電力大數(shù)據博士論文參考

　　隨著經濟的快速發(fā)展,我國的電力工業(yè)逐步進入到電力大數(shù)據時代。大數(shù)據時代的到來為電力行業(yè)開辟了新路,電力大數(shù)據的發(fā)展將重塑電力核心價值和轉變電力發(fā)展方式。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關于電力大數(shù)據博士論文參考的內容，歡迎大家閱讀參考!

　　電力大數(shù)據博士論文參考篇1

　　淺析電力企業(yè)應對大數(shù)據的策略

　　摘 要：近年來，大數(shù)據來勢洶洶，對傳統(tǒng)數(shù)據商業(yè)分析模式產生了重大地影響，對電力企業(yè)的數(shù)據駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)與機遇。從人才培養(yǎng)、技術儲備、數(shù)據駕馭、數(shù)據價值挖掘等方面剖析電力企業(yè)如何應對大數(shù)據的挑戰(zhàn)，讓電力企業(yè)在大數(shù)據來臨時更加從容地選擇適合的技術、方法論、解決方案和發(fā)展戰(zhàn)略。

　　關鍵詞：大數(shù)據 數(shù)據 海量 價值

　　1 引言

　　據IDC調研顯示，中國的大數(shù)據(Big Data)市場未來5年將以51.4%的速度增長，大數(shù)據對企業(yè)的數(shù)據駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為企業(yè)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的機遇。浙江省電力公司(以下簡稱“浙江公司”)信息化建設經過SG-186和SG-ERP工程取得了長足的發(fā)展，目前浙江公司建立了以數(shù)據中心為載體的數(shù)據采集、轉換和存儲等的業(yè)務信息倉庫，為公司各級信息消費者提供業(yè)務洞察與業(yè)務分析。浙江公司數(shù)據中心從2005年開始建設，目前已基本實現(xiàn)人力資源、財務管理、物資管理、安全生產、營銷管理、項目管理、電網運行、電力交易、計劃統(tǒng)計等各業(yè)務系統(tǒng)信息(數(shù)據)的整合，完成接入20多個信息系統(tǒng)的相關業(yè)務數(shù)據，存儲了海量的業(yè)務明細數(shù)據和匯總數(shù)據，實現(xiàn)省、地、縣三級信息的集中和共享。為了深化“兩個轉變”創(chuàng)建“兩個一流”，在加快建設智能電網的背景下，如何在大數(shù)據浪潮中繼續(xù)保持“領頭雁”的作用是浙江公司所面臨的機遇與挑戰(zhàn)。

　　2 現(xiàn)狀分析

　　“十二五”期間，國家電網公司初步建成具有信息化、自動化、互動化特征的堅強智能電網。智能電表、智能變電站、電動汽車充換電站、家庭分布式光伏發(fā)電并網等一系列智能電網建設項目相繼投入運營，體現(xiàn)出電力流、信息流和業(yè)務流高度融合的顯著特點，信息技術、傳感器技術、自動控制技術與電網基礎設施有機融合，可獲取電網的全景信息。把智能電網中產生的所有數(shù)據收集起來，數(shù)據突然間增加了許多倍，大量的半結構化和非結構化信息無法管理和存儲，大數(shù)據增長速度驚人，每年以幾何級數(shù)速度增長，需要有專業(yè)化的解決方案應對大數(shù)據挑戰(zhàn)。智能電網的實時運營要求快速處理海量數(shù)據、實時采集電表數(shù)據、在線實時分析決策，傳統(tǒng)的數(shù)據倉庫平臺無法支持這些新形勢下的需求。

　　目前浙江公司數(shù)據中心已建立起一整套的商務智能解決方案技術架構，包括信息交互層、數(shù)據倉庫層、應用設計層和分析展現(xiàn)層。數(shù)據來源主要是ERP系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)等各大業(yè)務系統(tǒng)，采集、存儲和整合的數(shù)據基本以結構化海量數(shù)據為主，目前存儲數(shù)據已超過3T;而且數(shù)據更新周期基本為按日、按周和按月，輔以少量的實時數(shù)據更新;業(yè)務洞察分析以被動式信息接受與主動式信息挖掘相結合。數(shù)據中心作為公司業(yè)務數(shù)據的集散中心和智能商務綜合分析展現(xiàn)平臺無法完全支撐非結構化數(shù)據、實時數(shù)據和地理信息數(shù)據的采集、存儲、管理和分析。

