A. 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。
B. 為什麼電網企業要做大數據分析
為什麼電網企業要做大數據分析呢？這個必須得要分析，不分析的話，整個全市用電企業怎麼去分配這些數據，必須做依據，而通過依據再進行分析。
C. 大數據在電力行業的應用前景有哪些
前景還是很廣的，參考《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，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電力大數據 。
近年來，在電力領域大數據已經得到了廣泛關注，國內的一些專業機構和高校開展了電力大數據理論和技術研究，我國電力行業也在積極開展大數據研究的應用開發，電網企業、發電企業在電力系統各專業領域開展大數據應用實踐，國家電網公司啟動了多項智能電網大數據應用研究項目。
藉助大數據技術，對電網運行的實時數據和歷史數據進行深層挖掘分析，可掌握電網的發展和運行規律，優化電網規劃，實現對電網運行狀態的全局掌控和對系統資源的優化控制，提高電網的經濟性、安全性和可靠性。基於天氣數據、環境數據、輸變電設備監控數據，可實現動態定容、提高輸電線路利用率，也可提高輸變電設備運檢效率與運維管理水平;基於WAMS數據、調度數據和模擬計算歷史數據，分析電網安全穩定性的時空關聯特性，建立電網知識庫，在電網出現擾動後，快速預測電網的運行穩定性，並及時採取措施，可有效提高電網的安全穩定性。
D. 國網福建電力推進能源大數據中心建設
8月24日獲悉,國網福建電力部署推進能源大數據中心建設工作,高標准做好能源大數據中心工作整體規劃,穩步推進能源大數據中心實體化運作,強化數據產品質量,更好支撐國家電網公司戰略落地,支撐 社會 和公司的治理能力現代化。
國網福建電力 探索 建立科學、合理的協作機制,與政府部門、院校、專家等建立密切的合作關系,加強策劃研究,提升數據產品的質量;加快外部數據的匯聚接入,深化數據接入的技術方案和管理機制研究,促進能源行業數據統一歸集、統籌管理和資源共享,建立科學、准確的大數據分析模型,讓數據更加完整、更有價值;統籌規劃推進數據基礎設施建設,制定數據應用管理細則,提出數據應用需求庫、儲備庫、研發庫和產品庫「四庫」規范化管理要求,加強數據基礎管理,確保數據質量和安全;加強隊伍建設,注重信息、管理專業人才培養,更好服務能源大數據中心發展。
該公司以市場需求為導向,強化精準投資,加強產品運營和應用管理,推進數據產品應用迭代,確保數據產品增值,提升研發效益。目前,該公司構建「電易+」數據產品體系,研發鄉村振興電力指數、茶產業用能可視化看板等20多項數據產品;推進企業排污治理、住宅空置分析、群租房識別等數據產品的對外增值。(林梅妹)
E. 電力企業從大數據中得到了什麼
1、線路優化，在沒有大數據之前，某小區可能你們的設計容量非常龐大，但回事實上只是浪答費，這個小區沒有預計的那麼耗電，而在鋪設地下電纜這些，如果有大數據，也可以做到更精準。
2、如果你有用戶的用電數據，其實可以大概知道該用戶的消費水平，未來或許能夠提供一些精準服務，例如：某個用戶常年電表不走，可能是房子空置，某一天開始，用電大增，可能是房子已經在裝修了，後續是不是該買各種家電了？
3、電力的調配，把電力輸送到真正需要的地方。
4、產能優化，是風電、核電、煤電、還是水電帶來的效益更好？大數據或許可以幫你解答這個問題。
5、設備的維護，錄入所有設備的數據信息，哪些設備該保養該更換一目瞭然。
說那麼多，要達到那一天感覺還是很遙遠，現在大數據大多還是停留在表面，與產業結合還不是很多。點我名字，掃我大頭貼，發現更多大數據之美。
F. 淺析電力行業如何擁抱大數據
淺析電力行業如何擁抱大數據
