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电力行业的大数据发展解析
电力行业的大数据发展趋势
近年来,&大数据&已经成为科技界和企业界关注的热点.2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动&大数据研究和发展计划&,这是继1993年美国宣布&信息高速公路&计划后的又一次重大科技发展部署.美国政府认为大数据是&未来的新石油&,将&大数据研究&上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响.在我国,工信部将在&十二五&期间,以加快云计算服务产业化为主线,以提高创新能力和信息服务能力以及创新服务模式为目标,从国务院到地方政府出台了一系列的政策和措施重点扶持物联网、云计算等大数据相关产业,为培育发展战略性新兴产业、加快转变发展方式提供更加有力的支撑,迎接大数据时代的到来.
作者单位：
国网电力科学研究院瑞中数据云计算部门
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万方数据知识服务平台--国家科技支撑计划资助项目（编号：2006BAH03B01）(C)北京万方数据股份有限公司
万方数据电子出版社[本文摘要]
随着无处不在的传感器芯片、高速通信网络以及高性能分布式计算系统的广泛应用，随时产生、海量存储、异构形态、即时处理的海量数据正把人类社会带入崭新的大数据时代。电力行业大数据综合了电力企业的产、运、销及运营和管理数据，如何对其采集、传输、存储、分析并最终指导生产、服务终端用户将是电力行业信息化的重要研究课题。从大数据定义、发展趋势、关键技术3方面宏观上概述了大数据时代的特征，在此基础上总结了现有大数据技术在电力行业的研究与典型应用，最后分析了大数据时代电力企业信息化发展所面临的若干挑战。
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电信与信息服务业务经营许可证101190号在传统行业中，石油、天然气、煤炭、电力等能源产业已在我们生活中起到不可替代的作用。而对于能源企业来说，如何更高效的开采这类必需品资源，并为大众提供更好的服务，已经成为企业及国家发展的一大命题。
如今是大数据时代，将大数据技术应用于能源领域，是推动产业发展创新的趋势。能源企业通过将能源消费数据、智能设备数据、客户信息等数据相结合，可充分挖掘客户行为特征，发现用户消费规律，从而提升企业运营效率。
能源大数据是必然发展趋势
从国家政策来看，近几年我国能源消耗持续增高。其中，天然气年均增高1.9%，核电年均增高1.8%，水电年均增高1.7%，而石油的消耗量始终占总能源消耗的18%。由于石油、煤炭等能源的生产是不可持续的，因此，国家在近年发布了一系列相关政策，明确提出将提高可再生能源的利用率，其中包括《关于互联网+行动的指导意见》、《关于推进互联网+智慧能源发展的指导意见》，都在指向新型的能源互联网。
同时，由中国能源局发布的78条通知政策中，有45条关于电力领域，17条关于煤炭和油气领域。可见政府未来对能源的支持力度还将进一步加大。
从市场规模来看，自2013年开始，电力、石油等能源细分行业就已经纷纷拉开了大数据开发应用的序幕。截止到去年，我国能源行业大数据应用市场规模已达8.29亿元人民币。其中，石油、天然气作为国家战略性能源，近5年投资规模都有较大增长。能源大数据行业的发展前景不容小觑。
从实际应用情况来看，大数据已在石油、天然气、电力等传统能源领域，以及风电行业这种新能源领域得到应用。
对于石油行业来说，传统的油气勘探开采方式面临瓶颈，从地质开发到石油储藏，其油气开采技术已无法满足石油企业提高产量的需求。而这一传统行业恰恰早已积累了海量数据，油田在油气勘探开采过程中，可以利用大数据分析技术寻找新的增长点，帮助炼油厂提高炼化效率。
在电力领域中，国家电网于2014年开始重视大数据技术，以推动智能电网发展战略。同时，国家电网和南方电网“十二五”期间都在对智能电网进行大规模投资，智能电网已成为发展趋势。通过实施智能电网战略，可以利用大数据技术帮助电力公司调配电力供给，调节用户用电需求。
对于风电行业来说，根据国家规划，到2020年风电装机容量将达到2亿千瓦。而风电行业的痛点在于风电机组性能差异大，年发电量达不到预期指标。不过，风电机运行过程中会产生海量数据，可以利用大数据技术实时分析发电量，并对可能发生的问题进行预测。这对世界各地风电场都很有意义，能够从很大程度提高发电效率。
能源大数据行业应用现状
10月18日，中国大数据产业联盟秘书长张涛在数据猿主办的《G20能效引领计划下的能源大数据》活动中表示，目前大数据产业已经进入各传统领域中，当然也包括能源行业，只是当前在能源业的应用还处于初级阶段。
具体来看，由于油气行业长期以来处于垄断地位，对新技术的接受和推广较为缓慢。因此，大数据在石油天然气领域的应用仍处于起步阶段。2013年，国内石油企业开始把大数据技术应用于战略决策、科技研发、生产经营和安全环保各个领域，从大数据资源中挖掘更多价值。
据中国石油招标网统计，中国石油共发起建设12个与大数据相关的项目，其中，东方物探、新疆塔里木油田及大庆油田在大数据领域动作最多。项目建设内容多集中于建设油田勘探开发一体化数据中心以及研究成果知识库2个领域。
可以说国内油气行业仍处在数据采集、存储阶段，尚未上升到大数据挖掘分析的高度，大数据在原油炼制及油品销售环节的应用处于萌芽阶段。但随着国家大数据战略的推广，未来大数据必会成为油气行业新的爆发点。
对于电力行业来说，其在国外发展势头良好，而在国内发展相对落后。其实早在2003年时，国家电力集团就曾尝试推行大数据技术，但由于当时技术条件受限，于是很快便终止了这次行动。
自2015年，国家开始大力推行电力改革，鼓励分布式电源采用“自发自用、余量上网、电网调节”的运营模式，积极发展融合先进储能技术、信息技术的微电网以及智能电网技术，确保可再生能源发电量依法全额保障性收购，为分布式发电和新能源汽车在未来大规模接入电网创造了有利条件。
