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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?请关注本版报道。
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。
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