源服務能力等方面也大有作為。

王繼業認為，大數據是智能電網的核心，而智能電網又是全球能源互聯網發展的重要組成部分。隨著大數據深入應用，將促使公司的決策從「業務驅動」轉變為「數據驅動」，進一步提升管理的效率和效益，同時，充分利用這些基於電網的數據，深入分析後將挖掘許多高附加值的服務，有利於電網安全檢測與控制，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等，提升公司管理效益、經濟效益以及社會效益。

「不論從外部環境而言還是企業自身發展需要，大數據不是用不用的問題，而是順勢潮流，必須要用。」王繼業感慨道。他說，自己從事電力通信行業20多年，行業變化如此之大，今天和過去已經不可同日而語。「數據表面看是信息，但提煉分析後就能找出相關聯的規律，再藉助各種工具分析規律就變成了決策。大數據的內容很豐富，可以利用的領域很多，它是一個巨大的市場，抓住了大數據就意味著占據了大市場。」

准備好了嗎

縱觀全球大勢，大數據浪潮席捲而來。作為世界上最偉大的科技成果之一，大數據已經成為推進產業變革和重塑產業競爭力的重要力量。順勢而為、乘勢而上，無疑是大數據時代下最核心的命題。

國網公司的大數據具有量大、分布廣、類型多等特點，背後反映的是電網運行方式、電力生產方式以及客戶消費習慣等信息，這些珍貴的數據如果能挖掘分析好也就釋放了大數據真正的價值。例如，用大數據分析新增用電客戶數量與地區經濟發展之間的關系；從電力消費情況看宏觀經濟趨勢等。

中國電力科學研究院技術戰略研究中心高級工程師鄧春宇認為，大數據好比是一個金礦，但是，想挖出金子也並非易事，「做大數據是非常考驗智慧的」。

數據存儲無疑是挖掘大數據「金礦」的一個重要內容。存儲是大數據的核心，特別是大數據時代對應用需求復雜，對存儲的要求也更高。事實上，隨著智能電網建設深入，信息採集點越來越多，在一些配電和數據中心的採集點達到百萬甚至千萬級。目前這些數據大多採用關系型資料庫進行存儲，隨著智能化的不斷提升，對資料庫處理能力、存儲空間、查詢能力等方面的要求會更高。與此同時，隨著公司信息化建設不斷深入，業務系統產生的數據量呈爆發式增長，部分業務系統面臨存儲升級成本較高、系統響應速度較慢等問題。

針對這些問題，一方面公司對業務系統數據現狀進行詳細分析，針對數量龐大的歷史數據，基於大數據平台開展歷史數據歸檔，不斷提升系統訪問效率，節約系統存儲成本；另一方面，針對業務系統架構進行分析，在可能引起系統訪問瓶頸的地方引入大數據技術加以解決。

安全性則是挖掘電網大數據價值的另一個不容忽視的方面。電網的大數據由於涉及眾多電力用戶的隱私，且地域覆蓋范圍極廣，安全問題較為突出。王繼業表示，公司的大數據將按照分級管理的原則，同步規劃、同步設計、同步投入運行，並根據數據的重要性以及共享程度，確定哪些是可以開放的，哪些是需要邏輯強隔離使用，從而保證在雲基礎上數據系統的安全性。

此外，國網能源研究院管理咨詢研究所高級研究員孫藝新認為，在安全保障的情況下，利用好大數據還要以電力能源價值鏈延伸為主線，實現業務價值鏈向電網外部延伸。一方面，在電力供給、需求、客戶負荷特徵等數據分析基礎上，注重對用戶的數據挖掘與價值發現。利用大數據技術，在需求側管理、家庭能源管理、節能服務、智能家居、95598客戶服務等業務中拉近公司與用戶的距離，挖掘用戶行為的特點；另一方面，由支撐內部管理轉向提供外部服務，將數據資產作為一項產品或服務進行變現。

