電力行業如何應用大數據
大數據不是ICT行業的專利。目前,金融、廣電等傳統行業都在積極借助大數據的力量,幫助企業實現轉型。在電力行業,大數據已經被視作企業戰略層面的重要議題:國家電網就在北京亦莊、上海、陜西建立了三個
大數據不是ICT行業的專利。目前,金融、廣電等傳統行業都在積極借助大數據的力量,幫助企業實現轉型。在電力行業,大數據已經被視作企業戰略層面的重要議題:國家電網就在北京亦莊、上海、陜西建立了三個大數據中心,其中北京亦莊大數據中心已安裝超過10200個傳感器,每個月可節約的能耗價值大概為30萬元。那么,電力行業如何應用大數據?在電力行業面臨的挑戰中,電信業能找到哪些共性,電信業又有怎樣的機遇?電力行業的應用策略中有哪些值得電信業借鑒?
大數據在公共管理、零售、互聯網、電信、金融等眾多行業快速推廣,市場規模迅速擴大,2012年國內大數據市場規模已達4.5億元。IDC預測,2016年中國大數據市場規模將達6.17億美元,而全球規模將達238億美元。大數據已經滲透到當今的每個行業,成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據超過了傳統數據庫系統的處理能力,為了獲得數據中的價值,必須選擇新的方式進行處理。電力大數據是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐,是大數據應用的重點領域之一。
對內:優化管理模式
電力行業數據量大、類型多、價值高,對于電力企業盈利與控制水平的提升有很高的價值。有電網專家分析稱,每當數據利用率調高10%,便可使電網提高20%~49%的利潤。和電信行業一樣,電力行業對大數據的使用也分為內部應用和外部應用。
內部應用指運用大數據優化電力企業管理模式,提升電力企業經營管理水平,主要包括以下幾個方面。
——支持基建決策
大數據技術有助于電力企業基礎設施選址、建設的決策。例如丹麥風電公司VESTAS計劃將全球天氣系統數據與公司發電機數據結合,利用氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風向、風速等數據以及公司歷史數據,通過使用超級計算機及大數據模型解決方案,來支持其風力發電機的選址,以充分利用風速、風力、氣流等因素達到最大發電量,并減少能源成本。此外,VESTAS還將添加全球森林砍伐追蹤圖、衛星圖像、地理數據以及月相與潮汐數據,以便更好地支持基礎建設的決策。
——升級客戶分析
一方面,通過使用電力企業龐大的歷史銷量數據,進行用戶用電行為分析和用戶市場細分,使管理者能有針對性地優化營銷組織,改善服務模式。另一方面,通過與外界數據的交換,挖掘用戶用電與電價、天氣、交通等因素所隱藏的關聯關系,完善用戶用電需求預測模型,進而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預測數據,主動把握市場動態。
——提高智能控制

大數據在公共管理、零售、互聯網、電信、金融等眾多行業快速推廣,市場規模迅速擴大,2012年國內大數據市場規模已達4.5億元。IDC預測,2016年中國大數據市場規模將達6.17億美元,而全球規模將達238億美元。大數據已經滲透到當今的每個行業,成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據超過了傳統數據庫系統的處理能力,為了獲得數據中的價值,必須選擇新的方式進行處理。電力大數據是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐,是大數據應用的重點領域之一。
對內:優化管理模式
電力行業數據量大、類型多、價值高,對于電力企業盈利與控制水平的提升有很高的價值。有電網專家分析稱,每當數據利用率調高10%,便可使電網提高20%~49%的利潤。和電信行業一樣,電力行業對大數據的使用也分為內部應用和外部應用。
內部應用指運用大數據優化電力企業管理模式,提升電力企業經營管理水平,主要包括以下幾個方面。
——支持基建決策
大數據技術有助于電力企業基礎設施選址、建設的決策。例如丹麥風電公司VESTAS計劃將全球天氣系統數據與公司發電機數據結合,利用氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風向、風速等數據以及公司歷史數據,通過使用超級計算機及大數據模型解決方案,來支持其風力發電機的選址,以充分利用風速、風力、氣流等因素達到最大發電量,并減少能源成本。此外,VESTAS還將添加全球森林砍伐追蹤圖、衛星圖像、地理數據以及月相與潮汐數據,以便更好地支持基礎建設的決策。
——升級客戶分析
一方面,通過使用電力企業龐大的歷史銷量數據,進行用戶用電行為分析和用戶市場細分,使管理者能有針對性地優化營銷組織,改善服務模式。另一方面,通過與外界數據的交換,挖掘用戶用電與電價、天氣、交通等因素所隱藏的關聯關系,完善用戶用電需求預測模型,進而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預測數據,主動把握市場動態。
——提高智能控制

責任編輯:何健
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