
大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)的應用前景有哪些
問題:本人目前電氣工程在校研究生一枚,對電力行業(yè)將來的發(fā)展前景很感興趣。我覺得這里的大數(shù)據(jù)不僅指用戶用電量的數(shù)據(jù),還應該包括電網(wǎng)運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)和發(fā)電機組的數(shù)據(jù),例如繼保,變電站運行,電廠側還可以有汽機,鍋爐。對這些數(shù)據(jù)進行分析有意義嗎?目前大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)有哪些應用?最近智能電網(wǎng)炒的很火,智能電網(wǎng)的建設需要大數(shù)據(jù)的支持嗎?新能源呢?例如風電場,太陽能,可以利用大數(shù)據(jù)提高其發(fā)電效率嗎?
一下問了好多問題,希望有高手能予以解惑
回答(一)
作為曾經搞過幾個電力相關項目的人,就自己粗淺的理解,很寫實的回答一下吧,也希望專家指正:
1、國內電網(wǎng)行業(yè)相對封閉,很多國外的新技術和新思想并不適用于國內,根本沒施展的基礎和環(huán)境;
2、但國內電網(wǎng)行業(yè)技術上并不算落后,對國外相關技術的研究其實也都有及時跟蹤和深入理解,只可惜,如1所述,確實沒啥空間。
3、要玩大數(shù)據(jù)的前提是首先要有大數(shù)據(jù),以前電網(wǎng)建設重點都集中在生產環(huán)節(jié),配用電環(huán)節(jié)關注較少,而生產環(huán)節(jié),起碼目前,還談不上大數(shù)據(jù),相關的數(shù)據(jù)挖掘倒是一直都需要,也一直都在用。用電信息采集系統(tǒng)(用戶能見到的就是智能電表)等的大面積推廣,意味著與用戶交互最多的配用電環(huán)節(jié)開始得到重視。
4、配用電環(huán)節(jié)要做到智能化,確實需要基于海量用戶用電特征數(shù)據(jù)分析,進而實現(xiàn)臺區(qū)的負荷預測、用電調度、有序用電等等。但遺憾的是,理念歸理念、技術歸技術、現(xiàn)實歸現(xiàn)實,雖然智能配用電這一塊理論上都設計的很好,但現(xiàn)實中還有很多問題。
5、以用電信息采集系統(tǒng)為例,其實是一個收集用戶用電行為特征最好的前端設施,這里需要分鐘級的數(shù)據(jù)采集頻率,目前一般是15分鐘。即一個小時采集4次。但由于用戶住宅區(qū)的分布雜亂無章,要想采用重新布線的有線方式傳輸數(shù)據(jù)顯然投資過大,PLC又慢又很不穩(wěn)定。無線的話,GPRS目前使用較多,不過呢,大量用戶數(shù)據(jù)都走GPRS,且不說費用,數(shù)據(jù)擁塞是避免不了的,受環(huán)境影響,干擾和屏蔽也較多。這樣一來,后臺收集數(shù)據(jù)經常會出現(xiàn)延遲和丟包情況,因此很多數(shù)據(jù)根本無法全部有效采集。也就不存在完整的海量數(shù)據(jù)一說,那么又到哪里去分析呢?
6、國內確實建設了一些完整的智能電網(wǎng)小區(qū)試點,用戶家里也可以用智能插座,這種環(huán)境下用戶數(shù)據(jù)可以得到有效收集,如果用戶量較大,必然會產生大數(shù)據(jù),相對也就需要大數(shù)據(jù)技術來處理和分析,從而進一步提高電網(wǎng)智能服務水平。但這種整體的改造要用到目前現(xiàn)有電力系統(tǒng)中,顯然不現(xiàn)實,成本過高,電老大再有錢,也不可能去干這種事。
7、從電力的后臺系統(tǒng)來說,涉及到了大量的各種業(yè)務系統(tǒng),但這些系統(tǒng)多年的建設過程中因為缺乏頂層設計,所以大多自成體系,數(shù)據(jù)很難互通共享并提供上層應用服務,因此即便這些數(shù)據(jù)真的也是海量大數(shù)據(jù),但要實現(xiàn)整體的分析挖掘,難度依然十分巨大。
8、風電、太陽能、包括微網(wǎng)的分布式能源接入,其實跟前端用戶用電行為是密切相關的,由于目前還沒有低成本高效率的儲能系統(tǒng),因此怎么分配這些能源,怎樣與現(xiàn)有配電網(wǎng)很好的結合也會是十分麻煩的問題,要知道風電和太陽能等都是不確定性能源,對現(xiàn)網(wǎng)沖擊還是很大的。這確實也需要數(shù)據(jù)分析技術的支持,譬如對風電準確的預測等。這些技術都很早就有人在研究,談不上大數(shù)據(jù)。除非是大電網(wǎng)環(huán)境下,整體都構建成分布式能源,這時候可能才算得上是大數(shù)據(jù)吧。
9、總結一下,從未來看,智能電網(wǎng)的實現(xiàn)的確需要大數(shù)據(jù)做支撐,但在我國電網(wǎng)環(huán)境下,這將還是一個漫長的過程。當前說大數(shù)據(jù),更多是噱頭,吸引眼球和忽悠項目罷了。大部分省級公司的數(shù)據(jù)更多應該還是結構化運營數(shù)據(jù),頂多T級了。
以上回答著作權歸作者所有。商業(yè)轉載請聯(lián)系作者獲得授權,非商業(yè)轉載請注明出處。作者:Mr AMGer
回答(二)