　　數(shù)據類型多樣化和數(shù)據高速增長使得當時最具可擴展性的工具也只能疲于應付，傳統(tǒng)的高級分析方法已經到達了他們的瓶頸。隨著大數(shù)據浪潮的加速到來，未來5年將成為大數(shù)據的全面發(fā)展期，如何在大數(shù)據浪潮的洗禮中確保技術架構、分析方法、人才、企業(yè)戰(zhàn)略以及商業(yè)模式能夠“逐浪潮頭”，將更需要積極主動地選擇適合的技術、方法論、解決方案和發(fā)展戰(zhàn)略等。

　　3 大數(shù)據的定義

　　目前業(yè)界還未對大數(shù)據有一個統(tǒng)一的定義，但是有兩個關于大數(shù)據的定義很好地詮釋了大數(shù)據的本質。第一個定義來自Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章：“大數(shù)據超出了常用硬件和軟件工具在可接受的時間內為其用戶收集、管理和處理數(shù)據的能力。”另一個定義來自于麥肯錫全球數(shù)據分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年5月發(fā)表的一篇論文：“大數(shù)據是指大小超出了典型數(shù)據庫軟件工具收集、存儲、管理和分析能力的數(shù)據集。”

　　大數(shù)據主要包括以下幾個特征：

　　(1)大容量：企業(yè)數(shù)據量大規(guī)模增長，單一數(shù)據集的規(guī)模范圍從幾十TB到數(shù)PB不等。電力數(shù)據涵蓋發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調度的各個環(huán)節(jié)，數(shù)據量龐大。隨著智能電網建設和物聯(lián)網的應用，非結構化數(shù)據呈現(xiàn)出快速增長的勢頭，其數(shù)據量大大超過結構化數(shù)據。

　　(2)多類型：大數(shù)據數(shù)據類型包括結構化數(shù)據、非結構化數(shù)據、半結構化數(shù)據等。電力企業(yè)在電網運行的整個過程中安裝了許多傳感器、監(jiān)視器、智能交互終端等設備，每個設備運行都增加了數(shù)據的多樣性。

　　(3)快速率：能夠在剎那間獲得復雜的業(yè)務分析數(shù)據，實時完成業(yè)務決策，毫無延遲。智能電網每隔15分鐘自動采集智能電表所產生的用電數(shù)據，結合實時調度運行數(shù)據，在幾秒鐘之內處理分析海量數(shù)據并快速預測電力電量平衡。

　　(4)價值密度低：大數(shù)據的數(shù)據價值密度低，單條數(shù)據可能并無太大的價值，但海量的數(shù)據蘊藏著巨大的財富。例如，一段變電站的監(jiān)控視頻長達幾個小時，但可能有用的信息只有一兩秒鐘。

　　4 大數(shù)據對電力企業(yè)的影響

　　4.1 降低電力企業(yè)運營成本

　　以前抄表員每個月就要挨家挨戶地抄電表，而智能電表每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據，收集來的這些數(shù)據可以用來預測用電量等，從而推斷出在未來2～3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預測后，可以降低采購成本。

　　4.2 充分挖掘智能電網數(shù)據的價值

　　依靠遍布電網的精巧傳感器收集數(shù)據，然后對氣象數(shù)據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數(shù)據，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時便可完成，提高工作效率，為風力發(fā)電選址提供科學依據。 　　4.3 轉變營銷方式

　　電力企業(yè)目前主要通過峰谷電的定價策略來影響客戶的行為，減少高峰時段的用電量。如果通過分析智能電表收集的海量客戶用電數(shù)據，預測客戶的用電習慣，電力企業(yè)根據大數(shù)據分析制定更加精準的定價程序來影響客戶用電量，可以想象更為靈活的定價機制，例如按天分不同用電類型的定價策略。電力企業(yè)有能力提供更加人性化的電費通知單，在該電費通知單中將描繪客戶在不同時段用電量的趨勢，以及向客戶提供用電咨詢和建議。

