电力大数据的场景化服务

导读：“场景为王，数据次之，算法最后。”王汉生教授如是说。脱离场景的数据服务是没有价值的。

▌数据的价值一定从场景开始

的确，数据创造价值的过程，就是数据资源资产化的伟大历程。理解数据的价值一定是从业务场景中产生的。大量关于数据分析的问题其实都不是问题，因为到底要用在什么场景上都没有分析清楚。数据分析的目标一定是为了创造价值，而不是为了分析而分析。

场景的重要性表现在场景可以没有数据分析，但数据分析不能没有场景，脱离了场景的数据分析一点价值都没有。如果有比较好的数据分析能力，场景会表现得更强。此外，场景的获得是不容易的，这与你的职业和在行业中的地位非常相关，如果不处在相关位置上，可能根本拿不到场景。

▌电力大数据的服务场景

随着智能电网时代的到来，互联网、物联网与电网将深度融合，未来的智能电力系统将使得电网不仅承载电力流，也将承载着信息流和业务流，电网中传输的不只是电能，更重要的还有超乎我们想象的数据增长量。未来的电网必将是一张巨大的数字化电网和具有世界领先水平的电力物联网，未来的电力企业也必将转型为擅长大数据运营的新型电力企业。电力集团应坚持电网数字化、运营数据化方向，把握大数据时代电力企业发展转型的关键，逐步把电力集团建设成为“数字化电网、数据化运营”的新型电力企业。以下结合对电力企业的咨询过程，分析了多种数据场景。

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电力系统的实时监控；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电力安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。电力企业是天然的大数据资产掌控型企业，业务覆盖了各种各样的大数据应用场景。

1 ▏发电业务场景

某集团发电侧能源结构是以水电为主，是关乎国计民生的重要清洁能源，对国家节能减排战略发挥着不可替代的作用。然而，集团正处于转变电力发展方式、推进电力结构优化和升级的重要时期，存在一些发展瓶颈。在发电侧最典型的瓶颈就是存在“弃水窝电”的现象，发电和用电负荷不平衡。随着分布式能源的开发和接入，应充分利用大数据解决两方面问题：一是基于数字化电厂建设中不断积累的海量数据，分析生产运行状态，提升对机组的控制和优化策略、故障诊断的能力，优化发电侧运行效率；二是对大量的分布式能源进行实时监测和控制，能够及时准确掌握分布式电源的设备及运行状态。

2 ▏输电业务场景

目前某集团输电侧对输电线路和输电设备的管理比较粗放，线路巡视、评估诊断与决策技术不完善。应充分采集输电侧数据，利用大数据开展杆塔环境分析、线损分析、线路故障分析和输电网优化研究，加强分析评估诊断与决策技术研究，实现输电侧态势评估的实时化和智能化，结合外部数据，提升输电侧设施的防灾、抗灾和快速修复能力。通过大量积累的电网输（变、配）电设备的运行状态和历史检修工作记录数据，能够实现预测性资产维护，提升电网运行的可靠性。

3 ▏变电业务场景

随着新一代变电站建成与自动化管理水平的提升，基于全面的大数据调节机制，通过全网、全区域实时信息共享和分析实现变电侧的实时控制和智能调节，实现变电设备信息和运行维护策略与电力调度的智慧互动。此外，通过大数据可对此环节的设备操作、设备故障、变电运行等进行分析，结合外部环境数据（如：天气和自然灾害预报）、电网设备的地理信息数据、设备维护数据等，分析和评估外部环境对电网设备的影响程度，并及时做出防灾、减灾措施（智能防灾）。

4 ▏配电业务场景

目前某集团正开展配网自动化建设，结合信息化和大数据的建设，加强配电网能量流、信息流和业务流的交互与融合。利用大数据分析技术，一是通过配电网络的实时监测和分析，能够快速定位电力中断的地点、识别断电原因、估算电力恢复时间等，提高事故的响应程度，进一步优化配网规划和供电计划。二是可对配电侧购电进行分析，深入了解用户负荷和用电情况，有利于形成不同的配电方案；三是可优化配网运行管理水平，提升供电可靠率。

5 ▏用电业务场景

在用电侧，集团已经初步实现营销信息化，但尚未完全实现一体化的信息融合。基于用电侧海量的营销数据和大数据分析平台，可解决四方面问题：一是通过分析智能电表产生的海量用电明细数据，分析客户的用电行为和客户满意度，引导客户提升用电效率，平衡用电负荷。二是通过对智能电表运行状态的监控，并结合地理信息数据，能够高效判断故障来源，提升运营效率。三是构建用户用电需求预测模型，辅助支持电力供需分析预测、峰谷情况分析、用电方案优化等，为决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据，主动把握市场动态；四是利用行为数据可给用户提供更加丰富的增值服务内容，例如：客户用电管理优化、用能实时分析和预测等，通过给用户提供其各月份分时明细用电视图，可让用户了解自身用电习惯并能根据需要进行调整，同时也使得电费收缴过程更透明。

6 ▏调度业务场景

建设以数据驱动的智能调度体系，充分利用大数据进行电力调度模型分析及优化、负荷分析及预测、电力调度的数据可视化、电力调度方式及决策分析，最终实现运行状态可视化、安全评估动态化、调度决策精细化、运行控制自动化。

7 ▏设备物资业务场景

实现对设备物资全生命周期的管理，实现实时监控、动态管理。集团可以大数据建设为管理平台，实现从计划购置到合同签订、从验收入库到发放使用、从现场维护到回收处理、从报废拆解到余值处理的全生命周期管理，并通过大数据分析技术，揭示设备状态变化规律、预测设备采购数值，实现设备物资的精细化管理。

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