電力大數據宣講詞

① 大數據在電力行業的應用前景有哪些

1、國內電網行業相對封閉，很多國外的新技術和新思想並不適用於國內，根本沒施展的基礎和環境；
2、但國內電網行業技術上並不算落後，對國外相關技術的研究其實也都有及時跟蹤和深入理解，只可惜，如1所述，確實沒啥空間。
3、
要玩大數據的前提是首先要有大數據，以前電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。
4、配用電環節要做到智能化，確實需要基於海量用戶用電特徵數據分析，進而實現台區的負荷預測、用電調度、有序用電等等。但遺憾的是，理念歸理念、技術歸技術、現實歸現實，雖然智能配用電這一塊理論上都設計的很好，但現實中還有很多問題。
5、
以用電信息採集系統為例，其實是一個收集用戶用電行為特徵最好的前端設施，這里需要分鍾級的數據採集頻率，目前一般是15分鍾。即一個小時採集4次。但由
於用戶住宅區的分布雜亂無章，要想採用重新布線的有線方式傳輸數據顯然投資過大，PLC又慢又很不穩定。無線的話，GPRS目前使用較多，不過呢，大量用
戶數據都走GPRS，且不說費用，數據擁塞是避免不了的，受環境影響，干擾和屏蔽也較多。這樣一來，後台收集數據經常會出現延遲和丟包情況，因此很多數據
根本無法全部有效採集。也就不存在完整的海量數據一說，那麼又到哪裡去分析呢？
6、國內確實建設了一些完整的智能電網小區試點，用戶家裡也可以用
智能插座，這種環境下用戶數據可以得到有效收集，如果用戶量較大，必然會產生大數據，相對也就需要大數據技術來處理和分析，從而進一步提高電網智能服務水
平。但這種整體的改造要用到目前現有電力系統中，顯然不現實，成本過高，電老大再有錢，也不可能去干這種事。
7、從電力的後台系統來說，涉及到了大量的各種業務系統，但這些系統多年的建設過程中因為缺乏頂層設計，所以大多自成體系，數據很難互通共享並提供上層應用服務，因此即便這些數據真的也是海量大數據，但要實現整體的分析挖掘，難度依然十分巨大。
8、
風電、太陽能、包括微網的分布式能源接入，其實跟前端用戶用電行為是密切相關的，由於目前還沒有低成本高效率的儲能系統，因此怎麼分配這些能源，怎樣與現
有配電網很好的結合也會是十分麻煩的問題，要知道風電和太陽能等都是不確定性能源，對現網沖擊還是很大的。這確實也需要數據分析技術的支持，譬如對風電准
確的預測等。這些技術都很早就有人在研究，談不上大數據。除非是大電網環境下，整體都構建成分布式能源，這時候可能才算得上是大數據吧。
8、總結一下，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。當前說大數據，更多是噱頭，吸引眼球和忽悠項目罷了。大部分省級公司的數據更多應該還是結構化運營數據，頂多T級了。

② 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

③ 電力企業從大數據中得到了什麼

那麼，「大數據」究竟會給電力企業的未來發展帶來什麼啟示呢？ 「大數據」的核心：更准確地預測 「大數據」源自英文bigdata，對這個概念的解釋千差萬別，美國學者舍恩伯格在他的專著中解釋說：「大數據，就是我們可以在更大規模的數據上，做到更多我們無法在小規模數據基礎上完成的事情。」 他認為，「大數據」的核心就是對龐雜的超大規模數據資料進行分析，從而可以更准確地預測，這必然引發商業變革。以歐洲快銷時尚品牌ZARA為例，該公司通過對消費者登錄網店的數據進行分析，找出最受歡迎的產品，作為實體店的推薦參考，果然效果很好。並在實體店及網店中不停地收集消費者反饋： 「我喜歡這個圖案」、「我討厭這個扣子」等，所有消息都通過銷售經理反饋給數據處理中心，最終各方信息都將被分類處理，成為設計、生產、銷售的指引。 ZARA藉此將銷售收入提高了10%。 舍恩伯格在該書中提出了一個非常具有顛覆性的觀點：通過對龐大數據分析知道「是什麼」就夠了，不必再去追問「為什麼」，就好像 ZARA只需通過「大數據」分析了解什麼款式最受歡迎，不必再花精力去研究消費者為什麼喜歡。這個觀點對於企業管理者來說，尤為重要。 為電網規劃和新能源探路 舍恩伯格說，可以抽象地認為，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信息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。

④ 大數據在電力行業的應用前景有哪些

隨著AMI和SCADA技術的廣泛應用，utiluty即將獲得巨量數據。試想每個電表傳統情況下一個月傳回一次數據（人工查表），今後將是也許十分鍾一查，甚至更短，而且包含信息除了用電量還包含電能質量等信息。這意味著數據量將是傳統的上萬甚至數十萬倍。擁有了這些數據，utility可以：更准更快的FLISR（Fault Location Isolation and Service Restoration）；擁有大數據可以做出更准確的load forecast, 從而進行更好的優化；了解用戶行為，甚至通過改變用戶行為達到提高效率的結果，大數據可以說是智能電網的副產品，可以錦上添花，不能火中送炭。沒有足夠的利益驅動，無論是國內還是國外的電力行業，短期內看不到大數據的實質廣泛應用。

