大数据时代电力信息技术思考与探索-北极星输配电网

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摘要：文章对大数据时代与电力信息化两者之间产生的关系进行了详细的阐述和研究，介绍了大数据的概念和特点，分析了大数据对电力信息发展的重要性和巨大商业价值，深入剖析了电力信息技术面临大数据时代的思考和有价值的探索。并利用多年电力信息系统建设的经验和大数据时代的特征为信息化建设提出了几点建议，包括：重视数据整合与利用、加快大数据时期的信息化建设工作、加强对大数据时代信息安全的重视等。

1 引言

2001年，高德纳(Gartner)公司的一份研究报告首次出现“大数据(Big Data)”概念的提法。时至今日，虽然对“大数据”一词的定义说法不一，但越来越多的研究机构和网络媒体开始关注它。大数据正成为继云计算(Cloud Computing)之后新的热词。同云计算一样，大数据虽然也看不见摸不到，却与今日的信息技术发展如影随形，并潜行于当前的信息生产、加工、交换过程之中。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。

如同高德纳公司的报告里提到的那样，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级(Volume)，速度(Velocity)和多样性(Variety)。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值，而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性(Veracity) 。基于此，大数据可以被定义为：以新数据处理技术为手段，在海量、结构复杂、内容多样的数据集中，以较快速度解析出规律性或根本性的判断、趋势或预见。更为简单地说，是数据集太大以至于传统数据库软件无法处理，所以称为“大数据技术”。

大数据的提出是为了解决现有数据技术无法满足快速增多、日益复杂化的数据集合，因此基于大数据的技术涉及层面较广，至少包括如下一些现有技术的综合运用。关联规则学习、分类、分组分析、众包技术、数据异构与同构、机器学习、自然语言处理、神经网络、模式识别、预测模型、情态分析、信号处理、时序分析和可视化处理等。

大数据的具体化、实例化的应用离不开Apache Hadoop项目，一种开源、可扩展、分布式的应用计算架构。它包括Common、DistributedFile System、MapReduce三个组件部分。Hadoop的 Map/Reduce 框架是一种主/从架构，机群中有单一的主服务器以及若干个从服务器，在每个节点都有一个从服务器，这些分布式的节点协同工作，共同完成一个整体的大数据处理任务。

大数据风暴带来种种利好，著名市场研究机构IDC 数据预测：大数据市场规模将从2010 年的32 亿美元成长到2015 年的169 亿美元，2020 年新增的数字信息成长幅度将是2009 年的近45 倍。其中，传统的标准化、结构化数据只占15%左右，85%的数据来源于企业内各种信息活动、电子商务、物联网或外界社交网络等领域中的半结构化与非结构化数据。在现代服务业科技发展“十二五”专项规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。

2 大数据与电力信息化的关系

电力工业作为国家基础性能源设施，与社会发展和人民生活息息相关，是国民经济社会健康稳定持续发展的重要条件。积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，对实现中国电力工业科学发展具有极大的现实意义。中国电机工程学会电力信息化专委会拟编制发布《中国电力大数据发展白皮书(2013)》，这将是我国首次就电力大数据问题发布白皮书。白皮书第一次提出了电力大数据的定义，并同时指出重塑电力核心价值和转变电力发展方式是中国电力大数据的两条核心主线。白皮书还第一次提出了电力大数据的特征即3V、3E，“3V”是指体量大(Volume)、类型多(Variety)和速度快(Velocity)，“3E”指数据即能量(Energy)、数据即交互(Exchange)、数据即共情(Empathy)。

原标题：大数据时代电力信息技术思考与探索

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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