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电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。电力大数据由结构化数据和非结构化构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。
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电源技术，低压电器，南方电网技术，这是我个人觉得，不知道对不对
上世纪90年代末以来，中国电力自动化市场取得飞速发展，中国科研院所自主研发的电力自动化技术相继推出，具有自主知识产权的电力自动化设备也随之开发成功，国内的电力自动化企业得到较快发展，产品品种逐渐丰富、服务质量不断提升、生产规模逐步扩张，电力自动化行业进入国产化时代。据《中国电力自动化行业深度调研与投资战略规划分析报告前瞻》统计，近年来中国电力自动化行业资产规模逐年扩大，规模以上企业达到400家左右。2010年电力自动化行业产值达57亿元，实现销售收入71亿元，实现利润总额77亿元。近年中国电力投资呈较快增长势头，预计“十二五”期间，随着智能电网建设的提速，电力投资总额仍将维持在较高水平。中国的坚强智能电网以信息化、数字化、自动化和互动化为特征，将于2011-2020年进入全面建设阶段，届时将极大地促进电力系统二次设备的发展。鉴于中国电力市场的发展现状，前瞻预计电力投资在较长一段时间内仍将稳步增长，作为电力建设重要组成部分的电力自动化行业，必将受益于电力建设带来的历史性发展机遇。
当前电力企业中的火电厂面临着转型的严肃问题，智慧电厂、两化融合和管控一体化、CPS在火电厂的应用与发展将是未来电厂发展的重要方向，目前发展状况如何？一、现实倒逼，智慧电厂成必然趋势中国多煤，贫油，少气。水电开发周期长，核电不稳定，新能源概念化。电能中火电依旧占比60%以上，承担国内电力供应的重担依旧落在传统电厂发展步入新常态，两化要深度融合。电企迫切需要改变粗放型管理模式，推进制度、管理、科技创新，培育新成长优势，提升管控力度，降本增效，提高企业管理水平和核心竞争力中国政府要求环境与经济两手都要抓，两手都要硬。双重压力下，聚焦现有电厂升级改造，智慧电厂的兴起既顺应时代发展，又是传统电力企业自我变革的必经之路二、智慧电厂的定义、特点及技术路线目前对智慧电厂的定义可以说是百家争鸣，尚无统一定论，很多学者提出了不同的见解科远董事长刘国耀认为智慧电厂是数字化电厂结合智能系统后的进一步发展，将以新型传感、物联网、人工智能、虚拟现实为技术支撑，以创新的管理理念、专业化的管控体系、人性化的管理思想、一体化的管理平台为重点，具有数字化、信息化、可视化、智能化等特点，将最大限度地实现电厂的安全、经济、高效、环保运行东南大学王培红先生认为智慧电厂由信息化、数字化、智能化等技术支撑，智能化就是知识化，具有感知能力（获取外部信息的能力）、记忆和思维能力（存储信息并有思维产生知识）、学习能力和自适应能力（学习并运用知识）三类特点《智能电厂技术发展纲要》指出智能电厂是在广泛采用现代数字信息处理和通信技术基础上，集成智能传感与执行、智能控制和管理决策等技术，达到安全、高效、环保运行并与智能电网相互协调华北电力大学李彦斌认为智慧型电厂是以执行力体系、信息化体系、节能环保体系、预警体系、学习型企业体系和企业文化体系六大管理体系作为支撑，是适应我国电力改革的必然产物智慧电厂的标准特点一个标准的智慧电厂要具有5大特点：始于感知、精于计算、巧于决策、勤于执行、善于学习。三、数字化电厂/智慧电厂主要供应商分析西门子：国际巨头。目前主要切入方式是做三维数字化建模和燃机系统诊断，提供三维数字化档案。燃机系统诊断功能非常出色而三维模型与信息化系统、管理系统的集成涉及较少，另费用很高。鹏锐技术：从原PDMS销售转过来，其建设数字化电厂主要依靠其三维建模能力。如其参与的京能高安屯燃机电厂，就是采用的三维建模+档案模式。科远股份：热工控制和电厂信息化业务起家，智慧电厂各功能模块较为完善且同信息化、管理系统融合的较好。目前业绩最多。其参与的大唐姜堰、大唐南电等项目主要通过根据电厂需求有机融合不同功能模块，可行性较好。四、国内电力集团智慧电厂样板工程汇总目前，国内各个发电集团都在积极上马智慧电厂，竖立样板工程。大唐集团大唐集团通过打造大唐姜堰智慧电厂、大唐南电等重点智慧电厂样板工程，走在了中国智慧电厂的建设前列。2016年，中国大唐、东南大学、科远股份共同签署了协同创新及产学研战略合作协议，三方将共同就智慧电厂重要构成模块探索大唐集团智慧电厂和智慧能源集团建设模式。大唐姜堰智慧电厂全国首家智慧电厂。其智慧电厂模式共包含五大功能模块：基于互联网+的安全生产管理系统、基于大数据分析的运行优化系统、基于专家系统的三维可视化故障诊断系统、三维数字化档案和三维可视化智能培训系统。因为其标志性意义，所以网上资料较为公开大唐南电智慧电厂其智慧电厂规划八大功能模块：三维数字档案和可视化立体设备模型、锅炉CT、智能燃烧及智能掺配、智能排放、汽轮机冷端优化、故障诊断和事故预报、基于互联网+的安全生产管理系统、智慧管控中心。据悉作为汽轮机冷端优化部分的凝汽器清洗机器人已投入使用，锅炉CT部分也将在近期上马。整个智慧电厂系统完全完成后其将成为全国首家煤机智慧电厂。京能集团京能高安屯热电是全国第一个数字化热电厂，其首创将互联网技术运用到传统的电力行业，运用大数据进行生产管理、三维仿真训练等。除高安屯之外，据悉京能集团正在建设的十堰热电也将按智慧电厂标准建设，将采用大数据三维仿真平台技术，实施数字化全寿命周期管理，让投资、设计、施工、工期控制、交付、运行、检修、维护、物料保障、专业协作、资金配套等过程在项目全寿命周期内可视化、透明化、实时化、数字化、互动化、仿真化、流程化。项目还将配备自启停功能（APS），达产后将是京能集团首台实现APS功能的超临界燃煤机组。