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中国电力大数据发展白皮书.pdf

中国电力大数据发展白皮书

用户3640208511
2013-11-07 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《中国电力大数据发展白皮书pdf》,可适用于高等教育领域

中国电力大数据发展白皮书(年)中国电机工程学会信息化专委会二零一三年三月|中国电力大数据发展白皮书I目录引言迎接电力大数据时代电力大数据源起电力大数据内涵电力大数据特征展望电力大数据时代电力大数据价值分析电力大数据应用前景电力大数据发展挑战迈向电力大数据时代电力大数据关键技术电力大数据发展策略结束语II图表目录图表全球数据量预测图表中国电力装机容量预测图表大数据的发展历程图表传统数据与大数据的区别及联系图表传统电力价值链与新兴电力价值链图表电力大数据的“VE”图表表计数量与采集频率决定的数据量变化图表大数据的行业价值图表数据使用率提升对行业人均产出的平均提升幅度图表数据质量提升对行业ROE的中位数提升幅度图表大数据技术成熟周期图表电力工业在国民经济中的发展变化趋势图表电力大数据助力智慧城市|中国电力大数据发展白皮书引言随着数字信息化时代的迅猛发展信息量也呈爆炸性增长态势。在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时也使得全球的数字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据IDC统计年全球数据量已达到ZB相当于全世界人均产生GB以上的数据并且还将以每年的速度继续增长。在这汹涌来袭的数据浪潮下社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府都将不可避免的进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系中国电力工业概莫能外。图表全球数据量预测今天中国电力工业面临着能源枯竭和温室气体排放的双重挑战传统的投资拉动增长的发展方式已经面临质疑。从衡量中国电力工业发展的重要指标装机容量来看虽然其绝对数字始终在增全球数据量来源:赛迪顾问单位:ZB|中国电力大数据发展白皮书长但其增幅已经大大放缓。一方面电力工业近年来快速增长透支的产能需要时间消化另一方面新的发展需求和规则也在要求新的发展模式。这对中国的电力工业发展提出了新的问题我们能否有新的能源载体和新的契机来寻求新的电力工业价值的增长?挑战重重但机遇也前所未有。图表中国电力装机容量预测当前信息通信技术(ICT)对中国电力工业的价值贡献正处于量变到质变的关键节点而变化的本质就是电力信息通信与电力生产以及企业经营管理的深度融合其最终表现形式必将是电力数据的爆发性增长。中国的电力工业经过几十年来的高速发展随着下一代智能化电力系统建设的全面展开中国的电力系统已经成为了世界上最大规模关系国计民生的专业物联网甚至在某种程度上这张遍及生产经营各环节的生产关系网构筑起了中国最大规模的“云计算”平台装机容量年增长率单位:万(Kwh)来源:中国电机工程学会|中国电力大数据发展白皮书为从时间和空间等多个维度进行大范围的能源资源调配奠定了基础。对于电力行业而言电力大数据将贯穿未来电力工业生产及管理等各个环节起到独特而巨大的作用是中国电力工业在打造下一代电力工业系统过程中有效应对资源有限、环境压力等问题实现厚积厚发、绿色可持续性发展的关键。在这样的背景下中国电机工程学会信息化专委会组织召开了以“大数据与宽带中国”为主题的“电力行业信息化年会”以及多次电力大数据专题研讨会共同研讨中国电力大数据的未来。图表大数据的发展历程年将是“中国大数据元年”信息化专委会以此为契机发布《中国电力大数据发展白皮书》希望借此能够推动整个行业对电力中国电机工程学会电力信息化专业委员会成立于年在学会指导下开展电力企业信息化电力企业资源规划ERP网络与信息安全技术电力企业资产管理EAM地理信息系统GIS电力市场商务信息技术和网络运行管理等方面的技术创新和交流。技术研发概念推广解决方案推广商业模式尝试生态环境完善行业应用案例增多用户认可程度增加基于大数据应用业务的创新加快数据资产化进程加快。大数据解决方案成熟大数据应用渗透社会各行业数据驱动决策信息社会智能化程度大幅提升。来源:赛迪顾问|中国电力大数据发展白皮书大数据价值理念的认可以期在中国电力行业尽快地生根发芽、产生价值。