王繼業認為，大數據應用有需要繼續深化的方面，包括怎樣實現內部與內部、內部與外部之間的數據融合，減少壁壘；如何建立一支具備信息化、電力、數據分析能力的復合型人才隊伍等。作為一項新生事物，大數據處於不同的發展階段研究思考的內容也不同。「只有發現問題才有助於解決問題，引導我們走向正確的路徑。」

經過反復研究探索和試點，目前，公司大數據的價值正逐漸凸顯。例如，公司採用大數據技術，對線損、電量等經營指標進行在線監測和分析。目前，已在部分省（自治區、直轄市）公司進行應用。另外，在今年春節前後30天時間，公司對部分省（自治區、直轄市）公司、333個地市公司共2.75億用電客戶、145億條用電信息等數據，應用大數據分析方法，分別從用電類別、電網負荷、優質服務等角度，對春節用電情況進行了分析，形成11餘萬條分析結果。「通過大數據整合人口、經濟、用電等數據，可以准確反應區域經濟發展和用電客戶的消費習慣，將極大地豐富電力增值服務內容。」孫藝新表示。

大幕已經開啟

「目前，公司大數據研究和試點工作已經取得階段性成果，但這並不意味著公司大數據的研究應用畫上了圓滿的句號，相反，大數據正處於進行時，未來我們要做的工作還有很多。」王繼業強調。

9月14日，公司發布信息通信新技術推動智能電網和「一強三優」現代公司創新發展行動計劃，強調要加快構建各專業共享的企業級大數據平台，積極開展大數據應用場景設計，用好大數據，充分發揮數據價值。

立足公司的發展戰略，未來公司大數據的運用前景光明。「當前，中央提出實施國家大數據戰略，公司又正處於構建全球能源互聯網的新征程中，信息化的任務繁重。利用好大數據，挖掘大數據的價值，推進大數據在公司系統的廣泛應用，是構建全球能源互聯網的重要保證。」王繼業說。

目前，公司已經建成了覆蓋總部和省公司統一的大數據平台。隨著國網山東、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、四川電力和客服中心等試點單位的企業級大數據平台上線試運行。電網業務數據在總量和種類上都已初具規模，接下來的關鍵就是要做好大數據的各項分析。

當前，電網業務數據大致分為三類：一是電力企業生產數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據；二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據；三是電力企業管理數據，如ERP、一體化平台、協同辦公等方面的數據。

隨著信息化建設推進以及新能源發展，下階段各專業會涌現更多大數據應用需求，包括公司大數據和其他行業數據的關聯性、與經濟社會發展之間的關系等。公司具備非常好的從數據運維角度實現更大程度信息、知識發現的條件和基礎，從而實現立足數據提供運維服務，創造數據增值價值，進一步推動電網發展方式和公司發展方式轉變，為公司構建全球能源互聯網，推動實施國家大數據戰略，提供更有力、更長遠的支撐。

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『貳』 居民用電 在大數據領域都有哪些功能

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息內技術融合應用的結點。容移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

『叄』 電力大數據包括哪一些

為曾經搞過幾個電力相關項目的人，就自己粗淺的理解，要玩大數據的前提是首先要有回大數據，以前電答網建設重點都集中在生產環節，配用電環節關注較少，而生產環節，起碼目前，還談不上大數據，相關的數據挖掘倒是一直都需要，也一直都在用。用電信息採集系統（用戶能見到的就是智能電表）等的大面積推廣，意味著與用戶交互最多的配用電環節開始得到重視。從未來看，智能電網的實現的確需要大數據做支撐，但在我國電網環境下，這將還是一個漫長的過程，可能類似智慧售電網的建立會是一個好的開始。

『肆』 專欄 | 電力大數據應用模式與前景分析

本期，C君非常榮幸地邀請到了國家電網能源研究所的孫藝新老師。能源行業作為國民經濟與社會發展的基礎，不可避免地正在受到大數據的深刻影響。在下文中，孫藝新老師結合案例，系統分析了國外幾種電力大數據應用案例，並分析了未來的應用前景，可供讀者參考借鑒。

