電力大數據實施

Ⅰ 大數據在電力行業的應用前景有哪些

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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 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。

Ⅳ 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。

Ⅳ 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。

Ⅵ 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。

Ⅶ 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。

Ⅷ 電力大數據的電力大數據技術

電力大數據技術滿足電力數據飛速增長，滿足各專業工作需要，滿足提高電力工業發展需要，服務經濟發展需要。電力大數據技術包括：高性能計算、數據挖掘、統計分析、數據可視化等。 數據挖掘技術是通過分析大量數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據准備是從相關的數據源中選取所需的數據並整合成用於數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。
數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等等。 統計分析，常指對收集到的有關數據資料進行整理歸類並進行解釋的過程。 統計分析可分為描述統計和推斷統計。
1、描述統計
描述統計是將研究中所得的數據加以整理、歸類、簡化或繪製成圖表，以此描述和歸納數據的特徵及變數之間的關系的一種最基本的統計方法。描述統計主要涉及數據的集中趨勢、離散程度和相關強度，最常用的指標有平均數、標准差、相關系數等。
2、推斷統計
推斷統計指用概率形式來決斷數據之間是否存在某種關系及用樣本統計值來推測總體特徵的一種重要的統計方法。推斷統計包括總體參數估計和假設檢驗，最常用的方法有Z檢驗、T檢驗、卡方檢驗等 2012年7月10日，信通公司成功舉辦大數據開啟智能電網新時代研討會。本次研討會作為公司大數據戰略推進重要一環，總結公司大數據戰略實施以來的重點工作，加深理解大數據對電力信息通信事業的意義，促進大數據生態環境建設，並展望公司及大數據未來發展方向。本次研討會特別邀請了中國寬頻資本基金董事長田溯寧博士、《證析》作者鄭毅先生、浙江海鹽供電局徐光年主任做專題演講。
研討會的成功舉辦，使大家進一步了解了大數據、信息通信技術在智能電網發展、未來科技發展的重要意義，同與會各位專家的交流也使大家開闊了視野、增長了知識。本次研討會也標志了電力大數據戰略將進入攻堅實戰階段，與會人員紛紛表示，要牢牢把握住電力信息通信引領智能電網飛速發展的寶貴機遇，以昂揚的鬥志面對新的挑戰！ 2012電力行業信息化年會於2012年11月3-4日在北京舉行。年會由中國電機工程學會電力信息化專業委員會、國網信息通信有限公司聯合主辦，南瑞集團國電通公司承辦。國家電監會信息中心、國家電網公司信息化工作部、中國南方電網公司信息中心、中國電力建設集團公司信息中心、中國能源建設集團有限公司科技信息部以及各發電集團公司、各省電網公司信息部門等為會議的支持單位。
本次年會主題為「大數據與寬頻中國」。「大數據」將給電力企業帶來新一輪商業模式轉變和價值創新，寬頻中國戰略更為電力信息化發展提速。來自國家電力監管委員會、國家電網公司、國網信息通信有限公司、輔業集團公司、發電集團公司、網省公司等單位的30多位專家和代表將圍繞主題在年會上發言或演講。