电网企业大数据分析技术研究体系及布局

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1、2016年第1期上海电力电网企业大数据分析技术研究体系及布局许唐云，瞿海妮，张鹏飞，周波(1．国网上海市电力公司电力科学研究院，上海200437；2．上海电力学院电气工程学院，上海200090)摘要：在描述电力大数据特征的基础上，归纳了大数据技术在电网企业的研究发展方向，阐明了电网企业大数据技术研究的必要性及目标。针对性地分析了电网企业大数据的应用特点，以大型电网企业为例，提出了电网企业大数据分析技术服务体系架构，并针对这一体系，提出电网企业在大数据研究方向上的布局。关键词：电网企业；大数据分析；研究体系中图分类号：F406；F407．6文献标志码：A中，建立适合自身发展的具有现实意义的大

2、数据分0引言析技术研究体系，同时在此基础上进行有效布局。未来社会发展将会是大数据的时代，数据的l电网企业大数据技术的研究基础意义已经不仅仅是记录，而是一种资源，一种潜力巨大、影响深远的资源。2015年8月19日，国务1．1电力大数据的特征院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动电力大数据的特征体现在其数据的大量及复纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创杂特性上l4J，综合体现为5V+1C特性，即高容新活力和社会治理水平。大数据正在改变着各行量(Volume)、多样化(Variety)、快速性(Veloci-各业，同样，在电力行业蕴含了巨大的数据资源，ty)、灵活性(Vitality

3、)、高价值(Value)和复杂性同时也呈现出突出的数据价值需求。据估算，电(Complexity)，以上特点在电网企业的具体体现力行业的生产、管理、用户、计量、资产等方面数据如下。已达到20PB。来自于复杂大电网的调度运行、(1)高容量。随着智能电网、“三集五大”、新能源与负荷的时空变异、电力资产寿命与运行“两中心”l5业务建设推进，公司业务产生了大量状态、主动配电与需求响应等都存在着巨大的以的数据资源。从集约化管理角度看，公司人资、财数据为支撑的决策与配置需求。在大数据时代，务、物资等数据量由TB级向PB级增长。大规划电网企业需要重视并建立大数据体系，掌握大数方面，信息数据和计划类数据已

4、达到GB级；大建据存贮与分析技能，发掘大数据价值，从而为自身设方面，每月约产生100GB结构化数据、300GB的转型发展提供强劲动力¨。非结构化数据；大运行方面，每个网省每年约产生目前，国内电网公司已初步建成国内领先的7亿条电网电压、电流等电网运行数据；大检修方信息集成平台，从规模和类别上来看，电网企业的面，生产设备状态数据量大，视频数据尤其巨大；业务数据已初具规模，电网业务数据主要分为三大营销方面，每年新增约90TB营销用电采集数类：一是电网生产数据，包括发电量、电压稳定性据。客服中心现有3TB客户档案及交易数据，且和设备状态等数据；二是电网运营数据，包括交易日增4GB客服音频数据；运监

5、中心接入明细数据电价、用电客户、售电量等数据；三是电网企业管后，网省结构化、非结构化、空间地理信息达到TB理数据，包括ERP系统、协同办公、一体化平台等级。数据。多年来电网企业在信息化的进程中积累了(2)多样化。大数据一般包括以事务为代表来自于电力营销系统、95598客户服务中心系统、的结构化数据、以网页为代表的半结构化数据和配网系统等信息化系统的海量数据。以视频和语音信息为代表的非结构化等多类数因此，电网企业需要在现有的大数据发展过程据，不同类型数据的处理与分析方式区别很大。4上海电力2016年第1期在客户用电峰谷分析及应对策略的制定上，例如部资源生态，同时形成电网企业大数据组织模式反窃

6、电、负荷预测以及过载预测。但是在数据规和人员技能框架。划上也必须正视数据溯源的重要性，尤其是伴随(4)电网企业大数据应用场景着用电信息采集系统的应用方面，我们需要采集研究面向电网资产的大数据应用场景和分析大量节点用户的实际数据。模型；研究面向电力客户的大数据应用场景和分3．3挖掘分析析模型，以及研究面向电网供应链的大数据应用挖掘分析主要是通过将非结构化数据、结构场景和分析模型。化数据等多源异构数据进行融合挖掘。首先，评完全可以预期，“大数据技术”在电力行业中估数据质量，对数据进行异常值剔除、插值修正等的应用研究，仅仅是开始。随着电力行业的不断预处理操作；其次，将处理后的合规数据依据分析发展

7、，“大数据技术”应用，将会不断扩展与深化。模型进行分析步骤匹配；最后，使用事先设计、确5结语定的算法及公式完成数据分析计算过程。3．4评估应用大数据技术的不断发展必将对我国电力企业评估应用是在上述步骤完成之后，得到数据产生深远影响。本文在描述电力大数据特征的基分桁结果，结合专业对数据型结果进行业务解释。础上，归纳了大数据技术在电网企业的研究发展接着将业务解释结果与设定分析目标进行校验，方向，阐明了电网企业大数据技术研究的