本文原載於《中國電力企業管理》，轉載請聯系作者獲得授權。

大數據對打通業務壁壘、發現商業價值具有重要支撐作用，已為互聯網、金融等擁有海量數據的企業在市場開拓、產品研發、客戶服務等方面發揮了重要作用。電力大數據則是從能源領域為人們重新開啟了認識世界、改造世界的大門。

電力大數據
人類從遠古進化到現代，能源的每一次進步都帶來了生產力的巨大飛躍。如今，能源革命與信息技術革命發生交匯，智能電網、新能源的快速發展與移動終端、物聯網、雲計算的迅速普及，將為各個產業帶來巨大的商業價值。電力大數據不僅是大數據技術在電力行業的深入應用，也是電力生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進電力及能源產業發展及商業模式創新。

從商業模式創新來看，電力大數據的內涵包括以下三個方面：一是打破電力發、輸、配、售不同階段的數據壁壘，數據范圍涵蓋電力生產運營全過程；二是注重電力領域綜合分析預測，對不同類型能源消耗、用電行為特徵、電力供需形勢、用電企業經營趨勢等問題進行綜合預判，能夠顯著提高電力生產消費預測的准確性與及時性；三是注重能源領域商業模式創新，充分挖掘能源數據價值，從信息服務、數據分析等方面為智慧城市、智能電網、智能家居等領域提供新的盈利模式。

電力大數據拓寬了電力行業乃至能源產業的廣度與深度，給傳統企業帶來機遇與挑戰。一方面，電力大數據能夠對電力供給側、需求側進行有機整合與「跨界」應用，為創新商業模式與管理模式提供了機遇；另一方面，電力大數據使傳統電力行業的邊界變得模糊，使其自然壟斷地位與路徑依賴優勢受到不同程度的顛覆與挑戰。

國外電力大數據應用模式
目前，電力大數據理念尚處於逐步發展過程。從國外主要實踐案例來看，已初步形成了三類應用模式。

以電力為中心的能源數據綜合服務平台

該模式通過建立一個分析與應用平台，集成能源供給、消費、相關技術的各類數據，為包括政府、企業、學校、居民等不同類型參與方提供大數據分析和信息服務。該模式中，電網企業具有資金、技術、數據資源等方面優勢，具備成為綜合服務平台提供方的條件。

典型案例是美國德克薩斯州奧斯丁市實施的以電力為核心的智慧城市項目（見圖1）。該項目以智能電網設備為基礎，採集了包括智能家電、電動汽車、太陽能光伏等類型詳細用電數據以及燃氣、供水數據，形成一個能源數據的綜合服務平台。

圖1奧斯丁智慧城市項目商業模式示意圖
該項目已在節能環保、新技術推廣、研發測試等方面發揮了重要的平台服務支撐作用。一是在消費者能源管理方面，為居民能源消費、住宅節能、交通出行等提供優化建議，促進節能環保。例如，識別環保住宅的能耗降低比例可達27%；對居民太陽能電池板安裝朝向進行優化，可使發電量增加49%等。二是為企業提供電動汽車、智能家電等產品開發與技術測試服務。例如，將電力數據與汽車里程、分時電價、油價數據結合，可提供電動汽車性能分析、充電站布局優化，並根據用戶習慣確定最佳充電時間等服務。

為智能化節能產品研發提供支撐
該模式主要將電力大數據、信息通信與工業製造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，為用戶提供付費低、能效高的能源使用與生活方式方案。以智能家居產品為例，該模式既可為居民用戶提供節能降費服務以及快捷便利的用戶體驗，也可對能源企業尤其是電力企業改善用戶側需求管理、減少發電裝機等發揮作用。該模式中，電網企業不一定具備產品研發優勢，但利用電力數據採集與分析方面的優勢，既可通過與設備製造商合作改進用戶需求側管理，也可通過共同參與研發並在產品銷售中獲取收益。

