京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算与大数据或成电力行业未来发展核心技术
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
【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈、 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07