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大数据在电力行业中的应用
一、大数据的基本概念
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡.麦肯锡公司提出,大数据是数据数量的存储,大于常规数据库的软件,并实现采集、存储、管理等的数据集.
IBM 公司提出大数据具有五大特点：数据的数量呈海量增加,增加的速度逐渐高速化,且种类多样,数据的价值密度整体下降,真实度不足.大数据有多个来源,每种来源数据的结构各不相同,每天都有大量增长,不可以用常用的方法处理,只有使用新技术,才能完成数据的筛选,从中找到真实、有价值的信息[1].
大数据的分析需使用特有的技术,以用较短的时间处理一定容量的数据.其可使用的技术包括数据挖掘、各类数据库、云计算平台等.
大数据技术使用的意义,不是有庞大的信息,是用专有技术对所有数据整理、分析后,让数据增值,提升数据的价值.
即大数据必须用技术分析,挖掘出潜在的信息,背后的价值才能真正凸显.在互联网化程度越来越高的今天,可以利用大数据预测行为和趋势,提供精准营销和个性化服务.
二、电力大数据
大数据已经融入人们的生产、生活,很多企业都会用大数据为客户服务,比如亚马逊, 它分析客户消费的大数据后,会总结出客户的消费取向,根据这一取向为客户推送商品信息,而阿里是基于大数据,建立了小微金融服务集团.现在,市场内的多个行业都开始了大数据的应用与分析,增加了投入,电力行业自然也不例外.
随着电网的全面建设,电力行业数据呈爆发式增长.电力大数据主要包括电网运行数据、电力客户数据和电网企业管理数据三大类.
电力大数据有多个来源,但主要来自于各运行系统,包括数据采集系统、能量管理系统、调度自动化系统、配电管理系统、用电信息采集系统、电能量检测系统、营销业务系统、95598 系统、电力交易平台、气象预报系统等.
由于各个系统来自不同部门,使得系统之间是相对孤立的,数据存在多源异构、信息冗余和质量参差不齐的问题,对电力大数据提出了新的挑战.
三、国内电力大数据应用
国内在电力大数据分析应用虽然晚于其他行业,但也得到了好的成绩.
2012 年,多项电力大数据分析应用项目启动,负责方是国家电网公司.
2013 年,江苏电力公司构建了营销大数据智能分析系统,山东电力公司开发了调控一体化在线预警系统.
2014 年,国家科技部加大了对其的研究力度,为智能电网大数据研究的863 项目提供技术支持.
2015 年,国家电网公司对外发布《国家电网公司大数据应用指导意见》,并正式开始研发企业级大数据平台,在企业内试点,建设典型的场景大数据,包括配变过载分析、防窃电预警分析、用户行为分析、设备状态监测等.
2016 年,青海电力公司大数据平台初步建成.
此外,南方电网也在分析进行了相应的工作,比如广东电网公司,其构建了全网设备大数据支撑平台,统一了所有数据的结构,是当下我国大范围监测的主要方式,而深圳供电局也会根据居民用点的大数据,分析电能的质量,给出综合评估.
电力大数据的来源包括多个环节,包括发电、输电、配电等,而对所有数据分析后,可把分析结果应用到多个系统内,包括电能的优化调度、电网运行状态的判断、设定检查与管理的周期、预测整体负荷的变化等,这些运用,有好的应用前景与空间,其应用的空间也在不断扩大.
四、电力大数据的风险与挑战
大数据技术是以网络技术、计算机技术、云计算为基础,承担着整个电力系统数据的存储与处理工作,不可避免地存在数据运行风险、攻击风险以及客户隐私泄露风险[2].但只要采取科学合理的技术措施和管理方法,一定程度上可以避免这些风险.
数据内容的真实准确与管控的力度,将影响数据的分析是否准确,以及分析的实时性,目前电网数据纷杂,但各自为政沟通不畅,缺乏有效的数据共享,整个系统的数据集成度较低,没有发挥数据的协同价值,因此需要整合数据模型,统一数据规范,扩展数据的复用性,增强数据处理和交互能力,真正建立电网数据基础建构.
五、结语
当下,智能电网已经开始全面建设,电力数据的增长速度加快,因此分析电力大数据,是为企业发展提供信息,优化其运行的效率,并为电网、电力企业的发展提供动力.大数据技术的广泛应用必将促进电力行业转型升级,促进能源节约和高校利用,对服务经济社会发展具有积极重要的作用.H
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