【摘要】：如果能够对这些数据进行分析,探寻其数据模式及特征,进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律,专业人员就可以预测未来可能发生的变化趋势,从而应用于政府服务范围。大数据的“量类时”特性,已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显,电力大数据分析迫在眉睫。如能充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。
“数据海量、信息缺乏”是相当多的企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前,大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的有用信息,更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析,探寻其数据模式及特征,进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律,专业人员就可以预测未来可能发生的变化趋势,从而应用于政府服务范围。
在电力行业,坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合,信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”,支撑新一代电网生产和管理发展。随着后续智能电表的逐步普及,电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性,已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显,电力大数据分析迫在眉睫。(www.xing528.com)
当前,电网业务数据大致分为三类:①电力企业生产数据,如发电量、电压稳定性等方面的数据;②电力企业运营数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;③电力企业管理数据,如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测),客户用电行为分析与客户细分,电力企业精细化运营管理等,实现更科学的需求侧管理。
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