該模式的典型案例是美國NEST公司研發的智能恆溫器產品的商業模式（見圖2）。該產品可以通過記錄用戶的室內溫度數據、智能識別用戶習慣，並將室溫調整到最舒適狀態。

圖2NEST產品商業模式示意圖
產品製造商、電力企業、用戶三方形成共贏：作為產品製造商的NEST公司免費獲得合作企業提供的部分電力數據，藉此完善預測演算法，並通過多種方式（恆溫器設備、互聯網、分析報告）展示分析結果；電力企業在智能恆溫器支持下，改進需求側管理，節約發電裝機與調峰成本；用戶使用產品自動控制房間溫度，並節省用電費用。據報道，售價250美元的NEST恆溫器每年可在電費和供熱開支方面為家庭節省173美元，一年時間已節省了2.25億千瓦時的能量，相當於2900萬美元費用。

面向企業內部的管理決策支撐
電力大數據對能源企業自身同樣具有重要價值。通過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力運行等數據結合，可充分挖掘客戶行為特徵，提高能源需求預測准確性，發現電力消費規律，提升企業運營效率效益。對於電網企業，該模式能夠提高企業經營決策中所需數據的廣度與深度，增強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性，有效支撐決策管理。

該模式的典型案例是法國電力公司智能電表大數據應用（見圖3）。法國電力在籌建大數據研究團隊初期，選擇用戶負荷曲線為突破口，將電網運行數據與氣象、電力消費數據、用電合同信息等進行實時分析，以更為准確地預測電力需求側變化，並識別不同客戶群的特點，通過優化需求側管理，改進投資管理與設備檢修管理，提升運營效率效益。其中通過優化需求側管理，使電網日負荷率提高至85%左右，相當於減少發電容量1900萬千瓦。

圖3 法國電力大數據支撐內部決策應用示意圖
電力大數據應用前景
未來電力大數據的應用前景主要是在已有模式的基礎上，進一步發揮「粘合劑」與「助推劑」作用，推動能源產業探索建立具有「平台」特徵的完整能源生態系統。「粘合劑」主要是指對其他企業的吸引力以及形成平台模式後的協同效應，「助推劑」主要是指對能源產業生產、消費革命以及企業發展轉型的推動作用。

參照電商領域中的阿里集團，該公司成立以來逐漸形成了「數據」與「平台」良性發展的商業模式，收入主要來源於向賣家提供的互聯網營銷服務和從交易額中抽取的傭金。一方面，阿里通過淘寶、支付寶、余額寶等產品構建了完整的商業生態系統，吸引用戶參與到平台中，並採集整理用戶大數據；另一方面，阿里通過用戶大數據的分析與挖掘，在電子商務、金融、交通、娛樂等不同領域中建立競爭優勢，不斷鞏固壯大其商業生態系統。2013年，阿里集團的中國零售平台交易額達2480億美元，營業收入493億元，利潤率高達45%。

電力大數據下的能源生態系統將為能源企業及相關產業提供一個數據採集、整理、分析、應用、共享、交易等為一體的平台，為參與方提供信息咨詢、節能環保、產品研發、管理支撐等服務，為消費者提供節能降費服務及相關產品。可應用的領域包括智慧城市、智能電網、新能源、電動汽車。智能樓宇、智能家電、智能家居、移動終端等一系列相關產業。

電力企業在以電力大數據為基礎的生態系統中占據主導地位，具有十分重要的作用。一方面，新一輪電力市場改革下，電力企業可以擺脫傳統的盈利模式，通過挖掘大數據資源增強企業競爭力；另一方面，電力企業通過吸引社會資本及不同主體的參與，共建互利合作的商業環境，發揮電力大數據在智慧城市、智能家居中的重要支撐作用，提升相關企業的科技創新與可持續發展能力。

積極布局推進電力大數據應用
電力大數據對電力工業優化內外部資源、發展智能電網與構建全球能源互聯網具有重要支撐作用，對電網企業創新商業模式、主導建立能源生態系統具有重要意義。電網企業需持續關注其發展動態，積極謀劃布局。未來智能電網採集的數據將全面覆蓋從主幹網到配電網、區域用戶和大用戶微網，乃至家庭小用戶區域網。在此背景下，傳統數據存儲、計算能力將產生瓶頸，必須運用大數據的採集、處理技術對當前SCADA系統、數據中心、分析預測系統進行全面升級與改造。