　　4.4 更準確的需求預測

　　利用大數(shù)據分析，電力企業(yè)能更清晰地識別出需求來自于哪些地方、哪些用電類型。還能了解某一類客戶在某個時間的用電需求，電力企業(yè)可以使用不同的方法來驅動各種行為，使需求更加平穩(wěn)，并降低異常需求峰值出現(xiàn)的頻率。

　　5 電力企業(yè)如何應對大數(shù)據

　　5.1 人才培養(yǎng)

　　據美國Teradata調查顯示，業(yè)界對大數(shù)據分析類職位的需求在上升，如系統(tǒng)分析師(35%)、程序開發(fā)員(32%)和商業(yè)分析師(22%)，但符合要求的人才卻只有0.41%。大數(shù)據來臨的時候，電力企業(yè)最缺乏的是人才，工作人員面臨大數(shù)據將是一種挑戰(zhàn)，企業(yè)需要為員工提供多方面的大數(shù)據技術培訓和實操體驗，確保在大數(shù)據來臨時，企業(yè)員工能夠從容勝任。

　　5.2 研究大數(shù)據技術

　　在每一次科技變革中，都會出現(xiàn)新的技術和創(chuàng)新的理論，大數(shù)據也不例外。在大數(shù)據興起的同時也出現(xiàn)了Hadoop、NoSQL等一些顛覆傳統(tǒng)技術觀念的新技術，這些新技術的應用將會對電力企業(yè)現(xiàn)有的信息化基礎架構產生較大的影響。在業(yè)界，也涌現(xiàn)出了一批大數(shù)據解決方案，例如SAP大數(shù)據處理架構、EMC Greenplum、IBM InfoSphere Streams等。每個大數(shù)據解決方案都有各自的特點，因此電力企業(yè)要了解并研究適合自身的大數(shù)據解決方案，研究融合結構化數(shù)據庫、非結構化數(shù)據庫、實時數(shù)據庫和地理信息數(shù)據庫，研究各數(shù)據庫之間數(shù)據交換和信息共享的交換標準，為企業(yè)各種應用提供統(tǒng)一的、一致的數(shù)據視圖。電力企業(yè)既要保護現(xiàn)有的信息化投資，又要能滿足企業(yè)的大數(shù)據業(yè)務需求，才能在大數(shù)據到來之時做出正確的選擇。

　　5.3 重視企業(yè)的數(shù)據資產，持續(xù)開展數(shù)據綜合治理

　　淘寶網已經形成了比較完整的大數(shù)據生態(tài)鏈，可從龐大的數(shù)據中挖掘人們的消費方式、消費習慣、地域差異、年齡差別等信息，可利用這些有價值的數(shù)據進行精準的營銷，將會創(chuàng)造巨大的財富。數(shù)據是企業(yè)的最大價值來源，目前電力企業(yè)數(shù)據量激增，數(shù)據類型也存在多樣性，數(shù)據散落在不同的系統(tǒng)中，哪些數(shù)據是可用的、可信的，如何管理好企業(yè)的數(shù)據資產，如何從海量的數(shù)據中獲得有價值的數(shù)據，成為電力企業(yè)持續(xù)開展數(shù)據綜合治理的重中之重，也成為企業(yè)管理者在大數(shù)據時代分析決策的基礎。

　　5.4 駕馭數(shù)據，注重挖掘數(shù)據價值

　　新浪微博Page是基于數(shù)據分析的最新大數(shù)據應用。它是一個聚合了用戶興趣愛好社交關系數(shù)據的綜合展示頁面，無論是話題、圖書、音樂、餐飲美食等內容都能在微博上生成專屬的Page頁面，讓網友可以很方便的查看到有價值的微博內容。數(shù)據的核心是發(fā)現(xiàn)價值，駕馭數(shù)據的核心是分析。企業(yè)的數(shù)據容量不是越大越好，大數(shù)據的數(shù)據價值密度低，如何駕馭大數(shù)據，如何在海量數(shù)據中挖掘有價值的信息是重中之重。智能電網將給電力企業(yè)產生爆炸式的數(shù)據增長，獲得并存儲這些數(shù)據固然重要，但是電力企業(yè)更應專注于數(shù)據中隱藏的價值，通過應用大數(shù)據技術分析，充分挖掘數(shù)據的核心價值，讓數(shù)據分析影響和反哺企業(yè)業(yè)務流程，創(chuàng)造出更多的業(yè)務提升機會。

