【连载】大能源系统的大数据应用前景国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（三）-第2页-北极星输配电网

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2大能源系统对信息系统的要求

大能源系统的大数据分析对数据的采集、存储、集成、挖掘、管理、展现及安全的要求包括：

1)突破时空限制，快速处理跨物理空间和网络空间的各类数据资源。

2)打通各领域系统的业务流、资金流和信息流之间的藩篱，从价值的传递提升为价值的创造。

3)构建大能源数据中心及其运行管理平台，形成多业务多维度协同分析的数据价值链，支撑大能源的安全及高效利用。

4)确保网络安全和信息可靠。

在数据架构方面，需要突破传统信息技术针对特定应用的局限性。一方面要贯通各种能源系统内部各环节间的数据，推进多业务间的高效协同；另一方面要打通电力系统与一次能源、用户需求、自然环境、经济社会、管理政策之间的信息壁垒，为能源安全及环境安全提供信息支持。实现开放、融合、可扩展的分布式一体化数据服务体系。

在数据获取与集成方面，需要融合多源数据，大幅提高数据采集的准确性、时效性和可靠性。构建横向协同、纵向贯通的数据平台，支撑地理信息系统、电力系统分析、运维检修、电力市场(包括发电侧、需求侧、输电权、辅助服务、碳资产)、电力营销、移动应用、云环境下的业务应用及集成服务模式，提升数据的完整性、及时性、有效性和一致性。

在数据存储方面，需要有效、快速、可靠地存取甚至达到海量的数据，包括大容量、分布式集群存储设备，及数据归仓、云存储、虚拟存储等硬软件的研究，协同提高计算能力。

在数据管理方面，在对各类数据，特别对非结构化数据的组织、清洗、融合、集成、抽取、转换、装载、检索、维护时，减少数据冗余，提高数据共享、服务及管理效率。既要充分体现其内在联系，便于数据修改与扩充，又能保证数据的独立性、可靠性、安全性与完整性。

在数据分析与决策支持方面，需要深入探索大数据的挖掘技术，重视信息的深度加工和有效表达。大数据分析技术有：遗传算法、神经网络、数据挖掘、回归分析、分类分析、聚类分析、关联规则学习、数据融合与集成、机器学习、自然语言处理、情感分析、空间分析、时间序列分析等。

在信息安全方面，需要将信息安全从被动防御向多层次、主动防御转变。包括应用可信计算、并行加密、标识认证、智能分析等新技术，在支撑多类型终端开放互动能力的同时，保障信息的机密性、完整性、可用性和可控性，特别是云环境及移动互联环境下的安全性。要可靠防御黑客攻击及各种灾害对信息系统的破坏，正确处理大数据的开放与安全的矛盾。

在数据展现方面，需要把握数据的内在特征和规律，综合运用计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、历史流、空间信息流、计算机视觉及人机交互等领域技术，灵活地为不同的物理系统提供直观互动的可视化展现与虚拟现实，把复杂的数据转化为可以交互的图形，提升电力数据的可利用价值。

3大数据应用前景

大数据的研究从数据的挖掘、分析、处理到应用，其中应用是整个大数据的出发点和归宿，应该遵循需求牵引、问题导向、案例推理的原则。只有把大数据转化成思想及知识，才能带动大数据技术的产业。

3.1智能电网

能源革命推进了智能电网与各种新能源及用电技术的关联；大规模风光电的接入大大增加了电力生产的不确定性及电网运行的困难；大规模EV的充放电又增加了电力消费的随机性；发、输、配、用、储,各环节内的不确定因素及其交互影响越来越复杂。大数据技术成为提高电力流效率及防御大停电灾难的基础。

2013年美国EPRI启动了输电网及配电网的现代化示范项目；国际电工委员会(IEC)定义的智慧能源系统是以智能电网为核心，以先进的信息技术为支撑，实现电网与其他能源系统交互，推动大规模新能源接入。

中国电机工程学会2013年发布了中国电力大数据发展白皮书。国家电网公司也启动了设备状态预警、营销、用电、客户服务等方面的大数据示范应用研究，融合传感量测、信息通信、计算机、数据分析与领域技术。旨在：(1)通过各种渠道获得覆盖电力生产、输送、消费、交易、社会服务的电力大数据；(2)融合因果分析、统计分析、行为分析、智能分析等手段来挖掘知识，实现智能预测、精准调度、辅助服务、需求侧管理、个性化服务、状态检修、灾害预警、故障诊断、突发事件应对、行为分析、能效管理、投资管理、电力金融平台、市场交易；(3)提升对基础设施规划、设计、建设、运行、维护、营销、交易、监控、管理、资本运作的科学决策水平，持续推进能源体制创新。

延伸阅读：【连载】国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（一）

【连载】国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（二）

原标题：【观点】南瑞集团公司薛禹胜等：大能源思维与大数据思维的融合(三)大能源系统的大数据应用前景

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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