⑤ 我國31省份電力大數據公布，數據中有哪些信息值得關注

隨著社會的發展、電已經成功了千家萬戶必須的東西、沒有電我們的生活可能會被打亂、甚至影響經濟的發展、現如今我們所用的一切都需要電力的供應、前段時間我國31個省份電力大數據公布、 數據中的哪些信息值得關注？首先是用電量、這幾年可以說是呈幾何倍數增長、遠遠高出了所預期的、再者就是發電量跟不上用電的速度、導致很多地方突然停電、前段時間東北就是如此、這是我們必須關注的問題。

⑥ 大數據的關鍵詞

大數據是一個廣泛的領域，以下是一些與大數據相關的關鍵詞：
1、數拍團據挖掘：大數據中的數據通常需要通過數據挖掘襲攔橘技術來提取和發現隱藏的模式和規律。
2、人工智慧：大數據和人工智慧密切相關，AI技術可以幫助處理和分析大量的數據。
3、雲計算：大數據需要處理大量的數據，雲計算提供了可擴展的計算和存儲資源。
4、數據倉庫：數據倉庫是一個專門用於存儲和管理大數據的系統。
5、數據可視化：大數據的分析結果通常需要以可視化的方式呈現，以便人們更好地理解和利用數據。
6、高性能計算：大數據的處理通常需要使用高性能計算集群來加速計算速度。
7、物聯網：物聯網技術的應用使得大數據更加容易採集和管理。
8、數據安全：大數據的處理和存儲需要考慮數據安全和隱私保護等問題。
9、數據治理：大數據的處理和管理需要制定規范和標准來確保數據質量和一致性。
10、開放數據：大衡宴數據的開放和共享有助於推動數據驅動的創新和發展。

⑦ 電力行業如何應用大數據

挑戰中見需求： 質量較低、共享不暢、防禦脆弱、基礎不牢，對於這些電力行業推進大數據的困擾，電信行業是不是也有似曾相識的感覺?這些問題中的一部分，電信業同樣需要深思;還有一些問題，則恰恰是電信業的長處，是電信業推進電力行業信息化的機遇。 數據質量較低，數據管控能力不強。大數據時代，數據質量的高低、數據管控能力的強弱直接影響了數據分析的准確性和實時性。目前，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。 如何從海量數據中提取有價值的信息?這也是電信業面臨的問題。有觀點認為，可以用智能信息基礎設施替換復雜的孤立的資料庫，讓企業能夠在需要時捕捉、存儲信息。也有觀點認為，可以倚靠軟體的處理能力來甄別垃圾數據和有價值數據。究竟哪種方式更為有效，目前仍無定論。而無論哪種情況，都需要制定一個數據採集的標准，在時間、精度上進行規范，從而為後續的數據分析打好基礎。 數據共享不暢，數據集成度不高。大數據技術的本質是從關聯復雜的數據中挖掘知識，提升數據價值，單一業務、類型的數據即使體量再大，缺乏共享集成，其價值就會大打折扣。目前，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。 打破企業的門戶之見，在行業中建立一個資源池，讓使用者可以按需獲取數據資源。從電信業的角度來看，現在，電信運營商之間的合作在不斷推進，例如，運營商開發了融合的手機游戲計費平台;在北京電信網上營業廳微信平台上，用戶不僅可以自助查詢電信業務，還能查詢聯通和移動業務的使用費，這樣共享數據資源的經驗也可在大數據的應用過程中加以推廣。 防禦能力不足，信息安全面臨挑戰。電力大數據由於涉及眾多電力用戶的隱私，對信息安全也提出了更高的要求。電力企業地域覆蓋范圍極廣，各類防護體系建設不平衡，信息安全水平不一致，特別是偏遠地區單位防護體系尚未全面建立，安全性有待提高。行業中企業的安全防護手段和關鍵防護措施也需要進一步加強，從目前的被動防禦向多層次、主動防禦轉變。 建立與大數據相適應的安全和隱私保護機制，通過技術手段和加強企業自律來保證數據的安全。 承載能力不足，基礎設施亟待完善。電力數據儲存時間要求以及海量電力數據的爆發式增長對IT基礎設施提出了更高的要求。目前，電力企業大多已建成一體化企業級信息集成平台，能夠滿足日常業務的處理要求，但其信息網路傳輸能力、數據存儲能力、數據處理能力、數據交換能力、數據展現能力以及數據互動能力都無法滿足電力大數據的要求，尚需進一步加強。 在這方面，電力行業和電信業各有優勢。盡管電力行業也在進行寬頻建設以及智慧社區的建設，但是，所謂術業有專攻，在IT基礎設施尤其是網路基礎設施上，電信業在運維、計費等方面有著得天獨厚的優勢。同時，在數據中心的建設上，電力行業對以電能為代表的能耗問題又有著豐富的經驗。因此，兩個行業不妨加強合作，實現共贏。 相關人才欠缺，專業人員供應不足。大數據是一個嶄新的事業，電力大數據的發展需要新型的專業技術人員，例如大數據處理系統管理員、大數據處理平台開發人員、數據分析員和數據科學家等。而當前行業內外此類技術人員的缺乏將會成為影響電力大數據發展的一個重要因素。 加強大數據人才的培養，鼓勵企業內部在大數據領域的創新。

⑧ 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。

⑨ 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。

⑩ 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。