　　5.5 將大數(shù)據融入企業(yè)數(shù)據整體方案

　　單一的數(shù)據在單一的環(huán)境下并不能產生多大的價值，將來自不同數(shù)據源的數(shù)據經過轉換、整合，彼此增強，將大數(shù)據和傳統(tǒng)數(shù)據融合形成企業(yè)級統(tǒng)一的數(shù)據視圖，將會產生新的業(yè)務洞察力?？梢韵胂?，在未來電力企業(yè)將家庭的平均年齡、學歷水平、生活習慣、住宅類型等信息與電能消耗的數(shù)據融合分析，這將會使從智能電表上讀取的數(shù)據更有用、更有意義。因此，需要將大數(shù)據融入企業(yè)的數(shù)據整體方案中，這樣才能讓數(shù)據產生最大的價值。

　　參考文獻：

　　[1] (美)Bill Franks.駕馭大數(shù)據[M].黃海，車皓陽，王悅.譯.北京：人民郵電出版社，2013.

　　電力大數(shù)據博士論文參考篇2

　　淺析電力窗口部門大數(shù)據資料的應用

　　摘 要：大數(shù)據戰(zhàn)略為我國“十三五十四大戰(zhàn)略”之一。為了配合國家的戰(zhàn)略產業(yè)調整，電力部門則需要將大數(shù)據管理同本部門的特點及需求進行對接。作為電力部門的服務窗口，其公共服務性質決定其同社會的直接接觸，可以藉由其他大數(shù)據資料更好的為客戶服務，另外，經過過濾整合的電力服務大數(shù)據，也可其他行業(yè)部門提供相應幫助，滿足我國“實施國家大數(shù)據戰(zhàn)略，推進數(shù)據資源開放共享”。的戰(zhàn)略需要?；诖怂悸?，根據國家電網公司運營的業(yè)務特點及實際應用需要，本研究提出了大數(shù)據資料對電力窗口部門服務質量及方案進行指導及整合的方法，為進一步的深入工作，開展相關研究。

　　關鍵詞：電網 大數(shù)據 窗口服務 產業(yè)融合

　　大數(shù)據技術的出現(xiàn)及發(fā)展，為現(xiàn)今社會的各行各業(yè)提出了機遇與挑戰(zhàn)。隨著信息產業(yè)化工程的升級，大數(shù)據信息已經伸到到現(xiàn)代社會的各個領域，而在此過程中，各個領域，如商業(yè)、石油，以及生物等數(shù)據密集型行業(yè)都致力于挖掘各自領域的數(shù)據，以提高自身的行業(yè)競爭力。在此過程中，電力系統(tǒng)本身的行業(yè)特點決定了其對大數(shù)據的深度依賴。就目前的研究而言，電力系統(tǒng)的大數(shù)據多集中于電網的運行、后臺維護、配電系統(tǒng)的架構等方面。而對于同其他各個行業(yè)的結合嚴重不足?？v觀電力窗口部門，其對接電力系統(tǒng)，是整個電力部門風貌的展現(xiàn)及延伸。除了一般的禮儀性質的服務提升外，需要加強電力窗口服務的內核。而大數(shù)據的自身特點決定了對服務數(shù)據的提升。本文基于對電企內部的運行特點，提出了其大數(shù)據同其他社會大數(shù)據對接的方案，現(xiàn)介紹如下。

　　1 電力窗口部門大數(shù)據的特點

　　作為社會化的服務窗口，電力窗口大數(shù)據的來源廣泛，關系復雜。特別是在同配電數(shù)據整合對接后，其結構更加多樣。而且傳輸量巨大。上述特點決定了其在二次處理過程中，如何同其他社會化數(shù)據相結合極為困難。表面上，不同地區(qū)的電力窗口部門數(shù)據僅僅為配電額的結算，但是一旦結合后臺的配電數(shù)據，地區(qū)的消費數(shù)據，進一步的同城市交通如電動汽車、電動車的運行，則會直接產生大量的綜合社會數(shù)據。從此角度出發(fā)，電力窗口的大數(shù)據，對接其他行業(yè)的大數(shù)據，雖然有著良好的挖掘潛力，但是不同種類、不同個體的數(shù)據源具有的差異化的復雜產生方式，如何保證其經過一次處理后，滿足進一步大數(shù)據的二次處理的需要，以獲得滿意的分析結果，是當今電力窗口部門數(shù)據處理的難點。因此，有必要尋求適應電網數(shù)據特征的大數(shù)據應用技術。

