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能力君:经过一年时间平台建设和试点,国家电网公司大数据建设取得了哪些阶段性的成果?
王继业:我印象比较深刻的是,今年夏天,国网江苏电力运用大数据负荷预测方法,对江苏全省负荷峰值进行预测。4月份,国网江苏电力利用大数据分析,预测今年江苏省最高电力负荷为8440万千瓦,预计发生时间在8月6日。实际情况是,8月5日江苏电网最高负荷达到8480万千瓦。与预测相比,时间仅相差一天,负荷仅相差40万千瓦,足以证明大数据应用的巨大威力。另外一个是低电压治理。国网福建电力从管理和技术两方面入手,全面掌握低电压现状和成因,借助大数据,深入分析95598低电压投诉、运维监测数据,结合用电信息采集系统监测及现场调研,全方位排查低电压台区,准确掌握全省低电压台区分布特点、负荷特性及时间规律等低电压网络现状。
此外,国网福建电力根据利用实测比对结果,建立电压损耗计算模型,形成台区压降成因分析图、台区电压分布图等,精确直观展现台区电压薄弱环节。今年8月,国网福建电力开展城网配变重过载预警分析场景应用,识别出52 台新增重载配变、13台新增过载配变,预警准确率达80%。大数据试点工作能取得阶段性的成果,证明了公司党组决策部署的正确性,验证了公司大数据建设从体系研究、平台建设、试点应用等一系列工作的科学性和可行性,充分反映了大数据技术符合公司发展要求和企业发展规律,为公司推进信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划奠定了坚实基础。下一步,公司在总结试点单位经验的基础上,实现公司系统大数据平台和分析应用的全覆盖。
能力君:大数据建设还有哪些工作要深化?
王继业:首先考虑的是大数据带来的海量存储以及部分业务系统面临存储升级成本较高、系统响应速度较慢等挑战。
为此,一方面我们对业务系统数据现状进行详细分析,针对数量庞大的历史数据,基于大数据平台开展历史数据归档,在提升系统访问效率同时,节约系统存储成本;另一方面,针对业务系统架构进行分析,在可能引起系统访问瓶颈的地方,重点考虑能否引入大数据技术加以解决。以用电信息采集系统为例,实时数据采集量不断增长,对采集频度需求也逐步提高,造成实时数据采集和处理过程存在瓶颈,影响业务正常开展。基于此,我们采用大数据实时数据采集组件替换原有数据采集方式,采用非关系数据库替换原有关系型数据库,采用大数据流计算组件替换原有计算组件,实时数据采集和处理效率比以往提升两倍多。
其次是安全性问题。云计算是分布式处理架构,且共享资源,安全性问题比传统系统架构安全问题会更突出。因此,公司提出,大数据要按照分级管理的原则,同步规划、同步设计、同步投入运行,并根据数据的重要性以及共享程度,确定哪些是可以开放的,哪些是需要逻辑强隔离使用的。公司目前是将外网上对于用户服务的内容、企业内部管理的内容以及生产方面的内容进行安全隔离,从而保证在云基础上数据系统的安全性。
最后一个是队伍建设。电网大数据是个交叉领域,在研究和应用方面需要电力人才、信息通信人才、数据分析人才,但各专业之间还存在知识交叉点,因此需要培养一支复合型的人才队伍,优化人员资源配置。
能力君:您如何看待大数据在构建全球能源互联网中的定位,大数据将发挥哪些重要的作用?
王继业:随着电压等级提升、联网规模扩大、自动化程度增强,电网发展已经进入坚强智能电网发展阶段,全球能源互联网是坚强智能电网发展的高级阶段,具有网架坚强、广泛互联、高度智能、开放互动的特征。全球能源互联网的这些特征与大数据密切相关。
另一方面,全球能源互联网可以有效解决全球能源资源分布和市场需求失衡的问题,同时,对能源形式、生产方式、存储形式、分享机制等带来新的变革。因此,随着大数据的建设和发展,能源的智能化管理将变得更为重要。依托大数据,企业可分析预测能源消费和使用,提高能源利用效率,降低能源成本等。此外,以大数据为核心的泛在智能电网,将优化能源的生产方式、利用方式以及消费方式,如清洁能源、电动汽车的发展和利用等,有望催生新的经济模式。从这个层面而言,在构建全球能源互联网的进程中,大数据必将发挥越来越重要的作用。
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