中国社会的发展正经历从传统的投资驱动逐步向价值驱动粗放型发展模式向集约化经营的演进和转变。在这种大趋势下中国电力工业也将面临传统的动力经济的转型大数据时代下的中国电力工业也必将顺应能源变革的历史潮流走出一条科学发展的康庄大道。|中国电力大数据发展白皮书迎接电力大数据时代电力大数据源起随着信息通信技术的不断进步数字化、信息化已经渗透进我们生活中的各个角落。据IDC编制的年度数字宇宙研究报告《从混沌中提取价值》表明世界已进入了“数字摩尔时期”全球数据量大约每两年翻一番。从人类出现文明到年人类总共产生了EB(百亿亿字节)数据而这仅是当前人类社会两天的数据量。我们正处于数据世界一个重要历史爆发期的边缘数据是资产是财富的观念业已深入人心大数据应用已是大势所趋“大数据时代”已然到来。电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势。近几年电力行业信息化也得到了长足的发展我国电力企业信息化起源于世纪年代从初始电力生产自动化到年代以财务电算化为代表的管理信息化建设再到近年大规模的企业信息化建设特别伴随着下一代智能化电网的全面建设以物联网和云计算为代表的新一代IT技数据是最有价值的资产数据是企业的命脉数据可用性至关重要数据永恒不变是企业始终存在的资产操作系统可以更换进化应用提供商可以出现和消亡服务器走向虚拟化和大众化数据|中国电力大数据发展白皮书术在电力行业中的广泛应用电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。从长远来看作为中国经济社会发展的“晴雨表”电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系将会呈现出无以伦比的正外部性对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力。图表传统数据与大数据的区别及联系知其然也要知其所以然。推动中国电力大数据事业的发展首先要能够正确认识何为电力大数据。目前大数据在业内尚无形成统一的定义引用麦肯锡全球研究院(McKinseyGlobalInstitute简写为MGI)在《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述即:大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。相对于大数据的技术定义电力大数据则是一个更为广义的概念并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才是电力大数数据量速度多样性价值GBTB数据量稳定增长不快结构化数据统计和报表TBPB以上持续实时产生数据年增长量在以上结构化数据半结构化数据多维数据音视频数据挖掘和预测性分析传统数据大数据来源:麦肯锡全球研究院(McKinseyGlobalInstitute)ZT高亮ZT高亮ZT高亮|中国电力大数据发展白皮书据。作为重要的基础设施信息电力大数据的变化态势从某种程度上决定了整个国民经济的发展走向。如将电力数据单独割裂来看则电力数据的大价值无从体现。传统的BI(商业智能BusinessIntelligence)分析关注于单个领域或主题的数据这造成了各类数据之间强烈的断层。而大数据分析则是一种总体视角的改变是一种综合关联性分析发现具有潜在联系之间的相关性。注重相关性和关联性并不仅仅囿于行业内的因果关系这也是电力大数据应用与传统数据仓库和BI技术的关键区别之一。电力大数据内涵电力大数据是能源变革中电力工业技术革新的必然过程而不是简单的技术范畴。电力大数据不仅仅是技术进步更是涉及整个电力系统在大数据时代下发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。重塑电力核心价值:中国电力工业长期秉承“以计划为驱动、以电力生产为中心”的价值观念重视企业价值和客户价值的实现却在一定程度上忽视了社会效益缺乏双向互动导致电力供需的单方向传递使得社会资源对电力工业的反馈促进很难实现这是电力企业在社会主义市场经济条件下提升核心竞争力的最大挑战。ZT高亮ZT矩形|中国电力大数据发展白皮书大数据的核心价值之一就是个性化的商业未来是对人的终极关怀。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘和满足重塑中国电力工业核心价值驱动电力企业从“以人为本”的高度重新审视自己的核心价值由“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变并将其最终落脚在“如何更好地服务于全社会”这一根本任务上。