电力大数据资料

电力大数据背景：中国电机工程学会电力信息化专委会拟编制发布《中国电力大数据发展白皮书（2013），重点提出重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据发展的两条核心主线；并重新定义了电力大数据的特征，即3V和3E：3V指体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity）3E指数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即感知（Empathy）此白皮书将成为大数据行业应用的范式和标杆，推动电力行业大数据“双轨”并行，加速发展。国家电网就在北京亦庄、上海、陕西建立了三个大数据中心，其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。海盐供电局与国网信通公司建立的智能电力大数据实验室。实验室基于已有的数据基础开展了同业对标指标分析及数字可视化展示、用户用电行为分析、配网设备负载分析等项目的研究实践，成功实现了快速地问题发现，有效地决策支持，精准地服务用户，成为了业界的范例。国网电科院瑞中数据致力于自主研发契合电网业务场景、处理电网海量数据的高科技产品，解决电网运营中的数据难题，保障电网运营安全。面对电网大数据实时存储需求，瑞中自主知识产权的旗舰级产品“海迅实时数据库管理系统”，是进行海量实时/历史信息处理的专业平台，可广泛应用于电力、石油化工、钢铁冶金、水情水利、智能交通、环境监测、气象监测、金融电信等工业自动化及现代服务业领域，同时能够作为新兴物联网应用的海量信息处理平台。面对电网大数据综合计算难题，瑞中自主研发了旗舰级产品“海迅电力云计算平台V1.0，适用于多类超大规模异构数据类型高效存储和分析的一体化基础性支撑平台，解决了电网运营过程中海量数据规模（PB级）异构数据（时间序列型数据、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）存储、计算、综合分析难题。VolumeVolumeVarietyVelocityValue传统数据传统数据用电度数电价信息用户缴纳电费信息客户资料等大数据实时用电信息异常故障报警信息地理位置信息天气、交通数据电动汽车数据等智能用电服务产生大量用户行为数据智能用电服务产生大量用户行为数据用户侧大数据4V特征VolumeValueVelocityVariety视频、音频、文本等非结构化数据数据实时处理以满足用电需求预测对企业有价值的信息占数据总量比重小经济效益、技术、安全、社会四个方面分析经济效益方面：机遇：（1）建立可预测性设备维护模型，更好地对设备进行生命周期分析，提高设备的使用效率。（2）可利用电力生产MIS系统，结合地理信息GIS系统中分散的、大量的数据，以及外部环境数据等，综合考虑不同地区生产力水平、能源分布、地形优势，结合气候特征等因素，运用数据挖掘技术，从数据资源中提炼升华出支持电网规划建设布局的决策信息，实现资源优化配置。（3）有效的用电量需求预测，合理准确设计用电需求侧管理和有序用电手段，提高电力资源利用率；进行客户细分，针对不同客户实行有针对性的营销和服务策略；深入分析造成电费回收困难和欠费风险因素，建立客户信用等级模型，发现客户异常用电行为，防止偷电、窃电行为。电力大数据体系的建设可以最大限度地发挥数据的价值，大力提升生产集约化和管理现代化水平，提高智能电网的信息化水平；通过数据的高速处理和及时响应，进一步增强智能电网操作控制的自动化能力；借助高吞吐、大并发的处理能力，进一步提升用电服务的互动化水平，提供更优质的服务。挑战：数据体量大、类型多、价值密度低，如何最大限度的挖掘数据的价值，符[4]史紫薇.电力行业大数据“双轨”并行[N].中国计算机报,2013-4-8(25).[5]丁杰.电力大数据研究及应用展望[J].电力信息化,2013,11(2):5-6.[6]徐建.大数据的安全分析[J].电力信息化,2013,11(2):6-7.[7]王春毅.电力行业的大数据发展解析[J].电力信息化,2013,11(2):8-9.[8]闫龙川.可视化—大数据价值的有效传递方式[J].电力信息化,2013,11(2):10.[9]李皎.大数据时代到来对电力行业发展提出新要求[J].华北电业,2012(4):82-83.