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电力大数据处理平台

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简述信息一览：

1、到2020年，电力大数据市场预计达到380亿美元，这促使AutoGrid等公司如AutoGrid通过智能电表数据进行用电预测，优化需求侧管理，如Opower分析用户用电行为，C3 energy提供实时数据分析和需求响应管理。

目前，电力大数据的应用场景主要包括：规划——提升负荷预测能力：通过大数据分析，利用数据挖掘技术更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，从而提高中长期负荷预测的准确性。

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电力大数据在电力行业的应用模式主要包括电力设备的数字化和智能化。通过计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起高效稳定的电力大数据***集、监测、管理、分析与服务系统，为电网安全、可靠、经济、高效运行提供保障。

国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境；但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。

新一代IT技术，如物联网和云计算，在电力行业的广泛应用，推动了电力数据资源的爆炸性增长。电力大数据在服务***与社会、服务电力企业、服务电力用户等方面展现出巨大潜力。服务于电力用户，大数据能深入分析用户能耗及用电优化。

（图片来源网络，侵删）

依据产业之间的关联关系、产业用电量、分析产业发展潜能。例如：根据电力大数据分析房地产泡沫（利用智能电表***集用户用电信息，统计分析房产空置率；利用房地产联网统一登记信息，统计多套房信息）；依据钢铁、水泥、装饰等行业的用电量走势、分析房地产的发展走势。挖掘其他行业之间关联度。

大数据（big data）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据***。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开***成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开***成本比数量更重要。

具体涵盖了电力大数据的可视化应用，如图表可视化和SVG技术，以及数据分析技术的应用，如多维度分析和数据库索引技术。在谐波治理中，大数据能够帮助预测风险并制定治理策略。此外，数据治理在电力行业的应用，如建立数据治理体系，对于数据质量和效率的提升至关重要。

1、线路优化，在没有大数据之前，某小区可能你们的设计容量非常庞大，但事实上只是浪费，这个小区没有预计的那么耗电，而在铺设地下电缆这些，如果有大数据，也可以做到更精准。

2、建设数据集市，实现数据充分融合，报表数据统一从数据集市输出，保证各专业报表输出重叠部分能够保持一致，消除信息孤岛，报表对内对外统一提供。在保证基础报表管理的基础上，实现电网业务平台化支撑，建设数据可视化分析、自主分析、智能分析等等，助力公司逐步实现报表自动化，切实推进基层减负。

3、电力大数据的发展需要一系列关键技术的支持，包括大数据传输及存储技术、实时数据分析及处理技术、以及大数据展示技术等。

4、满足复工复产用电需求，根据负荷和用电量数据分析结果，国网华东分部统筹全网电力资源，在复工初期提前安排大量备用开机机组。通过准确分析用电需求走势，华东电网周均开机容量2月底迅速提升到复工初期水平的4倍，达到1000万千瓦以上，满足了复工复产用电需求。

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