大数据在电力行业的应用前景有哪些
作者：知乎用户
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作为曾经搞过几个电力相关项目的人，就自己粗浅的理解，很写实的回答一下吧，也希望专家指正：
1、国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境；
2、但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。
3、要玩大数据的前提是首先要有大数据，以前电网建设重点都集中在生产环节，配用电环节关注较少，而生产环节，起码目前，还谈不上大数据，相关的数据挖掘倒是一直都需要，也一直都在用。用电信息采集系统（用户能见到的就是智能电表）等的大面积推广，意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。
4、配用电环节要做到智能化，确实需要基于海量用户用电特征数据分析，进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是，理念归理念、技术归技术、现实归现实，虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好，但现实中还有很多问题。
5、以用电信息采集系统为例，其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施，这里需要分钟级的数据采集频率，目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由于用户住宅区的分布杂乱无章，要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大，PLC又慢又很不稳定。无线的话，GPRS目前使用较多，不过呢，大量用户数据都走GPRS，且不说费用，数据拥塞是避免不了的，受环境影响，干扰和屏蔽也较多。这样一来，后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况，因此很多数据根本无法全部有效采集。也就不存在完整的海量数据一说，那么又到哪里去分析呢？
6、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点，用户家里也可以用智能插座，这种环境下用户数据可以得到有效收集，如果用户量较大，必然会产生大数据，相对也就需要大数据技术来处理和分析，从而进一步提高电网智能服务水平。但这种整体的改造要用到目前现有电力系统中，显然不现实，成本过高，电老大再有钱，也不可能去干这种事。
7、从电力的后台系统来说，涉及到了大量的各种业务系统，但这些系统多年的建设过程中因为缺乏顶层设计，所以大多自成体系，数据很难互通共享并提供上层应用服务，因此即便这些数据真的也是海量大数据，但要实现整体的分析挖掘，难度依然十分巨大。
8、风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入，其实跟前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此怎么分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合也会是十分麻烦的问题，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对现网冲击还是很大的。这确实也需要数据分析技术的支持，譬如对风电准确的预测等。这些技术都很早就有人在研究，谈不上大数据。除非是大电网环境下，整体都构建成分布式能源，这时候可能才算得上是大数据吧。
8、总结一下，从未来看，智能电网的实现的确需要大数据做支撑，但在我国电网环境下，这将还是一个漫长的过程。当前说大数据，更多是噱头，吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据，顶多T级了。
通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据三是电力企业管理数据。
通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障
维克托•迈尔•舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，将 2013 年定为“中国大数据元年”，掀起了电力大数据的研究热潮。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力，传统电力行业即将发生革命性的变化。
电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。电力大数据具有四个特点：（1）数据体量大：PB级；常规的调度自动化系统包含数十万个采集点；配用电、数据中心将达到千万级；（2）数据类型繁多：实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据；（3）价值密度低：所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量的异常数据，而异常数据是状态检修的最重要依据；（4）处理速度快：在几分之一秒内对大量数据进行分析，以支持决策制定。
以国家电网大数据中心为例，大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台，主要负责公司数据管理、运营、服务等方面工作，致力实现数据资产统一运营，推进数据资源高效使用，为公司建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。
国家电网总经理、党组副书记辛保安在此次揭牌仪式中表示，大数据中心挂牌成立，标志着公司数字化建设进入新发展阶段。
大数据中心要紧紧围绕“三型两网、世界一流”战略部署，以打造能源领域国际一流大数据中心为目标，统筹做好机构建设、技术创新、人才培养等各方面工作，加强与上下游、客户、政府和社会各界的合作，构建共建共享共治共赢的能源大数据生态体系，以数字化推动公司高质量发展。
扩展资料
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1、手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2、没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3、既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
包含舆情监测、风险发现，风险防范、风险判断、应急指挥、精准调研、议题引导、引导效果评估、决策辅助等。
2、企业品牌管理方面；
包含品牌口碑管理、品牌传播管理、品牌战略管理（竞争力评估、行业环境评估等）
3、媒体传播方面；
包含追踪热点、编辑选题、数据新闻等
4、科研教学方面；
包含学校师生研究课题、教学案例等
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1、建设数据集市，实现数据充分融合，报表数据统一从数据集市输出，保证各专业报表输出重叠部分能够保持一致，消除信息孤岛，报表对内对外统一提供。
2、在保证基础报表管理的基础上，实现电网业务平台化支撑，建设数据可视化分析、自主分析、智能分析等等，助力公司逐步实现报表自动化，切实推进基层减负。
