电力大数据 应用

Da数据in电力industry的应用前景如何？你认为Da数据in电力industry的应用前景如何？Da 数据正在改变各行各业。同理，Da数据in电力industry，而大数据应用是重要的一部分，目前电力大型数据应用场景主要在以下几个方面:(1)规划提高负荷预测能力，分析电力行业如何拥抱大数据分析电力行业如何拥抱大数据未来社会发展将是一个大-1/时代。

那么,“大数据”会给电力企业未来的发展带来哪些启示？“Da 数据”的核心:更准确地预测“Da 数据”来源于英文bigdata，对这一概念的解读大相径庭。美国学者勋伯格在其专著中解释说，“Da 数据”意味着我们可以更大规模地使用它。他认为“Da 数据”的核心是对复杂的超大规模数据数据进行分析，从而更准确地进行预测，这必然会引发商业变革。

2011美国著名学者杰里米·里夫金在其著作《第三次工业革命》中首次提出了能源互联网的愿景。如今，能源互联网的概念已经像从清平之末开始的风一样席卷全球！能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合构建的复杂交互网络和系统，其特点是可再生、分布式、开放、互联、智能。而大数据应用是重要的一部分。

Analysis 电力行业如何拥抱大数据未来的社会发展将是一个大数据的时代，而数据的意义不仅仅是一个记录，而是一个潜力巨大的能源。2015年8月19日，国务院常务会议通过《关于促进Mega 数据发展的行动方案》，特别强调通过Mega 数据的发展，增强创业创新活力和社会治理水平。大数据正在改变各行各业。同样，big 数据在电力行业中也有广泛应用。

large数据(bigdata)传统软件工具数据的集合无法在允许的时间范围内进行捕获、管理和处理。有人把这些数据比作积蓄能量的煤矿。煤按其性质分类，有焦煤、无烟煤、肥煤、劣质煤，而露天煤和深山煤的开采成本是不同的。同样，big 数据不是“大”，而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些海量数据是赢得竞争的关键。

目前电力大型数据应用场景主要在以下几个方面:(1)规划提高负荷预测能力。通过对数据的分析，利用数据挖掘技术更准确地把握了电力负荷的分布和变化规律，提高了中长期负荷预测精度。(2)施工提高了现场安全管理能力。通过现场批量对比分析照片，采用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患或检查安全方面落实的整改措施。

1、国内电网行业相对封闭，国外很多新技术、新思想不适用国内，没有施展的基础和环境；2.而国内电网行业在技术上并不落后，对国外相关技术的研究其实已经及时跟踪和深入了解。可惜的是，正如1中提到的，真的没有空间了。3.玩“大-1”的前提是先有一个大数据才行。以前电网建设的重点都集中在生产环节，对配电环节关注较少，而生产环节，至少目前是不大数据。

4.要想配电智能化，确实需要分析大量用户的用电特性数据，从而实现负荷预测、电力调度、有序用电等。但遗憾的是，想法归想法，技术归技术，现实归现实，虽然电力的智能分配在理论上设计得很好，但在现实中仍然存在许多问题。5.以用电信息采集系统为例，事实上，它是收集用户用电行为特征的最佳前端设施。这里收集频率是数据分钟，目前一般是15分钟。