图表传统电力价值链与新兴电力价值链转变电力发展方式:人类社会经过工业革命两百多年来的迅猛发展能源和资源的快速消耗以及全球气候变化已经上升为影响全人类发展的首要问题。传统投资驱动、经验驱动的快速粗放型发展模式已面临越来越大的社会问题亟待转型。来源:中国电机工程学会发电与交易输电配电能源服务(零售)电气设备发电与交易输电配电能源服务(零售)电气设备用户用户分布式资源信息化服务平台信息服务信息设备电力流信息流传统电力价值链新兴电力价值链|中国电力大数据发展白皮书电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。电力大数据特征电力大数据的特征可以概括为“V”“E”。其中“V”分别是体量大(Volume)、类型多(Variety)和速度快(Velocity)“E”分别是数据即能量(Energy)、数据即交互(Exchange)、数据即共情(Empathy)。如仅从体量特征和技术范畴来讲电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但电力大数据更重要的是其广义的范畴其超越大数据普适概念中的泛在性有着其他行业数据所无法比拟的丰富的内涵。让数据创造价值公司积累高质量和有价值的数据形成数据资产企业内部提升获取数据的能力和效率在管理决策中致力于数据价值的发现与客户和合作伙伴在数据运营基础之上分享数据价值构建海量数据计算系统提供生产级数据应用ZT高亮|中国电力大数据发展白皮书图表电力大数据的“VE”体量大(Volume):体量大是电力大数据的重要特征。随着电力企业信息化快速建设和智能电力系统的全面建成电力数据的增长速度将远远超出电力企业的预期。从发电侧为例电力生产自动化控制程度的提高对诸如压力、流量和温度等指标的监测精度频度和准确度更高对海量数据采集处理提出了更高的要求。就用电侧而言一次采集频度的提升就会带来数据体量的“指数级”变化。图表表计数量与采集频率决定的数据量变化类型多(Variety):电力大数据涉及多种类型的数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。随着电力行业中视频应用的电力大数据VARIETY类型多VELOCITY速度快EMPATHY共情EXCHANGE交互ENERGY能量VOLUME容量大来源:中国电机工程学会表计数量采集频率分钟采集频率分钟采集频率秒钟,GBGBTB,GBTBPB,,TBTBPB来源:中国电机工程学会|中国电力大数据发展白皮书不断增多音视频等非结构化数据在电力数据中的占比进一步加大。此外电力大数据应用过程中还存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求而这些都直接导致了电力数据类型的增加从而极大地增加了电力大数据的复杂度。速度快(Velocity):主要指对电力数据采集、处理、分析的速度。鉴于电力系统中业务对处理时限的要求较高以“秒”为目标的实时处理是电力大数据的重要特征这也是电力大数据与传统的事后处理型的商业智能、数据挖掘间的最大区别。数据即能量(Energy):电力大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特性并可在使用过程中不断精炼而增值可以在保障电力用户利益的前提下在电力系统各个环节的低耗能、可持续发展方面发挥独特而巨大的作用。通过节约能量来提供能量具有与生俱来的绿色性。电力大数据应用的过程即是电力数据能量释放的过程从某种意义上来讲通过电力大数据分析达到节能的目的就是对能源基础设施的最大投资。数据即交互(Exchange):电力大数据以其与国民经济社会广泛而紧密的联系具有无可伦比的正外部性。其价值不只局限在电力工业内部更能体现在整个国民经济运行、社会进步以及各行各业创新发展等方方面面而其发挥更大价值的前提和关键是电力数据同行业外数据的交互融合以及在此基础上全方位的挖掘、分析和展现。这ZT高亮|中国电力大数据发展白皮书也能够有效地改善当前电力行业“重发轻供不管用”的行业短板真正体现出“反馈经济”所带来的价值增长。数据即共情(Empathy):企业的根本目的在于创造客户创造需求。