
大数据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
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14