江苏国信集团江苏国信集团正在建设高邮、仪征2座6F级燃机智慧电厂示范项目，其将以现有的数字化电厂为基础，包含智能设备、智能运行、智能检修、厂级智慧决策以及集团级智慧决策五个方面， 从智能设备管理、智能运行管理及优化、智能感知安全管理、可视化仿真培训系统的应用四方面展开，以三维可视化技术，大数据分析，工业机器人等技术为突破口，实现“电力流、信息流、业务流”一体化融合，助力集团在“十三五”期间进一步的发展。格盟国际据悉山西赵庄鑫光发电有限公司将成为格盟集团重点打造的智慧电厂样板工程。其智慧电厂管控系统将建立电厂数据仓库和三维模型，实现三维实时信息监视；结合大数据分析，建立生产和运行优化系统；利用三维可视化技术，实现设备可视化诊断分析和动态寿命管理；通过智能感知技术，实现互联网+的安全管理系统；结合离在线多维度诊断技术，实现设备精密点检系统，开展可预知状态检修；通过在线指标统计和分析，为管理者提供辅助决策。通过智慧化建设，实现对设备的故障诊断和寿命管理、系统的优化控制，达到信息采集数字化、信息传输网络化、数据分析软件化、决策系统科学化、运行控制最优化。神华国华电力公司神华国华电力公司通过将所属电厂中75 类重要设备的全部相关信息集中采集和处理以实现电厂大数据管理，并将在其基础上构建智慧电厂。一横：集成单体设备数据，实现同类型设备信息及知识经验的电厂间横向交流共享，实现信息系统集成，打通信息孤岛；一纵：集成设备数据，实现公司、国华电力研究院和电厂上下贯通的设备数据库；三层次：一层为设备数据库入口导航；二层是针对公司同类设备的集合比较；三层则围绕设备精细化管理，做实设备基础数据，在不同层面支持设备现场分析和专家分析，提升设备管理的科学性。
浅析电力行业如何拥抱大数据未来社会发展将会是大数据的时代，数据的意义已经不仅仅是记录，而是一种能源，一种潜力巨大、影响深远的能源。2015年8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。大数据正在改变着各行各业，同样，大数据在电力行业也得到广泛的应用。电力行业如何拥抱大数据 打破数据壁垒近年来，在电力领域大数据已经得到了广泛关注，国内的一些专业机构和高校开展了电力大数据理论和技术研究，我国电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发，电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践，国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。智能电网是解决能源安全和环境污染问题的根本途径，是电力系统的必然发展方向;全球能源互联网则是智能电网的高级阶段，“互联网+智慧能源”进一步丰富了智能电网的内涵;这些新概念均与大数据密切相关，大数据为智能电网的发展和运营提供了全景性视角和综合性分析方法。就物理性质而言，智能电网是能源电力系统与信息通信系统的高度融合;就其规划发展和运营而言，智能电网离不开人的参与，且受到社会环境的影响，所以智能电网也可被看作是一个由内、外部数据构成的大数据系统。内部数据由智能电网本身的系统产生，外部数据包括可反映经济、社会、政策、气候、用户特征、地理环境等影响电网规划和运行的数据。在智能电网的发展过程中，大数据必将发挥越来越重要的作用。但是从目前来看，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。电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。业内称电力行业拥抱大数据，急需推动电力企业间的数据开放共享，建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力大数据价值，面向行业内外提供内容增值服务。协调发展智慧电力、智能电网和智慧城市。电力大数据是智慧城市的基石，紧密围绕智能电力系统的发展开展电力大数据的应用实践。以重塑电力核心价值、转变电力发展方式为主线，未来必将实现智能电网与互联网的深度融合：将与城市的电、热、气、水和交通系统实现交互，把电能与供热、供水、供气以及交通系统进行互联互通，形成城市互联网，通过城市互联网技术来进行整合，比如给家庭、社区、工业园区、企事业单位、医院、学校提供一揽子能源解决方案，解决它的水、电、气、油甚至包括污水处理、垃圾处理、暖气供应、冷气供应，整个能源资源的成套解决方案，是人性化、智能化甚至量身定制的解决方案。案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例1、正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。类似于高级搜索引擎或天气预报算法，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。DROMS(DemandResponseOptimizationandManaGEmentSystem，需求响应优化及管理系统)为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控(SCADA)系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。