电力大数据应用前景分析

电力大数据应用前景分析

2015-04-21能源管理小分队能源观察

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【第170期】电力大数据应用前景分析

以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。作为经济社会发展的“晴雨表”，电力大数据将会在服务政府与社会、服务电力企业、服务电力用户等方面发挥积极作用。

一、宏观经济形势评价与预测

1.克强指数

如何用电力大数据评价、预测宏观经济形势？一个典型的应用——“克强指数”，小编相信读者都不陌生。2010年英国《经济学人》综合了耗电量、铁路货运量和银行贷款发放量三种经济指标，回归得到了一个崭新的“克强指数”，并认为该指数比官方GDP数字更能反映中国经济的现实状况。

2.产业关联分析

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（小编的猜想：利用智能电表采集用户用电信息，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。

3.产业结构分析

分析用电与行业分布、地区产业结构的关系。根据各地区各行业用电信息，利用大数据分析技术，分析和研究行业用电量地区结构变化、地区用电量行业结构变化。通过分析各行业、各地区的产业结构变化，为了解地区各行业发展趋势和行业发展前景提供数据支撑。

结合企业经济情况和企业用电量关系分析企业是否有产业转型或升级，例如：用电量提高了，销售额提高了，可能是拓展了新的产业，用电量持平或增长不高，销售额大幅提高，可能是产业转型。优化资源配置，增加核心竞争力。

二、服务电力企业

服务电力企业方面，小编学习了2013年中国电力大数据发展白皮书，看看电力大数据在发电、输电、变电、配电、用电、调度等环节都有哪些应用前景：

三、服务电力用户

1.用户能耗分析及用电优化

基于用电信息、用户负荷等数据，研究用户的负荷特性及用电行为习惯，研究用户用电行为分析、用电负荷特性分析、用电影响模型、用户能耗分析、用户用电建议等。制订节能方案，提高能源利用率，降低电能损失，保障客户经济利益，促进节能减排。

2.用电信息征信体系服务

基于电力客户基本信息、长期的用电记录、缴费情况、缴费能力等数据，对各类数据进行统计分析，建立用户信用评级指标和标准，进行用户信用评价，并分析客户信用变化趋势和潜在风险。同时，利用相似的方法，基于电力客户基本信息、用电情况、利润贡献、设备装备水平等数据，建立用户价值评级指标和评分标准，综合考虑企业信用等级及企业经营情况，实现对客户价值等级的评估。

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大数据应用之电力应用

大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX 建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据

即共情（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支

电力大数据时代

浅谈风电产业如何应对数据大时代 甄剑峰（恒泰风电场） 摘要：近年来，大数据来势汹汹，对传统数据商业分析模式产生了重大地影响，对电力企业的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。从人才培养、技术储备、数据驾驭、数据价值挖掘等方面剖析电力企业如何应对大数据的挑战，让电力企业在大数据来临时更加从容地选择适合的技术、方法论、解决方案和发展战略。 关键词：大数据电力企业海量价值 1 引言 随着数字信息化时代的迅猛发展，信息量也呈爆炸性增长态势。在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时，也使得全球的数字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据IDC统计，2011年全球数据量已达到1.8ZB，相当于全世界人均产生200GB以上的数据，并且还将以每年50%的速度继续增长。在这汹涌来袭的数据浪潮下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府，都将不可避免的进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系，中国电力工业概莫能外。 2 电力大数据的定义及特征 2.1 大数据的定义 目前业界还未对大数据有一个统一的定义，但是有两个关于大数据的定义很好地诠释了大数据的本质。第一个定义来自Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章：“大数据超出了常用硬件和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。”另一个定义来自于麦肯锡全球数据分析研究所（Mckinsey Global Institute）在2011年5月发表的一篇论文：“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。” 2.2大数据的特征 概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。大数据主要包括以下几个特征：大容量：企业数据量大规模增长，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。电力数据涵盖发电、输电、变电、配电、用电、调度的各个环节，数据量庞大。随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数据量大大超过结构化数据。

