南网信息通信专家陈华军:深度挖掘电力大数据的核心价值
记者:电网大数据应用在国内的研究和实践进展到了哪个阶段?陈华军:大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。大数据技术的发展目前处于第二阶段:生态环境完善。行业应用案例增多、用户认可程
记者:电网大数据应用在国内的研究和实践进展到了哪个阶段?
陈华军:大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。大数据技术的发展目前处于第二阶段:生态环境完善。行业应用案例增多、用户认可程度增加、基于大数据应用业务的创新加快、数据资产化进程加快。但是,电力行业是一个传统行业,电网公司更多关注安全、稳定、可靠等指标,电力大数据应用发展相对滞后,大概处于第一个阶段:技术研发,即电力大数据的概念推广、解决方案推广、商业模式创新等。
记者:国外有哪些可供借鉴的案例和经验?
陈华军:谷歌公司的分布式数据库技术,能可靠处理PB以上级别的数据,能支持千台服务器以上的集群,并能实现适用性广泛、可扩展、高性能和高可用等4个目标。
IBM智力问答机器人Watson,收集了2亿页知识文本数据,可在1秒内完成对大量非结构化信息的检索,并实时回答知识竞赛问题。
记者:南网科研院在电力大数据方面的研究进展如何?
陈华军:我们已建设完成了南方电网科学研究院的办公桌面云和实验云、实验室内部的云计算及大数据研究平台,正在着手建设南方电网科学研究院有限责任公司的虚拟数据中心。此外,我们正尝试跟云南电网共建云计算实验室,计划申请建设国家电力大数据技术研发(实验)中心。
目前,我们实验室正在开展电力大数据及其应用技术的研究工作,例如:研究电网大数据体系架构、多源异构数据集成、存储、处理及可视化技术;研究用户用电负荷数据的存储、分析、修正与不同用户用电行为特征;研究节电、用电预测、配用电网架优化及错峰调度;研究大数据用于输变电设备负载能力动态评估、故障预测、状态评价和运行风险评估技术。我们最关心的是如何深度挖掘电力大数据的核心价值,为企业管理、电网运行智能化提供技术支撑。
虽然大数据是一个较新的概念和技术,但是南方电网公司已经在利用电力大数据,例如南方电网生产技术支持中心的电能质量监测、雷电监测、覆冰监测等系统。只是公司对数据资产的重视程度不够,对数据分析技术的研究力度有待加强。数据是资产、是财富的观念,有待进一步形成、强化。
责任编辑:叶雨田
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