电力大数据

电力大数据是深度挖掘电力的各类数据价值,在传统电力供应外提供电力数据增值服务。把电力大数据放在其他技术前面,是因为电力大数据是虚拟电厂、能源互联网乃至新型电力系统的基础,有了用电大数据,才能分析负荷类型,区分重要性,预测供需,进而“智能调度”。

数据来源

按电力的5环节及业务,电力大数据有以下类型:

电力大数据的分类

笔者更喜欢用数据的来源、性质来分类,更能说明电力大数据的用途:

  • 电网生产数据:如网架设备数据、电网运行数据、生产运维数据,这个通常用于电力内部的生产管理优化,指导大电网的运行方式,最明显的用途是分析设备的可靠性、预测故障、状态检修安排生产任务,和用电数据结合做负荷预测、负荷调度等。
  • 电力营销用电数据:如交易电价、售(用)电量、用电客户等方面数据,这个就是现在最热门也最敏感的——用户侧分析,大的可分析地区经济、复产复工、制造业指数,小的可分析工厂运行情况,人员迁移情况,再小的可以分析家庭用电特征,个人是否居家等。
  • 电力企业管理数据:电力公司内部管理,用于电力内部申报项目,没什么好对外说的。

数据应用

一些常规的内部应用

  • 规划方面:通过用电大数据,提高中长期负荷预测的准确度,指导电网规划。
  • 运行方面:通过应用用电大数据,提高短期和日前负荷预测的准确度,指导调度计划的制定;通过应用电网运行大数据,优化电网运行方式;通过应用新能源发电大数据,提高新能源发电预测水平,提升电网消纳新能源发电的能力。
  • 营销方面:应用用电大数据,刻画电力客户用电行为特征,优化客户管理策略。

对外服务创新型应用

大数据应用一直与隐私之类的冲突,应用是极其敏感的,电力企业大多没有靠增值服务赚钱的需求,因此电力大数据目前基本只能和政府合作,或者与其他国企如移动联通、铁路等交换数据,如:

  • 为政府部门提供产业转移、产业发展、房屋空置率等社会经济指标统计;
  • 为政府部门管理企业运行提供支持,常规的如能耗、碳排放,进阶的如环保、安全启用监控等,细的如夜店营业时长、逃犯家用电告警等。
  • 国企互助类,如基站用电保障、银行征信辅助。

其他的像什么物流到家预测、电器营销辅助之类的,太敏感了,现阶段不能做。

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