摘 要：“大数据”是近年来兴起的热门词汇，并在很短时间内迅速渗透到每个行业，成为重要的生产因素。大数据对于数据存储和处理能力提出了更高的要求，随着人们对海量数据的挖掘和运用的逐步探索，人们的思维也在产生全新的变化。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。作为数据和技术高度密集的电力行业，如何从数据中提炼出巨大的价值，发挥其在生产、运行、营销领域的重要作用具有一定的战略意义。
伴随着科技的进步，人类信息化程度的不断提高，信息数量也在不断向上攀升，据统计，2013年，全世界的数据存量已达到4ZB，相当于全球人均产生的数据达到450GB以上，并且还将持续以每年超过半数的速度持续猛烈的增长，人类逐步迈入“大数据时代”。电力行业作为全球第二大经济体，也面临着“大数据时代”带来的考验和机遇。随着智能电网建设的全面展开，电力大数据贯穿于生产及管理等各个环节，如何将这些数据更好的应用于缓解电力系统发展过程中资源、环境带来的限制与压力，帮助企业实现转型是实现电力行业稳步向前、可持续性发展的同时引领打造清洁能源、解决环保问题的关键。那么，电力行业应如何借助大数据力量，大数据应更好的应用于哪些实际业务?本文将基于大数据特点以及电力行业信息应用现状，对这一问题进行探讨。
1 大数据概述
1.1 大数据起源
“大数据”概念于20世纪90年代被提出，最初只是对一些在一定时间内无法用传统方法进行抓取、管理和处理的数据的统称。从2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，由于速度增长之迅猛，使全球互联网企业都意识到“大数据”时代的来临，数据对于企业有着重要意义。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布题为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告。报告发布后，“大数据”迅速成为计算机行业的热门概念并迅速延伸至各行业。
1.2 电力大数据概念与特征
被誉为“大数据时代预言家”的牛津大学教授Victor Mayer说，当今社会所独有的一种新能力，是以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品或服务，或深刻的洞见。电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标，通过利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面核心关键技术，实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升，推动公司业务发展和管理水平的有效提高。
电力大数据具有数量巨大、类型繁杂、数据处理速度快以及数据价值大等特征。
(1)数量巨大。随着电力企业信息化快速建设和智能电力系统的全面建成，电力行业中采集的数据量越来越庞大并且呈现快速增长的模式，电力数据的增长速度将远远超出电力企业的预期。
(2)类型繁杂。电力大数据包括种类繁杂的数据，除了传统的电网数据信息、运行信息，如发电量、电压稳定性、设备状态等结构化数据外，环境信息，如天气气候、地理信息数据、资产管理信息、需求侧用电设备类型等非结构化信息也逐渐成为电力大数据的重要组成部分，从而极大地增加了电力大数据的复杂性。
(3)数据处理速度快。主要指对电力数据采集、处理、分析的速度。鉴于电力系统中业务对处理时限的要求较高，在电力生产、使用和销售各个环节，电力都需要时刻保持供需平衡，因此电力数据的处理速度都是实时的。
(4)数据价值大。电力大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特性，并且电力大数据以其与国民经济社会广泛而紧密的联系，具有无可伦比的正外部性。其价值不只局限在电力工业内部，更能体现在整个国民经济运行、社会进步以及各行各业创新发展等方方面面，而其发挥更大价值的前提和关键是电力数据同行业外数据的交互融合，以及在此基础上全方位的挖掘、分析和展现。
2 电力大数据应用分析
由于电力大数据数量大、类型多、处理速度快、价值大的特点，若能充分利用这些基于电网的实时和历史数据，可获得大量高附加值的服务，对优化设备配置、提高电网基础设施的规划水平、提升点亮、负荷预测能力、提升营销收益与客户服务水平等方面提供辅助分析决策支撑。
(1)优化设备配置。通过电力基础设施的传感器，实时监控设施运行状况，实现对主营业务、核心资源、关键流程、重要指标的在线监测。对设备使用情况进行有效的状态评价，并基于历史与实时数据对设备故障进行实时警报与趋势分析，从而形成准确的设备状态预判，同时为检修、技改或大修进行决策支持，从而有效改变运维方式，基于设备状态和风险分析，做好事前引导、事中纠偏、事后评估，从萌芽阶段消除部分运维故障，实现设备资源的有效配置。
(2)提高电网基础设施的规划水平。大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。利用大数据存储技术，可以保留大量的现场信息，扩大现场信息收集广度、深度，提升建设项目管理的全面性和有效性，并通过大数据处理技术，分析处理所得数据，挖掘有效信息，对基础设施建设管理的提供全面的、自动化的智能分析和监控功能，提高基础设施规划有效性。
(3)提升电量、负荷预测能力。基于海量历史电量数据，根据区域面积、人口密度、历史国民经济数据、可靠性需求、负荷分布、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测。通过配电效率分析全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，并根据客户的用电负荷特性对远景年负荷进行预测，从而调整负载控制，节约电力成本，调整资产投资优先顺序，改进投资规划。
(4)提升营销收益与客户服务水平。大数据的应用可以为客户提供更加丰富的增值服务内容，提高服务水平。如果客户掌握每时每刻的用电情况，就可以根据需求调整自身的用电习惯，同时增加电力收费过程的透明化。由于电力企业的主要经营目标是完成上级下达的电量增长、平均电价、电费回收销售收入等经济指标。因此，可以对客户按照客户所处行业用电量及用电增长率、客户缴纳费用及时性以及电费缴纳数额高低顺序进行分类管理，找出用电容量存在潜力的客户，作为电量增长的重点加以关注，同时通过提供实时服务，并挖掘一段时间内的用户关注热点，及时答复和处理，提升需求响应的有效性，提高客户满意率。
3 结语
互联网的广泛应用，云计算的兴起、大数据时代的来临为我们提供了广泛的数据源，数据存储和高性能服务计算与分析能力，大数据则作为企业宝贵的财产得到越来越高的重视。各种数据分析与处理技术使人们更广泛深入的了解、理解这个世界成为可能。大数据时代，我们不能仅仅停留在对数据的分析和挖掘，应该将目标锁定在更高的领域——发现和预测。电力行业信息化的未来必定锁定在“集约化、精细化、信息化”的集团管理，这势必成为进一步提高电力行业运营效率和管理水平的主要方向。如何利用好大数据，充分挖掘企业数据资产，更好地保证电力服务的效率、效果，也必将成为实现这一目标的焦点。
参考文献
[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50(1)：146⁃149.
[2] 中国电子科学研究院学报.大数据时代[J].中国电子科学研究院学报，2013(1)：27⁃29.
[3] 胡雯，孙云莲，杨成月等.基于物联网的智能电网信息化建设研究.电力信息化，2013，11(4)：51—54
[4] 王德文.基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术.电力系统自动化，2012，36(11)：67—71
[5] 智勇.电力系统运行信息的数据挖掘研究.浙江大学博士学位论文.2009
