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電力大數據問題

發布時間:2024-02-02 10:31:13

❶ 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。

❷ 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。

❸ 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。

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❹ 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。

❺ 怎樣解決電力能源的大數據安全問題

我們單來位去年也為解決這個問題苦源惱,最後採用了銳捷的電力能源安全問題解決方案才一勞永逸的解決這個問題,這套方案精準定位全網核心風險,構建安全知識庫降低運維技術門檻的同時開放兼容收集海量日誌構建安全大數據倉庫可以切實解決各種電力能源的大數據安全問題。

❻ 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。

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