京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
你所在的公司或者领域在做哪些大数据应用
维克托•迈尔•舍恩伯格曾在《大数据时代:生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。
在能源领域,能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
1.什么是电力数据
013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》,将 2013 年定为“中国大数据元年”,掀起了电力大数据的研究热潮。作为正向能源互联网转型的传统电力行业,大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力,传统电力行业即将发生革命性的变化。
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。电力大数据具有四个特点:(1)数据体量大:PB级;常规的调度自动化系统包含数十万个采集点;配用电、数据中心将达到千万级;(2)数据类型繁多:实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据;(3)价值密度低:所采集的绝大部分数据都是正常数据,只有极少量的异常数据,而异常数据是状态检修的最重要依据;(4)处理速度快:在几分之一秒内对大量数据进行分析,以支持决策制定。
通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据,再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析,从而实现对电网的实时监控;进一步地,结合大数据分析与电力系统模型,可以对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值,也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析,到2020年,全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模,电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
2.电力大数据的应用案例
南方电网——智慧家庭
依托智能插座、智能交互终端设备和能耗分析软件,南网开展了智慧家庭的示范工程建设,实现用户智能用电,分析用户用电行为。
基于电力大数据还可进行家庭能耗管理,鼓励用户实现智能用电、参与需求侧响应,实现与电网协调互动。
•通过智能终端设备实时采集用户用电数据,并进行处理和分析;
•以数据驱动用户进行用电模式优化,从而降低能耗,减少碳排放;
•基于电力数据分析,积极参与电网削峰填谷和需求侧管理,实现节能减排。
AutoGrid——电力大数据服务的先行者
AutoGrid于2011年成立于美国硅谷,是由前斯坦福大学智能电网研究室负责人Amit Narayan创办。
AutoGrid基于其能源数据平台,为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测,使用该预测来优化电网运行,并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗。
AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富,进行数据集成,并建立其使用模式,建立定价和消费之间的相关性,并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP,公共事业单位可以提前预测数周,或只是分,秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业,以避开用电高峰。同时,电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源,如太阳能,风能的并网,最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。
3.电力大数据的应用模式
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29