電力大數據應用場景

『壹』 大數據常見的應用場景有哪些

大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。
對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。
一、醫療大數據看病更高效
除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。
二、生物大數據改良基因
當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。
三、金融大數據理財利器
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升、產品設計等。
四、零售大數據最懂消費者
零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。
五、電商大數據精準營銷法寶
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。
六、農牧大數據量化生產
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。
七、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。
盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。
八、教育大數據因材施教
隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。
九、體育大數據奪冠精靈
大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。
十、環保大數據對抗PM2.5
氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。
十一、食品大數據舌尖上的安全
大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。
十二、調控和財政支出大數據令其有條不紊
政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。
十三、輿情監控大數據
國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。

『貳』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

我們首先要先了解清楚什麼是大數據？大數據是基於互聯網的定義，而大數據技術主要處理「涌現」性的數據。

不是「大量數據」被稱為大數據

但是，大功率數據在這個方向是否有未來呢？我認為未來是有的。

首先，大數據不使用「大數據」的概念，而是物聯網+雲+數據處理的綜合概念。

其次，對電力數據的分析也在不斷發展，學習大數據處理技術，恢復電力數據也有許多優點。

在不久的未來，物聯網和智能電網高度發達的時候，店裡大數據是非常必要的。

『叄』 大數據的應用場景都有啥

大數據應用場景有城市管理，電信，金融

電視

數字化醫療，石油化工，農林水務，工業自動化，公共安全，偵查，定位，監控，評估，電子支付，風險控制，交易，訂單，跟蹤，識別，消防，定位，調度，設備，安全，節能。

物流行業 生物醫學 體育 娛樂 城市管理 安全領域 智能家居 金融行業

『肆』 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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『伍』 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控

『陸』 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(6)電力大數據應用場景擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

『柒』 志翔科技參展數博會 大數據技術驅動工業和安全領域數智化升級

北京志翔 科技 股份有限公司(以下簡稱「志翔 科技 」)利用大數據技術 探索 出一套數智化轉型解決方案：結合智能電能表的回傳 歷史 數據，以及電表設備計量相關的信息數據，進行監測和分析。在此基礎上先進行小規模的抽樣和建模研判，而後再進行大規模抽檢，進而有效判斷出相應區域的失准器具，精準更換失准設備。

5月26日至28日，志翔 科技 的工業大數據和大數據安全技術產品將亮相中國國際大數據產業博覽會(以下簡稱「數博會」)，圍繞「數智變 物致新」主題展示最新技術應用成果。

大數據技術為企業節省數十億元

志翔 科技 的智能電能表狀態評價與更換產品，通過對智能電能表的在線監測、精準研判,對電力大數據檢測實現從「定期檢定」到「全程監控」的轉變。大數據技術應用成果反映到財務數據中，志翔 科技 僅這一款產品，通過精準定位和更換失准智能電表，每年就能為電力企業節約數十億元費用。

隨著智能電表覆蓋率的提升，大數據分析在電力行業的重要作用日益凸顯。根據國家電網數據顯示，目前國網系統接入的終端設備超過5億只，國家電網規劃預計到2025年接入終端設備將超過10億只，2030年接入的終端設備數量將達到20億只。

海量的電力大數據具有多重屬性。國家電網有限公司大數據中心副主任程志華表示，電力大數據具有覆蓋面廣、實時性強、真實性高、經濟屬性強、行業分類規范、數據基礎相對理想等特點。電力大數據的復雜性，以及智能化需求不斷升級，為管理工作帶來挑戰。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到電力大數據領域的商機，並根據市場需求逐步孵化拓展出大數據運維平台、服務平台和終端產品三大業務。

開篇所述的失准智能電表分析，定位即為其大數據平台和運維產品線中的一個產品。除此之外，市場新趨勢如新能源 汽車 的發展，也推動電力行業的新支撐性應用出現，志翔 科技 也根據電力企業的需求，將大數據分析異常發現、定位和報警等功能應用於關口表、充電樁和戶變等方面。

如果說大數據平台和運維產品是利用新方法解決新問題，那麼志翔 科技 的電力大數據服務平台則是應用新技術解決老問題發展到新規模的挑戰，促進電力行業的精細化運營管理。典型的應用場景便是構建異常用電分析模型，實現智能化竊電診斷，以及利用線損分析模型自動診斷結合專家人工診斷，進行智能線損治理。