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

关于大数据的应用前景和技术实

关于大数据的应用前景和技术实现 摘要：大数据时代的到来影响着社会的各个层面，从物联网、云计算到微博等影响着人们生活的方方面面。毫无疑问，“大数据”将成为我们进入信息时代又一具有里程碑式意义的繁荣和发展。人们的生活、工作、学习，企业的运营管理，公共事业的发展都建在大数据的背景下发生深刻变革。可以说大数据的应用前景是广阔的，值得我们去遥想。同时，大数据的时代并没有真正的走向成熟，所以就其发展状况来看，还处于初级阶段。所以它也面临着种种技术难题需要去解决。 关键字：大数据应用前景技术实现 “大数据”这个话题热了，但是要讨论大数据的起源，实际上是一个比较复杂的问题。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学以及军事、金融、通讯等行业领域存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 “大数据”这个术语最早期的引用可追溯到2004年Oregon State University开始的apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。 早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。 其实早在2001年，Gartner公司的一份研究报告也出现“大数据（Big Data）”概念的提法。 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 这些关系错综复杂，但是有一点是可以说明的，那就是我们不必要说明“大数据”到底是谁提出来的。在人类文明发展的进程中，信息的积累，数据的运用也在不断地进行，毫无疑问，这些信息在互联网的环境中又迸发出深切的内涵。互联、共享的世界给了信息充分的自由，在这里每一个小小的动作都可以演化成数据。而数据的功能实际上是便于人们理解，为人们服务的，于是数据就被保留了下来，互联网下的一切似乎都有了意义。于是，“大数据”来了！ 1、大数据和云计算的关系 在“大数据”这个名词热起来之前，“云计算”早早的闯入了人们的视野。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2]

基于大数据的电力系统数据应用

基于大数据的电力系统数据应用 发表时间：2018-12-25T16:19:20.450Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：张新伯[导读] 摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。 （深圳供电局有限公司广东深圳 518000）摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用，提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略，仅供参考。 关键词：电力大数据；电力系统数据处理；应用在当前我国电力行业的发展背景下，电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势，就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中，就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据，并对电力大数据信息进行必要的预测，真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看，大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限，并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况，就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景，无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下，就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术，能够通过对大量数据信息的选择和分析，进行整理、计算等，筛选出其中蕴含的规律，进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势，近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义，能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面，大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多，而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面，大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次，引入数据挖掘等各项先进技术，提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。 3.3数据量大，可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据，而不同的数据代表不同的信息，电力自动化系统是由许多的子系统构成，各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息，整个系统中的数据量非常庞大，数据交叉现象时有发生，繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新，随着存储数据的增多，出现问题的几率也越来越大，降低了数据处理的安全性和准确性，对系统的数据库进行统一管理，保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下，我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深，社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下，我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中，就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息，并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析，最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点，通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行，对于设备及检测点数据的异常及时预警，及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用

电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b6136427.html, 电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究 作者：马平徐伟东沈浩钦吴杭 来源：《中国科技纵横》2014年第23期 【摘要】智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态数据，如何将它们进行高效可靠存储，并实现快速分析访问已是当前电力系统中重要的研宄课题。本文在分析电力生产各个环节大数据的产生来源和特点基础上，阐述市场已有大数据技术在电力系统应用的优势和不足。最后，从电网异构多源信息融合及可视化方向提出了一种应用方法。 【关键词】智能电网 ;大数据 ;异构分析 ;可视化 1 引言 近年来，随着全球能源问题日益严峻[1]，世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能 电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。而支撑智能电网的基础是电网大数据全景实时数据采集、传输、存储以及快速分析。目前智能电网中的大数据主要来自以下几个方面： （1）海量电网状态信息采集设备。常规的调度自动化系统含数十万个采集点，配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。需要监测的设备数量巨大，每个设备都装有若干传感器，构成了一个庞大的数据网。 （2）高频电网状态信息捕获技术。为满足上层应用需求，设备的采样频率逐渐提高。在输变电设备状态监测系统中，为了能对绝缘放电等状态进行诊断，信号的采样频率必须在 200kHz以上，特高频检测需要GHz的采样率。 （3）视频及模式识别系统推广。智能电网视频监控系统不仅要求能够真实地反映电力系统的情况，并且还需自动判断情况的好与坏，同时自动采取相关措施，是一个“会思考”、“能做事”的智能化系统。为此，需要电网具备强大存储及处理能力。 2 现有大数据处理技术局限性 谷歌公司提出的分布式文件系统（distributed file system，DFS）和MapReduce技术，已成为现阶段Facebook、雅虎等网络公司大数据应用的解决方案[2]。 DFS技术，具备高容错性特点，可部署在海量且价格低廉的硬件设备上，而且它为应用程序提供了高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集程序。MapReduce为2004年由谷歌公司提出的一个用来进行并行处理和生成大数据集的并行编程模型。应用“解析器”，将复杂数

