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大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑，同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用，并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析，电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据，电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况，提前做出相应的调整，从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术，电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析，结合天气、季节和节假日等因素，可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上，电力公司可以制定合理的负荷调度计划，保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析，电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势，并找出能耗的高峰时段和高耗能设备，从而制定相应的节能策略。
同时，通过数据分析，还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题，进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析，可以及时判断设备的健康状况，预测设备的故障和损坏风险，并及时采取维护措施，避免设备故障对电力供应的影响，提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患，实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析，结合实时监测数据，可以发现安全隐患的规律和特征，提前采取相应的安全措施。
同时，通过大数据分析，还可以实现对事故的快速反应和处置，减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
大数据技术在智能电网中的应用探讨在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度改变着各个领域，智能电网也不例外。
智能电网作为电力系统发展的新趋势，旨在实现更高效、可靠、安全和可持续的电力供应。
而大数据技术的融入，为智能电网的优化和升级提供了强大的支持。
智能电网是一种高度集成的电力网络，它融合了先进的通信技术、传感器技术、控制技术和计算机技术，以实现对电力系统的全面监测、分析和控制。
在智能电网中，大量的设备和传感器不断产生海量的数据，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节的信息。
这些数据具有多样性、高速性和大容量的特点，如果能够有效地收集、处理和分析这些数据，将为智能电网的运行和管理带来巨大的价值。
大数据技术在智能电网中的一个重要应用是负荷预测。
准确的负荷预测对于电力系统的规划、运行和调度至关重要。
通过分析历史负荷数据、气象数据、经济数据等多源数据，利用大数据分析方法和模型，可以更精确地预测未来的电力负荷需求。
这有助于电力公司合理安排发电计划，优化电网运行方式，提高电力供应的可靠性和经济性。
另外，大数据技术在电网故障诊断和预警方面也发挥着关键作用。
智能电网中的设备和线路可能会由于各种原因发生故障，及时发现并诊断故障对于保障电网的安全稳定运行至关重要。
利用传感器采集到的实时数据，结合大数据分析技术，可以快速准确地定位故障位置，分析故障原因，并及时发出预警信号。
这有助于维修人员迅速采取措施进行修复，减少停电时间和损失。
在电能质量监测方面，大数据技术同样具有显著优势。