未來社會發展將會是大數據的時代，數據的意義已經不僅僅是記錄，而是一種能源，一種潛力巨大、影響深遠的能源。2015年8月19日，國務院常務會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，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。大數據正在改變著各行各業，同樣，大數據在電力行業也得到廣泛的應用。
電力行業如何擁抱大數據 打破數據壁壘
近年來，在電力領域大數據已經得到了廣泛關注，國內的一些專業機構和高校開展了電力大數據理論和技術研究，我國電力行業也在積極開展大數據研究的應用開發，電網企業、發電企業在電力系統各專業領域開展大數據應用實踐，國家電網公司啟動了多項智能電網大數據應用研究項目。
智能電網是解決能源安全和環境污染問題的根本途徑，是電力系統的必然發展方向;全球能源互聯網則是智能電網的高級階段，「互聯網+智慧能源」進一步豐富了智能電網的內涵;這些新概念均與大數據密切相關，大數據為智能電網的發展和運營提供了全景性視角和綜合性分析方法。就物理性質而言，智能電網是能源電力系統與信息通信系統的高度融合;就其規劃發展和運營而言，智能電網離不開人的參與，且受到社會環境的影響，所以智能電網也可被看作是一個由內、外部數據構成的大數據系統。內部數據由智能電網本身的系統產生，外部數據包括可反映經濟、社會、政策、氣候、用戶特徵、地理環境等影響電網規劃和運行的數據。在智能電網的發展過程中，大數據必將發揮越來越重要的作用。
但是從目前來看，電力行業數據在可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現均不盡如人意，數據源的唯一性、及時性和准確性急需提升，部分數據尚需手動輸入，採集效率和准確度還有所欠缺，行業中企業缺乏完整的數據管控策略、組織以及管控流程。電力行業缺乏行業層面的數據模型定義與主數據管理，各單位數據口徑不一致。行業中存在較為嚴重的數據壁壘，業務鏈條間也尚未實現充分的數據共享，數據重復存儲的現象較為突出。
業內稱電力行業擁抱大數據，急需推動電力企業間的數據開放共享，建設電力行業統一的元數據和主數據管理平台，建立統一的電力數據模型和行業級電力數據中心，開發電力數據分析挖掘的模型庫和規則庫，挖掘電力大數據價值，面向行業內外提供內容增值服務。
協調發展智慧電力、智能電網和智慧城市。電力大數據是智慧城市的基石，緊密圍繞智能電力系統的發展開展電力大數據的應用實踐。以重塑電力核心價值、轉變電力發展方式為主線，未來必將實現智能電網與互聯網的深度融合：將與城市的電、熱、氣、水和交通系統實現交互，把電能與供熱、供水、供氣以及交通系統進行互聯互通，形成城市互聯網，通過城市互聯網技術來進行整合，比如給家庭、社區、工業園區、企事業單位、醫院、學校提供一攬子能源解決方案，解決它的水、電、氣、油甚至包括污水處理、垃圾處理、暖氣供應、冷氣供應，整個能源資源的成套解決方案，是人性化、智能化甚至量身定製的解決方案。
案例分析：電力行業如何擁抱大數據
以電力大數據的先行者——AutoGrid為例
1、正確姿勢
AutoGrid的核心為其能源數據雲平台——EnergyDataPlatform(EDP)，創造了電力系統全面的、動態的圖景。
類似於高級搜索引擎或天氣預報演算法，AutoGrid的能源數據平台挖掘電網產生的結構化和非結構化數據的財富，進行數據集成，並建立其使用模式，建立定價和消費之間的相關性，並分析數以萬計的變數之間的相互關系。通過該能源數據平台EDP，公共事業單位可以提前預測數周，或只是分，秒的電量消耗。大型工業電力用戶可以優化他們的生產計劃和作業，以避開用電高峰。同時，電力供應商可使用該能源數據平台EDP來決定可再生資源，如太陽能，風能的並網，最大限度地減少這些能源間歇性對電網的影響。
DROMS(，需求響應優化及管理系統)為AutoGrid的需求響應管理工具。DROMS從已存在的AMI系統、有線網關、建築管理系統以及數據採集與監控(SCADA)系統獲得實時數據，結合配電系統的物理特性，基於機器智能，分析產生對單一負載的精確預測，在需求響應要求產生之前介入，迅速生成針對某一需求響應的應對策略。除此之外，對甩負荷要求及價格信號亦能有及時准確的反應。
