火電大數據

『壹』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

我們首先要先了解清楚什麼是大數據？大數據是基於互聯網的定義，而大數據技術主要處理「涌現」性的數據。

不是「大量數據」被稱為大數據

但是，大功率數據在這個方向是否有未來呢？我認為未來是有的。

首先，大數據不使用「大數據」的概念，而是物聯網+雲+數據處理的綜合概念。

其次，對電力數據的分析也在不斷發展，學習大數據處理技術，恢復電力數據也有許多優點。

在不久的未來，物聯網和智能電網高度發達的時候，店裡大數據是非常必要的。

『貳』 電網企業大數據分析有什麼作用

為了順應能源革命和數字革命融合發展趨勢，積極實現「三型兩網、世界一專流」戰略目標，億信華屬辰提出了電網自動化報表管理方案，來幫助國家電力部門來實現統計報表自動生成率100%。億信華辰是智能數據全生命周期產品與服務提供商，提供數據採集、數據存儲、數據治理、數據分析產品與服務。電網企業進行大數據分析後能實現以下目標：
1、建設數據集市，實現數據充分融合，報表數據統一從數據集市輸出，保證各專業報表輸出重疊部分能夠保持一致，消除信息孤島，報表對內對外統一提供。
2、在保證基礎報表管理的基礎上，實現電網業務平台化支撐，建設數據可視化分析、自主分析、智能分析等等，助力公司逐步實現報表自動化，切實推進基層減負。

『叄』 電力企業從大數據分析中能得到什麼

電力企業從大數據分析中可以得到用戶的使用數據

『肆』 如何開展電力大數據研究

想要做好數據分析，先要多讀點書數據分析方面個人推薦書目：1、《統計與真理——怎樣運用偶然性》2、GoogleAnalytic經典分析3、統計學：從數據到結論（吳喜之）第二版4、統計數據標准化方法補充幾本書：1、統計學的世界2、民生數據的真相3、統計陷阱希望幫到你

『伍』 電力企業從大數據中得到了什麼

1、線路優化，在沒有大數據之前，某小區可能你們的設計容量非常龐大，但事實上只是浪費，這個小區沒有預計的那麼耗電，而在鋪設地下電纜這些，如果有大數據，也可以做到更精準。

2、如果你有用戶的用電數據，其實可以大概知道該用戶的消費水平，未來或許能夠提供一些精準服務，例如：某個用戶常年電表不走，可能是房子空置，某一天開始，用電大增，可能是房子已經在裝修了，後續是不是該買各種家電了？

