大数据内涵及特征
1.什么是“大数据”？
大数据是指通过传感器、智能化设备、视频监控设备、音频通信设备和移动中断等各种数据采集渠道收集到的，结构化、半结构化和非结构化的海量业务数据的集合。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。
大数据是个基于互联网的定义，大数据技术主要处理“涌现”性的数据，并不是“数据多”就叫大数据。比如，移动用户8亿，微信（活跃）用户5亿，淘宝每天六千万用户。每个用户每天“天然”地产生了数据，这样才有大数据。
大数据应用是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。
2.大数据应用
大数据应用要以市场需求为导向，市场缺乏引导，就没有存在的价值。以市场需求为导向，在哪一个方面的需求强烈，就可以在哪一个方面去研究是否可以应用大数据技术或者方法去改进或者创新。
3.电力大数据
电力信息化是必然的、不可扭转的趋势。电力大数据是大数据理念、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。
电力大数据不仅是大数据技术在电力领域的深入应用，也是电力系统及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力发展及商业模式创新。
4.电力大数据的特征
电力大数据的特征可以概括为：5“V”3“E”。
“5V”分别是：（1）数据量大（Volume）：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（Variety）：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）处理速度快（Velocity）：在几分之一秒内对大量数据进行分析，以支持决策制定；（4）价值大（Value）；（5）精确性高（Veracity）。
3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。
电力大数据应用
目前，我国电力大数据应用主要集中在六大环节。
1.发电环节：大数据的应用可以进一步深化和推广风电和太阳能等新能源发电功率预测和运行智能控制技术，提升新能源接入和分布式储能的能力，促进大规模风电和光伏等可再生能源的科学合理利用。
2.输电环节：大数据技术的可以开展分析评估诊断与决策技术研究，实现输电侧态势评估的实时化和智能化，结合外部数据，开展输电侧设施智能防灾研究，实现线路问题元器件的快速恢复，提高输电侧的自愈能力。
3.变电环节：提升变电站的智能化管理水平，通过全网、全区域实时信息共享和分析实现变电侧的实时控制和智能调节，实现变电设备信息和运行维护策略与电力调度的智慧互动。
4.配电环节：大数据分析能够实现对用户负荷和用电情况的深入了解，提高对客户用电需求和负荷模式的认知水平，优化配网规划和供电计划，提高配网监测、保护和控制水平，提高事故的响应程度，优化配网运行管理水平，提升供电可靠率。
5.用电环节：大数据应用可以建立面向经营与管理的科学营销决策支持平台，实现市场运营、营销及客户服务、设备全寿命周期管理等各类主题的分析及预测，提高营销服务的综合分析预测能力，实现客户用电管理优化、用能实时分析和预测等高级应用，提供用电增值服务。
6.调度环节：建设以数据驱动的智能调度体系，实现运行信息全景化、数据传输网络化、安全评估动态化、调度决策精细化、运行控制自动化、机网协调最优化，提升调度驾驭电网能力、资源优化配置能力、科学决策管理能力和灵活高效调控能力。
对于电力领域来说，要实现电力设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统，从而为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。并且在大数据及云计算技术的支撑下，电能双向传输才能更有针对性，形成供需的动态平衡。
电力大数据的来源与类别
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，可大致分为四类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电网运行和设备检测或监测数据；三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；四是电力企业管理数据，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。
本文转载自：电力信息化
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