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.wendangku.net/doc/b6136427.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

大数据应用前景分析

论文分类号： 密级： 大数据应用前景分析 Big data application prospect analysisis 学院、专业：数学学院统计学 学生姓名：熊润 年级、班、学号： 2014级 5班 指导教师及职称：陶袁（副教授） 2018年4月24日

大数据应用前景分析 熊润 (吉林师范大学数学学院2014级 5班吉林四平 136000) 指导教师: 陶袁（副教授） 摘要：大数据是当今信息技术领域的热点之一，近年以来，以移动互联网、云计算、数据挖掘等技术为基础的大数据技术迅猛发展，通过利用一定的手段对互联网信息系统特定数据的分析计算，能够反应在不同的领域,不同行业的一般性规律,为更加精确化的决策和管理提供参考,为各行各业的人们提供数据支撑。本文从大数据发展现状中探索其发展趋势,为人们的生产生活提供更好的数据参考，最后给出结论。 关键词:大数据；发展现状；发展前景 中图分类号： Analysis of the application foreground of large data Xiong Run (Class5 Grade2014，School of Mathematics, Jilin Normal University, Siping Jilin 136000) Instructor: Tao Yuan(Associate Professor) abstract: Large data is one of the hotspots in the field of information technology today. In recent years, with mobile interconnection, cloud computing, data mining and other technologies based on the rapid

大数据在数字电网建设中的应用

融合论坛INTEGRATION FORUM 60软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 我们公司于2017年3月份成立，是南方电网的全资子公司，专注于电网信息化、电网大数据以及A I人才队伍培养等。我今天的汇报分为两部分，一部分是介绍一下数字南网建设，另一部分是分享我们在大数据领域的平台建设及应用。2019年公司董事长孟振平同志提出数字化转型，2019年5月份公司发布了数字化转型的行动方案和“数字南网”建设行动方案。整个战略的侧重点包括对内和对外两部分：对内提升公司运营效率和效益，同时提升物理电网的安全可靠；对外服务消费者，应对市场变化，并且能够重塑能源产业链生态环境。总体来说，南网利用“云大物移智”等数字化技术，将物理世界的人、事、物在数字世界进行重构，从而实现能源流、价值流和信息流的 融合，形成新的企业形态。 数字化转型则是以数据为核心，依托数字化平台开展业务运营，进行平台赋能，支撑公司进行数据变现和业务创新，并提升用户体验。我们的总体蓝图是向末端通过物联网联接各类 监测和自动化终端，向前端通过大数据中心和 数字电网平台，构建电网管理、调度运行、运营管控、客户服务等一系列柔性应用。在此基础上，我们构建大数据中心，实现IoT数据、企业内部数据及用户数据的汇聚与分析，从而为数字电网平台提供能力支撑。技术架构可以分为感知、网络、数据源、平台、应用、渠道六层，以 及支撑数字化转型和“数字南网”建设的安全 防御、运营管理、标准规范三大体系。 —南方电网数字电网研究院有限公司 助理总监张世良 能源网和信息网的深度融合，物 联网终端与大数据中心、数字 电网平台的相向驱动，共同构建 起电网管理、调度运行、运营管 控、客户服务等一系列柔性应 用。 大数据在数字电网建设中的应用

浅析大数据的特点及未来发展趋势

浅析大数据的特点及未来发展趋势 摘要：随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点，通过进一步探讨，并对其未来的发展趋势进行展望。 关键词：大数据；特点；发展趋势 大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。 一、大数据技术的特点分析 1）开源软件得到广泛的应用 近几年来，大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件，在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发，与大数据技术的发展是分不开的。 2）不断引进人工智能技术 大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 3）非结构化的数据处理技术越来越受重视 大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技

