电力大数据从小做起.pdf

日程 电力的大数据 电力大数据来源 智能电表读数 设备图像数据 设备运行监测历史 客户用电信息 动态事件 客户情感信息 客户服务数据（文本+语音） 外部环境信息 （气象、气候） 地理空间信息 电网拓扑 3 5/21/2014 Teradata Confidential 电力大数据的特征 数据特征  数据类型不同 ：营销、生产等核心业务系统的结构化数据，智能电表、系统日志等半结构化数据，客 户服务的音频、运行检修的视频监测、电网设计和拓扑等的非结构化数据。  加载频率不同 ：根据业务数据分析时效要求，数据加载频率可按小时、天、周、月等。  数据价值不同 ：相同的业务数据在不同专业体现不同的作用和价值。 处理特征 使用特征  调度模式不同 ：数据有时需要在不同平台间迁  使用角色不同 ：业务分析人员、数据分析 移和复制，有时无需移动而只是简单的查询。 师、数据科学家。  加工特征不同 ：对于结构化数据，需要进行汇  使用方式不同 ：业务指标统计、预测分析 总、分组、排序等，对于半结构化和非结构化 、深度数据挖掘和探索。 数据，需要先通过自然语言处理、视频分析等  使用时效不同：不同频度的指标统计、 技术转化成结构化数据。 Ad-hoc查询、自助式的数据探索等。 4 5/21/2014 Teradata Confidential 日程 电力业务与 大数据的有什么关系? 电力大数据驱动电力业务管理模式发生变革 发电 输电 变电 配电 用电 1、基于数字化 1、通过大量积累的电网输、变、配电设备的运行状态 1、通过分析智能电 电厂建设中不断 和历史检修工作记录数据 ，能够实现预测性资产维护 ， 表产生的海量用电明 积累的海量数据 ，分析生产运行 提升电网运行的可靠性； 细数据 ，分析客户的 状态，提升对机 2、结合外部环境数据 （如：天气和自然灾害预报）、 用电行为，引导客户 组的控制和优化 电网设备的地理信息数据、设备维护数据等，分析和评 提升用电效率，平衡 策略、故障诊断 估外部环境对电网设备的影响程度，并及时作出防灾、 用电负荷 ； 的能力 ； 减灾措施（智能防灾 ）； 2、通过对智能电表 2、对大量的分 3、通过配电网络的实时监测和分析 ，能够快速定位电 运行状态的监控，并 布式能源进行实 时监测和控制， 力中断的地点、识别断电原因、估算电力恢复时间等， 结合地理信息数据， 能够及时准确掌 提高事故的响应程度；