電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的判斷原則

張沛，和怡，張大海，孫藝新，程嘉許

(1.北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，北京市 100044；2.國網(wǎng)能源研究院，北京市 102209)

電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的判斷原則

張沛1，和怡1，張大海1，孫藝新2，程嘉許2

(1.北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院，北京市 100044；2.國網(wǎng)能源研究院，北京市 102209)

電網(wǎng)每時每刻都在產(chǎn)生著類型繁多、體量巨大的數(shù)據(jù)，有效處理并發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價值，是電力信息化建設(shè)的主要目的之一。在電力行業(yè)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)得到國內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注，但整體來看目前仍然處于初期的嘗試階段，明確何為電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用具有重要的意義。文章在綜述電力大數(shù)據(jù)國內(nèi)外應(yīng)用研究的基礎(chǔ)上，闡述了電力大數(shù)據(jù)的概念，進而結(jié)合具體應(yīng)用場景從技術(shù)和價值2個方面提出了判斷電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體準則，為大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)中的應(yīng)用提供有益參考。數(shù)據(jù)即資產(chǎn)，電力大數(shù)據(jù)必將為電力工業(yè)乃至經(jīng)濟社會的發(fā)展提供重要的技術(shù)支撐。

電力大數(shù)據(jù)；應(yīng)用分析；判斷原則

0 引 言

隨著智能變電站系統(tǒng)、現(xiàn)場移動檢修系統(tǒng)、測控一體化系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)、智能表計等項目與信息技術(shù)(information technology，IT)行業(yè)的嫁接，電力行業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)資源[1]，其數(shù)據(jù)體量已經(jīng)躍遷至PB級，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)與運營方式已經(jīng)不再適合電網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟正在引發(fā)著電力行業(yè)技術(shù)的變革。目前，國家電網(wǎng)公司已經(jīng)在北京、上海、陜西建立了3個大數(shù)據(jù)中心，這3個大數(shù)據(jù)中心覆蓋了我國北方、南方以及西部內(nèi)陸地區(qū)，初步實現(xiàn)了企業(yè)級數(shù)據(jù)資源整合及共享，為電力信息化的長足發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

麥肯錫(McKinsey)在《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)的前言》中定義大數(shù)據(jù)是“無法在一定時間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合”[2]；高德納(Gartner)認為，大數(shù)據(jù)是“需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)”[3]。奧里利(O’Reilly)認為，大數(shù)據(jù)是指超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)規(guī)模大、流轉(zhuǎn)快，不適合現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，需要采取新的處理方式才能從中獲取價值。中國電機工程學(xué)會電氣信息化專業(yè)委員會發(fā)布了《中國電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書》[4]，指出重塑電力核心價值和轉(zhuǎn)變電力發(fā)展方式是中國電力大數(shù)據(jù)的兩條核心主線。

國內(nèi)外大量學(xué)者和機構(gòu)開展了有關(guān)電力大數(shù)據(jù)方面的研究和應(yīng)用。文獻[5]給出了電力大數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu)，并探討了符合電力企業(yè)發(fā)展需求的關(guān)鍵技術(shù)的選擇原則。文獻[6]闡述了智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的理論技術(shù)、工程應(yīng)用現(xiàn)狀以及智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究框架和技術(shù)發(fā)展路線建議。負荷預(yù)測方面，文獻[7]提出了電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析平臺，并在此平臺上設(shè)計了基于Hadoop的電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)并行負荷預(yù)測原型系統(tǒng)，利用并行化后的隨機森林算法進行負荷并行預(yù)測實驗。數(shù)據(jù)融合方面，文獻[8]提出了包含智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型(smart grid data model，SGDM)的完整數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，并開展了包含數(shù)據(jù)源接入、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型建立與調(diào)優(yōu)、統(tǒng)計分析、可視化等環(huán)節(jié)在內(nèi)的配用電大數(shù)據(jù)實踐。輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方面，文獻[9]基于Hadoop平臺的輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)優(yōu)化和并行分析的方法，應(yīng)用MapReduce并行編程模型，實現(xiàn)了多數(shù)據(jù)源并行連接查詢算法和多通道數(shù)據(jù)融合并行特征提取計算。電力數(shù)據(jù)分析平臺方面，文獻[10]提出了一套基于云計算的電力大數(shù)據(jù)分析平臺，面向電力大數(shù)據(jù)特征，設(shè)計了多維索引、結(jié)構(gòu)化查詢語言(structured query language，SQL)自動翻譯工具和支持數(shù)據(jù)更新的混合存儲模型3項性能提升技術(shù)，實現(xiàn)對傳統(tǒng)電力數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的升級優(yōu)化。供電安全方面，文獻[11]探討了重要用戶安全大數(shù)據(jù)存儲處理技術(shù)和分析診斷技術(shù)，并采用聚類分析的方法對其供電安全潛在風(fēng)險進行分析。電力系統(tǒng)仿真方面，文獻[12]以電力大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本支撐為前提，著重探討了電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)的特征，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)與電網(wǎng)仿真計算相結(jié)合時可適用的問題和研究重點。高級量測體系方面，文獻[13]提出了智能電表量測數(shù)據(jù)(advanced metering infrastructure，AMI)的數(shù)據(jù)分析方法及其應(yīng)用前景。