电能质量的好坏直接影响到电力设备的正常运行和用户的用电体验。
通过对电压、电流、频率等电能质量参数的实时监测和大数据分析，可以及时发现电能质量问题，采取相应的治理措施，提高电能质量水平。
大数据技术还能够助力智能电网的优化规划。
在电网规划过程中，需要考虑诸多因素，如电力需求增长、电源布局、电网结构等。
利用大数据分析，可以对这些因素进行全面深入的分析和评估，制定出更加科学合理的电网规划方案，提高电网的投资效益和运行效率。
人工智能在电力行业的应用智能电网与电力需求人工智能在电力行业的应用：智能电网与电力需求随着科技的不断进步与人类社会的迅猛发展，人工智能逐渐成为电力行业的重要应用领域之一。
其中，智能电网和电力需求管理成为人工智能技术在电力行业中的重要支撑。
本文将探讨人工智能在电力行业中的应用，着重介绍智能电网和电力需求管理的相关技术和优势。
一、智能电网在过去传统的电网中，电力的供给与需求是通过一种集中式的控制系统进行调度的。
然而，随着电力行业的不断发展和电力需求的增加，传统电网已经难以满足现代的电力供应需求。
而智能电网的应用则能更好地管理电力的供给与需求关系，提高电力供应的效率和可靠性。
智能电网利用人工智能技术，通过大数据分析和实时监测，将各个环节的电力系统进行智能管理。
首先，智能电网能够对电力系统中的各个环节进行实时监测和数据分析，从而实现电力系统资源的合理调度。
其次，智能电网还能够实现对电力系统的自动控制和故障检测，提高电力系统的可靠性和稳定性。
最后，智能电网还能够实现对用户的需求进行预测和优化，提供个性化的电力供应服务。
二、电力需求管理电力需求管理是指通过对电力需求进行分析和优化，合理调度电力资源，提高电力的使用效率和节约能源。
而人工智能技术的应用则能够有效地提升电力需求管理的效果和精度。
通过人工智能技术，电力需求管理可以实现以下几个方面的优化。
首先，通过对历史电力需求数据的分析和建模，可以预测未来的电力需求，并进行相应的调整和安排。
其次，人工智能技术还可以实现对电力需求进行个性化管理和优化，根据用户的需求和行为习惯进行电力供应的调度。
最后，人工智能技术还可以通过智能电表等设备对电力的使用进行实时监测和反馈，实现对电力需求的精确控制和调整。
三、人工智能应用优势人工智能技术在智能电网和电力需求管理中的应用，具有以下几个优势。
首先，人工智能技术能够提高电力供给的效率和可靠性，减少能源浪费和电力损耗。
其次，通过智能电网和电力需求管理技术的应用，可以实现对用户需求的个性化服务，提高用户的用电体验。
2020年第10期1570 引言随着我国电力技术的不断发展，电力系统产生的数据越来越多，这表明电力企业已经进入了大数据时代。
为了更好地处理这些数据，电力企业开始采用较为先进的智能电网系统。
但是，面对海量的数据，智能电网系统对数据进行有效提取和分析的难度会随之增大，这大大降低了对有效信息的利用率。
为此，电力企业采用当下最为先进的大数据技术，将庞大的数据量进行有效提取和转化，大幅度减轻了智能电网系统压力，提高了工作效率，极大地推动了电力企业的长远发展。
1 电力大数据技术特征1.1 电力大数据与电力大数据技术电力大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道，收集到的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据集合。
而电力大数据技术则是在当前电力数据飞速增长的背景下，满足了各专业工作、提高电力工业发展水平以及服务经济发展的需要，主要包括了高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等功能的技术。
1.2 电力大数据技术的特征第一，数据规模比较大。
随着我国智能电网的不断发展，电力系统的信息量在逐渐增多，其数据规模也越来越大。
目前数据规模已经由原来的PB 级升级到了EP 级。
电力大数据技术在智能电网中的应用梁 健贵州电网有限责任公司兴义供电局，贵州 兴义 562400摘要：随着电网企业规模的不断扩大，智能技术的应用也越来越广泛，这极大地推动了智能电网的发展。
与此同时，电力企业在智能电网的运行过程中，注重对大数据技术的应用和研究，加强对海量数据进行有效处理，这进一步提高了智能电网的工作效率。