电力大数据天然联系千家万户、厂矿企业推动中国电力工业由“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变这其中的本质就是对电力用户的终极关怀通过对电力用户需求的充分挖掘和满足建立情感联系为广大电力用户提供更加优质、安全、可靠的电力服务。在电力行业价值最大化的贡献过程中中国的电力工业也找到了常变常新的动力源泉共情方能共赢。|中国电力大数据发展白皮书展望电力大数据时代电力大数据价值分析麦肯锡研究报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中指出大数据的应用具有显著的财务价值而作为天然联系千家万户厂矿企业的中国电力工业其所产生的电力大数据价值尤为宝贵。电力数据以其同用电客户的紧密耦合可以实现对用户度的精确定位电力数据以其同国民经济的紧密耦合可以实现对区域经济走势的准确还原电力数据以其同电力生产的紧密耦合可以实现对电力设施设计、生产阶段的反馈指导。总之电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。图表大数据的行业价值来源:麦肯锡全球研究院美国医疗服务业•每年价值亿美元•约个百分点的年生产率增长欧洲公共管理部门•每年价值亿美元•约个百分点的年生产率增长全球个人定位数据•服务提供商每年营收将增加亿美元•给终端用户提供每年亿美元的价值美国零售业•可能产生以上的净利润增长•个百分点的年生产率增长制造业•产品研发和装配成本最高降低•运营资本最高将降低个百分点|中国电力大数据发展白皮书根据美国德克萨斯大学针对数据有效性的一项研究表明企业通过提升对自身数据的使用率和数据质量能够显著提高企业的经营表现。根据研究提供的数据如果企业数据使用率提升电力行业中企业人均产出将能够提升左右。而数据质量的提升将会对企业产生更为显著的影响。根据德州研究提供的数据如果企业数据质量提升电力行业受益最为明显净资产收益率(ROE)提升幅度为。图表数据使用率提升对行业人均产出的平均提升幅度ROE即净资产收益率(RateofReturnonCommonStockholders’Equity)的英文简称净资产收益率又称股东权益收益率是净利润与股东权益的百分比。该指标反映股东权益的收益水平指标值越高说明投资带来的收益越高。零售咨询服务航空业食品加工建筑钢铁汽车行业出版行业公共事业电信业人均产出来源:《MeasuringtheBusinessImpactsofEffectiveData》|中国电力大数据发展白皮书图表数据质量提升对行业ROE的中位数提升幅度大数据技术能够为中国电力工业带来显著的财务价值在企业内部的应用也将极大的提高电力企业的运营效率和营收能力。除此之外由于电力能源基础设施的泛在性其“天然联系千家万户”的能源特质将使电力大数据的理念得到了全社会的广泛认可。由此带来的规模化效应电力工业的发展加速传统能源设施行业的快速转型之外整个国家经济中国社会的可持续发展都将起到积极而特殊的作用、绿色发展的方法、路线和政策。电力大数据应用前景电力工业作为国家基础性能源设施为国民经济发展提供动力支撑与社会发展和人民生活息息相关是国民经济健康稳定持续快速发展的重要条件。电力大数据的爆炸性增长并不是简单的数据增多的问题而是全新的思维定式改变的问题。积极应用大数据技术推动公用事业航空业电信业石油石化零售商业银行钢铁批发贸易保险业信贷机构来源:《MeasuringtheBusinessImpactsofEffectiveData》|中国电力大数据发展白皮书中国电力大数据事业发展重塑电力“以人为本”的核心价值重构电力“绿色和谐”的发展方式对真正实现中国电力工业更安全、更经济、更绿色和更和谐的发展具有极大的现实意义。电力生产销售的“实时性”使得电力行业不得不靠基础设施的过度建设来满足电力供应的冗余性和稳定性。这种过度建设带来的发展方式是机械的也是不经济的。在中国电力需求日益攀升的今天经济性的可持续发展理念必然是电力行业无法回避的问题。电力行业对大数据的需求其迫切性将大大超越其它基础能源行业。首先在电力生产环节风光储等新能源的大量接入打破了传统相对“静态”的电力生产使得电力生产的计量和管理变得日趋复杂。其次电能的不可储存性使得电力工业面临极其复杂的安全形势。电能的“光传输”特性瞬间的电网失衡会造成无法挽回的损失。再依靠“人工设备经验判断”的半自动生产经营方式电力系统的生产经营人员将承面临着无法承受之重最后在电力经营环节随着下一代电力系统的逐步演进高度灵活的数据驱动的电力供应链将逐步取代传统的静止的电力供应链。这种灵活性来自于电力系统管理者们对电力设施真正运行状态的洞察力。