電力大數據

電力大數據主要來源於電力生產和電能使用的發電、輸電、變電、配電、用電和調度各個環節。包括電網運行和設備檢測或監測數據，電力企業營銷數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方麵數據，電力企業管理數據。

電力大數據具有四個特點：(1)數據體量大：PB級;常規的調度自動化係統包含數十萬個采集點;配用電、數據中心將達到千萬級(2)數據類型繁多：實時數據曆史數據文本數據多媒體數據時間序列數據等各類結構化、半結構化數據以及非結構化數據(3)價值密度低：所采集的絕大部分數據都是正常數據，隻有極少量的異常數據，而異常數據是狀態檢修的最重要依據(4)處理速度快：在幾分之一秒內對大量數據進行分析，以支持決策製定。

通過使用智能電表等智能終端設備可采集整個電力係統的運行數據，再對采集的電力大數據進行係統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控;進一步地，結合大數據分析與電力係統模型，可以對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。

雲計算、大數據分析等信息新技術必將激活電力大數據中蘊含的價值，也必將釋放電力大數據的市場潛力。根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理係統市場將達到38億美元的規模，電力大數據的采集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有的發展機遇。

國外電力能源數據應用案例

AutoGrid——電力大數據服務的先行者

AutoGrid作為一家服務於電力、能源行業的大數據公司，雖然隻有不到50名員工，卻彙集了來自工程設計、通信、互聯網、電力等不同領域的人才。

AutoGrid基於其能源數據平台，為電力供應商和消費者提供各種規模的電力消耗預測，使用該預測來優化電網運行，並通過靈活的需求管理計劃實現節能減耗。

AutoGrid的核心為其能源數據雲平台——Energy Data Platform(EDP)。AutoGrid的能源數據平台EDP創造了電力係統的全麵的、動態的圖景。類似與高級搜索引擎或天氣預報算法，AutoGrid的能源數據平台挖掘電網產生的結構化和非結構化數據的財富，進行數據集成，並建立其使用模式，建立定價和消費之間的相關性，並分析數以萬計的變量之間的相互關係。通過該能源數據平台EDP，公共事業單位可以提前預測數周，或隻是分，秒的電量消耗。大型工業電力用戶可以優化他們的生產計劃和作業，以避開用電高峰。同時，電力供應商可使用該能源數據平台EDP來決定可再生資源，如太陽能，風能的並網，最大限度地減少這些能源間歇性對電網的影響。

需求響應優化及管理係統(Demand Response Optimization and Management System-DROMS)為AutoGrid的需求響應管理工具。DROMS從智能電表、建築管理係統、電壓調節器和溫控器等設備獲得實時數據，形成數據分析引擎，結合電力係統的模型，基於智能算法，分析計算對單一負載的精確預測，在需求響應要求產生之前介入，迅速生成針對某一需求響應的應對策略。

AutoGrid的客戶覆蓋發電端、輸電端、配電端、用戶，可以幫助電網各端匹配電力供應和需求，降低電網各端的成本。AutoGrid的能源數據雲平台EDP收集並處理其客戶接入智能電網的智能電表、建築管理係統、電壓調節器和溫控器等設備的數據，麵向其用電客戶提供需求響應優化及管理係統(Demand Response Optimization and Management System-DROMS)，獲取能量消耗情況，預測用電量，結合電價信息實現需求側響應，生成需求側管理項目的分析報告，提升客戶全生命周期的價值收益;麵向電網運營者提供DROMS，可提供需求響應應對策略，預測發電情況和電網動態負荷，預測電網運行故障，改善客戶平均停電時間&係統運營時間，從而實現電網優化調度，減少非技術性損失，降低運營成本。

AutoGrid憑借其PB級的數據分析和預測能力，吸引了眾多公用事業公司和軟件產品公司與其進行合作。通過向第三方開放其能源數據平台EDP，AutoGrid正努力將其打造為能源行業大數據的統一公共平台。該開放的能源數據平台將使得能源"大數據"充分流動，各公共事業公司依托該數據平台開發滿足自己需求的第三方應用。通過統一的能源大數據平台，AutoGrid將規範能源大數據的規範及協議，並將為能源大數據的發展注入新的推動力。

AutoGrid的收入主要來自於向采用其DROMS或其他服務的用戶收費，主要有三種收費模式：1)SaaS模式：用戶按照AutoGrid為其處理的數據量付費;2)共享收益模式：AutoGrid給客戶發送報告，客戶進行需求響應，與客戶分享收益;3)合作模式：給設備商提供軟件，向設備商收取License費。

