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如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。电力大数据的特征可以概括为3&V&3&E&。其中
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大数据将如何影响电力行业？
随着电力数据总量的持续增长和急速膨胀，电力大数据时代已经来临，电网、发电、输电、配电、用电等细分行业纷纷拉开了大数据开发应用的序幕。
　　&在解决这些问题过程中，目前我们还显得有些乏力。数据海量、信息缺乏、数据质量较低、防御脆弱、基础不牢、共享不畅等瓶颈依然存在。&一位电网负责人表示。　　目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。　　&目前，从数据类型方面来看，除传统的结构化数据外，还产生了系统日志、表计等半结构化数据和视频检测、克服音频等非结构化数据，对于这些非结构化数据，多数保存在本地系统中，且不能被检索分析，缺乏对其进行数据管理的手段。从数据价值挖掘，对数据利用的手段还主要停留在基于报表的统计分析，缺乏对数据进行挖掘和探索的高级分析手段，制约了数字化向智能化的发展。目前需要提供多样化统计分析和数据挖掘手段，增强关联度和预测性分析，发现公司数据潜藏价值，服务公司战略决策、业务应用、管理模式。&南瑞埃森哲信息技术中心的技术总监张沛博士曾表示。　　除数据获取与挖潜困难外，目前市场上与大数据相关的上市公司主要围绕硬件设备、分析处理及应用开发等方面进行产品，还有众多公司也瞄准这块蛋糕，意欲分羹。因此，市场竞争更加激烈。　　&对于电力行业而言，这两年国家以国家以政府采购主导的自主知识产权和安全需求的变化对市场产生很大的影响，所有国产厂商的份额跟以前都不可同日而语，我们跟国外厂商之间的份额差距非常小，不是原来成倍的差异，现在差异非常小。&联想集团中国区大客户事业部成熟行业总经理兼企业级产品营销总经理刘征此前向《中国电力报》记者透露。由此也可以看出，差异缩小同台竞争的同时，竞争也将更加残酷。　　面对以上问题，张沛表示：电力大数据目前只是出于前期研究阶段，需要电力企业、生产厂商、学术组织、研究机构共同致力大数据关键技术及在电力行业的应用研究和开发。设定长期的电力大数据应用策略，积极开展前期研究，结合电力业务性质以及发展需求，从数据规模、增长情况、多样化程度以及数据分析的需求等方面出发，全方位论证电力大数据的发展方向和道路。　　大数据发展历程　　●第一阶段：截至2011年技术研发概念推广、解决方案推广、商业模式尝试。　　●第二阶段：2012年~2015年生态环节完善；行业应用案例增多；用户认可程度增加；基于大数据应用业务的创新加快；数据资产化进程加快。　　●第三阶段：2015年，大数据解决方案成熟；大数据应用渗透各行业；数据驱动决策；信息社会智能化程度大幅度提高。　　电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。　　电力大数据由结构化数据和非结构化构成，随着智能电网建设和的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性，数据量大、处理速度快、数据类型多、价值大、精确性高。
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【视点】为什么电力行业需要大数据?
来源：国家电网
作为重要的战略资源已经在全球范围内达成共识。根据GTM Research2015年的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模。从2012年开始，英国、法国、美国等国家相继启动了大数据发展规划。再观国内，2014年3月，大数据被写入政府工作报告;2015年3月和5月，国家制定发布了《中国制造2025》和&互联网+&行动计划，明确了大数据发展的战略方向;2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，强调开发应用好大数据这一基础性战略资源;2015年10月，十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。
对于公司而言，2015年1月，公司发布《国家电网公司大数据应用指导意见》，明确到2020年，全面建成公司两级统一移动应用支撑平台，为公司各单位信息内外网移动应用提供开发、运行和管理云服务;实现移动互联技术在信息内网移动作业和信息外网移动交互两大领域的全面应用，建成公司级移动应用商店，实现公司各业务领域移动应用统一管理;建成公司统一移动互联建设管理体系，实现移动互联建设的全生命周期管理，构建移动互联网标准规范和信息安全保障体系，提升公司移动互联支撑能力和服务水平。
2015年12月底，国家电网公司已经完成总部、山东、上海、江苏、浙江、安徽、福建、湖北、四川和辽宁10家单位大数据平台试点实施部署和上线试运行。从构想到实践，从论证到试点，公司电力大数据应用发展正处于进行时。
为什么电力需要大数据
&微观来看，过去传统产业的数据系统主要服务企业内部，可现在环境变了。全新的发展环境、市场环境、生存环境等，无不提醒着企业，在&互联网+&的背景下，企业的运营不能仅满足于内部，而且要放眼整个生态圈。这势必对企业传统的信息系统提出新的挑战。&国家电网公司信息通信部主任王继业说。
《中国电力大数据发展白皮书》中指出，在电力生产环节，风光储等新能源的大量接入，打破了传统相对静态的电力生产，使得电力生产的计量和管理变得日趋复杂。其次，电能的不可储存性，使得电力工业面临极其复杂的安全形势。在电力经营环节，随着下一代电力系统的逐步演进，高度灵活的数据驱动的电力供应链将逐步取代传统的电力供应链。
为此，依托2014年研究成果，《国家电网公司大数据应用指导意见》明确了大数据应用顶层设计和应用规划，涉及三大领域35项典型应用场景，并正式启动企业级大数据平台的研发的试点工作。
公司&三集五大&体系和坚强智能电网建设，积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据，具备了推广大数据应用的基础条件。
经过持续努力，大数据试点平台已经在电网运行、经营管理、优质服务三大业务领域得到广泛应用。总部及各家试点省公司都感受到了大数据的威力。
