大数据正在改变着各行各业，电商的成功、互联网的爆发以及互联网金融的高速发展，向各大行业展现了互联网与行业融合的巨大发展潜力和独特的创新路径。而在这其中，大数据扮演着核心角色。
电力行业蕴含了巨大的数据资源，同时也呈现出突出的数据价值需求。据估算，电力行业的生产、管理、用户、计量、资产等方面数据已达到20PB，这个数字相当于1000个中国国家图书馆的数据量，在这些数据资源中通过分析计算，可发现数据间的关联性，融合外部数据可找出内在的客观规律，为企业、行业解决生产运行和管理中以现实手段不能解决的问题，预测防控风险，提升创新能力。
研究表明，来自于复杂大电网的调度运行、新能源与负荷的时空变异、电力资产寿命与运行状态、主动配电与需求响应等领域都存在着巨大的以大数据为支撑的决策与配置的需求。
驱动电网企业创新发展
大数据驱动智能电网技术水平提升。随着特高压为主体的大电网快速发展，全程全网的物理信息与时空关联性更加密切。同时，大规模新能源发电、分布式电源、储能系统、电动汽车的广泛接入，改变了传统电网的形态，在兼容性、开放性不断提高的同时，电网受到外部因素的影响加大。
大数据正在改变着各行各业，电商的成功、互联网的爆发以及互联网金融的高速发展，向各大行业展现了互联网与行业融合的巨大发展潜力和独特的创新路径。而在这其中，大数据扮演着核心角色。
电力行业蕴含了巨大的数据资源，同时也呈现出突出的数据价值需求。据估算，电力行业的生产、管理、用户、计量、资产等方面数据已达到20PB，这个数字相当于1000个中国国家图书馆的数据量，在这些数据资源中通过分析计算，可发现数据间的关联性，融合外部数据可找出内在的客观规律，为企业、行业解决生产运行和管理中以现实手段不能解决的问题，预测防控风险，提升创新能力。
研究表明，来自于复杂大电网的调度运行、新能源与负荷的时空变异、电力资产寿命与运行状态、主动配电与需求响应等领域都存在着巨大的以大数据为支撑的决策与配置的需求。
首先对于基于估值的预测和高冗余配置的安全保障以及设备状态的条件判决的方法，可借助大数据进行多因素、高密度、全环节、大规模的数据计算，实现对外部因素与系统状态精准的预测和辨识、对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制，保障大电网整体性运行;其次对于复杂的负荷动态与互动响应，借助于大数据来预测感知，实现调配平衡，柔性接纳和时空优化。研究中发现：基于气象数据、环境数据、输变电设备监控数据，可实现动态定容、提高输电线路利用率;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据，可分析电网安全性的时空关联特性，快速预测电网的运行风险;基于配用电数据和社会经济数据，可实施更加高效的停电管理、需求响应、电能质量监测管理;基于对电网实时数据和历史数据的分析，可加强对电力设备、资产的预防性维护管理，并考虑人和社会等因素，优化安全生产管理流程。
大数据驱动电网企业决策模式变革。大数据从本质上说是站在决策的角度出发，从数据获取、整合、加工、分析，全流程都代替人脑进行信息处理，通过广泛的关联数据产生出服务于决策的高完整性的有效信息，数据说话代替经验决策。大数据为电网企业提供了认识电网运行和发展规律的新方法、新视角。利用大数据的挖掘、分析、预测和流程整合功能，可对电网运行发展进行全流程动态管理;企业通过广泛收集和分析挖掘智能电网本身产生的内部数据，以及包括经济、社会、政策、气候、用户特征、地理环境在内的外部数据，提取有价值的历史信息，为电网的规划建设提供支撑;电网企业可通过数据资源体系的数据加工与经营管理指标关联，通过挖掘业务流程各种环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善效率降低成本的关键，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层决策。大数据改变电网企业的决策模式还体现在决策由过去的被动问题解决变成主动预判，决策模式由业务驱动变成数据与业务联合驱动。
