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大数据在电力行业的应用前景有哪些
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。
电力大数据：
对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。
根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。
智慧电力解决方案：利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。
大数据支撑智能电网发展：
在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。
在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。
信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，电力大数据 将是不可或缺的支撑。
大数据的适用范围是什么?
机械制造业，应用工业化生产大数据提升机械制造业水平，包括产品常见故障检验与预测分析分析、分析生产工艺流程、改进生产制造生产流程，提高生产过程能耗、工业化生产供应链分析与提高、生产计划表与排程表表。
金融行业，大数据在高频交易、社交网络心理状态分析和信贷风险分析三大互联网金融领域充分运用重大作用。
机械制造业，应用大数据和物联网技术的无人驾驶小汽车，在靠近的未来将迈入大伙儿的饮食起居。
it行业，凭着大数据专业性，可以分析消费者行为，进行商品推荐和针对性广告推广。
中国移动宽带行业，应用大数据专业性进行消费者离网分析，马上掌握消费者离网趋于，施行消费者挽留防范措施。
能源业，随着着智慧能源的发展趋向，电力公司可以掌握很多的顾客耗电量信息，应用大数据专业性分析顾客耗电量方法，可以改进电力运行，合理方案设计电力安装工程规定答复系统，确保 电力运行安全系数。
物流行业，应用大数据提高物流货运互联网技术，提高物流货运效率高，降低物流成本。
关于大数据的适用范围是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据如何助力电网企业商业创新
大数据如何助力电网企业商业创新
在“互联网+”“工业4.0”“共享经济”等不同热词的引领下，现今的中国经济有了一系列新的阐释。虽然这些主张不尽相同，但核心思想都与大数据有着密切的关系。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，促进了互联网、金融等领域企业的市场开拓、产品研发、客户服务。今年，国务院相继印发《运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《促进大数据发展行动纲要》，这表明大数据已上升为国家战略，并具备推动传统产业升级转型的重要作用。由大数据带来的商业模式创新，也给企业带来了新的发展契机，电网企业亦是如此。
但电网企业大数据在应用方面有两种做法不可取。一是将大数据作为新概念，将原有商业模式、管理模式进行包装，最终结果往往过于空洞且不尽如人意；二是将大数据作为新的IT技术，在没有明确战略意义与发展路径的前提下，仅依靠信息化应用的方式进行实施推广，最终结果往往成为信息系统的立项依据且发挥作用有限。电网企业如何应用大数据，如何使之成为推动管理创新、商业模式创新与产业革命的内在动力，成为大数据应用中的关键问题。要实现电网大数据的商业模式创新，建立大数据的系统思维至关重要，表现为应用格局、应用主线与应用基础三个方面。
首先，要建立能源大数据的商业生态系统格局。这意味着电网企业开展大数据应用不能局限于本企业掌握的电力数据及相关客户数据、设备数据，而应从促进能源生产、供应、存储、消费的产业格局下发挥电网企业的数据资源优势。未来电网企业要将电力、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，发挥能源大数据“黏合剂”与“助推剂”作用，在产业层面探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“黏合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。对电网企业来说，在以能源大数据为基础的生态系统中占据主导地位具有十分重要的意义。一方面，电网企业的价值将不再局限于传输电力流的物理盈利模式，而是能够通过信息、知识、数据的汇集与分享创造价值，增强核心竞争力；另一方面，电网企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，可提升企业的科技创新与可持续发展能力。
其次，要以电力能源价值链延伸为主线，转变应用模式。电网面向内部大数据分析、应用已具备成熟基础，在电力负荷预测、电网设备状态监测、配网故障抢修精益化管理等方面积累了大量经验。未来，电网企业对数据资产的应用重点将体现内部数据与外部数据的交叉应用，这也将进一步拓展企业商业空间，实现业务价值链向电网外部延伸。一方面，由发现电网运行规律转向提升用户价值。在电力供给、需求、客户负荷特征等数据分析基础上，注重对用户的数据挖掘与价值发现。在需求侧管理、家庭能源管理、节能服务、智能家居、合同能源管理、95598客户服务等业务中缩短与用户的距离，挖掘用户行为的特点，加强对用户需求与体验的引导与满足，不仅使公司具备应对电力市场化改革与数据化竞争的技术优势，还会为社会促进节能减排、实现“两个替代”等作出贡献。另一方面，由支撑内部管理转向提供外部服务，公司不仅能够通过数据分析提升运营管理效率，还可将数据资产作为一项产品或服务进行变现。一是借鉴大数据交易所的运营模式，将底层数据清洗、脱敏、建模，转化为可视化后的数据结果，使数据资产能够在隐私得到保护的前提下进行交易；二是对相关行业提供数据咨询服务，如用电行业能耗数据、居民用电特征数据、电力数据APP软件等；三是提供征信数据产品，向P2P、商业银行等终端客户广泛提供信用报告、信用评分及反欺诈、商业决策等产品。
最后，要加快建设统一的基础数据管理平台，形成平等、共享的创新创业氛围。以往电网企业在数据利用方面以业务系统设计的功能为主，数据可二次利用程度较低，不利于不同部门、员工开展商业模式创新。产生这种情况的主要原因是各信息系统的数据编码、元数据规则不同，且一些信息系统在初期开发就将功能固化难以二次修改完善。未来，围绕基础数据的融合、共享是开展商业模式创新的重要前提与基础。一方面，建设统一的基础数据管理平台，以全面、准确、实时、高效为原则，整合现有信息系统，对数据资产中涉及敏感信息的经营管理与客户数据可采用清洗、脱敏、建模等技术手段，保证处理后的数据能够被公司大多数部门与单位共享；另一方面，加快形成数据资产创新创业机制，鼓励各单位建立以产品需求、应用需求为导向的数据资产开发小组，提高数据资产的利用效率与质量。