大数据在电力行业的应用

大数据在电力行业的应用 发表时间：2018-06-21T10:34:56.343Z 来源：《电力设备》2018年第4期作者：程诚1 马晶晶2 高青1 郭跃霞1 申小霜1 [导读] 摘要：近年来，随着互联网、云计算和移动的飞速发展，“大数据”一词也出现在人们的视野中。 （1.国网山西省电力公司长治供电公司山西长治 046011；2.山西机电职业技术学院山西长治 046011）摘要：近年来，随着互联网、云计算和移动的飞速发展，“大数据”一词也出现在人们的视野中。随着大数据时代的到来，它给各行各业带来了根本性的变化。电力电气行业也是如此。专家学者认为，大数据给电力行业带来的影响被低估了。本文讨论了大数据在电力工业中的应用。 关键词：大数据；电力行业；应用前言：随着我国的科学技术的进步，一些新的技术已经应用到了各个行业，为这些行业的发展提供了技术支持。大数据就是在当前应用较为广泛的一项技术，其中对我国的电力行业的发展进步起到了很大的推动性作用。 1什么是电力大数据 近些年来，由于全球能源问题日益严重，智能电网的研究工作已在世界范围内展开。智能电网的最终目标是建立覆盖电力系统整个生产过程的全景实时系统，包括发电、送电、变电、配电、用电灯许多环节。且支撑智能电网安全、自愈、绿色、可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输以及存储，还有累积的海量数据分析。与智能电网建设的不断深化和发展，由电网操作的数据量和设备检测、监测是生成的数据呈指数级增加，逐渐成为大数据相关的信息科学领域，需要相应的存储和快速处理技术作为支持。电力工业的大数据是在电力生产和使用过程中产生的，伴随着发电、输电、变电、配电、用电等环节产生。 2大数据技术的基本特点分析在网络的时代，全球互联网巨头在大数据时代的重要意义是对大数据本身有几个重要的特点，是数据中的第一个大数据，从TB级跃升到PB级；在价值密度方面并不高，根据对视频内容展开分析就可以看出来，在连续的监控过程中而切实在数据中发挥作用的也就仅有一两秒时间；另外在数据类型方面比较繁多，其中对图片、视频和地理位置均在其范围内；最后是实时和快速处理的特性，满足与传统的数据挖掘不同一秒定律。在这几个特点方面将其归纳为四个v，也就是Value，Volume，Velocity，Variety。 3大数据和电力行业的关系分析电力工业是我国的基本能源设施。它与我们的生活有着非常密切的关系，也是我们国家发展的重要保证。在当前信息技术的快速发展中，电力企业和电力信息的决策和操作更大的电力信息化已成为重要力量突破传统的操作产生了新的增值服务，管理的模式也有新的发展，这一系列的变化数据中心将发挥作用，将获得更多数据中心功能，如数据分析和决策能力。最重要的数据和生产数据的管理在电力行业数据的范围更广泛，所以，电力行业在实际开发过程中一些数据背后的价值得到充分理解，在数据管理和数据挖掘等方面进一步加强，从而尽快实现大数据的战略发展，为电力行业的各个环节建设提供技术指导和更科学有效的解决方案。 4电力大数据的关键技术 4.1数据挖掘 电力大数据的分析和数据挖掘主要针对结构化和非结构化数据，可以有效地处理复杂的数据结构和海量数据。