大数据驱动电网企业服务水平提升。电网所服务的电源与负荷两端用户的数据是一个富矿。大数据技术将电源、电网、各大行业和居民用户、设备厂商等各利益相关方融入到一个大环境中，大数据促成了电网企业对用户的需求感知，依据数据的分析来进行运行调度、资源配置决策，并基于分析来匹配服务需求。在智能电网中，用户扮演的角色越来越重要，主要呈现的是态动和互动。一方面是能源生产和消费的状态随机，另一方面是互动的需求，生产与消费行为过程增加了人的欲望和利益空间，用户系统不仅实现能源的生产和消费选择，并在一定区域内实现交易，还将参与需求响应或作为虚拟电站参与调度运行，在这样的要求下，电网智能化与互联网的路径相似，平台资源共享，大范围平衡，才能保证电网的柔性外特性和对送受端变异的自适应。而支撑这一机制的是大数据，通过大数据的分析，预测电源能力和用能需求，根据计量传感数据下的用户用能、分布式、储能、电动汽车等数据结合社会环境，可分析预测用户的生产、消费特征，为电网运行方式提供依据，也提高用户侧的能效水平。
用户洞察是大数据的核心价值，互联网企业正是运用大数据进行用户的细微理解和市场洞察而获益。在电力营销中可以通过大数据进行需求与用能行为的监测分析，进行效果评估，这将使营销更有针对性，甚至产生许多有价值的信息。
用户数据蕴含丰富的商业价值，阿里云等企业已计划广泛收集新能源发电的数据和家电用能的数据。一些数据公司和互联网金融公司对我们的用电采集信息寄予厚望。从这些数据需求者的目的来看，他们不仅是在某种因果逻辑下应用，更多是应用于关联关系作用下的商业模式，譬如，利用电表信息作为商业信誉评估和针对性广告，准确与否不重要，追求的是相关性是否存在，这也给我们以启示。
用能数据对经济运行的反映与预测是政府关注的，通过用能大数据的分析，可反映经济结构的动态特征和趋势，用能行为数据的聚类可反映出电价机制的调节作用程度，建立用能数据与经济运行和政策作用的联动模型，将为政府提供精准有价值的决策信息。
大数据支撑全球能源互联网。国家电网公司站在全球能源发展高度，提出了全球能源互联网的战略构想，全球能源互联网构划了以能源为主体、以数据为核心的智能化能源生态系统。全球能源互联网最大化开发利用清洁能源，实现能源资源在全球的优化配置。全球能源互联网的形态、特征包含了地理环境、能源资源、符合特性、用户行为的影响因素，具有长距离、广范围、平台化、智能共享互联的特点，将发生电网运行机制的重构，要求电网具有柔性自适应能力和统筹配控能力，满足送受端的时空变异和方式的多重复杂，需要全域负荷预测与实时呈现，支撑洲际广域大电网平台机体的整体化运转，因此需要大量的、多维的、高密度的数据来支撑预测、预警、机器决策和人工判断。在数据安全的基础上的数据开放和分享，是全球能源互联网的基础。
全球能源互联网内涵丰富，外延广阔。在全球能源互联网的发展历程及实现路径中，大数据相伴相生，将为其发展和运营提供全球性视角和综合性分析方法。
大数据研究和应用任重道远
企业级大数据研究框架可分三个层次开展：第一层是基础理论研究，重点研究电力大数据知识体系和方法论;第二层是关键技术研究，重点研究IT技术和数据分析挖掘方法;第三层是应用研究，重点是各业务领域的需求分析、场景设计、分析模型和专业方法研究。
中国电力科学研究院自2013年启动了大数据研究与应用工作。在基础理论研究方面，开展了智能电网大数据理论基础和技术体系的研究，分析重点应用领域，确定研究框架，制定出技术发展路线图，编写《智能电网大数据技术白皮书》。在关键技术研究方面，整合了业界主流的先进技术和数据处理理念，采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构，搭建了电力大数据平台。在应用研究方面，以支撑公司运营发展、服务电网用户、服务社会与政府三条主线开展了应用场景的研究工作。目前已在配电网可靠性关键因素分析、电网运营效能分析、关键时期电网供电保障预警分析、电力数据支撑宏观经济形势评价与预测、城市电力地图等领域开展专题研究工作，并与多省电力公司合作开展研究成果落地的试点。