電力大數據終端產品則是更具未來感的業務，主要是通過端點部署，解決電力IoT的智能優化需求，數據可用於輔助居民、電力公司、機構政府等做出科學決策。

志翔 科技 高級副總裁伍海桑解釋道，通過終端產品對用電數據的分析處理，能了解用戶用電負荷類別及使用狀態；分析功能可集成為模塊與下一代電能表搭售，可用於環保監測、用電安全監測、碳計量等事關 社會 發展大方向的場景。目前志翔 科技 的一系列電力大數據分析產品和服務以及應用已經覆蓋全國20多個省市，在電力行業積累了豐富的經驗，隨著電力產品的演進而不斷優化，其大數據分析模型在實踐驗證中已經迭代到第四代。

清華系創始團隊瞄準安全業務

2020年，志翔 科技 來自工業領域的大數據技術應用的收入已佔據公司營收的重要部分。而最早，志翔 科技 將其這塊業務定義為大安全，作為公司創業起步的方向——大數據安全中的一部分。

清華系的創始團隊背景，讓志翔 科技 甫一誕生便將技術根植於公司的基因中。公司創始人之一蔣天儀本科畢業於清華大學電子工程系，在美國完成博士學位後，曾服務過晶元企業Marvell；創始團隊的許多成員包括伍海桑等也都畢業於清華電子系。目前，志翔 科技 團隊中研發、產品相關人員佔比達到60%，其中半數以上學歷都在研究生以上。

數字經濟時代，網路安全服務需求激增，催生了巨大的市場空間。賽迪顧問報告顯示，2020年中國網路安全市場規模達到734.6億元，同比增長20.8%。志翔 科技 自2014年開始聚焦大數據、雲計算等一系列技術發展帶來的安全問題，為集成電路設計、政府、金融等行業客戶提供解決方案，開拓了紫光展銳、寒武紀、中興、國家開發銀行、中國農業銀行等行業標桿客戶。

公司的大數據安全產品基於「零信任」和「無邊界」的理念，面向政法、金融、高 科技 行業數字化轉型所面臨的「上雲」和「雲上」的提供數據與業務安全等問題。2019-2020年，志翔 科技 的至明產品連續兩年入選Gartner《雲工作負載保護平台市場指南》。

高 科技 定位的公司和清華系創始團隊，令志翔 科技 備受資本青睞。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年內即獲得近千萬元的天使輪投資和數千萬元的A輪融資，2017年6月獲得國家基金領投的B輪融資，並在2019年10月完成B+輪融資。

談及未來發展方向，在伍海桑看來，公司所具有的服務能力不僅在縱深上可以向更多的電力行業企業拓展，進入電力系統中「發輸變配用」各個環節，從廣度上也能將服務延伸至太陽能發電、智能製造等其他能源領域和工業門類。在「2030年前碳達峰、2060年前碳中和」的目標下，大數據技術還將釋放新紅利。

『捌』 題1:大數據如何再電力系統各個領域提高經營效率

大數據在電力系統各個領域提高經營效率的方式。
1、通過統一的資源管理，數據安全和雲計算等技術，建立大數據的應用體系，將電力系統各個遲猛卜領域的數據集成起來，從而提高經營效率。
2、利用數據挖掘技術，從不同的資料庫中提取知梁相關數據，分析電力系統各個領域的運行情況，從而更有針對性地提高經營效率。
3、利用大數據預測技術，可以根據歷史數據分析，預測電力系碼穗統各個領域的發展趨勢，從而更有效地提高經營效率。
4、利用大數據技術和人工智慧技術，建立智能決策系統，實時檢測和分析電力系統各個領域的運行情況，從而提高經營效率。

『玖』 物聯網時代 工業大數據八大應用場景

物聯網時代 工業大數據八大應用場景

工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。

1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

2.產品故障診斷與預測

這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。

這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。

3.工業物聯網生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

4.工業供應鏈的分析和優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互聯網大數據營銷專家羅百輝表示，工業製造企業利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。

5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。

6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼？而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢？如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。

某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。

8.工業污染與環保檢測

《穹頂之下》令人印象深刻的一點是通過可視化報表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。

這給我們帶來的一個啟示，即大數據對環保具有巨大價值。《穹頂之下》圖表的原生數據哪裡來的呢？其實並非都是憑借高層關系獲取，不少數據都是公開可查，在中國政府網、各部委網站、中石油中石化官網、環保組織官網以及一些特殊機構，可查詢的公益環保數據越來越多，包括全國空氣、水文等數據，氣象數據，工廠分布及污染排放達標情況等數據等等。只不過這些數據太分散、太專業、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂並保持關注，大數據將成為社會監督環保的重要手段。近日網路上線《全國污染監測地圖》就是一個很好的方式，結合開放的環保大數據，網路地圖加入了污染檢測圖層，任何人都可以通過它查看全國及自己所在區域省市，所有的在環保局監控之下的排放機構(包括各類火電廠、國控工業企業和污水處理廠等)的位置信息、機構名稱、排放污染源的種類，最近一次環保局公布的污染排放達標情況等。可查看距離自己最近的污染源，出現提醒，該監測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信息可以實時分享到社交媒體平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情況及個人安全健康。

