走进电力大数据

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数据攻城狮乐哥 .

10年+能源电力行业深耕，信息化/数字化项目经验，致力做“数据+业务”复合型数据攻城狮，郑州数据交易所首批数据经纪人，深圳数据交易所开放群岛开源社区首批行业数据科学家，DAMA国际会员，CDMP国际注册数据管理师。

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作者介绍

背景介绍

随着数字化转型、数据要素市场的火热，数据已经成为数字经济市场中最重要的资源之一，有“第五次工业革命的石油”的类比说法。聚焦在能源圈电力领域，电力大数据的崛起和实用化程度与日俱增，正深刻引领着电能消纳上下游全环节精益化、数字化、数智化、资产化、要素化发展的未来。本文将从PowerData开源社区电网群组的视角，解读电力大数据行业的基本通识概念、应用领域、挑战和前景，浅谈大数据技术对电力行业的深刻影响。

1 电能消纳全环节

贯穿电能消纳上下游全环节，电力行业又细分为发、输、变、配、用5类或源网荷储4类环节。与之对应，各环节均有发电企业（5大4小）、供电/电网企业（国网+南网+地方性小企）、储能公司、电力工程公司、新能源企业、电力装备设备制造企业等实体深度参与。

Tips：行业内提到电力大数据时，通常关注的主体多是从事电力生产、调度、运行、配送、消费、管理等电能生产经营管理活动的发电企业、供电/电网企业、储能公司、新能源企业，聚焦其积聚的电力侧海量强相关性业务数据资源，进行价值挖掘。

2 电力大数据概念

类同大数据的通用概念，电力大数据是指在电力系统的各个环节（包括发电、输电、配电和用电等）产生的海量、多维度、多时空的生产、运行、经营、管理类数据。聚焦电力大数据的目标是为了深度挖掘电力侧的各类业务数据的价值，对内提升传统电力生产经营管理的信息化、数字化、数智化水平，实现数字技术赋能业务。对外挖掘电力侧数据资产价值，推动行业数据要素化，面向市场提供电力数据增值服务。

3 电力大数据的笼统分类

发电运行类，具体包括发电机组、清洁绿色能源、分布式能源等的发电数据；线网运行类，具体包括主配网线路及调度数据，也有说法叫运行类量测数据；用能消费类，具体包括电表运行记录、客服工单、量价费损相关数据；经营管理类，具体包括基建规划、人财物资类、上下游物资供应链等，与传统企业类似。

4 电力大数据的特点

大数据常见的3V特点外，电力大数据还具有高聚合性、高可用、高处理难度、高价值特性。高聚合性：各类自然人、实体法人或组织的基本信息、用能时序状态量、用能消纳量、设备运行量4类数据高度内聚联系。高可用：数据真实采集，冻结归档，可信度极高，真实反映线网及用户行为状态。高处理难度：数据结构复杂多元、数据来源和类型多样、动态时序变化、行业业务相对封闭，需要采用高效、敏捷、组合式、智能化的多元数据技术进行数据处理，以实现对数据的加工整合利用。。

价值密度低：多数电力大数据对业务部门管理与决策活动的支持作用有限，需要借助数据挖掘、数据分析技术，方能挖掘出有价值的信息，发现业务数据背后固藏的秘密。

5 电力大数据应用领域

由于电力侧涉足的业务域太多，笔者仅列举几个领域进行抛砖引玉综述。

行业内

以线网运行数据为例，通过分析此类数据，结合专业的数据分析、数据挖掘类算法模型，可用于开展电网网架或设备的可靠性/故障预测分析，科学指导生产检修、安全管理等业务方向。电力负荷预测，通过对历史时期用电负荷数据的挖掘分析，对未来用电负荷进行预测研判，为电力调度提供决策支持。电力市场交易：电力大数据可以为电力市场交易提供数据分析支持，指导用户进行合理购电，促进电力市场的健康发展。

行业外

以电力营销数据为例，通过分析用户侧的量价费损数据，宏观上可定量评估地域内的经济发展、工业生产制造规模及行业景气指数，为政务方面制定相关政策和制度提供数据参考；微观上，可精确分析单个用户的用电特征和行为，为用户定向推荐合理用电服务方案、合理科学调配用户负荷做好需求侧响应管理。比如近些年来曝光于媒体中的各类“电力看”系列数据应用产品。

6 电力大数据面临的挑战

数据管理数据治理层面

随着业务系统的信息化建设几乎竭尽，大数据类基础平台、工具平台建设全面且完备，归集的海量业务数据如何体系化、规范化、科学化的管理起来，与时俱进优化数据管理工作，以适应数字转型、数据要素流通的需要，成为长期挑战。具体包括打造高质量高可靠的数据，推动企业级的数据标准、数据架构、数据建模与设计开发、数据应用、数据安全及数据资产管理落地等。