總的來看，國內(nèi)外專家學(xué)者在電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面已經(jīng)開展了很多研究工作，奠定了一定的基礎(chǔ)，但是大多數(shù)文獻[14-18]是對電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用概括性研究，對電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用準則并沒有進行清晰的描述。電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用工作仍然處于探索起步階段，電力公司對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的相關(guān)理論、關(guān)鍵技術(shù)、價值方面理解不足，在一定程度上制約了電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展?；诖?，本文首先闡述電力大數(shù)據(jù)的概念，進而結(jié)合具體案例從技術(shù)和價值2個方面提出判斷電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準則，為大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用提供有益的參考。

1 電力大數(shù)據(jù)概念

從數(shù)據(jù)角度來看，電力大數(shù)據(jù)是指通過傳感器、智能設(shè)備、視頻監(jiān)控設(shè)備、音頻通信設(shè)備、移動終端等各種信息獲取渠道收集到的，海量的及結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的且相互間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集合。

國際數(shù)據(jù)公司(International Data Corporation，IDC)從4個特征來定義電力大數(shù)據(jù)，“4V”分別是指體量(volume)大、類型(variety)多、速度(velocity)快和價值(value)密度低[19-20]，應(yīng)用此框架描繪電力大數(shù)據(jù)的特征。

(1)體量(volume)大。電力大數(shù)據(jù)的來源主要包括3個部分：電網(wǎng)運行和設(shè)備檢測數(shù)據(jù)、電力企業(yè)營銷數(shù)據(jù)和電力企業(yè)管理數(shù)據(jù)。隨著電力企業(yè)信息化快速建設(shè)和智能電力系統(tǒng)的全面建成，電力數(shù)據(jù)的增長速度將遠遠超出電力企業(yè)的預(yù)期。

(2)類型(variety)多。電力大數(shù)據(jù)包含多種類型的數(shù)據(jù)，涉及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指行數(shù)據(jù)，存儲在數(shù)據(jù)庫里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達實現(xiàn)的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯來進行展示的數(shù)據(jù)，例如音頻和視頻數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間，例如樹、圖。從智能電網(wǎng)的使用過程來看，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)往往會占有更大的比重[21]。

(3)速度(velocity)快。速度快主要是對電力數(shù)據(jù)處理速度方面的描述，高效、快速的處理速度可以使整個過程的效率大大提升。以“1 s”為目標的實時處理是電力大數(shù)據(jù)的重要特征，即在s級時間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，超出這個時間，數(shù)據(jù)就失去了價值。

(4)價值(value)密度低。價值密度低是指雖然電力大數(shù)據(jù)的價值巨大，但是基于傳統(tǒng)的技術(shù)和方法，在實際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)泛濫而知識信息匱乏的窘境，即其價值密度遠遠低于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的已有數(shù)據(jù)。如何通過強大的機器算法從海量數(shù)據(jù)中快速選出有用的知識，是大數(shù)據(jù)時代亟待解決的難題之一。