通过获取质量更好、粒度更细的数据才能真正提升电力行业对当前电力供应链的“能见度”电力生产供需管理才能变得更为有效电力的经营管理者可以通过这些信息记录了解电力基础设施的历史、可靠性和成本来整体优化电网进而完成高度准确和精确的预测需求电力的消费者可以通过对ZT高亮ZT高亮ZT高亮ZT高亮|中国电力大数据发展白皮书功耗的实时了解有意识地调整自己的用电方式这能够带来显著的能源节约。电力大数据发展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发电环节输电环节变电环节薄弱点•能源结构以火电为主•可再生能源并网有待加强•可持续性发展思路有待加强•电源结构需进一步优化调整•线路运行维护与装备管理较为粗放•线路巡检、评估诊断和辅助决策的技术手段和模型不够完善•线路运行态势、气象与环境监测面不够•变电自动化系统信息共享程度有待提高效能综合利用还有提升空间•设备智能化巡检模式有待改进加快计划检修向智能化状态检修的过渡•一次装备的智能化水平有待提高大数据应用前景•进一步深化推广风电和太阳能等新能源发电功率预测和运行智能控制技术•提升新能源接入和分布式储能的能力•促进大规模风电和光伏等可再生能源的科学合理利用•减少能量损失优化发电侧运行效率解决能源利用率低的问题•开展分析评估诊断与决策技术研究实现输电侧态势评估的实时化和智能化•结合外部数据开展输电侧设施智能防灾研究实现线路问题元器件的快速恢复提高输电侧的自愈能力•提升变电站的智能化管理水平通过全网、全区域实时信息共享和分析实现变电侧的实时控制和智能调节实现变电设备信息和运行维护策略与电力调度的智慧互动来源:中国电机工程学会配电环节用电环节调度环节薄弱点•在基于配网自动化的智能配电方面建设已经开展在横向集成方面工作开展迅速但智能化程度尚待进一步提高•配电网能量流、信息流和业务流的双向互动和高度整合有待加强•用电环节已基本实现营销信息化初步完成横向集成和纵向贯通但数据共享机制尚未完全建立•企业同外部的信息集成共享和交互机制尚待进一步加强•电网调度技术水平如电网在线安全分析、控制手段需要进一步完善提高•对大容量风光储等新能源、间歇性电源的预测和调控能力有待加强大数据应用前景•实现对用户负荷和用电情况的深入了解提高对客户用电需求和负荷模式的认知水平•优化配网规划和供电计划提高配网监测、保护和控制水平提高事故的响应程度•优化配网运行管理水平提升供电可靠率•建立面向经营与管理的科学营销决策支持平台实现市场运营、营销及客户服务、设备全寿命周期管理等各类主题的分析及预测提高营销服务的综合分析预测能力•实现客户用电管理优化、用能实时分析和预测等高级应用提供用电增值服务•建设以数据驱动的智能调度体系实现运行信息全景化、数据传输网络化、安全评估动态化、调度决策精细化、运行控制自动化、机网协调最优化•提升调度驾驭电网能力、资源优化配置能力、科学决策管理能力和灵活高效调控能力来源:中国电机工程学会ZT矩形|中国电力大数据发展白皮书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。挑战:数据质量较低数据管控能力不强。大数据时代中数据质量的高低、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。挑战:数据共享不畅数据集成程度不够。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。挑战: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。|中国电力大数据发展白皮书挑战: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。挑战: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。ZT线条|中国电力大数据发展白皮书迈向电力大数据时代电力大数据关键技术基于大数据产业链的定义电力大数据的关键技术既包括数据分析技术等核心技术也包括数据管理、数据处理、数据可视化等重要技术。数据分析技术:包括数据挖掘、机器学习等人工智能技术具体是指电网安全在线分析、间歇性电源发电预测、设施线路运行状态分析等技术。由于电力系统安全稳定运行的重要性以及电力发输变配用的瞬时性相比其他行业电力大数据对分析结果的精度要求更高。