电网信息化：大数据+智能电网

　　什么是智能电网大数据

　　中国电科院认为，智能电网是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网。它涵盖发电、输电、变电、配电、用电和调度等各个环节，对电力市场中各利益方的需求和功能进行协调。

　　随着智能电网的快速发展，智能电表的大规模部署和传感监测技术的广泛应用，电力工业产生了大量结构多样、来源复杂的数据，根据数据来源的不同，可以将智能电网大数据分为电网内部数据和电网外部数据。这些数据之间并非彼此孤立，而是相互关联、相互影响，存在着比较复杂的关系。大数据是实现智能电网“智能化”的重要工具。

　　智能电网大数据带来的挑战：如何利用如此众多且复杂的数据？如何面对缺失和无效的数据？如何将数据整合集成进入大数据平台？如何将数据成果转换为业务应用？

　　智能电网大数据带来的机遇：转变视角，以大数据的视角，重新对数据的进行认知；建立机制，有机会重新设计数据产生和利用的流程；搭建平台，固化数据生产、加工、利用的流程；创新应用，用新的服务模式转变原有的应用体系。

　　配电网可靠性关键因素分析

　　特殊时期配电负荷风险预警

　    用电量趋势分析预测

　　电力地图

       电力大数据技术包括哪些？

　　电力大数据技术满足电力数据飞速增长，满足各专业工作需要，满足提高电力工业发展需要，服务经济发展需要。电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。

　　1）高性能计算

　　通过Hadoop分布式计算技术采用MAP-REDUCE模型建立分布式计算集群或者YonghongZ-Suite等高性能工具，对电力大数据进行分布式计算和处理。

　　2）数据挖掘技术

　　数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

　　数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。

　　3）统计分析

　　统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。统计分析可分为描述统计和推断统计。

　　1、描述统计

　　描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的指标有平均数、标准差、相关系数等。

　　2、推断统计

　　推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等

　　4）数据可视化技术

　　数据可视化数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于相关者对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。

　　总结一下，从未来看，智能电网的实现的确需要大数据做支撑，但在我国电网环境下，这将还是一个漫长的过程。当前说大数据，更多是噱头，吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据，顶多T级了。