京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以云计算与大数据为代表的信息技术是电力行业未来发展核心
在全球新一轮科技革命和产业变革中,以云计算、大数据为代表的信息技术,与智能电网为代表的电力技术高度融合,将构建能源发展的新格局、激发经济增长的新活力、开启社会美好新生活、开启人类文明的新篇章。
今年8月,国务院公布了《“十三五”国家科技创新规划》,规划提到了9大重点工程,包括种业自主创新、煤炭清洁高效利用、智能电网、天地一体化信息网络、大数据、智能制造和机器人、重点新材料研发及应用、京津冀环境综合治理和健康保障。其中多个工程与能源电力相关。
电力大数据是电力行业的重点研究领域。美国电科院早在2012年就启动智能电网数据研究项目,研究在输配电上的大数据应用;美国太平洋燃气电力公司、加拿大的电力公司也基于用户用电数据开展了大数据技术应用研究;美国一家能源及排放管理公司与IBM公司合作开发,2014年发布了针对智能电网的大数据分析系统;2014年4月,Oracle数据库管理系统又提出了智能电网大数据公共数据模型。
法国、德国、英国、加拿大等国外电力公司则通过安装智能电表,对用户用电数据进行实时测量,计算出合理的用电消费计划并推荐给用户。
2013年,中国电机工程学会发布了《电力大数据发展白皮书》,国家科技部2014年下达了3项863项目,支持智能电网大数据研究。自2012年以来,国家电网公司启动了多项智能电网大数据研究项目,如江苏省电力公司于2013年初率先开始建设营销大数据智能分析系统,开展了基于大数据的客户服务新模式应用开发研究;北京市电力公司等也正在积极推进营配数据一体化基础上的智能电网大数据应用研究。
目前,国家电网公司全网入池服务器总数量5000多台,初步实现全网资源池的统一视图和资源基本可控、可调,是国内最大的企业基础设施私有云,节省了大量的服务器采购成本、机房空间和运维成本。
从近年来电力行业信息化发展趋势来看,电力大数据已成为电力行业发展的核心。主要体现在以下几个方面:
第一,云计算、大数据与智能电网都与国家未来的发展战略密切相关。云计算、数据和智能电网的研究都已经被列入国务院2015年发布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。大数据和智能电网还被列入了《“十三五”国家科技创新规划》的9大重大工程项目。
第二,企业私有云和混合云将成为未来云计算的主要发展方向。国网信通产业集团下属中电普华信息技术有限公司在国家“十二五”建设期间,在企业云平台建设方面已经取得丰硕的成果,所开发的“国家电网软硬件资源池”和“云资源管理平台”项目,已经在国家电网总部及27个国家电网省电力公司得到了全面的部署。
第三,电力大数据既是云计算上的主要应用,又为云计算发展提供了新的动力。智能电网提供的电网运行数据和海量用户数据,为电力大数据分析提供了坚实的基础。
第四,全球能源互联网能够让我们跳出地球看地球。如果我们能够把世界上最大的三个电网:美国电网、欧洲电网和中国电网联结起来,就能够实现美国、欧洲和中国三大区域的电力自动调度和削峰填谷,为解决全世界的能源短缺、气候变暖及环境污染等问题打下坚实的基础。
在当前科技飞速发展的时代,以“大云物移”为代表的最新科技正引领国家信息技术的发展方向,并推动全球能源互联网的迅猛发展,成为传统产业升级和新兴产业发展的核心动力。
根据国家“一带一路”发展战略,国家电网公司提出了建设全球能源互联网的宏伟构想。建设网架坚强、广泛互联、高度智能、开放互动的全球能源互联网,需要广泛应用“大云物移”等新技术。
电力大数据能够为电力行业带来效益上的提升。2012年,美国智能电表的运作台数为1.39亿台,2020年将达到3.77亿台。美国德克萨斯州能源公司服务2000万居民,推出了智能电表技术为客户带来现实利益,客户通过现金返还计划获得3000万美金。大数据在智能电网上的应用使美国每年能耗降低10%,每年节省800亿美元新建电厂的费用。
数字化和云化正在改变着我们的工作和生活,也在改变现有的商业模式。数字化与云化转型和成为数字化与云化企业是每个企业的战略选择,而电力行业的数字化与云化转型的目标就是智能电网。
研究表明,电力大数据市场潜力巨大,预计到2019年全球市场空间将达到55亿美元,年复合增长率25%。美国电科院调查显示当前世界仅有不到5%的电力公司已完成大数据基础设施构建,预计5年后将提升至20%~30%。
电力大数据技术立足于电力系统业务服务需求,根植于云计算,以云计算技术为基础。未来,云平台是下一代企业IT构架必不可少的组成部分,是企业发展不可或缺的技术,企业IT云化是企业IT转型的关键。云计算能够整合智能电网系统内部计算处理和存储资源,提高电网处理和交互能力,成为电网强有力的技术支撑。
利用云计算等新技术,也可使信息流和业务流贯穿能源生产、传输、消费全过程,使生产者、消费者平等参与能源交易与创新,持续推动能源生产和消费革命。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22