文章通过对电力大数据特点的分析，阐述了电力大数据技术在智能电网中的有效应用，以期对未来电力大数据在智能电网中的发展提供有效的参考依据。
关键词：智能电网；电力大数据技术；高效传输中图分类号：TM76第二，数据多样化。
以前我国电力系统当中的数据都是以结构化数据为主。
目前随着智能电网的不断应用，导致我国电力系统当中出现了很多图像类以及视频类的非结构化数据，正因如此，电力数据变得越来越多样化[1]。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。
大数据在电力行业的应用随着信息化时代大数据技术的快速发展，电力行业也开始不断地探索大数据的应用。
大数据分析不仅可以帮助电力企业节约成本，提高效率，还可以加强风险管控、优化能源消费结构，为电力行业的转型升级提供有力的支撑。
本文将从电力生产、输配电、市场运营和用户服务等方面探讨大数据在电力行业的应用。
一、电力生产电力生产是电力企业的核心业务，如何提高发电效率成为各大电力企业面临的挑战。
大数据技术可以收集处理各种数据，如机组负载、燃料消耗、天气数据等，帮助电力企业建立基于大数据的智能预测模型，预测未来电力需求和气象变化，优化发电计划和调度方案。
这样既能提高电力企业的发电效率，又能节约成本，降低对环境的影响。
二、输配电输配电业务是电力企业的重要环节，也是电力行业的重要发展方向。
随着智能电网建设的快速推进，对输配电系统的大数据分析越发重要。
通过对输配电系统的大数据采集和分析，实现对各个设备的状态监测、预测故障、发现隐患，及时采取措施解决问题，保障输配电系统的稳定和可靠运行。
同时，通过大数据分析，还可以优化电网能效，提高电力企业的运营效益。
三、市场运营市场运营是电力企业的运营管理方面，关系到企业的盈利，也是电力行业重要的组成部分。
大数据分析可以帮助电力企业了解用户需求，优化供需关系，提高市场竞争力。
例如，结合用户用电需求、天气变化等大数据，提高电力市场的供需预测精度，引导市场运营方向。
此外，对于一些特殊的用电需求，如数据中心、工业产业用电等，也可以通过大数据分析建立专业化销售团队，为企业带来更高的利润。
四、用户服务用户服务是电力企业的重要方面，用户体验的好坏是电力企业长期发展的关键。
大数据分析可以帮助电力企业实现用户需求个性化服务。
例如，通过分析用户数据，了解用户用电习惯、需求，精准定制个性化服务方案。
同时还能通过大数据分析进行营销管理，针对用户特别需求或季节性需求推出相应的营销服务，从而提高用户体验和服务质量。
电网电力行业的智能化与数字化转型电网电力行业是国民经济的重要支柱，随着科技的发展与时代的进步，智能化与数字化转型已成为当前电网电力行业亟需解决的问题。
本文将探讨智能化与数字化转型的重要性、应用领域以及面临的挑战与解决方案。
一、智能化与数字化转型的重要性随着信息技术的迅猛发展，智能化与数字化转型对电网电力行业的重要性日益凸显。
首先，智能化与数字化转型能够提高电力系统的运行效率和可靠性。
通过引入先进的监测、控制和分析系统，电力系统能够实时监测电网设备状态，快速响应故障和异常情况，从而降低停电时间和提高供电质量。
其次，智能化与数字化转型有助于实现电力系统的可持续发展。
通过智能化的能源管理系统，电力公司能够更好地优化电力生产和消费计划，提高能源利用效率，进一步推动清洁能源的应用和电力市场的有序运行。
最后，智能化与数字化转型能够提升用户体验和满意度。
通过智能电表、移动支付等技术手段，用户可以更加方便地查询用电信息、进行电费缴纳，提高了用户的参与感和满意度。
二、智能化与数字化转型的应用领域智能化与数字化转型在电网电力行业的应用领域广泛。
首先是智能电网的建设。
通过引入物联网、大数据等技术，智能电网能够实现电力系统的互联互通，电力供需之间的动态平衡，提高电力系统的稳定性和可靠性。
其次是智能电表的推广。
智能电表能够实时收集用电数据，为电力公司和用户提供准确的用电信息，实现精准计费和用电管理，降低用电成本。
此外，智能化变电站、智能配电网和智能充电桩等领域也是智能化与数字化转型的应用重点。
三、智能化与数字化转型面临的挑战与解决方案智能化与数字化转型虽然带来了诸多好处，但也面临一些挑战。
首先是技术挑战。
