智能電網大數據分析

1. 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。

2. 智能電網的定義

傳統電網是一個剛性系統，電源的接入與退出、傳輸等都缺乏彈性，致使電網沒有動態柔性及可組性;垂直的多級控制機制反應遲緩，無法構建實時、可配置、可重組的系統;系統自愈、自恢復能力完全依賴於實體冗餘;對客戶的服務簡單、信息單向;系統內部存在多個信息孤島，缺乏信息共享。
人們設想中的智能電網將進一步拓展對電網全景信息的獲取能力，以堅強、可靠、流暢的實體電網架構和信息交互平台為基礎，以服務生產全過程為需求，整合系統各種實時生產和運營信息，通過加強對電網業務流實時動態的分析、診斷和優化，為電網運行和管理人員提供更為全面、完整和精細的電網運營狀態圖，並給出相應的輔助決策支持，以及控制實施方案和應對預案，最大程度的實現更為精細、准確、及時、績優的電網運營和管理····
在智能電網中，通過分析包括調度、輸配電、發電和用戶信息等大數據（這些數據大都是實時並且高度信息化集成的），通過軟體實現實時可視化運算分析，可以全面完整地展示電網運行狀態中每一個細節，為管理層提供輔助決策支持和依據。

2、電網負載趨勢預測

不僅如此，通過大數據分析電網負載的歷史數據和實時數據，展示全網實時負載狀態，可以預測電網負載變化趨勢。並通過綜合性的管理，提高設備的使用率，降低電能損耗，使得電網運行更加經濟和高效。

3、設備故障趨勢預測

通過大數據分析電網中故障設備的故障類型、歷史狀態和運行參數之間的相關性，預測電網故障發生的規律，評估電網運行風險，可以實現實時預警，讓技術人員提前做好設備維護和檢查工作。

4、電網實現自我修復

在智能電網中，將電網中的故障設備，以最快的速度從電網系統中隔離出來，並且在幾乎自動化的狀態下（很少或不用人為干預）實現系統自我恢復到正常運行狀態，從而做到幾乎不中斷對用戶的供電服務。

3. 電力大數據包括哪一些

為曾經搞過幾個電力相關項目的人，就自己粗淺的理解，要玩大數據的前提是首先要有回大數據，以前電答網建設重點都集中在生產環節，配用電環節關注較少，而生產環節，起碼目前，還談不上大數據，相關的數據挖掘倒是一直都需要，也一直都在用。用電信息採集系統（用戶能見到的就是智能電表）等的大面積推廣，意味著與用戶交互最多的配用電環節開始得到重視。從未來看，智能電網的實現的確需要大數據做支撐，但在我國電網環境下，這將還是一個漫長的過程，可能類似智慧售電網的建立會是一個好的開始。

4. 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。

5. 智能電網的大數據體系是什麼

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回信息答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。

6. 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。