　　2 電力窗口部門大數(shù)據應用的關鍵技術及方法

　　2.1 過程信息的儲存及處理

　　鑒于電網數(shù)據的測量點多，運行方式變化快的特點，為了實現(xiàn)電力窗口同電網的有效對接，并在第一時間內對該數(shù)據進行處理，則首先要對現(xiàn)有的電網處理數(shù)據進行提升，應用測量數(shù)據關聯(lián)分析與清洗修正技術針對電網內部的數(shù)據進行過濾及分析，保證在同其他源數(shù)據對接過程中的效率。此外，對于外源的數(shù)據庫，在對接之前亦需要對其數(shù)據邏輯進行初步的分析及過濾，以保證其后期同窗口大數(shù)據的有效對接。以分布式數(shù)據處理系統(tǒng)及云計算技術對上述數(shù)據進行處理，可支撐本體系在未來實際應用中的需要。

　　2.2 電力窗口數(shù)據對智能電網的支持

　　智能電網內，除一般性質的配電數(shù)據，電力窗口的大數(shù)據對于整個電網的規(guī)劃和運行亦有十分重要的積極意義。由于電力窗口部門面對社會人群，表面上僅針對其客戶家庭內部用電的情況。但是，該用電數(shù)據可以直接對接配電的大數(shù)據，并直接為公司內部提供第一手的用電資料。電力窗口部門的數(shù)據采集，可以為電網提供更高精度、更細粒度的結果，并在此之上，進一步的預測地區(qū)用電的實際情況。為電網調節(jié)提供實際依據。

　　2.3 電力窗口數(shù)據對社會服務大數(shù)據的支持

　　由于電力窗口數(shù)據的上游采集自電網的配電情況，下游采集自社會用電量。其本身為溝通上下游數(shù)據的橋梁。通過對于自身窗口數(shù)據的分析，可以獲知的確用電量的情況，并配合對社會發(fā)展的相關數(shù)據的挖掘，可預測宏觀電量的變化。相比之而言，窗口大數(shù)據所獲得的精度更高，且同其他資源的契合度更高。因此，可以實現(xiàn)對電網局部用電量的精細化預測。根據電力窗口數(shù)據所獲得的數(shù)據，進行深度挖掘后，進行建模處理，并根據社會數(shù)據，如工商、管理、交通等部門的整合預測數(shù)據，對該模型持續(xù)不斷的修正，最終實現(xiàn)相應的用電預測，該數(shù)據可以反哺社會數(shù)據，為公共部門提供精細化的用電數(shù)據。而該用電數(shù)據可為公共事務的決策及管理提供重要的支撐資料。

　　2.4 電力窗口數(shù)據對商業(yè)大數(shù)據的支持

　　現(xiàn)代商業(yè)需要整合不同地域的大數(shù)據以實現(xiàn)廣告投放及網點的建設，要針對不同的人群的特點，其適用的商業(yè)形式也大有不同。而以電力窗口的大數(shù)據可以反推各個地區(qū)的客群特點，為公司的決策提供支持。另一方面，以該數(shù)據配合其他公用服務的大數(shù)據，可以更加精準的對地區(qū)商業(yè)預判，最終滿足地區(qū)商業(yè)發(fā)展的需要，增加地區(qū)繁榮。

　　3 結論

　　與傳統(tǒng)的大數(shù)據管理不同，電力窗口的大數(shù)據作為智能電網的一種延伸，并非電網數(shù)據的單一補充，而是進一步的挖掘，可以以此為基礎，從數(shù)據中獲得更大的價值。通過對電力窗口部門數(shù)據的應用可以有效提升智能電網的運行效率，并提升電力部門的社會服務水平。

　　參考文獻

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