电网电力行业对于大数据、物联网、人工智能等前沿技术的需求较高，但相关技术的应用和推广依然存在一定的困难和障碍。
其次是安全挑战。
智能化与数字化转型使得电力系统面临更大的网络攻击和安全风险，如何确保系统的安全和稳定成为重要问题。
大数据分析在电力行业中的应用方法分享随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
电力行业作为国民经济的重要组成部分，也逐渐借助大数据分析技术来提高运营效率、优化资源配置、降低成本，进而推动行业的发展。
本文将探讨大数据分析在电力行业中的应用方法，并详细介绍其中的三个方面。
首先，大数据分析在电力行业中的应用方法之一是数据驱动的设备维护与管理。
电力行业的运营离不开各类设备的正常运转，传统的设备维护方式多为定期检查或故障后维修。
然而，这种方式效率低下，维护成本高，很难实时掌握设备的运行状况。
大数据分析则通过实时收集、汇总和分析海量设备运行数据，能够精确判断设备的健康状况并预测可能出现的故障。
例如，通过设备传感器数据的监测，可以实时检测设备的温度、压力、振动等指标，当异常情况发生时，及时发出警报，方便工作人员进行维护与修复，提高设备可用性和系统的稳定性。
其次，大数据分析在电力行业中的应用方法之二是电力需求预测与交易优化。
电力需求是电力企业合理调度和优化能源资源的基础。
传统的电力需求预测多依赖于统计方法和经验判断，存在误差较大的问题。
而借助大数据分析技术，电力公司可以通过整合历史用电数据、气象数据、人口数据等多种数据源，通过机器学习算法对数据进行分析和建模，实现对未来用电需求的精准预测。
同时，电力公司还可以通过对用户用电行为数据的分析，推出个性化的电力产品和服务，提高用户满意度和粘性。
此外，大数据分析还可帮助电力公司优化能源交易策略，减少购电成本，提高收益。
最后，大数据分析在电力行业中的应用方法之三是智能电网建设与运行。
随着电力信息化水平的提高，各类传感器和智能设备的广泛应用，电力系统中产生的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术可以对这些数据进行高效处理，帮助电力公司实现智能电网的建设与运行管理。
比如，通过对电网数据的分析，可以实现对电力负荷的动态调整和平衡，优化输电线路的选取和布点，提高电网的供电可靠性和效率。
大数据技术在能源领域的应用案例随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，其中在能源领域的应用尤为突出。
大数据技术的引入，为能源行业提供了更多的数据支持和决策依据，帮助企业提高效率、降低成本、优化资源配置，推动能源行业的可持续发展。
本文将介绍几个大数据技术在能源领域的应用案例，展示其在能源行业中的重要作用。
一、智能电网智能电网是大数据技术在能源领域的一个重要应用方向。
通过大数据技术，可以实现对电网设备的实时监测、故障预警和智能调度，提高电网的安全性和稳定性。
例如，利用大数据技术可以对电网中的各种数据进行实时监测和分析，及时发现电网中的异常情况，并通过智能算法进行预测和调度，确保电网运行的稳定性和安全性。
同时，大数据技术还可以帮助电网企业优化电力资源配置，提高电力利用率，降低能源浪费，推动清洁能源的发展和利用。
二、智能能源管理大数据技术在能源管理中的应用也是非常广泛的。
通过大数据技术，可以对能源消耗情况进行实时监测和分析，帮助企业发现能源消耗的规律和问题，制定合理的节能措施和管理策略。
例如，利用大数据技术可以对建筑物的能源消耗情况进行监测和分析，发现能源浪费的问题，并通过智能控制系统实现能源的智能管理和节约。
同时，大数据技术还可以帮助企业进行能源成本的分析和优化，降低能源成本，提高企业的竞争力。
三、智能化石能源开采在化石能源开采领域，大数据技术也发挥着重要作用。
通过大数据技术，可以对石油、天然气等化石能源的勘探、开采和生产过程进行实时监测和分析，提高勘探开采的效率和安全性。
例如，利用大数据技术可以对油田的地质结构和油气藏的分布情况进行精准分析，帮助企业制定合理的勘探开采方案，提高勘探的成功率和开采的产量。
同时，大数据技术还可以对油田生产过程进行实时监测和调度，确保油田的安全生产和稳定供应。