数据管理技术:包括关系型和非关系型数据库技术、数据融合和集成技术、数据抽取技术、数据清洗和过滤技术具体是指电力数据ETL(ExtractTransfer和Load即提取转换和装载)、电力数据统一公共模型等技术。电力数据质量本身不高准确性、及时性均有所欠缺也对数据管理技术提出了更高的要求。数据处理技术:包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术。具体是指电力云、电力数据中心软硬件资源虚拟化等技术。近几年电力数据的海量增长使得电力企业需要通过新型数据处理技术来更有效的利用软硬件资源在降低IT投入、维护成本和物理能耗的同时为电力大数据的发展提供更为稳定、强大的数据处理能力。|中国电力大数据发展白皮书数据展现技术:包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技术等。具体是指电网状态实时监视、互动屏幕与互动地图、变电站三维展示与虚拟现实等技术。电力数据种类繁杂电力相关指标复杂加以未来的电力用户双向互动需求需要大力发展数据展现技术提高电力数据的直观性和可视性从而提升电力数据的可利用价值。图表是大数据技术的炒作周期。Gartner公司发布了年大数据技术炒作周期报告将各类大数据技术的技术成熟度划分为个阶段:技术触发期、过热期、幻灭期、复苏期和生产力成熟期另以不同颜色的符号标示不同技术达到生产力成熟期所需的年限。这个阶段分别定义如下:、技术触发期:产生之初被业界和媒体广泛关注曝光率直线上升、过热期:概念炒作达到顶峰媒体对新技术产生了大量不切实际的期望、幻灭期:泡沫破灭媒体态度骤变从原先的新技术支持者变为声讨者概念逐渐被人淡忘、复苏期:虽然该技术已经很少被曝光但并未在业内完全消失不少企业在慢慢推动该技术走向成熟技术本身的优势和局限性已经被业内人士逐渐了解|中国电力大数据发展白皮书、生产力成熟期:已经达到成熟的新技术找到了市场定位虽然不像先期媒体期望的那样具有颠覆性但却实实在在地改变着人们的生活。图表大数据技术成熟周期当然大数据技术是一系列技术的集合。在电力大数据事业推进的过程中电力企业可以借鉴图表中所示不同大数据技术的成熟程度以及成熟时间并结合自身实际需求合理开展电力大数据实践使大数据在电力行业中真正落地。电力大数据发展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InformationValuationInMemoryAnalyticsTextAnalyticsHighPerformanceMessageInfrastructurePredictiveModelingSolutionsInternetofThingsSearchBasedDataDiscoveryToolsVideoSearchDataScientistDynamicDataMaskingInformationCapabilityFrameworkClaimsAnalyticsContentAnalyticsContextEnrichedServicesLogicalDataWarehousesnoSQLDatabaseManagementSystemsSocialNetworkAnalyticsDetectionandAnalysisTechnologiesAdvancedFraudHybridCloudComputingOpenSCADAComplexEventProcessingSocialAnalyticsCloudBasedGridComputingCloudCollaborationServicesCloudParallelProcessingGeographicInformationSystemsforMappingVisualizationandAnalyticsDatabasePlatformasaService(dbPaaS)InMemoryDatabaseManagementSystemsActivityStreamsITServiceRootCauseAnalysisToolsOpenGovernmentDataTelematicsInMemoryDataGridsWebExperienceAnalyticsMapReduceandAlernativesDatabaseSoftwareasaService(dbSaaS)IntelligentElectronicDevicesSupplyChainAnalyticsSocialMediaMonitorsSpeechRecognitionsWebAnalytics时间技术预期截至年月技术成熟期的到来时间(图例)小于年到年之间到年之间超过年即将淘汰技术触发期过热期幻灭期复苏期生产力成熟期SemanticWebCloudComputingSalesAnalyticsSocialContent来源:Gartner公司|中国电力大数据发展白皮书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。