2、优化需求管理当需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时，电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的能源数据云平台EDP，收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据，面向其用电客户提供DROMS，获取能量消耗情况，预测用电量，结合电价信息实现需求侧响应，生成需求侧管理项目的分析报告，提升客户全生命周期的价值收益;面向电网运营者提供DROMS，可提供需求响应应对策略，预测发电情况和电网动态负荷，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间和系统运营时间，从而实现电网优化调度，减少非技术性损失，降低运营成本。来自于ARPA-E项目的支持，AutoGrid还开发了一套软件来监测电力在电网中的流动，帮助公用事业公司更好地满足实时电力需求。在需求高峰期，公共事业公司可以让精打细算的消费者知道他们在能源领域是如何花费的或要求具有环保意识的消费者主动减少自己的能源消耗。从而公共事业公司可以更好地快速有效地管理对电网的需求和供给的波动。由于在需求响应的突出表现，AutoGrid被美国NavigantResearch列为2014年度需求响应领军企业。3、建立能耗图景基于EDP和DROMS，AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景，公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗，以更好的进行电力控制。当数据不断被累积，AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测，可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下的优化排产计划。因此，AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图，它提供的还是需求侧响应的应对方案。以上是小编为大家分享的关于浅析电力行业如何拥抱大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
当然有用了，通过大数据的分析可以得出地区用电量的数据啊，以及哪个时间段的用电量大，然后可以根据结果分配电力的供求啊。柠檬学院大数据。
据前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，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。 能源大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。
当然有用了，通过大数据的分析可以得出地区用电量的数据啊，以及哪个时间段的用电量大，然后可以根据结果分配电力的供求啊。柠檬学院大数据。
经过多年发展，国家电网公司信息化建设取得成效，积累了庞大的数据量，但数据分散于各业务应用系统，主要来源包括设备状态监测系统、生产管理系统（PMS)、能量管理系统（EMS）、地理信息系统（GIS）、天气预报系统、雷电定位系统等，各系统相对独立、分散部署，数据模型、格式和接口各不相同，各业务系统之间却存在条块分割现象，产生一个又一个的信息孤岛，没有共享的基础和条件。如上图所示，“部门级”的报表产出及管理模式，导致目前电网普遍存在如下几点问题：报表内容重复。由于无明确归口管理部门，缺乏统一的需求管理，造成重复填报等现象；报表统计人为干预多。报表结果准确性无法保证，影响生产经营分析决策；报表输出多口径。对外输出形式仍为“部门级”，缺少输出的统筹管理机制，多源数据多口输出，导致数据口径一致；报表功能建设分散。各部门内“一个业务统计、一套报表功能”，导致报表系统功能重复建设、形式多样，无法统一管理；报表个性化需求难以满足。现有报表主要以管理应用为主，内容相对固定，缺少自助式报表生成工具，无法满足基层生产人员个性化报表需求。为解决上述问题，实现统计报表自动生成率100%的目标，建议从统计报表现状和需求出发，推动各专业系统数据在报表自动化生成的前提下的报表层面的数据融合，并以外部报表服务和上级报表监管为抓手，促进报表所需要源数据的数据质量提升。亿信华辰结合自身在电力行业领域多年的探索，已总结并提炼了一套电网自动化报表管理方案，最终实现统计报表自动生成率100%。
电力大数据分析，能分析经济国家政策相关性
很多企业都会面临着一个问题，让设备之间的信息更加的互通，这样企业才能够高效的运转起来。能够为企业节约非常多的成本，但是一直没有找到一个更好的解决方案。天拓四方智能边缘数据采集器就是针对企业的这一个苦恼而研发，帮助企业运转更加的高效。洞察广大制造企业降本增效的现实需求，天拓四方基于十六年工业行业经验，融合互联网大数据的领先技术，潜心研发了天拓四方智能边缘数据采集器，帮助制造企业特别是中小型企业实现设备间互联互通，降本增效，增强竞争实力，缩小与领先企业的信息化差距。
大数据作为重要的战略资源已经在全球范围内达成共识。根据GTMResearch2015年的研究分析，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。从2012年开始，英国、法国、美国等国家相继启动了大数据发展规划。再观国内，2014年3月，大数据被写入政府工作报告;2015年3月和5月，国家制定发布了《中国制造2025》和“互联网+”行动计划，明确了大数据发展的战略方向;2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，强调开发应用好大数据这一基础性战略资源;2015年10月，十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。
电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。电力大数据由结构化数据和非结构化构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。