四、智能化煤矿安全在煤矿安全领域，大数据技术也有着重要的应用。
通过大数据技术，可以对煤矿生产过程中的各种数据进行实时监测和分析，帮助企业发现煤矿安全隐患和问题，提高煤矿的安全生产水平。
电力行业中的大数据应用案例随着社会的发展和科技的进步，大数据的应用在各行各业都得到了广泛的应用。
电力行业作为国民经济的重要支柱产业之一，同样受益于大数据技术的发展。
本文将介绍电力行业中的一些大数据应用案例，以展示大数据在电力行业中的巨大潜力和价值。
一、智能电力网随着电力系统规模的不断扩大和用电需求的不断增加，传统的电力网络已经无法满足需求。
大数据技术的应用使得电力网络更加智能化，能够自动监测和调节各个电力节点之间的供需平衡，提高电力系统的效率和稳定性。
例如，美国的智能电网项目，通过大数据分析和人工智能算法，能够实时监测电网状态，预测电力需求，并根据需求进行优化调度，从而提高电力利用率，减少供电中断的风险。
二、智能电表传统的电力计量方式往往需要人工读取电表，效率低下且存在很大的误差。
大数据技术的应用使得电力计量更加智能化和精确化。
智能电表通过内置传感器和通讯模块，可以自动采集用电数据，并通过云端平台进行实时监控和分析。
例如，中国南方电网的智能电表项目，利用大数据技术，在每个电表上都安装了SIM卡和通讯模块，实现了电表数据的实时传输和分析，提供了更加精确和可靠的电力计量服务，同时也降低了用户的用电成本。
三、电力设备预测维护电力设备的故障和损坏会给电力系统带来严重的损失和安全风险。
通过大数据的分析和挖掘，可以对电力设备的运行状态进行实时监测和预测，及时发现潜在故障，并采取相应的维护措施。
例如，德国的电力公司RWE利用大数据分析技术，监测和分析了其电力设备的运行数据，通过建立预测模型，成功预测出了多台设备的故障，并采取及时的维护措施，避免了潜在损失和安全风险。
四、电力市场分析电力市场是一个复杂而庞大的系统，涉及到供需双方的交易和决策。
通过大数据的应用，可以对电力市场的供需状况进行实时监测和分析，为市场参与者提供决策支持和市场交易策略。
例如，美国能源信息管理局利用大数据技术，实时监测和分析电力市场的供需数据、交易价格等信息，为市场参与者提供精确的市场分析报告，帮助他们制定合理的市场交易策略，提高了电力市场的效率和透明度。
栾文鹏--智能电网与电力大数据的行业应用发表时间:2014/10/29点击数:2219投稿邮箱：yaoguisheng@2014年10月28日，由中国工程院、美国国家工程院、EMC公司、VMware公司、浪潮集团及联想集团共同举办的以云计算和大数据为主题的IT行业学术研讨会——IT 2020高端论坛在京举行，此次论坛聚焦未来数年内影响中国乃至全球行业和经济发展的大数据、云计算和新兴IT趋势，来自中国、美国及全球各地的学术界和产业界的领导者及专家学者参与了此次盛会。
IT 2020高端论坛上，中国电力科学研究院特聘首席专家栾文鹏带来《智能电网数据分析元》的主题演讲，并从多行业的实际应用进行了验证，以下是演讲实录：栾文鹏：今天我给大家做一个报告是智能电网数据分析元，在大电力行业方面的应用，主要讲智能电网运用。
介绍，大数据研究及实施现状，智能电网数据分析元，和一些行业里应用。
大数据电力行业这几年刚起步，无处不在大数据，但是电网工作刚刚开展。
电力行业有非常热门话题智能电网，传统电网IT技术、通讯技术结合，不做太多解释，基本上把传统电网进行信息化、数字化、智能化。
近几年特别热的就是北美、全世界智能电表，大家看照片，在北京胡同里照的智能电表照片。
覆盖国家电网80%数据，智能化以后，1100多座智能电站，2.2亿电表，今年一季度全面上线，一共3亿块电表，基本上在2015年底，把数据全部远程操控到电网数据，现在大量数据，并且将来还有大量的电动汽车，要截止到电脑上，现在对于行业来说，电力行业已经进入大数据时代。
包括我们国家在每个变电站加入了PMU，这技术局基本上高频的非常快的速度，以专线把数据送回数据中心，数据像潮水般涌来，怎么管理这些数据，成为电力行业专业人员思考问题。
电力的数据，大家比较了解，体量大，类型多，价值比较复杂，实施比较强。
已经满足大数据定义和一些行业方面的考量，所以现在数据的处理需要一些大量大数据技术，来得到应用。
