电力大数据价值与挑战分析-第2页-北极星输配电网

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（三）用户能耗分析及用电方案优化

基于大数据的用户能耗分析及用电方案优化可以提高能源利用率，降低用能费用，保障客户经济利益，也有利于电网削峰填谷，平稳运行；促进以“电力生产为中心”向“以客户为中心”的模式转变，提升供电服务满意度，提升企业社会形象。

（四）电动汽车充电设施用电服务精准营销

通过分析电动汽车充电设施客户的充电地址、客户类别，掌握用户分布情况，按区域提供更加合适的用户缴费渠道。结合金融系统的客户信用报告，按交费金额、缴费时间、缴费及时性、客户住宅性质分析客户信用等级，为未来开放市场条件下推出有吸引力、多样化的用电价格体系提供数据支撑，同时作为增值服务可以提供给第三方机构使用。利用数据关联分析、线性拟合等方法，分析不同电动汽车充电设施负荷行为的时间特征、地理特征、电量特征、功率特征等，为公司掌握电动汽车的负荷特性和储能应用潜力积累数据，为公司智能用电业务发展和做好配电网建设规划提供依据；分析不同电价对电动汽车充电设施客户用电行为的影响，细分客户类别和客户信用等级，为精准营销提供数据支持。

二、电力大数据应用挑战

下一代智能电力系统将产生大量的数据。但是电力行业在进化的过程中面临的问题并不是简单的数据量的问题，它是整个行业面临重塑的机遇和挑战，即如何从海量的数据中识别可用的数据，评估潜在的价值，进而促进整个行业的转型发展。

（一）挑战一：数据质量较低，数据管控能力不强

大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。

（二）挑战二：数据共享不畅，数据集成度不高

大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。目前电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储且不一致的现象较为突出。

（三）挑战三：防御能力不足，信息安全面临挑战

电力大数据由于涉及到众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各单位防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。

（四）挑战四：承载能力不足，基础设施亟待完善

电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。目前电力企业虽大多已建成一体化企业级信息集成平台，能够满足日常业务的处理要求，但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，尚需进一步加强。

（五）挑战五：相关人才欠缺，专业人员供应不足

大数据是一个崭新的事业，电力大数据的发展需要新型的专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。

三、电力大数据发展建议与策略

电力大数据的发展更多是一种整体行业意识的提高，从前期的大量实践来看，此类应用是多种现有成熟技术的综合，解决的是优化问题。大数据的业务需求已经有了大量积淀，已经趋于明确，“技术上的一小步，便可带来思维理念的一大步”。业内专家针对大数据的中国前景已经有了大量讨论，对大数据的发展规划业已初步共识，如：构建大数据研究平台，即国家顶层规划、整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术；构建大数据良性生态环境，制订支持政策，形成行业联盟，制订行业标准；构建大数据产业链，促进创新链与产业链的有效嫁接。电力系统作为中国社会的基础能源设施，行业理念的提升和创新带来的效果，经过社会的反馈和发酵，其倍增效应将极大地推动中国社会整体的跨越式发展。

（一）规划先行、加快示范

设定长期的电力大数据应用策略，积极开展前期研究，结合电力业务性质以及发展需求，从数据规模以及增长情况、多样化程度、以及数据分析的需求等方面出发，全方位论证电力大数据的发展方向和道路，制定中长期电力大数据发展规划，设立切合实际的目标和优先级、明确的预算和期限。

在规划的基础上，面向电力生产、用户用电、企业运营等数据量大的领域，结合实际情况，找准最易实施、最易出效果、需求最迫切的环节，引导行业厂商参与，关注电力工业共性需求和特点，快速开展电力大数据实践应用，从简单分析到深入分析，到实现智能挖掘，循序渐进，逐步深入。

（二）数据治理、行业共享

建立电力数据管控体制，定义完整的电力数据管控流程和电力数据责任体系，对电力数据进行从数据获取到数据加工，到数据分发再到数据使用的数据全生命周期管理。在提升电力数据管控能力的基础上，开展数据治理和数据质量评估，有效提升电力数据的及时性、准确性和完整性。

原标题：电力大数据价值与挑战分析

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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