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
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22