国网上海市电力公司运监中心主任华斌表示，该公司基于大数据平台开展的区域设备故障量预测分析，预测未来一天或者一个月各区域、不同电压等级的设备故障量精度达到70%以上，有效缩短故障抢修时长，提高优质服务水平。国网客户服务中心通过构建话务量预测及用户感知度模型，话务量预测准确率由60%提升至90%，话务量预测偏差率为10%，有效提高了座席排班的科学性和高风险客户的识别能力。
&目前，公司大数据研究和试点工作已经取得阶段性成果，但这并不意味着公司大数据的研究应用画上了圆满的句号，相反，大数据正处于进行时，未来我们要做的工作还有很多。&王继业表示。
电力大数据面临的挑战在哪
公司的大数据具有量大、分布广、类型多等特点，背后反映的是电网运行方式、电力生产方式及客户消费习惯等信息，这些数据如果能挖掘分析好，就能释放大数据真正的价值。中国电力科学研究院技术战略研究中心高级工程师邓春宇认为，大数据好比是一个金矿，但是，想挖出金子也并非易事，做大数据是非常考验智慧的。
在，大数据已经被提升企业战略层面。大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。公司信息通信部安技处处长曾楠表示，随着公司信息化建设不断深入，业务系统产生的数据量呈爆发式增长，公司目前面临着大数据带来的海量存储以及部分业务系统面临存储升级成本较高、系统响应速度较慢等挑战。
为此，一方面公司详细分析业务系统数据现状，针对数量庞大的历史数据，基于大数据平台开展历史数据归档，在提升系统访问效率同时，节约系统存储成本;另一方面，分析业务系统架构，在可能引起系统访问瓶颈的地方，重点考虑能否引入大数据技术加以解决。
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分享至好友和朋友圈大数据在电力行业的应用前景有哪些？
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大数据在电力行业的应用前景有哪些？
【FrancisQu的回答(47票)】:
（1）什么是「大数据 」
一般意义上[1]，
「大数据」是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
根据麦肯锡2011年5月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告[2]：根据麦肯锡2011年5月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告[2]：
数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。
（2）「电力大数据 」
对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了「电力大数据 」[3]。根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。
（3）「大数据 」在电力行业的应用
「电力大数据 」 将综合电力企业的产、运、销及运营和管理数据，大数据在电力行业的发展将着重于对数据的采集、传输、存储、分析、并最终指导生产、服务终端用户。
IBM智慧电力解决方案
IBM给出了其利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。
大数据支撑智能电网发展在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用[4]。
智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。
IBM早在2006年就提出了智能电网的概念，在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要「电力大数据 」的支撑[3-4]。
[smart grid][smart grid]
信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，「电力大数据 」将是不可或缺的支撑。
The big date will support IT of grid!
参考资料：
[1] IBM. What is big data.
bigdata, 2012
[2] Manyika J, Chui M, Brown B. Big Data: the Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute Report, May 2011
[3] 赵云山,刘焕焕. 大数据技术在电力行业的应用研究[J].电信科学,2014
[4]孙柏林.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时代,2013
【知乎用户的回答(19票)】:
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。
【NuRiL的回答(3票)】:
随着AMI和SCADA技术的广泛应用，utiluty即将获得巨量数据。试想每个电表传统情况下一个月传回一次数据（人工查表），今后将是也许十分钟一查，甚至更短，而且包含信息除了用电量还包含电能质量等信息。这意味着数据量将是传统的上万甚至数十万倍。
拥有了这些数据，utility可以：
1. 更准更快的FLISR（Fault Location Isolation and Service Restoration）
2. 拥有大数据可以做出更准确的load forecast, 从而进行更好的优化
3. 了解用户行为，甚至通过改变用户行为达到提高效率的结果
大数据可以说是智能电网的副产品，可以锦上添花，不能火中送炭。没有足够的利益驱动，无论是国内还是国外的电力行业，短期内看不到大数据的实质广泛应用。
【李志的回答(0票)】:
FrancisQu的回答点赞的比较多，我个人还是建议结合下面一位说的，感觉比较实在。主要问题还是在基础设施上，和配电网自动化的发展息息相关，当然这只是一部分，FrancisQu说的比较完备。
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