工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

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『拾』 國網湖南電力發布電力大數據應用成果

「激活數據價值 服務三高四新」

國網湖南電力發布電力大數據應用成果

本網訊(通訊員 唐軍 劉敏學)5 月28日，「激活數據價值 服務三高四新」國網湖南電力大數據應用發布會在長沙召開。發布會聚焦國網湖南電力大數據應用四大板塊，向 社會 各界與新聞媒體宣傳推介國網湖南電力2021年大數據應用10項階段性成果。

近年來，電力大數據在國民經濟發展過程中發揮了越來越重要的推動作用。國網湖南電力提前謀劃布局，重點聚焦電力大數據的價值挖掘，在電力大數據服務全省經濟發展、安全生產、供電用能、雙碳達標等方面持續加深、加大研發攻關力度，推動電力大數據應用的價值實現，取得顯著成效。

聚焦電力看經濟。「電力看商旅」應用以電力數據為抓手，繪制電力用戶畫像，准確洞悉了湖南本地企業復工復產、產業結構轉型、重點裝備製造業發展等經濟活動進程，在全國首發《通過電力看五一 旅遊 消費熱點分析》，獲得全國多家主流媒體轉發;「電力大數據+ 社會 精準救助」應用通過統計分析低收入群體用電情況，建立低收入群體動態監測信息庫，加強低收入群體返貧的監測預警;「鄉村振興電力指數」應用依據農村居民 歷史 年用電量、日用電量等數據進行精準建模，評估農村空心化指標，為制定有針對性的幫扶策略提供有力的數據支撐。

聚焦電眼察安全。「電力大數據+企業安全生產監測」應用監測范圍覆蓋全省102家煤礦企業，湘潭88家地下礦山企業，常德85家煙花爆竹企業和25家危化品企業，將接入的生產企業檔案數據與公司內部用電客戶數據進行關聯匹配，圍繞用戶電壓、電流、有功等運行數據建立17個預警模型，構建了違規生產先預警、生產異常先提醒、災害天氣先建議、企業信息全呈現、管理流程全閉環、違規生產可追溯的「三先兩全一追溯」安全生產監管體系，為政府部門提供企業停限產執行情況全過程實時監督，為企業提供特殊氣象條件下的排產建議等服務。

聚焦電力助雙碳。「碳市場監測管理平台」應用依託湖南能源大數據智慧平台建成覆蓋電力碳排放、能源碳排放、零碳電力、全國碳市場行情的碳排放監測體系，通過監測全省16家電廠、43台機組、近20000個測點，實時採集污染物排放、機組運行參數及效率等重要數據，監測全省水電、光伏、風電、特高壓、儲能電站、電動 汽車 等零碳電力減排趨勢，優化「能源-電力-碳」核算模型，為政府監管提供碳排放數據咨詢服務，為重點排放企業開展碳減排及碳交易提供咨詢服務，為下一階段我省參與全國碳市場交易做好技術儲備。

聚焦電力優服務。積極運用數據技術，打造「便捷電、透明電、智慧電、貼心電」系列為民服務大數據應用品牌。「陽光業擴e管家」應用基於數據中台獲取電網信息、客戶信息，開發了低壓業擴供電方案輔助決策應用場景，實現一鍵式生成供電方案，為業擴供電方案輔助決策提供支撐;「基於區塊鏈的電能計量可信平台」應用通過構建區塊鏈網路，接入電能表全生命周期檢定檢測數據，為全省2900萬運行電能表用戶提供便捷高效的檢定信息查詢，實現政府部門對電能計量檢定質量及資質100%監管，為供應商提供產品質量提升服務;「智能運維·智慧能效e衛士」應用為企業提供「用能體檢」「 健康 分析」「節能處方」「低碳診治」一站式節能減排服務，2020年至今，為客戶提供變壓器預試、緊急搶修等線下服務4217次。

下一步，國網湖南電力將認真貫徹落實省委、省政府決策部署，在國網公司的指導和支持下，深入推動數據要素發力，充分發揮電力大數據「經濟晴雨表」作用，聚焦經濟雙循環、消費升級、新基建、產業鏈、鄉村振興、中小微等關鍵領域開展多場景創新應用，服務智慧城市建設，創造能源數字產品新價值。構建「平台+數據+生態」發展模式，帶動產業鏈上下游相關方廣泛連接，通過聚合資源、交叉賦能，推動跨界融合創新，共同打造優勢互補、互利共贏的新生態，創造能源平台生態新價值，為我省實施「三高四新」戰略，建設現代化新湖南作出新的更大貢獻。