從技術(shù)角度來看，電力大數(shù)據(jù)是針對電力多源異構(gòu)海量復(fù)雜數(shù)據(jù)，以分布式存儲、云計算、可視化等各類技術(shù)為支撐，利用統(tǒng)計分析及人工智能等方法進行分析處理，以實現(xiàn)電力數(shù)據(jù)價值的相關(guān)理論、技術(shù)、方法及應(yīng)用的總稱。電力大數(shù)據(jù)涵蓋了數(shù)據(jù)從存儲、管理、處理、分析到最后提供業(yè)務(wù)趨勢預(yù)測、數(shù)據(jù)價值挖掘服務(wù)的全過程，以及這一系列過程中所使用的各項技術(shù)和理念。

大數(shù)據(jù)是一門科學(xué)和一種方法論，是一種全新的科學(xué)理論和哲學(xué)方法，是數(shù)據(jù)量和復(fù)雜程度發(fā)展到某個階段的產(chǎn)物，是對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)的繼承、提升以及革命性的創(chuàng)新。

2 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的判斷準則

大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)技術(shù)的瓶頸，帶來了巨大的技術(shù)變革。同時，大數(shù)據(jù)也在提升企業(yè)的價值方面發(fā)揮巨大的作用。下面將從技術(shù)和價值2個層面闡述大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)應(yīng)用的判斷準則。

2.1 從技術(shù)層面判斷電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準則

電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)準則可歸結(jié)為2點：(1)處理數(shù)據(jù)規(guī)模大，數(shù)據(jù)處理時效性高的問題；(2)解決數(shù)據(jù)類型多樣，彌補傳統(tǒng)技術(shù)手段對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間矢量數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)格式處理能力的不足。

(1)數(shù)據(jù)規(guī)模大，數(shù)據(jù)處理時效性高。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)看此應(yīng)用是否處理大規(guī)模海量數(shù)據(jù)，解決傳統(tǒng)的技術(shù)手段無法在業(yè)務(wù)規(guī)定的時間內(nèi)經(jīng)濟地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的問題。

例如，隨著電網(wǎng)規(guī)模的日益擴大以及信息化水平的不斷提高，數(shù)據(jù)規(guī)模也日漸擴大。國家電網(wǎng)公司營銷的用電信息采集系統(tǒng)中的智能電表數(shù)量到2015年已達到3億塊，用電采集數(shù)據(jù)達到PB級。如此數(shù)量級的數(shù)據(jù)將對現(xiàn)今電網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲和管理提出嚴峻的挑戰(zhàn)。

隨著營銷業(yè)務(wù)的不斷深化導(dǎo)致計算資源趨于緊張。對用電采集業(yè)務(wù)的不斷深化，以及營銷企業(yè)資源計劃(enterprise resource planning，ERP)、電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)等相關(guān)業(yè)務(wù)提出更多、更精細的業(yè)務(wù)需求，導(dǎo)致其計算分析任務(wù)日趨復(fù)雜?，F(xiàn)有用電信息采集系統(tǒng)在規(guī)定時間內(nèi)完成海量數(shù)據(jù)的存儲、計算分析處理等任務(wù)時出現(xiàn)較嚴重的性能瓶頸。目前采集系統(tǒng)的后臺計算任務(wù)安排在凌晨01:00—07:00進行，部分復(fù)雜任務(wù)需要3 h以上才能運行完成，計算分析的資源時間安排已很緊張。

針對以上問題，利用分布式存儲技術(shù)，實現(xiàn)對海量用戶用電信息的采集和存儲，通過分布式緩存、多級索引、批量計算技術(shù)，提升數(shù)據(jù)的查詢效率和計算性能，提升用電信息入庫和計算的性能，滿足對終端用戶的全覆蓋、全采集要求。這類應(yīng)用屬于電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

(2)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜類型多樣，彌補傳統(tǒng)技術(shù)手段對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間矢量數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)格式處理能力的不足。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用應(yīng)看此應(yīng)用是否對多樣化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行處理。若同時處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間矢量數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)格式，這類應(yīng)用屬于大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

隨著電網(wǎng)公司智能電網(wǎng)的建設(shè)和經(jīng)營管理提升，產(chǎn)生了大量的視頻、客服音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，日志、表計等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及地理空間的矢量數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)。電網(wǎng)公司需要增強對上述多種類型數(shù)據(jù)的處理能力，彌補傳統(tǒng)技術(shù)手段對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間矢量數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)格式處理能力的不足，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值。