一.電力大數(shù)據(jù)概述維克托?邁爾?舍恩伯格曾在《大數(shù)據(jù)時代:生活、工作、思維的大變革》一書中前瞻性地指出,大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉型。能源大數(shù)據(jù)理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數(shù)據(jù)及人口、地理、氣象等其他領域數(shù)據(jù)進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。能源大數(shù)據(jù)不僅是大數(shù)據(jù)技術在能源領域的深入應用,也是能源生產、消費及相關技術革命與大數(shù)據(jù)理念的深度融合,將加速推進能源產業(yè)發(fā)展及商業(yè)模式創(chuàng)新。
2013年3月中國電機工程學會信息化專委會發(fā)布《中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》,將 2013 年定為“中國大數(shù)據(jù)元年”,掀起了電力大數(shù)據(jù)的研究熱潮。作為正向能源互聯(lián)網(wǎng)轉型的傳統(tǒng)電力行業(yè),大數(shù)據(jù)及云計算時代的到來將為傳統(tǒng)電力行業(yè)的發(fā)展注入新的活力,傳統(tǒng)電力行業(yè)即將發(fā)生革命性的變化。
電力大數(shù)據(jù)主要來源于電力生產和電能使用的發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調度各個環(huán)節(jié),可大致分為三類:一是電網(wǎng)運行和設備檢測或監(jiān)測數(shù)據(jù);二是電力企業(yè)營銷數(shù)據(jù),如交易電價、售電量、用電客戶等方面數(shù)據(jù);三是電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)。電力大數(shù)據(jù)具有四個特點:(1)數(shù)據(jù)體量大:PB級;常規(guī)的調度自動化系統(tǒng)包含數(shù)十萬個采集點;配用電、數(shù)據(jù)中心將達到千萬級;(2)數(shù)據(jù)類型繁多:實時數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)多媒體數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)等各類結構化、半結構化數(shù)據(jù)以及非結構化數(shù)據(jù);(3)價值密度低:所采集的絕大部分數(shù)據(jù)都是正常數(shù)據(jù),只有極少量的異常數(shù)據(jù),而異常數(shù)據(jù)是狀態(tài)檢修的最重要依據(jù);(4)處理速度快:在幾分之一秒內對大量數(shù)據(jù)進行分析,以支持決策制定。
通過使用智能電表等智能終端設備可采集整個電力系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù),再對采集的電力大數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的處理和分析,從而實現(xiàn)對電網(wǎng)的實時監(jiān)控;進一步地,結合大數(shù)據(jù)分析與電力系統(tǒng)模型,可以對電網(wǎng)運行進行診斷、優(yōu)化和預測,為電網(wǎng)安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。
云計算、大數(shù)據(jù)分析等信息新技術必將激活電力大數(shù)據(jù)中蘊含的價值,也必將釋放電力大數(shù)據(jù)的市場潛力。根據(jù)GTM Research的研究分析,到2020年,全世界電力大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)市場將達到38億美元的規(guī)模,電力大數(shù)據(jù)的采集、管理、分析與服務行業(yè)將迎來前所未有的發(fā)展機遇。
二.電力大數(shù)據(jù)應用展望2.1 應用背景(1)能源互聯(lián)網(wǎng)的推進2011美國著名學者杰里米?里夫金在其著作《第三次工業(yè)革命》中,首次提出了能源互聯(lián)網(wǎng)(Energy Internet)的愿景。如今,能源互聯(lián)網(wǎng)的概念已像起于青萍之末的風,席卷全球!能源互聯(lián)網(wǎng)本質上是通過能源互聯(lián)、信息互聯(lián)、能源與信息融合、構建復雜交互式網(wǎng)絡與系統(tǒng),其特征為可再生,分布式、開放、互聯(lián)與智能。而大數(shù)據(jù)應用是其重要一環(huán)。(2)《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+ ”行動的指導意見》國務院日前印發(fā)的《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+ ”行動的指導意見》針對“互聯(lián)網(wǎng)+智慧能源”專項中指出,““推進能源生產智能化”,“鼓勵能源企業(yè)運用大數(shù)據(jù)技術對設備狀態(tài)、電能負載等數(shù)據(jù)進行分析挖掘與預測,開展精準調度、故障判斷和預測性維護,提高能源利用效率和安全穩(wěn)定運行水平”。(3)“國際能源變革論壇”蘇州宣言2015年11月5-7日,國家能源局,江蘇省政府和國際能源署在蘇州舉辦了“國際能源變革論壇”,并聯(lián)合發(fā)表了《蘇州宣言》。