电力大数据战略方案应该如何规划？

　　作为中国最牛的老牌通信公司、最早提出要做产业互联网领航者，这是亚信第一次全方位对外梳理能源大数据，指出了能源大数据存在的问题、能源大数据的价值目标，更重要的是他们给出了一个非常完整的电力大数据战略规划方案。5000多字，很长，但是真的值得看。没时间？可以先收藏了，找个完整的时间好好读一遍。能源行业的大领导们，读完记得早点下手布局。

　　精彩观点

　　1、在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保；在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网；在用电环节，大数据应该服务于智能互动。

　　2、电力行业感觉是一个相对独立的能源行业，但实际上与其他行业，包括和房地产、金融、智能社区、智能市政等数据都是有关系的。各个行业数据的融合，是我们未来要加大整个电力大数据应用的思路，但现在其他行业的数据还难以获取。

　　3、五大发电集团的很多数据和电网的数据，怎么样能够协同，怎么样能去融合，现在还没有办法做到，但是未来绝对是一个发展趋势，但是在行业内的这种企业间的交流还是比较少。

　　4、怎么样去打造和运营这种数据连接平台，是再造中国电力核心能力的关键。电力行业的大数据云计算平台，要产生三方面的生态。一方面，电力系统数据生态，另一方面，电力系统应用生态，第三个就是产品生态。

　　5、数据生态很好理解，就是云计算平台里面的IaaS跟PaaS层，将数据经过平台化的存储和处理，形成技术框架。而开发端的这种资源整合，来聚合开发者，综合地去服务中国电力行业，来形成我们的应用生态。一旦形成了我们的电力数据生态和应用生态，相应的这种应用型产品，以及平台级产品，云平台级产品，包括基础设施类产品，大数据平台等等，就可以基于前面的生态来形成、促进我们产品的生态。

　　6、我们不仅需要帮助企业来实现他自己的企业数据仓库、行业数据仓库等数据应用开发。另外，我们还需要将内外部资源进行整合，增强整个生态的活力。资源整合的过程中可以建立数据交易的规则体系，我们可以将已有有价值数据产品对外进行变现，形成一个以数据产品为核心的新的利润增长点，这是可以实现的。

　　以下为整理后的演讲内容全文：

　　电力行业中沉淀的海量数据

　　电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据，发、输、配、用、调度，各个环节都有大量的数据，而且数据是非常有价值的。

　　举个例子，发电里，如果是火电，有掺配煤的数据、机组指标的数据；如果是水电，有水文水平的数据。输电，有线路方面的数据，还有对线路状态有影响的气象和环境数据。变电，有变电站的数据，还有设备的巡检、维护以及状态实时监控的数据。配电，有用电负荷、还有用电的需求侧的数据，包括配网的规划，以及供电前期的预测、计划，还有供电可靠性的数据。用电，包括客户的基础档案数据，电费的回收、计量的数据。调度，有负荷和电量这些数据。

　　基于这些数据，我们可以看到，从全电力的业务链角度来说，现在电力大数据具备了大数据四维的特征，像实时的大数据量、大的数据包的组成，以及复杂的结构。这里面有结构化数据、非结构化数据，有实时的数据以及历史的数据，而且是高频次、高频率的数据，有很多数据都能够精确到分钟，每一分钟都可以传输比较大的数据包进行数据的采集和搜集分析。这些数据未来怎么样体现出来高价值？

　　大数据在电力行业中有什么用？

　　在价值链中的不同环节，大数据的价值目标不同。

　　我们认为，在发电环节，大数据应该服务于发电端经济、高效以及清洁环保这一目标；

　　在输变电环节，大数据应该服务于坚强的智能电网这一目标，通过环境气象、用电负荷以及需求侧等等的大数据，来进行相应的设备选址以及规划，实时监控输变电设备，保证整个电网平台的透明、开放、自愈以及自适应性；

　　在用电环节，大数据应该服务于智能互动这一目标。智能互动可以从两个角度来看，一方面，从电网被动的角度，是可以基于这种负荷的监测数据、用户档案等数据，来及时预先发现或者实时发现设备的缺陷或故障，然后及时启动应急预案。从主动角度来说，我们可以根据这些数据来评估电费回收率，大型的高耗能企业，现在有很高的电费回收风险，因此，基于大数据，电网可以做风险决策。

　　此外，大数据可以帮助调度实现智能调度。从以上价值目标出发，集合我们过去的项目经验以及调研资料，发现整个电力行业，大数据应用仍然存在很多问题。

　　有大数据但是没有大数据系统

先说一下