Opower——通過電力消費數據分析用戶用電行為

Opower公司是於 2007 年創辦的一家家庭能源數據分析公司。Opower 與電力公司合作，搶占家庭消費者"入口"，獲取家庭消費者的能源使用數據，進行消費者用電行為分析，並為其提供節能減耗的方案，推動節能的互聯網應用。

發電力賬單，是每個公用電力公司都需要做的一項工作，看似簡單，但是其功能拓展往往被忽視。Opower公司利用其雲數據平台，結合大數據方法和行為科學理論，為家庭用戶發出了一份個性化的、貼心的電力賬單。

通過這份電力賬單，家庭的製冷、采暖、基礎負荷、其他各類用能等用電情況被分類列示，並將用電量跟上個月的進行相比，其鮮亮的圖表呈現方式讓用戶對自己的耗能情況一目了然。電力賬單上除了有本戶用電數據的分析之外，還有相近區域內最節能的那20%的用戶耗能數據——即所謂的鄰裏能耗比較，緊接著它會據此提供建設性的節能方案。這就是Opower所標榜的"行為科學理論"的結晶。

此外，Opower在用戶的交互方麵，也做得貼心，生動，到位。比如，用戶的節能效果非常理想，Opower提供的賬單上就會有一個高興的表情，告訴你它的態度;再比如，Opower會通過客戶端或郵件給客戶發送一些節能技巧信息。

Opower公司通過自己的家庭能耗數據分析平台，對由公用電力公司提供的家庭能耗數據進行深入地分析和挖掘，進而為用戶提供一整套適合於其生活方式的節能建議。

盡管Opower誌在為用戶節能，但其自我定位是一家"公用事業雲計算軟件提供商"，由此可知Opower公司的運營模式並非B2C模式(企業對終端消費者)，而是B2B模式(企業對企業)。Opower公司的服務對象是公用電力公司，而不是普通的家庭用戶。

Opower公司為公用電力公司提供如下四種服務。這四類服務中，Opower既扮演數據收集整合的角色，也為客戶提供基於深入分析的有效性建議，而這四類服務都基於可擴展的Hadoop大數據分析平台。目前，Opower 公司已經簽下了來自北美、歐洲和亞洲9 個國家的95家公用電力公司，，能夠獲取約1.15億家庭的能源消費數據，並據此提供節能方案。

打開Opower 的網站，底端一行實時跳動的數據格外醒目：Opower 客戶已經節省了XXX 千瓦時電，減少了XXX 磅二氧化碳，節約了XXX 能源費用。麻省理工學院研究員阿科特曾做過關於Opower對家庭用電量影響的研究，證實Opower的用電報告讓用戶的用電量減少了2%。

Opower的家庭能耗數據分析平台是基於可擴展的Hadoop大數據分析平台搭建，綜合利用計算機科學、行為科學和大數據科學理論。

Opower從所服務的公用電力公司取得大量的家庭能耗數據，整合房齡信息、周邊天氣等數據，運用自己的家庭能耗數據分析平台進行用能分析，建立家庭耗能檔案，並與鄰裏的能耗數據進行比較，通過綜合分析提出節能建議。

Opower所提供的賬單上，除了分析本戶的能耗數據，還與相近區域內最節能的那20%的用戶進行耗能數據比較，這就是其所提供的電力賬單的亮點即"鄰裏耗能比較"，這項比較是在"行為科學理論"的指導下進行的。

隨著新電改的進一步推動，電力市場的競爭將拉開大幕，要想在市場的浪潮中居於不敗之地，售電公司將不能隻賣電，更應該比拚綜合的能源服務。電網公司應該利用能源互聯網，運用包括雲計算、大數據技術，了解用戶們形式多樣的能源訴求，再有針對性地為用戶定製創新的綜合能源解決方案，從而實現用戶的節能減排和電能成本降低。Opower的成功，也證明了互聯網+大數據+電力能源這樣一條路徑的可行性。電力大數據應用展望背景一：能源互聯網的推進2011美國著名學者傑裏米?裏夫金在其著作《第三次工業革命》中，首次提出了能源互聯網(Energy Internet)的願景。

如今，能源互聯網的概念已像起於青萍之末的風，席卷全球!

能源互聯網本質上是通過能源互聯、信息互聯、能源與信息融合、構建複雜交互式網絡與係統，其特征為可再生，分布式、開放、互聯與智能。而大數據應用是其重要一環。

國務院日前印發的《關於積極推進"互聯網+ "行動的指導意見》針對"互聯網+智慧能源"專項中指出，""推進能源生產智能化"，"鼓勵能源企業運用大數據技術對設備狀態、電能負載等數據進行分析挖掘與預測，開展精準調度、故障判斷和預測性維護，提高能源利用效率和安全穩定運行水平";

原標題:國外電力能源數據應用模式分析