从售电出发看整个电力行业大数据：应用价值大、前景广

来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-10-12 17:35:30】【打印】【关闭】

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电力行业在全过程价值链中产生了大量有价值的数据，具有量大、类型多、价值高的特征。电力系统发、输、配、售、用、调度，各个环节都有大量的数据，从全电力的业务链角度来说，现在电力大数据包括结构化数据、非结构化数据，有实时的数据以及历史的数据，而且是高频次的数据。电力大数据可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是售电/营销数据;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。电力大数据的分析具有四个特点：（1）数据体量大：数据规模达PB级，常规的调度自动化系统包含数十万个采集点，配用电、数据中心则能达到千万级；（2）类型繁多：电力大数据包括实时数据、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，而状态检修的最重要依据——异常数据，只占极少部分；（4）处理速度快：为了及时支持决策制定，需要在几分之一秒内对大量数据进行分析。

电力系统全过程价值链数据举例

电力大数据的应用

在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。电力行业对大数据的使用也分为外部应用和内部应用。外部应用指利用电力行业大数据可获得的社会效益。内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。我们认为，在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保这一目标；在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网这一目标，通过环境气象、用电负荷以及需求侧等的大数据，来进行相应的设备选址以及规划，实时监控输变电设备，保证整个电网平台的透明、开放、自愈以及自适应性；在用电环节，大数据应该服务于智能互动这一目标。从电网被动的角度来看，是可以基于这种负荷的监测数据、用户档案等数据，来及时预先发现或者实时发现设备的缺陷或故障，然后及时启动应急预案。从主动角度来说，可以根据这些数据来评估电费回收率，用来做出风险决策。

电力大数据的外部应用

电力大数据的内部应用

从宏观层面来看，通过建立电力大数据平台，未来可建构起三大生态：电力系统数据生态、电力系统应用生态和产品生态。电力企业通过智能电网的普及，在搜集用电客户数据方面有着天然的优势。大数据时代的到来，让充分挖掘上述数据的价值成为可能，大数据在电力企业的信息网络、客户服务、市场营销和电力资源调配等方面都可以带来巨大的机遇。电力大数据推进过程中，采用的关键技术手段包括高性能计算、数据挖掘、统计分析和可视化技术，拥有这些技术的公司将受益于电力大数据带来的巨大蛋糕。建立电力大数据平台的最终目的要产生三方面的生态：第一，电力系统数据生态；第二，电力系统应用生态，第三，产品生态。数据生态就是云计算平台里的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。通过开发端的资源整合来聚合开发者，综合的去服务于电力行业，来形成电力系统的应用生态。形成了电力数据生态和应用生态后，相应的应用型产品以及平台级产品，就可以基于前面来生态来形成，来促进和生成产品生态。

电力大数据关键技术分类简介