近年來，國家電網(wǎng)公司累計接入了11 352座變電站、524條輸電線路，共計變電站20.9萬個、輸電線路1 179個攝像頭，每月產(chǎn)生視頻數(shù)據(jù)約為110 TB，運用視頻分析和分布式流計算等大數(shù)據(jù)技術(shù)對視頻數(shù)據(jù)進行實時分析，能實現(xiàn)危險區(qū)域周界越線報警、安防區(qū)域入侵檢測、可疑遺留物的檢測、值班人員脫崗離崗及人員徘徊檢測、是否正確佩戴安全帽等一系列安全監(jiān)測，提高對變電站安全的監(jiān)管能力。同時，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能對儀表讀數(shù)、判斷設(shè)備運行指示燈狀態(tài)、判斷翻牌器狀態(tài)、判斷開關(guān)觸頭分合閘到位狀態(tài)以及壓板投退狀態(tài)等，從而實現(xiàn)遠程巡檢，降低運檢的成本，提高運維的效率。圖1為變電站視頻分析危險區(qū)域周界越線報警示意圖。

圖1 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——變電站視頻分析Fig.1 Power big data application scenario—substation video analysis

目前變電設(shè)備和線路設(shè)備定期巡檢普遍使用的紅外設(shè)備為便攜式和手持式非制冷行焦平面成像儀，拍攝形成的紅外圖片需要進行人工識別處理。現(xiàn)有軟件需要單張導(dǎo)入紅外圖片，只能顯示圖片中的高溫點，不能自動識別故障。隨著無人值守變電站的推廣，巡檢人員需要拍攝大量紅外照片，如使用人工識別，工作量巨大。采用大數(shù)據(jù)的分布式文件存儲技術(shù)，能有效地存儲海量的紅外成像圖片數(shù)據(jù)，利用圖像處理技術(shù)對紅外圖片自動進行識別，根據(jù)帶電設(shè)備紅外診斷技術(shù)應(yīng)用準則，及時準確發(fā)現(xiàn)、定位發(fā)熱故障，提高故障識別率，提高供電可靠性、減少人工識別紅外圖像維護工作量。圖2為電力設(shè)備紅外圖像。

圖2 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——電力設(shè)備紅外圖像處理Fig.2 Power big data application scenario—infrared image processing of power equipment

2.2 從價值層面判斷電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準則

價值層面可以從4個方面判斷電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準則：(1)判斷此應(yīng)用是否能實現(xiàn)部門間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享，促進業(yè)務(wù)融合；(2)判斷此應(yīng)用是否可以實現(xiàn)對現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新；(3)判斷是否能夠綜合利用外部數(shù)據(jù)，提升公司業(yè)務(wù)的能力；(4)判斷是否能量化企業(yè)決策，提升決策能力和決策效率。

(1)實現(xiàn)部門間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享，促進業(yè)務(wù)融合。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)當關(guān)注此應(yīng)用是否滿足各電力業(yè)務(wù)部門間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享，促進各部門業(yè)務(wù)融合。

例如在供應(yīng)商設(shè)備評價方面，目前通常采用經(jīng)驗法并結(jié)合設(shè)備的質(zhì)量、使用年限、供應(yīng)商信譽度、供應(yīng)商經(jīng)營狀況等來安排采購方案，但此管理方法易造成對設(shè)備及供應(yīng)商的掌握情況不夠準確，使資金利用效率降低。針對此問題，可以利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，建立生產(chǎn)管理系統(tǒng)中的設(shè)備缺陷信息與物資供應(yīng)商采購記錄的關(guān)聯(lián)關(guān)系，研究公司設(shè)備需求與設(shè)備使用年限、檢修次數(shù)、運行狀態(tài)以及供應(yīng)商等信息間存在的規(guī)律。構(gòu)建供應(yīng)商評價模型，計算設(shè)備供貨合格率等指標，實現(xiàn)對供應(yīng)商產(chǎn)品質(zhì)量問題的跟蹤和閉環(huán)管控，完善供應(yīng)商績效評價機制，為公司選擇更加優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商提供依據(jù)，減少因設(shè)備缺陷帶來的經(jīng)濟損失。圖3為大數(shù)據(jù)在設(shè)備缺陷及其供應(yīng)商評價分析中的應(yīng)用示意圖。