但目前电力行业数据大多是基于小数据集实行计算，这是因为当前大数据行业的主流大数据计算框架内尚未广泛应用于大数据领域，使用传统的方法大规模数据挖掘计算通常需要几天甚至几个月。这是人们在现实业务场景中不能接受的。它是一种具有小数据集的数据挖掘操作，其可靠性远低于基于海量数据的挖掘结果。这也是我们正在进行的研究和发展的重点。基于HadoppHDFS、HBASE的快速访问，基于Spark的分布式访问和分布式计算，基于R和Sparkmllib的统计、计算、分析，基于Mahout的机器学习，共同构建了基于大数据的高性能流计算的数据挖掘、统计、分析技术框架。 4.2实时计算 电力行业的实时计算在大数据应用领域具有不可忽视的地位。电力行业的实时数据往往代表着设备的运行参数、生产环境的指标、客户的实时需求等，而这些数据的价值在刚形成时是最大的。此外，在数据刚形成时，移动、计算和使用数据是最有意义的，这也符合数据应用程序的一般规则。所以，电力大数据不需注重实时计算场景的应用。在此阶段，基于传统数据量实现的实时计算框架在电力行业已经更加成熟。例如在电厂中，电厂的运行参数以秒和分钟的方式采集。数据收集完成后，将发送实时计算框架。在框架中，将收集的参数应用于数据挖掘和电力业务专家长期积累的业务规则建立的数据模型，从而实现设备故障检测、故障预警、设备状态评估等。在实时计算完成后，将计算结果和原始数据保存到数据库中进行后续数据挖掘，在实时计算过程中，挖掘出的规则、知识和数据模型也将被重用，形成一组自相似的完美体系。因此，电力行业的实时计算迫切需要分布式内存计算，解决了数据量增加时计算性能约束的瓶颈。 5大数据技术在电力行业的应用 5.1大数据对电力能源系统的影响 从新时代的发展来看，在能源、公用事业和其他重要行业出现之前，大数据不能被低估，但现在大数据的到来将对我们的业务产生有效的影响。采矿、大数据的访问和有效应用，可以促进智能电网的发展和转型，和分布式可再生能源资源，大数据将有助于实现预测和调度，并提高了电力行业的发电效率，在大量的行业管理和操作帮助分析客户需求，改变客户端模型行业和用户提供便利和节能。在2006年国际商业机器公司就已经提出了关于智能电网的概念，且就此基础上引入了“信息流”的概念，他们认为应该将电能流和信息流良好的融合在一起，才有可能实现传输能源和采集数据同时进行的业务目的。而电网互联系统是安全运行的客观发展，因此重视技术，研究智能电网的发展是一个不容忽视的问题，为了保证大规模电网技术研究的稳定运行，必须考虑配电网络和微网技术在电力系统中的共享技术。 5.2大数据实现电力企业一体化 目前，利用信息技术来促进企业的发展的电力行业很受欢迎，许多企业为了迎合“十八大”提出了“推动信息化和工业化深度融合”概念，积极提高自己的经营理念和经营方式，这意味着每个企业逐渐在电力行业的整合发展，虽然他们计划集成平台，从本质上说，是大数据背景下的数据挖掘、数据采集、数据分析和数据集成。这些数据系统框架、集成方法或应用技术都是推动电力企业发展的重要问题，也是实现良好发展和实现一体化的关键。 5.3数据挖掘技术的应用

