若論到去年電力資訊行業的高頻詞，大數據一定位列其中，媒體甚至將其評為2013年電力最熱門領域之一。隨著電力數據總量的持續增長和急速膨脹，電力大數據時代已經來臨，電網、發電、輸電、配電、用電等細分行業紛紛拉開了大數據開發應用的序幕。但大數據行業仍處於發展初期，如何從海量數據中高效獲取數據，有效地深加工並最終得到有用的數據，是電力企業涉足大數據的目的。

從海量數據中獲取有效資訊

近年來，國網和南網用於電網的線路和變電站等方面的建設及管理投入逐漸增大，投資重點在區域和省主幹電網、配電和農村電網的建設，資訊化建設成為其中最重要的組成部分，由此催生了龐大的電力資訊化市場。

“十二五”期間，我國電力資訊化投資成逐漸增長的態勢。據《2011~2015年中國電力資訊化行業市場形勢及其上下游行業關係分析》匯總的數據顯示，2013年電力資訊化投資規模為288.01億元，與去年同比增長15.3%,預計今年電力資訊化投資規模將達到336.11億元。電力建設以資訊化作為支撐，資訊化投資規模逐步擴大，意味著電力系統上承載的資訊數據規模將越來越龐大。

目前，電力行業面臨的問題將不僅僅是收集和存儲數據，而是圍繞數據採用相應的定量和統計資訊，挖掘更有價值的資訊。利用大數據可對業務進行分析，加工成有用的數據，進而全面掌控企業業務。

此外，相對於其他行業而言，電力行業的大數據資源更為豐富，對於海量數據處理難度更大。據國網資訊通信有限公司總經理劉建明介紹，目前電力行業大數據來源可分為三類。一是電力企業生産數據，如發電量、電壓穩定性等方面的數據。二是電力企業運營數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面的數據。三是電力企業管理數據，如ERP、一體化平臺、協同辦公等方面的數據。再加上“智慧電網”衍生出的各種新型業務，也會使大數據資源放量增長，這對電力單位資訊安全維護能力都將是巨大的考驗。

如能充分利用這些基於電網實際的數據，對其進行深入分析，就可以提供大量的高附加值服務。這些增值服務將有利於電網安全檢測與控制，包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支援和更準確的用電量預測，客戶用電行為分析與客戶細分，電力企業精細化運營管理等，實現更科學的需求側管理。

以世界知名風電製造商丹麥VESTAS公司為例，它計劃將全球天氣系統數據與公司發電機數據結合，利用氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉澱物、風向、風速等數據以及公司歷史數據，通過使用超級電腦及大數據模型解決方案，來支援其風力發電機的選址，以充分利用風速、風力、氣流等因素達到最大發電量，並減少能源成本。

在我國國網信通公司在北京亦莊的數據中心裏，就設有10200個感測器，它們及時採集數據，存儲到雲並進行分析和利用。

有專家分析稱，每當電力大數據利用率調高10%，便可使電網提高20%~49%的利潤。

數據識別和挖潛成難點

隨著電力智慧化的發展，與IT行業嫁接，運用大數據等手段對電網進行實時監控和調節，已經成為時下發展的趨勢。智慧化電力系統應用範圍拓寬，將産生大量的數據，目前電力行業面臨的問題已經不是簡單的數據量的問題，而是如何從海量的數據中識別可用的數據，評估潛在的價值，以及電力資訊化過程中的安全問題。

“在解決這些問題過程中，目前我們還顯得有些乏力。數據海量、資訊缺乏、數據品質較低、防禦脆弱、基礎不牢、共用不暢等瓶頸依然存在。”一位電網負責人表示。

目前，電力行業數據在可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現均不盡如人意，數據源的唯一性、及時性和準確性急需提升，部分數據尚需手動輸入，採集效率和準確度還有所欠缺，行業中企業缺乏完整的數據管控策略、組織以及管控流程。

“目前，從數據類型方面來看，除傳統的結構化數據外，還産生了系統日誌、表計等半結構化數據和視頻檢測、克服音頻等非結構化數據，對於這些非結構化數據，多數保存在本地系統中，且不能被檢索分析，缺乏對其進行數據管理的手段。從數據價值挖掘，對數據利用的手段還主要停留在基於報表的統計分析，缺乏對數據進行挖掘和探索的高級分析手段，制約了數字化向智慧化的發展。目前需要提供多樣化統計分析和數據挖掘手段，增強關聯度和預測性分析，發現公司數據潛藏價值，服務公司戰略決策、業務應用、管理模式。”南瑞埃森哲資訊技術中心的技術總監張沛博士曾表示。

除數據獲取與挖潛困難外，目前市場上與大數據相關的上市公司主要圍繞硬體設備、分析處理及應用開發等方面進行産品，還有眾多公司也瞄準這塊蛋糕，意欲分羹。因此，市場競爭更加激烈。

“對於電力行業而言，這兩年國家以國家以政府採購主導的自主智慧財産權和安全需求的變化對市場産生很大的影響，所有國産廠商的份額跟以前都不可同日而語，我們跟國外廠商之間的份額差距非常小，

不是原來成倍的差異，現在差異非常小。”聯想集團中國區大客戶事業部成熟行業總經理兼企業級産品行銷總經理劉徵此前向《中國電力報》記者透露。由此也可以看出，差異縮小同臺競爭的同時，競爭也將更加殘酷。

面對以上問題，張沛表示：電力大數據目前只是出於前期研究階段，需要電力企業、生産廠商、學術組織、研究機構共同致力大數據關鍵技術及在電力行業的應用研究和開發。設定長期的電力大數據應用策略，積極開展前期研究，結合電力業務性質以及發展需求，從數據規模、增長情況、多樣化程度以及數據分析的需求等方面出發，全方位論證電力大數據的發展方向和道路。

大數據發展歷程

●第一階段：截至2011年技術研發概念推廣、解決方案推廣、商業模式嘗試。

●第二階段：2012年~2015年生態環節完善；行業應用案例增多；用戶認可程度增加；基於大數據應用業務的創新加快；數據資産化進程加快。

●第三階段：2015年，大數據解決方案成熟；大數據應用滲透各行業；數據驅動決策；資訊社會智慧化程度大幅度提高。

電力是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐。電力大數據涉及到發電、輸電、變電、配電、用電、調度各環節，是跨單位、跨專業、跨業務數據分析與挖掘，以及數據可視化。

電力大數據由結構化數據和非結構化構成，隨著智慧電網建設和物聯網的應用，非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，其數量將大大超過結構化數據。電力大數據的特性滿足大數據的五個特性，數據量大、處理速度快、數據類型多、價值大、精確性高。