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世界知名風(fēng)電制造商丹麥VESTAS公司計劃將全球天氣系統數據與公司發(fā)電機數據結合，利用氣溫、氣壓、空氣濕度、風(fēng)向等數據以及公司歷史數據，通過(guò)使用超級計算機及大數據模型解決方案，來(lái)支持其風(fēng)力發(fā)電機的選址，以充分利用風(fēng)速、風(fēng)力、氣流等因素達到最大發(fā)電量，并減少能源成本。

這是電力企業(yè)有效利用大數據實(shí)現增效的美好設想。有專(zhuān)家分析稱(chēng)，每當電力大數據利用率調高10%，便可使電網(wǎng)提高20%~49%的利潤。當電力行業(yè)邂逅大數據，其應用價(jià)值潛力巨大。

電力海量數據將帶來(lái)高附加值服務(wù)

相對于其他行業(yè)而言，電力行業(yè)的大數據資源更為豐富，對于海量數據處理難度更大。目前電力行業(yè)大數據來(lái)源可分為三類(lèi)。一是電力企業(yè)生產(chǎn)數據，如發(fā)電量、電壓穩定性等方面的數據。二是電力企業(yè)運營(yíng)數據，如交易電價(jià)、售電量、用電客戶(hù)等方面的數據。三是電力企業(yè)管理數據，如ERP、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數據。再加上“智能電網(wǎng)”衍生出的各種新型業(yè)務(wù)，也會(huì )使大數據資源放量增長(cháng)，這對電力單位信息安全維護能力都將是巨大的考驗。

如能充分利用這些基于電網(wǎng)實(shí)際的數據，對其進(jìn)行深入分析，就可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)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持和更準確的用電量預測，客戶(hù)用電行為分析與客戶(hù)細分，電力企業(yè)精細化運營(yíng)管理等，實(shí)現更科學(xué)的需求側管理。

數據識別和挖潛成難點(diǎn)

目前，電力行業(yè)在應用大數據方面，已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的數據量問(wèn)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(jià)值，以及電力信息化過(guò)程中的安全問(wèn)題。

數據海量、信息缺乏、數據質(zhì)量較低、防御脆弱、基礎不牢、共享不暢等都是大數據應用中存在的瓶頸。

電力行業(yè)數據在可獲取的顆粒程度，數據獲取的及時(shí)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(shí)性和準確性急需提升，部分數據尚需手動(dòng)輸入，采集效率和準確度還有所欠缺，行業(yè)中企業(yè)缺乏完整的數據管控策略、組織以及管控流程。
從數據類(lèi)型方面來(lái)看，除傳統的結構化數據外，還產(chǎn)生了系統日志、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。對于這些非結構化數據，多數保存在本地系統中，且不能被檢索分析，缺乏對其進(jìn)行數據管理的手段。從數據價(jià)值挖掘，對數據利用的手段還主要停留在基于報表的統計分析，缺乏對數據進(jìn)行挖掘和探索的高級分析手段，制約了數字化向智能化的發(fā)展。

電力大數據應用仍處于前期研究階段，需要電力企業(yè)、生產(chǎn)廠(chǎng)商、研究機構共同致力大數據關(guān)鍵技術(shù)及在電力行業(yè)的應用研究和開(kāi)發(fā)。