电力特点电力周期差别非常大，几微秒，电力高频设备切换，基本上在几微秒一级，我们做基点保护，20毫秒到30毫秒之间，每小时、每天、每周、年的负荷预测，包括做发电容量预测，有可能做几十年。
还有电力资产，像我们的VRT、发动机，生命周期就在80年到一百年过程。
这个数据有非常大的跨度、特点、区别。
这样对于电力行业大数据整合，产生了很多困难，提出很多挑战。
包括现在智能电表实施以后，大量数据来了以后，以后很多传感器在电网上，但是传感器基本上有数的，多少数是有限的，包括配电自动化设备，这些装置不多，每个用户都有智能传感器，带回大量的数据，这是我在去年回国以前，电表在BC网络上做的，180万用户，比中国的国家电网小很我。
当时我们看每个电表每天可以拿回来三个KB数据，智能中心拿回11G数据，去年在HOP上有一篇文章发表出来，基于实测数据，有兴趣可以看。
公司怎么样利用这个数据，这是这个公私要考虑的问题。
电力公司从去年开始，国家电力公司在想，怎么利用大数据，来整合这些数据，来尽量达到实现一些不可估量的效应，提高生产率，提高管理效率、服务质量等等，这些都是公司考量做大数据的内部驱动力。
电力行业数据对于各个国家国民经济和国家国民经济发展和政府决策都有很多的指导意义，每周、每个月国家国务院开会，我们苏总第一个事情就是要把国家的电力负荷、修电量，这个数据报给李克强总理。
国务院领导班子利用这些数据做决策，把数据看成第一手数据，并且每个季度发改委公布用电量的时候，各国预计电力走向，都有很大指导意义，各国数据对于政府、公安、社保、家电各个行业都有很多指导意义，对于决策提供帮助。
稍微汇报一下国家电网在大数据方面做开展的一些工作和一些基本策略。
其实电力大数据在国家电网刚刚开始，去年刚开始提到议事日程上来，电力行业，去年中国电机工程学会协会发表电力大数据行业白皮书，发改委863项目，配电大数据关键技术项目，国家层面项目。
国家电网七个方面研究，设备监测、装载，配电网、智能电网结合起来数据，客户分析，还有信通等，江苏、天津、北京各个电力公司陆续开展了一些大数据应用方面尝试。
我们在做电力大数据技术战略研究，这个月底或者下个月初，就会出现电力大数据白皮书，做需求分析。
同时建立电力大数据平台，就在电科院建，也在做优化算法研究。
我不想介绍太多，我们电力平台的功能架构，基本上把各种电网数据，结构化、半结构化，实时、非实时，这些数据整合起来，做系统大平台，为将来的服务和应用做一些开发。
这是总体的一些技术架构。
大家都是这方面专业的，不详细阐述。
总体考量分析决策工具，做了很多一些规划方面工作。
研究思路，多部门和多数据融合，分析大数据场景，做相关技术的研发和开发。
重点项目，重点思路几个方面，研究电力大数据，服务于社会、政府做决策，我们要给政府、国务院做经济发展决策，提供数据支撑。
要支撑整个电力公司本身的运营和高效节能减排方面，包括一些节省开支，提高效率等等方面，还有服务于我们的客户。
我们几个主要的侧重点。
今年开始，2015年，我们现在正在计划的项目里面，明年开始实施项目，国家电网列了项目，列在国网的科技指南，20几个项目，有几个项目不是国家电网，有可能别的部门资助的。
前面花了十几分钟时间，主要讲背景，国网电力大数据方面的思路。
下面可以讲讲，我们认为在电力行业这几年，刚兴起的一个学科，智能电网分析元。
给大家介绍一下整体思路，后面再介绍一下例子。
智能电网分析元(Data Analytics)，去年从国外回到国内，想一个很好的词翻译过来，行业里认为这个定义本身有两重意思，第一个是以数据分析学或者数据分析方法，第二个意思是靠分析得出一些程序或者算法实施的时候，实施数据分析元。
但是我没有想好特别得很好的词。
中国电力学报，翻译这个词的时候，我没有想到太好的翻译。
数据分析、数据挖掘不一样，数据分析根据推理、知识得到一个结论，数据挖掘不知道什么原因，通过大量数据分析得出一个结论。
Data Analytics比较大数据。
北美、欧洲、中国点行业里最热话题，各个电力公司都在做自己的数据分析元。
现在市场比较流行用户分析元，对用户进行分类，提供优良服务，需求响应，资产管理一些分类，优化的，包括变电站管理、变压器管理，第三是电网优化策略，就是一些分析元，怎么做了以后，怎么实行配电效率，怎么快速故障定位，怎么进行输电。
