大数据在能源行业的应用「大数据在电气工程的应用」

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电力行业是最复杂的物理系统之一，具有地理位置分布广泛、发电用电实时平衡、传输能量数量庞大、电能传输光速可达、通信调度高度可靠、实时运行从不停止、重大故障瞬间扩大等特点。这些特点决定了电力系统运行时产生的数据数量庞大、增长快速、类型丰富，电力数据符合大数据的所有特征。

电力行业大数据的价值应用

1.大数据的用户能源分析及用电方案优化

随着智能电网、用电信息采集系统的建设和应用，智能电表每日产生大量、不同类型的用电相关数据，以省为单位的用户用电数据可以达到几千万条，利用这些数据结合气象数据、用电信息、电费信息、企业生产数据及用户负荷等数据的价值，采用分布式计算、数据挖掘等技术，研究用户的负荷特性及用电行为习惯，构建用户用电意愿、业扩报装、环境因素、行业用电结构变化与电量变化影响关系的知识库和关系模型，可以对用户用电能耗进行分析和信息推送，最终引导用户合理优化用电行为。基于大数据的用户能耗分析及用电方案优化可以提高能源利用率，降低用能费用，保障客户经济利益的同时，也有利于电网削峰填谷，平稳运行，提升供电服务满意度。

2. 通过电力大数据开展物资管理

物资管理是电网运行必不可少的环节，在物资管理中需要对公司物资库存影响进行分析。通过分析当年项目投资的规模，定性的估算物资库存需求，安排相应的物资采购计划，并将物资采购数据录入公司的ERP、电子商务平台，生产管理系统、营销业务系统中，利用大数据关联分析技术，开展物资库存、物料需求与电网规模、结构、年限以及投资等信息的关联分析，研究其存在规律，获取合理的安全库存预估方法。最终实现仓储陈本最小化，提高库存合理性和资金使用率。

3. 利用大数据开放、共享的特性促进业务融合

电网中长期负荷预测是电力调度部门制定电源、电网规划方案的基本依据，其数据源涵盖气候、历史用电量、政策等方面，这些数据分别存放在不同的机构部门中。利用分布式存储和数据采集技术，将这些分散的数据集中采集处理。而后通过数据挖掘技术，根据用电信息采集数据、行业用电信息和产能信息等数据，统计分析行业的负荷用电信息，获取行业用电特征和单位规模用电量。结合政府用地规划数据和原有地理信息数据，预测地区用电负荷。通过将价值数据共享，一方面有利于中长期负荷预测数据查找的工作冗余，另一方面也为其他部门制定规划方案、政策提供了参考依据。

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