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“大数据”在电力行业到底有多大?

2013-03-20 11:18关键词:大数据数据挖掘信息系统收藏点赞

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数据挖掘,又称为知识发现(Knowledge Discovery),是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来;规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前,大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的有用信息,更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析,探寻其数据模式及特征,进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律,专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程,将极大拓展企业核心竞争力。例如,在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”,就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上,捕捉总结购买者共性习惯行为,并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

数据挖掘在供电企业的应用前景

在电力行业,坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合,信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”,支撑新一代电网生产和管理发展。目前,国家电网公司已初步建成了国内领先、国际一流的信息集成平台。随着三地集中式数据中心的陆续投运,一级部署业务应用范围的拓展,结构化和非结构化数据中心的上线运行,电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及,电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性,已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显,电力大数据分析迫在眉睫。当前,电网业务数据大致分为三类: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;二是电力企业运营数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三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。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测),客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等等,实现更科学的需求侧管理。

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