这是功能对象来说，侧重IT行业，描述以前的，分析以往信息，还原以前的场景，电力系统常说的窃电分析，用过去数据分析用户行为，发生线路故障，信息全掉出来，我来分析，当时为什么发生这个故障。
预测性分析元，分析未来，好多我们做的风险评估、负荷预测，都符合这个场景。
优化式分析元，根据得到的所有信息，能给电力公司或者给用户推荐一种优化场景，你这么做，可能对你的运行或者服务更好一些。
现在市面上数据，电力行用的数据分析元基本上属于这几种类型之中。
在北美50%以上电力公司都在做这方面工作，但是有一个特点，大数据的平台基本上都是各大厂家提供的，包括IBM、EMC，做大数据平台，数据元做分析，很多电力公司委托厂家做开发，有不少做自己的开发，包括回国以前也在做这方面开发，中国也是这样情况，很多公司自己做一些应用，主要把电网优化和客户服务作为重点。
智能电表数据也是这几年刚拿到位，现在市场预测，GTM研究机构预测，现在的市场会在未来的几年，现在基本上每年11亿美元电力行业数据分析元，扩大过几年到40亿美元。
还有IBM大的咨询公司，还有EMC，这方面做了很多工作。
现在很多场景，在做Data Analytics这方面的开发。
数据分析元本身的作用和大家想的一样，其实把数据中找出一些隐含原因，再给大家做决策、推荐，通过数据分析，找出问题的地点和时间、原因，再把推进策略怎么应对，工程师和现场人员得到启示，做展示，这是现在数据分析元工作的套路和思路。
数据分析元系统架构，底下一个平台、服务器，中间部分做电力公司开发电表数据分析元，电网、可再生能源数据分析元，这个数据是加利福尼亚州的电力公司做的分析，左下侧是数据分析元，右下侧是数据平台，中间一层做数据展现和分析，美国电力公司自己开发和买的数据分析元，这是架构。
各个电力公司基本上按照这个思路来做。
下面利用几分钟讲一下，现在在电力公司里面，大家都在开发智能电网数据分析元，电力行业刚兴起一个行业，电力公司得到大量数据，以前有很多数据，多了以后，大家想办法来做，现在大家行业里比较关注或者常见一些分析元，包括常见的系统TOP连接生成和完善，电力公司里通过电力信息系统，把电力公司的线路和用户连接做了很好的标定，有很多错误，电力公司没有太多的人手管理，因此在北美和咱们国家一样的情况，二次测的线路里面，线路怎么连接，电力公司变压器有些联系，这个关系非常多，以前靠人力、人工方式排查，上海电力公司前几年花两亿左右，两年时间，线路全排查一遍，线路咱们国家经济发展特别快，这个线路不停地变，刚查完，发现线路又变了，有了电表数据以后，通过回归方式，数据分析方式，自动生成TOP，然后识别负荷一些设备，有些设备发现有问题的话，可以快速判断，包括在美国佛罗里达有一个电力公司，他根据电压值变化，可以判断变压器要烧坏，有一个固态，烧坏以前，二次绝缘子，突然升高10%，一个月以后，变压器基本上烧坏，有这个过程。
每天扫描这个数据，发现这个情况监测，发现有问题，自动报警，认为变压器要坏了，发现以后马上要换了。
各个省，美国电力公司，欧洲电力公司，都在做，怎么利用智能电表数据，分析哪些用户没有按时交费，哪些电表已经通过了，一些偷电行为，故障检测，可靠性分析，系统评估等等，都是一些现在电力公司常见一些主要数据分析元。
在国内做的一些工作，这是清华大学的韩教授，他们根据PMU和WAMS数据进行挖掘，进行暂态电压稳定，做了很好系统，在南方电网进行运用，做的非常错，我在韩院士片子里拿了一张，做暂态电压稳定根据PMU和WAMS数据进行评估。
很多地方做过载管理，变压器过载率和负荷分析，哪些变压器过负荷，哪些变压器出现问题，根据过负荷进行评估，做到系统里。
变压器监测。
可靠性指标展现，根据智能电表数据，可以把哪个用户断电，哪个用户在线，一年统计，可以非常清晰在电子信息系统上，每个用户可靠性服务，还有指标做一些展现，电网什么地方要做投资，什么地方做服务，具有指导作用。
这是非常实用的。
我在国外领着几个年轻人做，全世界第一个，哪个电网线路在电子信息系统接错，可以自动检错，自动修复，以前靠人工，有了电表以后，用回归方式算的丰富好，在国际上已经有几篇文章发表出来，大家有兴趣的话，可以看一下。
这是电表的异常检测，窃电分析，现在有大量公司在做，通过人的行为、电表行为分析，大家是不是动了手脚。