电网企业要顺应大数据发展趋势，立足企业，服务社会，深化大数据商业模式创新，将能源大数据作为实现企业发展战略的催化剂，发挥对“全球能源互联网”建设、“两个替代”方面的助推作用，将数据资产作为推动传统产业转型升级、建设创新型社会的驱动因素，全面提升服务客户、服务社会的水平。
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电力行业如何应用大数据
挑战中见需求： 质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢，对于这些电力行业推进大数据的困扰，电信行业是不是也有似曾相识的感觉?这些问题中的一部分，电信业同样需要深思;还有一些问题，则恰恰是电信业的长处，是电信业推进电力行业信息化的机遇。 数据质量较低，数据管控能力不强。大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。 如何从海量数据中提取有价值的信息?这也是电信业面临的问题。有观点认为，可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库，让企业能够在需要时捕捉、存储信息。也有观点认为，可以倚靠软件的处理能力来甄别垃圾数据和有价值数据。究竟哪种方式更为有效，目前仍无定论。而无论哪种情况，都需要制定一个数据采集的标准，在时间、精度上进行规范，从而为后续的数据分析打好基础。 数据共享不畅，数据集成度不高。大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。目前，电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。 打破企业的门户之见，在行业中建立一个资源池，让使用者可以按需获取数据资源。从电信业的角度来看，现在，电信运营商之间的合作在不断推进，例如，运营商开发了融合的手机游戏计费平台;在北京电信网上营业厅微信平台上，用户不仅可以自助查询电信业务，还能查询联通和移动业务的使用费，这样共享数据资源的经验也可在大数据的应用过程中加以推广。 防御能力不足，信息安全面临挑战。电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各类防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别是偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。 建立与大数据相适应的安全和隐私保护机制，通过技术手段和加强企业自律来保证数据的安全。 承载能力不足，基础设施亟待完善。电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。目前，电力企业大多已建成一体化企业级信息集成平台，能够满足日常业务的处理要求，但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，尚需进一步加强。 在这方面，电力行业和电信业各有优势。尽管电力行业也在进行宽带建设以及智慧社区的建设，但是，所谓术业有专攻，在IT基础设施尤其是网络基础设施上，电信业在运维、计费等方面有着得天独厚的优势。同时，在数据中心的建设上，电力行业对以电能为代表的能耗问题又有着丰富的经验。因此，两个行业不妨加强合作，实现共赢。 相关人才欠缺，专业人员供应不足。大数据是一个崭新的事业，电力大数据的发展需要新型的专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。 加强大数据人才的培养，鼓励企业内部在大数据领域的创新。
亿信华辰电力大数据解决方案优势，详细点哦
电网大数据一体化平台拓展覆盖电网规划等全部规划领域，贯穿各层级，打通各环节，建设涵盖规划信息库、输电网规划、配电网规划、电网发展诊断、输电网成果管理和配电网成果管理六大块业务需求的全业务数据中心，全面支撑电网规划设计业务。
平台建设借助i@Report快速搭建数据采集平台，并通过亿信DF完成各个业务系统数据的整合清洗，再结合亿信BI实现大规划、大建设成果的集中展示，快速完成数据采集--数据处理--数据应用的一整套流程。
i@Report完成历史数据补录以及新数据采集
平台借助i@Report设计明细数据补录表单，管理员根据采集需求在线完成表单自定义，按照省市县各级单位进行补录任务下发。各级单位在数据填报过程中，平台通过i@report全面的数据审核和审批流程，实现对其填报数据的精确管理和规划，从采集的源头保障了数据的质量，审批通过的数据即可上报入库，上级可一键进行数据汇总，大幅度提高数据质量及工作效率。
EsDataFactory完成数据归集，构建数据中心
为了建立统一的数据模型，将来源于不同业务系统中的数据规范化，保证数据一致性、准确性和可用性，平台按照分析应用主题，依托EsDataFactory多元化可视化建模、完整的数据处理流程等功能特性，对多源数据进行ETL进行整合、清洗及周期调度设计，最终完成面向于分析主题的数据中心的建设。
亿信BI完成综合数据查询、数据分析
基于EsDataFactory构建好的数据中心，平台借助亿信BI完成规划业务数据不同主题的综合查询与分析展现。
总体分析
通过利用平台集成融合的多源数据，实现对各级电网全景扫描，按照市县、电压等级、评估指标进行“三维”立体诊断分析与预警，全面诊断分析电网薄弱环节，精准定位，有针对性地提出解决措施，提升电网投资精准度。
电网规模
展示了包括配变、线路、开关设备等各类规模数据，可全面洞察电网规模情况。
供电质量
展示了包括供电可靠性、电能损耗、电压质量等指标，电压合格率等有阀值设定，低于阀值预警显示。
电网结构
展示包括线路联络情况、供电半径分布、架空网（电缆网）结构等指标，可查看各类结构条数占比等。
装备水平
展示包括设备运行年限、导线截面分布、架空线路导线界面分布等指标，监控各类装备运行健康状况，发现风险，及时更换。
供电能力
展示重过载线路占比、重过载配变占比等指标数据，以及线路和配变负载率分布，预警将出现的重过载情况，辅助做出应对措施。
决策支持
基于“监测预警-诊断分析-问题治理-项目储备库-建设成效”的电网诊断与问题治理全过程工作流程。
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