当电力行业邂逅大数据

2017-07-27 14:45:20 隆信云能源  点击量: 评论 (0)
世界知名风电制造商丹麦VESTAS公司计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合,利用气温、气压、空气湿度、风向等数据以及公司历史数据,通过使用超级计算机及大数据模型解决方案,来支持其风力发电机的选址,
世界知名风电制造商丹麦VESTAS公司计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合,利用气温、气压、空气湿度、风向等数据以及公司历史数据,通过使用超级计算机及大数据模型解决方案,来支持其风力发电机的选址,以充分利用风速、风力、气流等因素达到最大发电量,并减少能源成本。
这是电力企业有效利用大数据实现增效的美好设想。有专家分析称,每当电力大数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。当电力行业邂逅大数据,其应用价值潜力巨大。
电力海量数据将带来高附加值服务
相对于其他行业而言,电力行业的大数据资源更为丰富,对于海量数据处理难度更大。目前电力行业大数据来源可分为三类。一是电力企业生产数据,如发电量、电压稳定性等方面的数据。二是电力企业运营数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据。三是电力企业管理数据,如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。再加上“智能电网”衍生出的各种新型业务,也会使大数据资源放量增长,这对电力单位信息安全维护能力都将是巨大的考验。
如能充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,就可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制,包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测,客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等,实现更科学的需求侧管理。
数据识别和挖潜成难点
目前,电力行业在应用大数据方面,已经不是简单的数据量问题,而是如何从海量的数据中识别可用的数据,评估潜在的价值,以及电力信息化过程中的安全问题。
数据海量、信息缺乏、数据质量较低、防御脆弱、基础不牢、共享不畅等都是大数据应用中存在的瓶颈。
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。
从数据类型方面来看,除传统的结构化数据外,还产生了系统日志、表计等半结构化数据和视频检测、克服音频等非结构化数据。对于这些非结构化数据,多数保存在本地系统中,且不能被检索分析,缺乏对其进行数据管理的手段。从数据价值挖掘,对数据利用的手段还主要停留在基于报表的统计分析,缺乏对数据进行挖掘和探索的高级分析手段,制约了数字化向智能化的发展。
电力大数据应用仍处于前期研究阶段,需要电力企业、生产厂商、研究机构共同致力大数据关键技术及在电力行业的应用研究和开发。
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