一是開展大數據應用的頂層設計工作。在企業集團層面建立大數據應用的組織協調機構，研究能源領域大數據與公司、電網發展的協同關系，並對其盈利模式、應用領域、合作機制及分工等全局性問題開展專項研究，在未來競爭領域中占據主動。

二是做好信息與技術儲備工作。探索建立穩定、可靠的公司內外部數據獲取渠道，以及數據共享機制；超前研究制定適用於大數據環境的技術處理方案，提升信息系統處理能力。

三是積極培育人才隊伍，開展前期應用試點工作。在電網、產業、科研單位中組建大數據研發攻關團隊，在安全、生產、經營等業務中開展應用試點探索。

『伍』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。

大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，並逐漸成為重要的生產因素。

電力大數據：

對於電力行業而言，電力生產涉及的運行工況參數、設備運行狀態等實時生產數據，現場匯流排系統所採集的設備監測數據以及發電量電壓穩定性等方面的數據，電力企業運營和管理數據如交易電價、售電量用電、客戶信息、綜合數據等共同構成了。

根據電力行業特徵，電力大數據主要來源於：電力生產、管理運營、智能電網。

智慧電力解決方案：利用智能和科學的智慧電力解決方案，如管理及優化企業停電計劃的智能停電管理系統，幫助電網企業優化建設改造投資計劃的智能電網評估與投資優化決策系統，可智能感知電網實時運行狀態並輔助監管人員決策的電網狀態智能感知與報警系統等。

大數據支撐智能電網發展：

在本質上，智能電網是「大數據」在電力上的應用，智能電網的理念是通過獲取更多的如何用電、怎樣用電的信息，來優化電的生產、分配以及消耗。

在智能電網中引入了信息流的概念，即電網要能夠把電能流信息流結合在一起，實現傳輸能源的同時實現數據的採集。智能電網還通過優化模型對數據進行深度挖掘和分析，預測電能流的情況，最終實現清潔發電、高效輸電、動態配電、合理用電的智慧電力的目標。這些目標的實現都需要電力大數據
的支撐。

信息化與智能化是電力行業發展的趨勢，而若要實現電網的信息化與智能化，電力大數據 將是不可或缺的支撐。

『陸』 工業用電大數據分析經濟運行質態

工業用電大數據分析經濟運行質態_就分析師考試

工業用電數據是「克強指數」的重要組成部分，能准確反映一個地區的經濟運行質態。揚州市經信委以規模以上工業企業為口徑，按區域、產業等類別對工業用電月度分析制度進行了調整完善。

建准資料庫。以2015年全市2756家工業規上企業為基礎，與市、縣供電公司對接，核對用電戶號3514個，並與國稅、地稅、經信委經濟運行統計的規上企業排序相對應，建立了首個企業名錄、用電戶號、統計項目最齊全最准確的規上工業企業用電資料庫。

及時加工統計數據。每月6日前後，市供電公司提供3500多家企業用電數據後，該委電力能源處根據2756家規上企業排序，按照不同區域、產業等類別進行統計加工。

多維度分析。各類數據統計完畢後，可以滿足經濟運行相關統計數據需求，結合去年同期、上月數據進行簡要的分析。既可以進行縣市區工業用電數據、工業百強企業用電數據分析，又可以細分到機械、石化、船舶、汽車、冶金等7大產業用電統計分析，還可進行萬元單位銷售收入電耗、業擴報裝量等具體指標的統計分析，使經濟運行分析更加科學、直觀、多維。

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『柒』 智能電網的大數據體系是什麼

智能電網就是「大數據」這個概念在電力行業中的應用，就是通過網路將用戶的用電習慣等回信息答傳回給電網企業的信息中心，進行分析處理，並對電網規劃、建設、服務等提供更可靠的依據。

日前，美國加州大學洛杉磯分校的研究者就根據「大數據」理論設計了一款「電力地圖」，將人口調查信息、電力企業提供的用戶實時用電信息和地理、氣象等信息全部集合在一起，製作了一款加州地圖。該圖以街區為單位，展示每個街區在當下時刻的用電量，甚至還可以將這個街區的用電量與該街區人的平均收入和建築物類型等相比照，從而得出更為准確的社會各群體的用電習慣信息。