在风电行业中，近年来国家大力推行风力发电。由于风电行业涉及硬件较多，且分布区域较广，因此也刺激了对大数据的需求。未来，风电机组领域的数据交易将会非常活跃，企业用户将成为交易主体。
能源大数据企业何去何从
虽然能源大数据行业处于初步发展阶段，但已有众多企业开始着手在此领域进行探索。
如何从海量数据中高效获取数据，进行加工并最终得到有效数据是能源大数据企业涉足此领域的直接目的。
其中，以大型厂商为代表的企业已经在能源大数据行业布局，其具有丰富的实施经验，能够保证系统稳定性。以华为、浪潮企业为例，其已成为能源大数据行业的首批受益者。
而初创型能源大数据公司也已开始兴起，主要应用体现在风电等清洁能源领域。大数据公司利用分布式存储、实时监测分析等技术，解决新能源行业数据量大、需要实时处理的难题。
对于石油行业来说，国内三大石油国企将成为推动石油大数据进展的主力。中国石油创建的数据中心、中石化的炼油大数据以及中海油的海上石油勘探，都是将大数据应用于能源行业的实例。
在电力领域中，大数据是企业深化应用、强化集团企业管控的有力技术手段。而电力企业面临的问题不仅是收集和存储数据，而是围绕数据采用相应的定量和统计信息，以挖掘更有价值的信息。从整体来看，目前大数据技术在电力行业应用的规模、范围和深度仍然较低，需要进一步加大推广。
对于风电企业来说，由于风电场风机的维护成本较高，如果运行中出现故障，便会造成严重损失。
龙源电力集团作为国内最早从事风电运营的发电企业之一，其运行数据分析及优化中心主管工程师李韶武就在《G20能效引领计划下的能源大数据》峰会中表示，龙源电力曾发生多起大部件组坏，造成风电场停运近半年，损失严重。如果能提前利用大数据技术对运行故障进行预测，一定能减少企业损失。
随着能源大数据行业的发展，能源大数据企业必将会逐步增多。抛开与大型企业资源优势的对比，初创型能源大数据公司能否会因创新型技术而占领行业制高点？我们拭目以待。
文章来源: IT之家　　1、国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境;　　2、但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。　　3、要玩大的前提是首先要有大数据，以前电网建设重点都集中在生产环节，配用电环节关注较少，而生产环节，起码目前，还谈不上大数据，相关的数据挖掘倒是一直都需要，也一直都在用。用电信息采集系统(用户能见到的就是智能电表)等的大面积推广，意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。　　4、配用电环节要做到智能化，确实需要基于海量用户用电特征数据分析，进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是，理念归理念、技术归技术、现实归现实，虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好，但现实中还有很多问题。　　5、以用电信息采集系统为例，其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施，这里需要分钟级的数据采集频率，目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由于用户住宅区的分布杂乱无章，要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大，PLC又慢又很不稳定。无线的话，GPRS目前使用较多，不过呢，大量用户数据都走GPRS，且不说费用，数据拥塞是避免不了的，受环境影响，干扰和屏蔽也较多。这样一来，后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况，因此很多数据根本无法全部有效采集。也就不存在完整的海量数据一说，那么又到哪里去分析呢?　　6、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点，用户家里也可以用智能插座，这种环境下用户数据可以得到有效收集，如果用户量较大，必然会产生大数据，相对也就需要大数据技术来处理和分析，从而进一步提高电网智能服务水平。但这种整体的改造要用到目前现有电力系统中，显然不现实，成本过高，电老大再有钱，也不可能去干这种事。　　7、从电力的后台系统来说，涉及到了大量的各种业务系统，但这些系统多年的建设过程中因为缺乏顶层设计，所以大多自成体系，数据很难互通共享并提供上层应用服务，因此即便这些数据真的也是海量大数据，但要实现整体的分析挖掘，难度依然十分巨大。　　8、风电、（）、包括微网的分布式能源接入，其实跟前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此怎么分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合也会是十分麻烦的问题，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对现网冲击还是很大的。这确实也需要数据分析技术的支持，譬如对风电准确的预测等。这些技术都很早就有人在研究，谈不上大数据。除非是大电网环境下，整体都构建成分布式能源，这时候可能才算得上是大数据吧。　　8、总结一下，从未来看，智能电网的实现的确需要大数据做支撑，但在我国电网环境下，这将还是一个漫长的过程。当前说大数据，更多是噱头，吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据，顶多T级了。
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责任编辑：wzy
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