供电服务大数据分析及应用

供电服务大数据分析及应用 发表时间：2019-03-27T15:04:00.953Z 来源：《电力设备》2018年第28期作者：黄静[导读] 摘要：当今时代是一个信息大爆炸的时代，信息化的不断深化依赖于网络技术的迅猛发展。 （国网四川省电力公司成都供电公司四川成都 610000）摘要：当今时代是一个信息大爆炸的时代，信息化的不断深化依赖于网络技术的迅猛发展。互联网技术的快速发展为大数据能够迅速覆盖到各行各业提供了数据、信息和资源的保障。在越来越信息化和数据化的时代浪潮中，供电服务业也紧跟时代步伐进入了数据化阶段。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利和管理水平的提升具有重大意义。本 文先对大数据的发展进行简要介绍，随后分析了供电服务大数据的特点及其在电力行业各环节的应用，最后对供电服务大数据的关键技术进行了分析，希望能为供电服务业的进一步发展起到促进作用。 关键词：供电服务；大数据分析；大数据运用；关键技术大数据分析与应用正在快速改变着各行各业，电商的成功、互联网行业爆发式增长以及互联网金融的高速发展向各大行业展现了互联网与行业融合的巨大发展潜力与独特的创新路径。而在这其中，大数据扮演着核心角色。互联网的本质是信息的互联和处理，而信息则以数据为载体。电力行业蕴含了巨大的数据资源，同时也呈现出突出的数据价值需求。智能电网的不断发展实现了电力系统与信息通信系统的高度融合，为提取海量的电力大数据带来有力支撑，也给大数据的深化应用提供了较好的平台，大数据分析应用在供电服务发展过程中必将发挥越来越重要的作用[1-3]。 一、大数据简介 维克托.迈尔.舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。 大数据发展是对海量数据的收集、汇总、分析与应用，目前大数据分析被运用于日常生活中的各个领域，例如时下最火热的网络购物，各类购物网站能够准确的把握消费者个人喜好并根据消费者的购物爱好推送符合消费者要求的物品品[1]。不仅是购物，但凡个人上过网，留下的浏览记录将会被收集并整合，系统可向用户推送其可能感兴趣的新闻或者用户近期关注事件的进展。生活中热点事件的推送，也是根据收集来到的数据分析人们最关注的事件，从而形成了热点。 上述例子表明，大数据分析技术广泛地运用于实际生活中，并且正不断完善升级。2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，将2013年定为“中国大数据元年”，掀起了电力大数据的研究热潮，国内的一些专业机构和高校开展了大数据理论和技术研究，电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发，电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践，国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来必将激活电力大数据中蕴含的价值，也将释放电力大数据的市场潜力，根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。 二、供电服务大数据的分析与应用 （一）供电服务大数据及其特点 供电服务数据化是大数据理论、技术和方法在电力行业实践的结果。电力行业大数据的数据源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。电力大数据具有几个明显特点[3]：（1）数据体量大：调度自动化系统，营销服务系统，计量采集终端等生产应用系统都存在着海量数据；（2）数据类型繁多：实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据并存；（3）价值密度低：所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量异常数据，虽然正常数据也能一定程度反映生产过程、营销服务的特定规律，但在某些情况下如状态检修、异常报警、故障定位等，相对极少数的异常数据改类应用最关键的重要依据；（4）处理速度快：在数据辅助决策方面，对数据进行实时、在线处理的要求越来越高，需要在极短的时间内对海量数据进行分析，以支持各类决策及时制定。 （二）供电服务大数据应用 供电服务大数据影响着各行各业的发展，一方面它提升了行业、企业管理水平和经济效益，另一方面与人民生活息息相关。供电服务大数据应用于多个方面，在电网运行和设备检测或监测方面的应用包括：实时监控、对电网运行进行诊断、优化和预测，为检修策略制定提供指导和服务等。在电力企业营销数据方面：可以帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验，通过客户关系优化、主动营销以及定制服务来改善客户体验。在电力企业管理方面：通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况，实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业务及营销稽查工作质量指标进行有效监测[4]。在政府决策支撑方面，电力与经济发展、社会稳定和群众生活密切相关，通过分析用户用电数据及新能源发电数据等信息，电网企业可为政府了解全社会各行业发展状况、产业结构布局、预测经济发展走势提供数据支撑，为相关部门在城市规划建设、推广新能源和电动汽车、促进智能城市发展等方面提供辅助决策，同时也是相关政策条例试行阶段分析和检验的有效手段。 三、供电服务大数据应用的关键技术[3] 大数据在促进行业的进步与发展的同时，也面临这大数据处理带来的挑战：一是数据的储存问题，数据具有数量大、种类多样的特点，所以数据的存储空间必须要充足，同时存储时间必须长久；二是数据计算，通过对离线计算与实时计算相结合的方式对数据进行前置处理，确保数据的优先等级的区分；三是数据的管理，数据的管理过程要确保硬件的正常以保障数据的完整；四是数据分析，数据分析技术在不断更新，如何利用更先进的技术从大量数据中挖掘出具有价值又隐秘的数据是电力行业一直在追求的。 （一）大数据传输及存储技术。海量的数据是大数据分析与应用的基础，电力系统各个环节的运行数据、设备状态在线监测数据以及用户的各类用电信息等数据都为供电服务大数据应用提供了保障，而这些数量大，种类多样的数据信息也对数据传输及存储技术提出了更高的要求。包括大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术，异构数据融合技术，数据组织技术，数据建模及索引技术，数据移动、备份、复制技术，新型数据库技术，大数据安全技术等等[5]。