這個「大數據」地圖也為城市和電網規劃提供了直觀有效的負荷數預測依據，也可以按照圖中顯示的停電頻率較高、過載較為嚴重的街區進行電網設施的優先改造。
同時，對於風能、太陽能等具有間歇性的新能源，通過「大數據」分析進行有效地調節，也可以使新能源更好地與傳統的水火電進行互補，更為靈活地出力。

『捌』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

關鍵技術：

電力大數據的發展也需要一些關鍵技術的支撐，（1）大數據傳輸及存儲技術：電力系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據將會帶來海量數據傳輸和存儲問題（2）實時數據分析及處理技術：在未來的電力系統環境中，從發電、輸變電環節，到用電環節，都需要實時數據處理，藉助電力大數據的分析技術可以從電力系統的海量數據中找出潛在的模態與規律，為決策人員提供決策支持。（3）大數據展示技術：包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等.
目前，電力大數據應用場景主要在以下方面：

（1）規劃—提升負荷 預測能力。通過對大數據的分析，利用數據挖掘技術，更准確地掌握用電負荷的分布和變化規律，提高中長期負荷的預測准確度。
（2）建設—提升現場安全管理能力。對現場照片進行批量比對分析，利用分布式存儲、並行計算、模式識別等技術，掌握施工現場的安全隱患，或者核查安全整改措施的落實情況。
（3）運行—提升新能源調度管理能力。利用機器學習、模式識別等多維分析預測技術，分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯關系，更准確地對新能源的發電能力進行預測和管理。
（4）檢修—提升狀態檢修管理能力。研究消缺、檢修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態的影響，以及設備運行的風險水平，利用並行計算等技術實現檢修策略優化，指導狀態檢修的深入開展。
（5）營銷—提升對用電行為的分析能力。擴展用電採集的范圍和頻次，利用聚類模型等挖掘手段，開展對用電行為特徵的深入分析，並實施區別化的用戶管理策略。
（6）運監—提升業務關聯分析能力。利用流式計算、可視化和並行處理等技術，實現全方位在線監測、分析、計算。
前景：
一、宏觀經濟形勢評價與預測
二、服務電力企業、電力用戶；1.用戶能耗分析及用電優化；2.用電信息徵信體系服務；

『玖』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

電力大數據應用場景主要在以下方面：
（1）規劃—提升負荷 預測能力。通過對大數據的分析，利用數據挖掘技術，更准確地掌握用電負荷的分布和變化規律，提高中長期負荷的預測准確度。
（2）建設—提升現場安全管理能力。對現場照片進行批量比對分析，利用分布式存儲、並行計算、模式識別等技術，掌握施工現場的安全隱患，或者核查安全整改措施的落實情況。
（3）運行—提升新能源調度管理能力。利用機器學習、模式識別等多維分析預測技術，分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯關系，更准確地對新能源的發電能力進行預測和管理。
（4）檢修—提升狀態檢修管理能力。研究消缺、檢修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態的影響，以及設備運行的風險水平，利用並行計算等技術實現檢修策略優化，指導狀態檢修的深入開展。
（5）營銷—提升對用電行為的分析能力。擴展用電採集的范圍和頻次，利用聚類模型等挖掘手段，開展對用電行為特徵的深入分析，並實施區別化的用戶管理策略。
（6）運監—提升業務關聯分析能力。利用流式計算、可視化和並行處理等技術，實現全方位在線監測、分析、計算。

『拾』 你認為大數據在電力行業的應用前景有哪些，為什麼

通過使用智能電表等智能終端設備可採集整個電力系統的運行數據，再對採集的電力大數據進行系統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控；進一步地，結合大數據分析與電力系統模型，可以對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。雲計算、大數據分析等信息新技術必將激活電力大數據中蘊含的價值，也必將釋放電力大數據的市場潛力。根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模，電力大數據的採集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有的發展機遇。