大数据在电力行业的应用前景有哪些？

关键技术：

电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑，（1）大数据传输及存储技术：电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）大数据展示技术：包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等.
目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：

（1）规划—提升负荷 预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。
（2）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。
（3）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。
（4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，利用并行计算等技术实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。
（5）营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次，利用聚类模型等挖掘手段，开展对用电行为特征的深入分析，并实施区别化的用户管理策略。
（6）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。
前景：
一、宏观经济形势评价与预测
二、服务电力企业、电力用户；1.用户能耗分析及用电优化；2.用电信息征信体系服务；

数据是当今社会最重要的战略资源之一，大数据技术也给各行各业带来了更多想象空间。在此背景下，电力勘察设计行业不可避免地需要转型升级，全面推进企业信息化建设，从而提升管理水平和综合竞争力。
如今，大数据、云计算等现代信息技术蓬勃发展，电力勘察设计企业的信息化建设需要再进一步，以提高生产效率和管理质量，适应新时期的特点、要求。
据前瞻产业研究院发布的《中国电力勘察设计行业发展前景预测与转型升级策略分析报告》分析，目前来看，经过多年持续提升，信息化技术已经深入到电力勘察设计企业中，基本建成了生产信息化、管理信息化系统。但与国外先进企业相比，国内电力勘察设计企业信息化建设还有不少差距，主要表现在建设水平、技术应用深度、管理体系建设等方面。

随着AMI和SCADA技术的广泛应用，utiluty即将获得巨量数据。试想每个电表传统情况下一个月传回一次数据（人工查表），今后将是也许十分钟一查，甚至更短，而且包含信息除了用电量还包含电能质量等信息。这意味着数据量将是传统的上万甚至数十万倍。拥有了这些数据，utility可以：更准更快的FLISR（Fault Location Isolation and Service Restoration）；拥有大数据可以做出更准确的load forecast, 从而进行更好的优化；了解用户行为，甚至通过改变用户行为达到提高效率的结果，大数据可以说是智能电网的副产品，可以锦上添花，不能火中送炭。没有足够的利益驱动，无论是国内还是国外的电力行业，短期内看不到大数据的实质广泛应用。

国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境；但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。要玩大数据的前提是首先要有大数据，以前电网建设重点都集中在生产环节，配用电环节关注较少，而生产环节，起码目前，还谈不上大数据，相关的数据挖掘倒是一直都需要，也一直都在用。用电信息采集系统（用户能见到的就是智能电表）等的大面积推广，意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。配用电环节要做到智能化，确实需要基于海量用户用电特征数据分析，进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是，理念归理念、技术归技术、现实归现实，虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好，但现实中还有很多问题。以用电信息采集系统为例，其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施，这里需要分钟级的数据采集频率，目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由于用户住宅区的分布杂乱无章，要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大，PLC又慢又很不稳定。无线的话，GPRS目前使用较多，不过呢，大量用户数据都走GPRS，且不说费用，数据拥塞是避免不了的，受环境影响，干扰和屏蔽也较多。这样一来，后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况，因此很多数据根本无法全部有效采集。

浙江省建立了海量实时/历史数据中心，目前整合了SCADA、电能量、用电信息采集、GIS、蓄电池/油色谱在线监测等设备在线监测系统，配网SCADA、电压在线监测等系统数据，目前的应用仍然主要集中在主网，主要作为主网系统的数据和功能补充（提供主网系统无法实现或实现有难度或效率低下的功能、为主网系统的部分功能提供数据支撑等），同时还有如：基于各类数学算法开展的数据优化、网络拓扑、潮流计算、电网结构优化、负荷预测等等。在配网方面的研究很多，但是目前配网的数据，还不能真正称之为大数据。