数据在电网企业的研究和应用任重道远，实现技术与应用落地面临着挑战和要解决的问题：
打破数据壁垒。在近两年的电力大数据研究和实践中体会到，目前面临的最大挑战来自数据本身，即数据获取困难，而且数据质量较低、采集密度不足、统计口径不一，获取外部数据则更加困难。无论是在国家层面，还是在一个企业内部，尚没有建立起数据开放和共享机制，目前的数据源情况难以支撑真正意义上的大数据研究。此外，专业分析必不可少，大数据是一项综合性技术，场景设计、技术实现和应用开发需要多领域的合作，探索跨部门、跨业务的联合攻关和有效协同推进机制，是一个重要的问题，因此，关于数据源的获取与大数据能力的整合是一个重要的考验。
解决安全防护问题。大数据的兴起伴随着数据存取控制的新型风险。在大数据时代如何保护国家、企业和个人敏感信息或隐私，已成为世界性难题。一方面，需结合数据类型特征和重要程度，制定不同级别的安全管理规范和标准，建立配套的数据安全监管措施;另一方面，针对大数据利用和处理的关键环节，开展数据安全防护体系顶层设计，在核心数据安全控制技术、去隐私化技术、数据分析审计技术及虚拟化技术等领域开展深入研究和产品研制。在大数据掘金的路上，信息安全与隐私问题忡忡，现时期应以管理措施为主导，技术措施并进并举的原则，严格管理、集中开发。中国联通采取的办法是数据不出门，将数据交给研究院集中开发，但必须集中在固定的场地和设备上。
建立大数据思维方式。大数据思维是将数据看作“蕴藏能量和价值的资源”，以数据为核心去思考问题、解决问题的能力;是让海量数据碰撞、寻找相关性的分析方法;是分享、开放、合作的工作模式。但在电力系统传统的应用行业中，长期以机理分析、仿真模拟、试验检测为主要研究方法，以专业为核心管理运用数据，接受和建立大数据思维方式尚需一定的时日。需要打破因果逻辑与传统专业分工下的价值观理念和思维模式。
大数据落地的思考
核心信念。对大数据的认知和战略上的认同是关键的。大数据是人类认知能力的一次升华，是电网创新发展的不可忽视与回避的变革性方法，大数据应纳入电网企业的创新战略，数据是资产，数据技术是生产力，大数据是核心竞争力。
基础设施。大数据战略需与互联网技术协同推进，从最基础源头建立。无论是美国GE公司提出的工业互联网，还是德国提出的工业4.0，核心都是全面互联和以数据为核心的智能化，在面向全球能源互联网的发展中，首先应加强电网各环节的互联和优化互补，需要大力推进“电网的全程在线和资产的全面互联”，加速电网的IT化，以此突破大数据对电网运行和运营的颠覆性创新。需解决的是关键技术，如智能传感器，具有普泛性的电网全面感知技术;信息物理系统CPS实现能量的信息化与智能互联管控;大数据、云计算、物联网、机器学习、软件定义和IPV6寻址等技术及其实用场景。上述这些系统关键技术将不断产生全方位的数据并分析，使ICT技术融入电网，从支撑系统走向核心系统，这将带来电网创新的突破。
顶层设计。需要有清晰的目标和完整的架构，以及务实的策略。应以大数据能力建设为目标，形成大数据技术平台，建立统一数据模型。在策略上构建平台统一、应用放开的模式，以应用为主导，平台做支撑，把大数据应用转化为创客平台。在开放的统一平台上，应用开发只需要考虑如何把业务数据变成数据模型，不需要考虑算法、分析和存储等问题。
解决好数据源、工作模式、工作团队三大问题。在制定明确的数据管理、安全管理的措施下，开放共享数据资源;组织专业交叉、学科互补团队，集中开发;突出培养业务数据分析建模的人才，重点建立分析团队。大数据不同于传统的信息化建设，应立足于自身企业的能力建设。
十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。在短短的几年时间，大数据从少数科学家的主张，转变为影响行业的战略实践，继而上升为国家的竞争战略。在这个大数据的时代里我们同时面临了能源的变革，在这个变革中，电网企业将经历由传统电网向智能电网、全球能源互联网的发展演进过程，其中大数据如影随形，将演化一场技术、管理、服务模式的重构，成为电网企业创新发展的重要驱动力。
