京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你所在的公司或者领域在做哪些大数据应用
维克托•迈尔•舍恩伯格曾在《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。
在能源领域,能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
1.什么是电力数据
013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。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将为传统电力行业的发展注入新的活力,传统电力行业即将发生革命性的变化。
电力大数据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。电力大数据具有四个特点:(1)数据体量大:PB级;常规的调度自动化系统包含数十万个采集点;配用电、数据中心将达到千万级;(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;(3)价值密度低:所采集的绝大部分数据都是正常数据,只有极少量的异常数据,而异常数据是状态检修的最重要依据;(4)处理速度快:在几分之一秒内对大量数据进行分析,以支持决策制定。
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;进一步地,结合大数据分析与电力系统模型,可以对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值,也必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。
2.电力大数据的应用案例
南方电网——智慧家庭
依托智能插座、智能交互终端设备和能耗分析软件,南网开展了智慧家庭的示范工程建设,实现用户智能用电,分析用户用电行为。
基于电力大数据还可进行家庭能耗管理,鼓励用户实现智能用电、参与需求侧响应,实现与电网协调互动。
•通过智能终端设备实时采集用户用电数据,并进行处理和分析;
•以数据驱动用户进行用电模式优化,从而降低能耗,减少碳排放;
•基于电力数据分析,积极参与电网削峰填谷和需求侧管理,实现节能减排。
AutoGrid——电力大数据服务的先行者
AutoGrid于2011年成立于美国硅谷,是由前斯坦福大学智能电网研究室负责人Amit Narayan创办。
AutoGrid基于其能源数据平台,为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测,使用该预测来优化电网运行,并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗。
AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富,进行数据集成,并建立其使用模式,建立定价和消费之间的相关性,并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP,公共事业单位可以提前预测数周,或只是分,秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业,以避开用电高峰。同时,电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源,如太阳能,风能的并网,最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。
3.电力大数据的应用模式
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14