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  • 电力大数据应用现状及发展前景 PDF 下载

    电力大数据应用现状及发展前景 PDF 下载

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    【 摘 要 】 大数据 时代的 到 来为 电力行业开辟 了 新路 , 电 力 大数据 的 发展将重塑 电 力 核心 价值和转变 电力 发 展方式 。 本文首先 阐述 了 电 力 大数据发展现状 , 从概念及特征 、 分类介绍 了 电 力 大数据 的基本情况 。 其后 对 目 前几 种 电力 大数据关键技术做 了 详细 说 明 , 阐 述了 国 内 电 力 大数据 的现状及存在 问 题 , 预測 未来几年 国 内 电力 事业面 临 的 挑 战和 发展方 向 。 最后 从 内 部管理和外 部价值方面分析 了 电 力大数据 的 发展前景 , 指 出 了 电 力 大数据的 巨大发展 意义 。 【 关键词 】 电力 大数据 现状 关键技术 发展前景 引 言随着数字信 息化时代的迅猛发展, 信息 量也呈爆炸性增 长态势 。 从人类 出 现文明 到 年 , 人 类总共产生 了 数据 , 而这仅是 当 前人类社会两天的 数据量 。 年全球数据量 已达到 相 当于全世界人均产生 以 上的 数据 , 并且还将 以每年 的 速度继续增长。 电力 工业经过几 十年来的高速发展 , 其传统发展模式正在逐步退 出 历史舞台 , 在新形势下 , 无论是 国 家政策要求 , 外部竞争压力 , 还是企业 自 身 发展 , 电力行业的 信 息化规划和 建设都是大势所趋 , 通过对 电力 大数 据 的分析运用 来提高企业的 管理水平和竞争力将是 电力企业的 必 由 之路 , 电力 大数据时代 已经开始 。 电 力 大数据现状 电 力 大数据概念及特征、 分 类 麦肯锡全球研究院 ( 简 写 为 在 《 大数据: 下一个创 新、 竞 争和 生产力 的 前沿》 报告 〕 中 对大数据进行 了 描述 , 即 : 大数据是指无法在一定 时 间 内 用 传统数据 库软件工具对其 内 容进行抓取 、 管理和处理的 数据集合 。 通过对大数据 内 涵和 外延的 深入理解 , 结 合 电力企业数据现状和业务需求 , 提 出 “ 电力大数据 ” 的 概念 : 电力大数据是 以 业务趋势预测 、 数 据价值挖掘 为 目 标 , 利用 数据集成管理 、 数据存储 、 数据计算、 分析挖掘等方面核心关键技术 , 实 现面 向 典型业务场景 的模式创新及应用 提升 。 电力大数据的特征可 以 概括为 “ ” “ ” 其 中 “ ” 分别 是体量大 ( 、 类型多 和 速度快 ( “ ” 分别 是数据即 能量 ( 、 数据 即交互 ( 、 数据即 共情 ( 。
    电力 行业信息 化优秀论文 两化融合类 电力大数据从来源分类大致 为 类 : 一是 电 网 运行和设备检测 或监测数据 , 如 发 电量、 电压稳 定性等方面的 数据 。 二是 电力 企业营 销数据 , 如 交 易 电价、 售 电量、 用 电客户 等方面 的数据 ; 三是 电力企业管理数据 , 如 、 一体化平台 、 协 同 办公等方面 的 数据 。 从数据结构类型分类也 为 类 : 即 结构化数据、 半 结构化数据 以及非 结构化数据 , 数据类型不 同 , 对于它们查询与 处理的 频度和 性 能要求也不尽相 同 。 电 力 大数据关键技术 数据挖掘技术 数据挖掘概念与分类 数据挖掘 又称为 数据库 中 的知识发现 , 是一 门 交叉学科 , 涵盖 了 数据库系 统 、 数据仓库、 统计学、 机器学 习 、 数据可视化、 信 息检索及高 性 能计算等 , 它让数据应用 上升到 了 新的高度 , 是一种新兴的数据处理技术 。 数据挖掘主要 由 数据 准备 、 数据挖掘 , 以及对挖掘 结果 的评估与表示 个阶段组成 。 数据挖掘 技术 的 出 现意味着数据库不再局 限于实现数据录入、 查询和统计等低层次 的功 能 , 而 是可 以 通过对数据深层次分析 , 探寻数据模式及特征 , 揭示事物 间 的 联系 , 预测未来趋势 , 为 决策 提供依据 。 电力 决策支持系统 中 的数据挖掘过程 电力 决策支持系统是一个面 向 业务分析人 员 、 业务管理者、 决策者的系 统 , 通过对 电力生产信 息进行挖掘 、 分析 , 获取对管理者有用 的信息 , 为管理者的 决策提供实时、 科学 、 有效的 信 息支持。 该系统从 电力 生产大型数据库 中 挖掘未知 的 、 有效的 、 实用 的 信息 , 并使用 这些信息产生丰 富 知识, 提 供决策支持 。 标准 以及跨 行业数据挖掘 过程标准 , 是当 今数据挖掘界 占领先地位的 过程模型标准之一 , 它强调 的是数据 挖掘在商业 中 的 应用 , 解决数据挖掘过程 中 存在的 实际 问 题 , 而不是将数据挖掘 局 限在研究领域 , 所 以 标准常用 来进行 电力决策支持系统的数据挖掘 。 处理技术 是致力 于 “ 大数据 ” 处理 的 关键技术架构 。 的特点 是 : 能够轻松扩展到 级别 的数据存储及处理规模 ; 带有容错功能的并行处理架构 ; 基于普通 的 平台 硬件架构 , 硬件成本 低廉 ; 用 内 置格式存储 处理数据 ; 基于开源项 目 , 传统厂商也 日 益重视对其的支持 , 已成为重要的 并行处理架构标准之一 。

     

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