圖3 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——供應(yīng)商評價分析Fig.3 Power big data application scenario—supplier evaluation analysis

(2)創(chuàng)新現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用應(yīng)看此應(yīng)用是否能夠突破傳統(tǒng)的電力公司業(yè)務(wù)模式，公司運營水平是否得到提升。

例如在用戶能耗分析方面，電力用戶在用電時，因為設(shè)備配置和使用不當會導(dǎo)致電能損耗過大或電能利用率低的情況，該情況不僅造成電力資源的浪費，而且易形成用電安全的潛在風(fēng)險。同時大部分企業(yè)也沒有對電能進行精益管理，比如計量、監(jiān)測制度不健全，管理不到位，職責(zé)不明確等。隨著用電信息采集系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用，電表每日產(chǎn)生大量各類用電相關(guān)信息，利用這些信息，并將用電信息結(jié)合氣象資料、企業(yè)生產(chǎn)等數(shù)據(jù)進行相關(guān)的挖掘，進行用戶能耗分析及用電方案優(yōu)化，給用戶用電建議、引導(dǎo)用戶合理優(yōu)化用電行為。這樣不僅可以極大保障客戶經(jīng)濟利益，提升客戶服務(wù)的滿意度，同時電網(wǎng)公司通過為用戶提供增值服務(wù)開辟創(chuàng)新業(yè)務(wù)領(lǐng)域，增加收入。圖4為大數(shù)據(jù)在用戶能耗分析及用電方案優(yōu)化中的應(yīng)用示意圖。

(3)綜合利用外部數(shù)據(jù)，提升公司業(yè)務(wù)的能力。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)當關(guān)注此應(yīng)用是否有效利用了除電網(wǎng)公司內(nèi)部數(shù)據(jù)之外的數(shù)據(jù)，綜合考慮多方面因素。

如在中長期負荷預(yù)測方面，傳統(tǒng)的方法主要存在相關(guān)因素考慮不夠全面、模型建立不夠準確的缺點。負荷預(yù)測的數(shù)據(jù)源不僅應(yīng)包括用戶類型、用戶檔案等來自于用電信息采集系統(tǒng)和營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，還應(yīng)當涵蓋當?shù)匦姓?guī)劃、經(jīng)濟增長、地理信息、人口數(shù)量、氣候類型、政府政策等方面的外部數(shù)據(jù)。這些外部數(shù)據(jù)分別存放在不同的機構(gòu)部門中。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分布式計算技術(shù)，構(gòu)建一個綜合的負荷影響因素分析模型，并考慮到影響因素的不確定性，進行模型誤差分析，識別出產(chǎn)業(yè)負荷主要影響因素及模型誤差來源，綜合利用外部數(shù)據(jù)，提升負荷預(yù)測精度，提高變電站布局的合理性，使電網(wǎng)發(fā)展適時地滿足社會經(jīng)濟發(fā)展的需要。圖5為電力大數(shù)據(jù)在中長期負荷預(yù)測的應(yīng)用示意圖。

圖4 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——用戶能耗分析及用電方案優(yōu)化Fig.4 Power big data application scenario —energy consumption analysis and optimization

圖5 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——中長期負荷預(yù)測Fig.5 Power big data application scenario —medium and long term load forecasting

(4)量化企業(yè)決策，提升決策能力和決策效率。判斷某應(yīng)用是否屬于電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)當關(guān)注此應(yīng)用是否能夠使企業(yè)決策從定性到定量轉(zhuǎn)變，電力公司決策能力和效率得到提升。

電網(wǎng)公司關(guān)注可靠性、經(jīng)濟性和客戶滿意度等多個方面。由于各個戰(zhàn)略重點之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，可靠性提升需要投資，投資會影響電網(wǎng)公司的經(jīng)濟指標?？煽啃缘母淖冇謺绊懣蛻魸M意度。三者之間既存在促進關(guān)系又存在制約關(guān)系。目前電網(wǎng)公司經(jīng)營決策的制定還存在于定性分析方面。量化分析它們之間的關(guān)系對電網(wǎng)公司的經(jīng)營具有重要的指導(dǎo)價值。利用數(shù)據(jù)的分析挖掘技術(shù)，構(gòu)建戰(zhàn)略目標間的關(guān)系，形成指標關(guān)聯(lián)方式與關(guān)聯(lián)強度視圖。