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。数据治理、行业共享|中国电力大数据发展白皮书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。图表电力工业在国民经济中的发展变化趋势打破电力行业中企业之间、业务之间数据壁垒推动电力企业间的数据开放共享建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台建立统一电力数据模型和行业级电力数据中心开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库挖掘电力大数据价值面向行业内外提供内容增值服务。人才培养、生态建设来源:中国电机工程学会|中国电力大数据发展白皮书结合电力大数据发展需求行业内统筹考虑、统一规划开展专业人才特别是电力数据科学家的培养工作。积极推动电力大数据技能认证工作推进电力企业的分析竞争型企业文化建设为大数据人才提供发展空间为电力大数据发展提供坚实的人力资源保障。以中国电机工程学会信息化专委会为依托积极引导行业厂商参与建立电力行业大数据专家库、电力大数据青年论坛等组织通过研讨会、论坛、技术交流等不拘一格的形式和方式推动企业间的电力大数据的合作与交流取长补短形成合力同时避免重复劳动。智慧电力、智慧城市电力大数据是智慧城市的基石紧密围绕智能电力系统的发展开展电力大数据的应用实践。以重塑电力核心价值、转变电力发展方式为主线在宏观层面重建以人为本的核心价值在中观层面重建以科学发展为根本的核心能力在微观层面重建以客户需求为导向的业务流程实现电力工业更安全、更经济、更绿色和更和谐的发展。ZT矩形|中国电力大数据发展白皮书图表电力大数据助力智慧城市作为覆盖城市和乡村、具备同步传输能源与信息的最大人造网络智能电力系统天然成为未来智慧城市建设的基础和核心以电力光纤到户和电力通信网为依托进一步拓展电力大数据实践构建家庭用电自动化和能效管理、小区的一体化信息平台、智慧城市的能效管理平台和智慧城市一体化信息服务平台将智慧从电网带到小区再带到城市最终实现电力发展方式和城市发展方式的共同转变。来源:中国电机工程学会|中国电力大数据发展白皮书结束语随着近年来“两化融合”工作的整体推进各电力企业的信息化建设已度过快速成长期初具规模。信息化系统建设的数据积累已经得到企业的普遍重视信息化价值的提升关键期也悄然而至建设成果究竟是“厚积薄发”还是“厚积厚发”电力大数据可谓个中关键。未来的智能电力系统不仅承载电力流也将承载着信息流和业务流“三流合一”的智能电力系统的价值也将随之跃升而这种跃升显然具有大数据的时代特征。当网络中传输不只是电能更重要的还有数据我们电力人也需要积极主动的去探索如何来科学合理的释放数据能量以推动传统电力工业的升级以适应未来经济社会的发展需要。电力大数据的价值已经相当庞大但如果实现进一步延伸将电力大数据与人们生产生活数据与政府企业等多行业数据相结合将产生更多更大的价值增值潜力实现数据价值在电力系统外部的流动和发展。在这样的背景下电力信息化专委会编制发布本白皮书。本次白皮书的编纂过程充分听取了行业内外专家的意见。自年月电力行业信息化年会讨论以来专委会秘书处在年月日调研了中国华能集团和中国大唐发电集团年月日调研中国电力投资集团公司。年新年伊始专委会秘书处又或走访或调研陆续同南方电网公司、中国华电集团和中国国电集团等单位的信息化专家或机构进行了沟通交流在此基础上也逐步形成了白皮书的编写思路。“勤思进取善思以学学以致用用以提|中国电力大数据发展白皮书升”希望能够通过本次白皮书的发布来带动全行业的数据热情并能共同从中找到切入点从而最终实现中国电力工业的科学发展。传统数据与大数据的区别及联系电力大数据内涵电力大数据特征电力行业对大数据的迫切需求电力大数据发展挑战电力大数据关键技术电力大数据发展策略

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