电力大数据应用，电力大数据的来源特点及应用介绍

很多朋友对电力大数据应用，电力大数据的来源特点及应用介绍不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

随着智能电网和信息化建设，电力行业积累了海量数据，这些数据在数据量、多样性、速度和价值等方面都具有大数据的特征。电力行业已经进入大数据时代。电力大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据收集渠道收集的海量结构化、半结构化和非结构化的业务数据集合。

电力大数据是电力企业的新资产，可以推动电力企业的业务管理向更加精细化、高效化的方向发展。大数据技术将推动信息技术平台的升级和转型，包括提高数据存储和及时处理的能力；补充分析和利用非结构化数据的能力；增强挖掘海量数据资源价值的能力。

在电力大数据的应用过程中，存在大量的能源数据、气象数据以及行业内外其他类型数据的关联分析需求。通过与行业外数据的交互和融合，并在此基础上进行全方位的挖掘和分析，让电力大数据发挥更大的作用。电力大数据从何而来？电力大数据主要来源于发电、输电、变电、配电、用电和调度，大致可以分为三类。

电网运行、设备巡检或监测数据。主要包括能量管理系统、配电网管理系统、广域计量管理系统、生产管理系统、电网调度管理系统、故障管理系统、图像监控系统等。电力企业的营销数据，如交易价格、售电量、用电客户等数据。主要包括营销业务系统、95598客户服务系统、电能计量系统、用电信息采集系统等。

电力企业管理数据。主要包括协同办公系统、企业资源计划系统(ERP)等。电力大数据的特点是大。以江苏省的用电量数据为例。江苏省有4000多万电力客户，他们每小时向居民客户采集数据，一次十几个数据项，仅居民用电数据一天就是几十亿项。许多数据类型

结构化、半结构化和非结构化数据有多种类型。以非结构化数据为例，包括各变电站大量视频监控设备产生的视频数据、客服与客户沟通留下的语音数据、无人机巡检产生的图片数据以及办公系统流转过程中的各类电子文件。低值密度

电网生产现场采集的检测监测数据和电网运行数据绝大部分是正常数据，但极少量的异常数据具有很大的价值，异常数据是状态检修最重要的依据。处理速度快以电网运行控制领域为例，需要在几分之一秒内分析大量数据，以支持控制决策。电力大数据应用

电力大数据的应用涉及电网企业的所有业务方向。典型应用场景包括规划、建设、运营、维护、营销、运输监管、企业管理、服务等八大类。在规划方面，应用电大数据指导电网规划，提高了中长期负荷预测的准确性。

在运行方面，应用电大数据指导调度计划的制定，提高了短期和近期负荷预测的准确性；应用电网运行大数据优化电网运行模式；通过新能源发电大数据的应用，提高新能源发电的预测水平，提高电网吸纳新能源发电的能力。在营销方面，利用电大的数据描述电力客户的行为特征，优化客户管理策略。

在服务方面：电大数据的应用为政府部门提供了产业转移、产业发展、住房空置率等社会经济指标；应用客服大数据，针对热点问题优化资源配置。

在新冠肺炎疫情防控过程中，为精准服务疫情防控和恢复生产，国网浙江省电力有限公司基于电力客户历史用电量和当日用电量，在国内首创“企业复电指数”，动态监测、直观反映企业复电现状。

2月14日，国家电网公司要求各省(自治区、直辖市)电力公司充分利用电力客户数据，支持地方政府有序组织企业复工，监控复工复产情况。电力企业结合本地区实际情况和不同行业用电特点，研究制定不同行业“复工用电指标”，精准支持政府部门对不同行业复工复产的要求，特别是防疫重点企业和涉及民生的重要行业。

围绕大数据平台技术，近日，本报记者采访了国家电网客户服务中心大数据服务部杨静博士。《亮报》:一般来说，一个大数据平台的要求是什么？未来大数据平台的发展趋势是什么？

杨静：大数据平台，顾名思义，主要是处理大量数据(至少TB级别)的平台，核心要求是四个能力。首先是访问海量数据的能力。应建立一套标准化、规范化的数据规范和灵活可扩展的技术体系，以满足海量、多源异构的海量数据访问需求。第二是数据存储能力。平台应选择合适的存储形式，对应不同类型和用途的数据库介质的存储和查询能力。第三是查询数据的能力。

平台要为客户提供实时高效的数据查询服务，为客户节省时间，提高效率。第四是数据计算能力。为了充分体现数据的价值，平台需要对数据进行进一步的处理、分析和挖掘，支持离线批处理、实时计算、机器学习、多维分析、全文检索等应用场景。

从发展趋势来看，未来的大数据平台应该具备云大数据的超融合架构，实现实时数据处理、事务性在线数据处理和机器学习的数据处理能力，同时加强数据安全管理，最终实现更智能、更安全的大数据存储和分析。责任编辑；基线

以上知识分享希望能够帮助到大家！