規(guī)劃、基建、運檢、調(diào)度和營銷每個業(yè)務(wù)部門采取的措施都會對可靠性、經(jīng)濟性和客戶滿意度產(chǎn)生影響。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠量化各項措施對可靠性、經(jīng)濟性和客戶滿意度的影響。采用最優(yōu)解求解方法，確定優(yōu)化的方案，確保公司戰(zhàn)略指標的實現(xiàn)。圖6為電力大數(shù)據(jù)在經(jīng)營決策方面的應(yīng)用示意圖。

圖6 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用——戰(zhàn)略指標優(yōu)化制定Fig.6 Power big data application scenario — strategic index optimization to support decision making

3 結(jié) 論

本文從技術(shù)和價值2個層面闡述了大數(shù)據(jù)在電力行業(yè)應(yīng)用的準則。

技術(shù)方面，電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)當至少滿足以下2個條件的任意一條：(1)處理數(shù)據(jù)規(guī)模大，數(shù)據(jù)處理時效性高；(2)數(shù)據(jù)類型多樣，彌補傳統(tǒng)技術(shù)手段對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及空間矢量數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)格式處理能力的不足。

價值方面，電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)當至少滿足以下4條準則中的任意一條：(1)電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)部門間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享，促進業(yè)務(wù)融合；(2)創(chuàng)新現(xiàn)有的業(yè)務(wù)模式；(3)合理利用外部數(shù)據(jù)，提升公司業(yè)務(wù)能力；(4)量化企業(yè)決策，提升決策能力和效率。

電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用雖處在前期研究階段，但已展示出數(shù)據(jù)中所蘊藏的巨大能量。數(shù)據(jù)即資產(chǎn)，電力大數(shù)據(jù)是電力企業(yè)的重要資產(chǎn)。電力企業(yè)、生產(chǎn)廠商、研究機構(gòu)需要通力協(xié)作，探索如何科學(xué)合理地釋放數(shù)據(jù)能量，以推動傳統(tǒng)電力工業(yè)的升級，適應(yīng)未來經(jīng)濟社會的發(fā)展需要。

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(編輯 景賀峰)

Judgment Rules of Big Data Application in Power Industry

ZHANG Pei1，HE Yi1，ZHANG Dahai1，SUN Yixin2，CHENG Jiaxu2

(1. School of Electrical Engineering，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;2. State Grid Energy Research Institute, Beijing 102209, China)

The power grid is producing a large amount of data with various types. It is of great significance to effectively deal with and develop the maximum value of the data, which is one of the main purposes of electric power information construction. In the power industry, big data applications has aroused the attention of domestic and overseas experts and scholars. However, the application of power big data is still in its infancy. It is necessary to identify what is the application of power big data. This paper reviews the applications of the power big data at home and abroad, on this basis, illustrates the concept of the power big data. And then combined with specific application scenarios, this paper introduces the judgment rule of power big data from the aspects of technology and value, which can provide a useful guidance for the application of power big data in electric power industry. Data is asset, so power big data will certainly provide an important technical support for the development of the power industry and economic society.

power big data; application analysis; judgment rules

國家電網(wǎng)公司科技項目(基于全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心的公司資產(chǎn)管理協(xié)同分析與決策關(guān)鍵技術(shù)研究)

TM 73

A

1000-7229(2017)05-0085-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2017.05.011

2017-02-23

張沛(1972)，男，博士，教授，主要研究方向為電力系統(tǒng)調(diào)度運行、電力系統(tǒng)規(guī)劃、電力信息化；

和怡(1992)，女，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制、電力信息化；

張大海(1973)，男，博士，副教授，本文通信作者，主要研究方向為電力系統(tǒng)監(jiān)控、繼電保護與電能質(zhì)量；

孫藝新(1983)，男，博士，高級工程師，長期從事能源大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃與咨詢研究工作；

程嘉許(1982)，男，博士，高級工程師，長期從事電網(wǎng)企業(yè)資產(chǎn)管理研究與咨詢工作。