3、電力的調配，把電力輸送到真正需要的地方。

4、產能優化，是風電、核電、煤電、還是水電帶來的效益更好？大數據或許可以幫你解答這個問題。

5、設備的維護，錄入所有設備的數據信息，哪些設備該保養該更換一目瞭然。

說那麼多，要達到那一天感覺還是很遙遠，現在大數據大多還是停留在表面，與產業結合還不是很多。點我名字，掃我大頭貼，發現更多大數據之美。

『陸』 電力行業如何應用大數據

挑戰中見需求： 質量較低、共享不暢、防禦脆弱、基礎不牢，對於這些電力行業推進大數據的困擾，電信行業是不是也有似曾相識的感覺?這些問題中的一部分，電信業同樣需要深思;還有一些問題，則恰恰是電信業的長處，是電信業推進電力行業信息化的機遇。 數據質量較低，數據管控能力不強。大數據時代，數據質量的高低、數據管控能力的強弱直接影響了數據分析的准確性和實時性。目前，電力行業數據在可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現均不盡如人意，數據源的唯一性、及時性和准確性急需提升，部分數據尚需手動輸入，採集效率和准確度還有所欠缺，行業中企業缺乏完整的數據管控策略、組織以及管控流程。 如何從海量數據中提取有價值的信息?這也是電信業面臨的問題。有觀點認為，可以用智能信息基礎設施替換復雜的孤立的資料庫，讓企業能夠在需要時捕捉、存儲信息。也有觀點認為，可以倚靠軟體的處理能力來甄別垃圾數據和有價值數據。究竟哪種方式更為有效，目前仍無定論。而無論哪種情況，都需要制定一個數據採集的標准，在時間、精度上進行規范，從而為後續的數據分析打好基礎。 數據共享不暢，數據集成度不高。大數據技術的本質是從關聯復雜的數據中挖掘知識，提升數據價值，單一業務、類型的數據即使體量再大，缺乏共享集成，其價值就會大打折扣。目前，電力行業缺乏行業層面的數據模型定義與主數據管理，各單位數據口徑不一致。行業中存在較為嚴重的數據壁壘，業務鏈條間也尚未實現充分的數據共享，數據重復存儲的現象較為突出。 打破企業的門戶之見，在行業中建立一個資源池，讓使用者可以按需獲取數據資源。從電信業的角度來看，現在，電信運營商之間的合作在不斷推進，例如，運營商開發了融合的手機游戲計費平台;在北京電信網上營業廳微信平台上，用戶不僅可以自助查詢電信業務，還能查詢聯通和移動業務的使用費，這樣共享數據資源的經驗也可在大數據的應用過程中加以推廣。 防禦能力不足，信息安全面臨挑戰。電力大數據由於涉及眾多電力用戶的隱私，對信息安全也提出了更高的要求。電力企業地域覆蓋范圍極廣，各類防護體系建設不平衡，信息安全水平不一致，特別是偏遠地區單位防護體系尚未全面建立，安全性有待提高。行業中企業的安全防護手段和關鍵防護措施也需要進一步加強，從目前的被動防禦向多層次、主動防禦轉變。 建立與大數據相適應的安全和隱私保護機制，通過技術手段和加強企業自律來保證數據的安全。 承載能力不足，基礎設施亟待完善。電力數據儲存時間要求以及海量電力數據的爆發式增長對IT基礎設施提出了更高的要求。目前，電力企業大多已建成一體化企業級信息集成平台，能夠滿足日常業務的處理要求，但其信息網路傳輸能力、數據存儲能力、數據處理能力、數據交換能力、數據展現能力以及數據互動能力都無法滿足電力大數據的要求，尚需進一步加強。 在這方面，電力行業和電信業各有優勢。盡管電力行業也在進行寬頻建設以及智慧社區的建設，但是，所謂術業有專攻，在IT基礎設施尤其是網路基礎設施上，電信業在運維、計費等方面有著得天獨厚的優勢。同時，在數據中心的建設上，電力行業對以電能為代表的能耗問題又有著豐富的經驗。因此，兩個行業不妨加強合作，實現共贏。 相關人才欠缺，專業人員供應不足。大數據是一個嶄新的事業，電力大數據的發展需要新型的專業技術人員，例如大數據處理系統管理員、大數據處理平台開發人員、數據分析員和數據科學家等。而當前行業內外此類技術人員的缺乏將會成為影響電力大數據發展的一個重要因素。 加強大數據人才的培養，鼓勵企業內部在大數據領域的創新。

『柒』 電力行業做大數據平台有哪些價值體現能解決什麼問題

充分應用移動互聯、人工智慧等現代信息技術、先進通信技術，實現電力內系統各環節萬容物互聯、人機交互，具有狀態全面感知、信息高效處理、應用便捷靈活特徵的智慧服務系統，包含感知層、網路層、平台層、應用層四層結構。

『捌』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。

大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，並逐漸成為重要的生產因素。

電力大數據：

對於電力行業而言，電力生產涉及的運行工況參數、設備運行狀態等實時生產數據，現場匯流排系統所採集的設備監測數據以及發電量電壓穩定性等方面的數據，電力企業運營和管理數據如交易電價、售電量用電、客戶信息、綜合數據等共同構成了。

根據電力行業特徵，電力大數據主要來源於：電力生產、管理運營、智能電網。

智慧電力解決方案：利用智能和科學的智慧電力解決方案，如管理及優化企業停電計劃的智能停電管理系統，幫助電網企業優化建設改造投資計劃的智能電網評估與投資優化決策系統，可智能感知電網實時運行狀態並輔助監管人員決策的電網狀態智能感知與報警系統等。

大數據支撐智能電網發展：

在本質上，智能電網是「大數據」在電力上的應用，智能電網的理念是通過獲取更多的如何用電、怎樣用電的信息，來優化電的生產、分配以及消耗。

在智能電網中引入了信息流的概念，即電網要能夠把電能流信息流結合在一起，實現傳輸能源的同時實現數據的採集。智能電網還通過優化模型對數據進行深度挖掘和分析，預測電能流的情況，最終實現清潔發電、高效輸電、動態配電、合理用電的智慧電力的目標。這些目標的實現都需要電力大數據
的支撐。

信息化與智能化是電力行業發展的趨勢，而若要實現電網的信息化與智能化，電力大數據 將是不可或缺的支撐。

『玖』 大數據現在那麼火 能源領域應用了多少

第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，第四次工業革命以可再生能源為基礎，大數據領域為標志。
在工業中，壓力、溫度等數據的特點是需要語境才能理解的。燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與一台機車的內部溫度是完全不同的。燃氣輪機改善熱敷需要使用非常復雜的演算法運行模型。在筆記本電腦上，一個典型的查詢要獲得答案一般需要三個星期。在基於大數據的分布式系統上發布同樣的查詢執行一種計算只需要不到一秒鍾。