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
在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12