2、優化需求管理
當需求側管理日益成為電力運營的一個重要部分時，電力大數據的應用也變得日益重要。通過電力大數據的採集、分析及應用，可以幫助電網各端匹配電力供應和需求，降低電網各端的成本。
AutoGrid的客戶覆蓋發電端、輸電端、配電端、用戶，可以幫助電網各端匹配電力供應和需求，降低電網各端的成本。AutoGrid的能源數據雲平台EDP，收集並處理其客戶接入智能電網的智能電表、建築管理系統、電壓調節器和溫控器等設備的數據，面向其用電客戶提供DROMS，獲取能量消耗情況，預測用電量，結合電價信息實現需求側響應，生成需求側管理項目的分析報告，提升客戶全生命周期的價值收益;面向電網運營者提供DROMS，可提供需求響應應對策略，預測發電情況和電網動態負荷，預測電網運行故障，改善客戶平均停電時間和系統運營時間，從而實現電網優化調度，減少非技術性損失，降低運營成本。
來自於ARPA-E項目的支持，AutoGrid還開發了一套軟體來監測電力在電網中的流動，幫助公用事業公司更好地滿足實時電力需求。在需求高峰期，公共事業公司可以讓精打細算的消費者知道他們在能源領域是如何花費的或要求具有環保意識的消費者主動減少自己的能源消耗。從而公共事業公司可以更好地快速有效地管理對電網的需求和供給的波動。
由於在需求響應的突出表現，AutoGrid被美國NavigantResearch列為2014年度需求響應領軍企業。
3、建立能耗圖景
基於EDP和DROMS，AutoGrid可以為客戶提供一個大規模的、動態的、不間斷的、供能范圍內的整體能耗圖景。利用該能耗圖景，公共事業公司可以可以實時「看」到本地區的能耗，以更好的進行電力控制。當數據不斷被累積，AutoGrid就能提供秒前、分鍾前甚至周前的用電預測，可以幫助電力企業客戶實現不影響舒適度和生產率情況下的優化排產計劃。因此，AutoGrid提供的不僅是能量消耗動態圖，它提供的還是需求側響應的應對方案。
以上是小編為大家分享的關於淺析電力行業如何擁抱大數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
G. 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；
H. 大數據在電力行業的應用前景有哪些
應用前景如下：參考《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯專示，以物聯網和屬雲計算為代表的新一代IT技術在電力行業中的廣泛應用為基礎，電力數據資源開始急劇增長並形成了一定的規模。作為經濟社會發展的「晴雨表」，電力大數據將會在服務政府與社會、服務電力企業、服務電力用戶等方面發揮積極作用。
產業關聯分析
依據產業之間的關聯關系、產業用電量、分析產業發展潛能。例如：根據電力大數據分析房地產泡沫（利用智能電表採集用戶用電信息，統計分析房產空置率；利用房地產聯網統一登記信息，統計多套房信息）；依據鋼鐵、水泥、裝飾等行業的用電量走勢、分析房地產的發展走勢。挖掘其他行業之間關聯度。
產業結構分析
分析用電與行業分布、地區產業結構的關系。根據各地區各行業用電信息，利用大數據分析技術，分析和研究行業用電量地區結構變化、地區用電量行業結構變化。通過分析各行業、各地區的產業結構變化，為了解地區各行業發展趨勢和行業發展前景提供數據支撐，等
I. 如何 大數據 電網
電網擁有大來量的數據，而且電網的源數據比較復雜，老系統很多。
電網要想用好大數據，首先建立好業務模型和數據結構，根據自身的需求和目標，作為分析目的。
選擇一款合適的商業智能平台，國外的例如IBM，Oracle和SAP等大數據產品，國內也可以選擇例如永洪科技的大數據BI產品。不太推薦開源的例如Hadoop大數據產品，成功率較低。
最好有足夠支持的團隊來做大數據項目，比選擇大數據工具更重要，更能保證項目成功。