电力行业大数据应用

本篇文章给大家分享电力大数据管理应用技术，以及电力行业大数据应用对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

电力大数据在电力行业的应用前景广阔。首先，能源互联网的推进为电力大数据的发展提供了新的机遇。能源互联网通过能源互联、信息互联、能源与信息融合，构建复杂交互式网络与系统，为大数据应用开辟了广阔的空间。其次，国家政策的支持也为电力大数据的发展提供了强大的推动力。

运监——提升业务关联分析能力：利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析和计算。前景：电力大数据的应用前景广阔，包括：宏观经济形势评价与预测：通过分析电力大数据，可以对宏观经济形势进行评价和预测。

（图片来源网络，侵删）

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。

国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境；但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。

大数据（big data）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据***。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开***成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开***成本比数量更重要。

（图片来源网络，侵删）

应用前景如下：参考《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，　以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。

电力大数据在电力行业的应用模式主要包括电力设备的数字化和智能化。通过计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起高效稳定的电力大数据***集、监测、管理、分析与服务系统，为电网安全、可靠、经济、高效运行提供保障。

目前，电力大数据的应用场景主要包括：规划——提升负荷预测能力：通过大数据分析，利用数据挖掘技术更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，从而提高中长期负荷预测的准确性。

这反映了电力大数据的特性，符合大数据的五大特征：一是数据量庞大（Volume）；二是处理速度极快（Velocity）；三是数据类型繁多（Variety）；四是价值巨大（Value）；五是精确度高（Veracity）。电力大数据的特性使其在电力行业中发挥了重要作用。

电力大数据多元性是指在电力领域中，所涉及的数据类型、数据来源、数据规模、数据结构以及数据特征的多样性和复杂性。多元性表现在以下几个方面：数据类型多样：电力大数据涵盖了各种类型的数据，包括电网运行数据、测量仪器数据、传感器数据、设备状态数据、用电行为数据等。

数据显示，有4个省份去年发电量超过了5000亿千瓦时，分别是内蒙古（58***亿千瓦时）、山东（58043亿千瓦时）、广东（52291亿千瓦时）、江苏（52154亿千瓦时）。山东用电最多从用电量来看，最大的10个省份分别是山东、广东、江苏、浙江、河北、内蒙古、河南、新疆、四川、福建。

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