宣言中提到“探索能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對能源變革的作用,推進兩者之間的協(xié)同發(fā)展,對能源大數(shù)據(jù)的管理與利用進行前瞻性研究”。2.2 應用模式對于電力領域來說,要實現(xiàn)電力設備的數(shù)字化和智能化,就需要利用計算機軟件技術、計算機網(wǎng)絡技術、遠程實時監(jiān)測技術、遠程診斷技術、通信技術等,建立起一套高效、穩(wěn)定的電力大數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測、管理、分析與服務系統(tǒng),從而為電網(wǎng)安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。并且在大數(shù)據(jù)及云計算技術的支撐下,電能雙向傳輸才能更有針對性,形成供需的動態(tài)平衡。
可以根據(jù)數(shù)據(jù)來源,將電力大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)分成用戶管理系統(tǒng)、電網(wǎng)運行管理系統(tǒng)、企業(yè)管理系統(tǒng);相應地,電力大數(shù)據(jù)也有三種商業(yè)模式可以挖掘,即智能化節(jié)能產品、電力大數(shù)據(jù)服務平臺和優(yōu)化需求側響應。以上介紹的案例,Opower側重于用戶端管理,而AutoGrid側重于企業(yè)級管理。2.2 關鍵技術電力大數(shù)據(jù)的發(fā)展也需要一些關鍵技術的支撐,(1)大數(shù)據(jù)傳輸及存儲技術:電力系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的運行數(shù)據(jù)及設備狀態(tài)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)將會帶來海量數(shù)據(jù)傳輸和存儲問題(2)實時數(shù)據(jù)分析及處理技術:在未來的電力系統(tǒng)環(huán)境中,從發(fā)電、輸變電環(huán)節(jié),到用電環(huán)節(jié),都需要實時數(shù)據(jù)處理,借助電力大數(shù)據(jù)的分析技術可以從電力系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)中找出潛在的模態(tài)與規(guī)律,為決策人員提供決策支持。(3)大數(shù)據(jù)展示技術:包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等三.結語在能源互聯(lián)網(wǎng)+新電改的背景下,在大數(shù)據(jù)+云計算的新時代,依托電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)將邁進全景實時電網(wǎng)的時代。大數(shù)據(jù)必然會助力電力工業(yè)的發(fā)展,成為電力工業(yè)發(fā)展的驅動器。
回答(三)
題主(以及上面各位答主)基本沒搞清楚大數(shù)據(jù)的意義。不是“數(shù)據(jù)多”就叫大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)是個基于互聯(lián)網(wǎng)的定義, 大數(shù)據(jù)技術主要處理“涌現(xiàn)”性的數(shù)據(jù)。比如,移動用戶8億,微信(活躍)用戶5億,淘寶每天六千萬用戶。每個用戶每天“天然”地產生了數(shù)據(jù),這樣才有大數(shù)據(jù)。因此,電力行業(yè)中,但凡要用傳感器感知的數(shù)據(jù),都不需要使用大數(shù)據(jù)技術。需要使用的是另外的數(shù)據(jù)處理技術。對電網(wǎng)生產環(huán)節(jié)來說,如果你為了搞大數(shù)據(jù)而搞大數(shù)據(jù),那你每個數(shù)據(jù)源都至少裝一個傳感器,(比如PMU),難道你打算裝幾千萬個傳感器? 這就是扯淡了。上面我只說的生產環(huán)節(jié),實際在電網(wǎng)的用戶側,電表用電量, 營配一體化等等的領域,是可以用大數(shù)據(jù)的,但是有以下困難:
1、信通公司在省一級,營配一體化在地市局,距離遠,制度上有困難。
2、用電數(shù)據(jù)、營業(yè)數(shù)據(jù),對電網(wǎng)企業(yè)本身的意義遠遠小于實際意義的總和。 這是大數(shù)據(jù)本身的一個特點:擁有數(shù)據(jù)的企業(yè),往往其數(shù)據(jù)的價值在企業(yè)以外的領域。===================但是電力大數(shù)據(jù)這個方向有沒有前途的? 我認為前途是大大的有。首先電力大數(shù)據(jù)并不用“大數(shù)據(jù)”的概念,而是物聯(lián)網(wǎng)+云+數(shù)據(jù)處理的綜合概念。其次電力數(shù)據(jù)分析是一直在發(fā)展的,學習了大數(shù)據(jù)處理技術,回來搞電力數(shù)據(jù)也有很多優(yōu)勢。未來在物聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)高度發(fā)達的時候,電力大數(shù)據(jù)是必然要搞的。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11