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大数据不是ICT行业的专利。目前,金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量,帮助企业实现转型。在电力行业,大数据已经被视作企业战略层面的重要议题:国家电网就在北京亦庄、上海、陕西建立了三个大数据中心,其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200个传感器,每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么,电力行业如何应用大数据?在电力行业面临的挑战中,电信业能找到哪些共性,电信业又有怎样的机遇?电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴?
大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广,市场规模迅速扩大,2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测,2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元,而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力,为了获得数据中的价值,必须选择新的方式进行处理。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。
对内:优化管理模式
电力行业数据量大、类型多、价值高,对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称,每当数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样,电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。
内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式,提升电力企业经营管理水平,主要包括以下几个方面。
——支持基建决策
大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合,利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据,通过使用超级计算机及大数据模型解决方案,来支持其风力发电机的选址,以充分利用风速、风力、气流等因素达到最大发电量,并减少能源成本。此外,VESTAS还将添加全球森林砍伐追踪图、卫星图像、地理数据以及月相与潮汐数据,以便更好地支持基础建设的决策。
——升级客户分析
一方面,通过使用电力企业庞大的历史销量数据,进行用户用电行为分析和用户市场细分,使管理者能有针对性地优化营销组织,改善服务模式。另一方面,通过与外界数据的交换,挖掘用户用电与电价、天气、交通等因素所隐藏的关联关系,完善用户用电需求预测模型,进而为各级决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据,主动把握市场动态。
——提高智能控制
大数据技术将加速电力企业智能化控制的步伐,促进智能电网的发展。例如,通过为电力基础设施布置传感器,动态监控设施运行状况,并基于大数据分析挖掘理念和可视化展现技术手段,采用集成了在线检测、视频监控、应急指挥、检修查询等功能的“智能在线监控与可视化调度管理系统”,有效改变运维方式,从萌芽阶段消除部分运维故障,实现运维智能化。
——加强协同管理
整合电力行业生产、运营、销售、管理的数据,实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据共享,以用电需求预测为驱动优化资源配置,协调电力生产、运维、销售的管理,提升生产效率和资源利用率。此外,电力企业各部门数据的集成将优化内部信息沟通,使财务、人事等工作的开展更顺畅,有助于企业实行精细化运营管理,提高集团管控水平。
对外:丰富增值业务
外部应用指利用电力行业大数据可获得的社会效益,主要包括以下方面。
——丰富增值服务
利用电力行业数据可给用户提供更加丰富的增值服务内容。例如,通过给用户提供其各月份分时明细用电视图,可让用户了解自身用电习惯并能根据需要进行调整,同时也使得电力收费过程更透明。随着无线M2M传感器和大数据分析的普及,智能恒温控制器等新型工具进入大型楼房和消费者家庭成为可能,未来这些技术将给用户带来很大的节能空间。
——提供经济指导
作为重要经济先行数据,用电数据是一个地区经济运行的“风向标”,可作为投资决策者的参考依据。美国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数据理论,将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合,设计了一款“电力地图”。该图以街区为单位,可以反映各时刻的用电量,并可将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照。通过完善“电力地图”,能更准确地反应该区经济状况及各群体的行为习惯,以辅助投资者的决策,也可为城市和电网规划提供基础依据。
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