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[摘 要]本文回顾了大数据方法产生发展的历程、核心应用技术，分析了电网大数据应用现状，对下一步电网大数据对于服务经济社会发展、支撑能源互联网建设、促进电网精准控制、促进企业集约化管理、提升电力营销水平等方面的应用进行了展望。
[关键词]大数据；电网运营；应用；
中图分类号：TM507；TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）13-0314-02
引言
随着信息通信技术的不断进步，数字化、 信息化已经渗透进我们生活中的各个角落。电网企业数据量大、类型多、价值高，数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为助推创新发展的基本要素，大数据方法在提升电网运营管理水平方面有着极为广阔的应用前景。
1 大数据的发展回顾
大数据，也称为巨量资料，在英国的维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中，对大数据的定义是这样的：大数据指不用随机分析法（即抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，大数据具有4V特点1，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。
1.1 大数据的发展
大数据最初在20世纪末已经有人提出，之所以在近几年才开始有所发展，和当下移动互联网的快速发展是密不可分的。移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的硬件前提，例如智能手机、智能硬件、掌上电脑等数据的产生终端。这些智能终端通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量不够，所以无法形成大数据，到了4G时代，终端数据的增加，使得任何移动终端都在随时产生着大量的数据，这也是大数据到来的条件之一。第三个方面就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算、云存储等，与传统的存储技术不同，云时代的存储系统在吞吐性能上有了飞速的提升，能够对请求做出快速的反应，为大数据的快速发展奠定了基礎。
2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，指出数据已成为国家基础型战略资源，下一步将大力推动大数据发展和应用，使大数据成为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径，从而建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
1.2 大数据的核心技术
实际上，“大数据”的概念远不止大量的数据或者“4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务。因此，大数据的关键不是如何定义而是如何使用，这一方面要求有方便、快捷的工具，这也是开源的大数据分析工具（如Hadoop）近年来迅速崛起的主要原因，另一方面要有合适的分析方法，这样才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，目前较为普遍的方法理论包括：
1.2.1 数据挖掘算法
这是大数据分析的理论核心，各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式能够更加科学的呈现出数据本身具备的特点，同时能够更快速的处理大数据。
1.2.2 可视化分析
大数据分析的使用者最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，也非常容易被读者接受。
1.2.3 预测性分析
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
1.2.4 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，只有高质量和有效的数据，才能保证分析结果的真实和有价值。
1.3 大数据应用已经受到各行业广泛关注
“大数据”是当今IT业最受关注的词汇，管理学界和财经媒体也对其推崇备至，并在诸多行业得到广泛应用：
1.3.1 能源行业
世界知名的风电制造商丹麦维斯塔斯集团，将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，找出安装风机和整个风电场最佳的地点，以充分利用风速、风力、气流等因素达到最大发电量，并减少能源成本。
1.3.2 运输行业
美国UPS快递公司部署了一系列的运输大数据应用，采集上千种数据类型，从油耗、胎压、卡车引擎运行状况到GPS信息等，甚至从司机们抱怨该系统的博客中收集数据，并通过分析这些数据来优化车队管理、提高生产力、降低油耗，一年内节省了数百万美元的运营成本。
1.3.3 IT行业（搜索引擎）
近年来，每到中国两会召开的前夕，央视就会通过“百度指数”来解读热点话题，这一指数正是百度公司充分利用大数据技术对用户搜索行为数据进行分析的结果，它能够准确、及时的感知用户情绪，并通过可视化的展示形式将信息传递给受众，使得新闻报道更加精准、全面和科学。
1.3.4 金融行业
“阿里信用贷款”是阿里巴巴公司为会员提供的融资贷款服务，该服务无需抵押和担保，通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判断是否给予企业贷款，全程不需要人工干预，坏账率大大低于其他商业银行。
1.3.5 零售行业
在淘宝上，每天有数以万计的交易在进行，“淘宝数据魔方”正是建立在这些数据之上一个平台，商家可以通过它了解淘宝上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者能以更优惠的价格买到心仪的商品。 2.电网大数据应用现状
2013年，中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，描绘了大数据方法在电力系统广阔的应用前景2。之后包括电网公司、发电集团在内的众多能源企业在电力大数据应用方面做了诸多有益的探索。
电网大数据，从大的方面可分为生产运行数据和运营管理数据。生产运行数据，如发电量、电压稳定性、设备状态等方面的数据，多数可通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等设备采集，具有实效性高、海量存储等特征，反映的是电网企业运行的情况；运营管理数据，如人员、财务、物资、项目、营销、客户服务等方面的据，是企业经营管理活动中产生的大量业务信息，反映的是电网企业的运营管理水平。
对电网大数据的挖掘价值表现在内部和外部两个方面，其中内部价值提升主要表现为管理模式的优化，例如：电网设备状态检测与预警分析、配电网故障抢修精益化管理、个性化客户服务、提升内部协同等，外部价值提升主要表现为对社会提供丰富的增值业务，例如为用户提供用电明细视图、电力收费过程透明化、绘制电力地图为投资决策者提供参考等。
事实上，在电网大数据应用方面，电网企业已经进行过一些有益的尝试，其中比较典型的是配网公变台区监测。国网威海供电公司于2011年底实现用电信息采集系统全覆盖，可以对辖区内公用配变的运行数据进行实时采集，由于采集频率较高且运行数据种类较多，因此采集到的数据体量非常庞大，每天即新增近4000万条数据。通过针对这些“大数据”开展在线监测分析，用以发现重过载、低电压、三相不平衡以及重复停电等异常情况，从而有针对性地指导运行维护人员进行现场整改，有效提升供电服务质量。
3.电网大数据应用展望
2016年6月，中共中央、国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》，以“云大物移”为代表的互联网技术将在新一轮的科技创新中扮演重要角色。大数据产业在推动国家能源综合开发，在电网企业促进经营管理，提高电网运行水平，提升优质服务等方面正临新的契机和发展机遇。
3.1 大数据服务经济社会发展
电能消耗数据是一个地区经济运行的“风向标”，一直以来也是政府高层非常关注的指标，是“克强指数（耗电量、铁路货运量、贷款发放量）”的重要组成部分。通过将人口调查信息、用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合，以省市、街区、乡镇为单位，可以反映各时刻的用电量，并可将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照，能更准确地反映该地区经济状况及各群体的行为习惯，以辅助地方政府和投资者的决策，为城市和电网规划提供基础依据。
3.2 大数据支撑能源互联网建设
目前，国家电网公司正在大力推进全球能源互联网建设。简而言之，全球能源互联网就是特高压加智能电网，而大数据、云计算和广泛的物联是电网智能运营的核心。能源互联网将互联网与风能、太阳能等可再生能源结合，将能源生产端、能源传输端、能源消费端的数以亿计的设备、机器、系统连接起来，通過整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整，促进能源的高效综合利用。
3.3 大数据提升电网精准控制水平
目前，电网企业的设备检修正在从传统的定期检修、事故检修将状态检修转变。随着更多的智能传感原件的应用，对电网设备的管控将从以前的事后管控向实时、精准、超前管控转变。通过为电力基础设施布置传感器，动态监控设施运行状况，利用大数据分析挖掘理念和可视化展现技术手段，采用集成了在线检测、视频监控、应急指挥、检修查询等功能的“智能在线监控与可视化调度管理系统”，有效改变运维方式，从萌芽阶段消除电网运维故障，实现运维智能化。
3.4 大数据提升企业集约化管理水平
近年来，国家电网公司大力推进“三集五大”改革，而“三集五大”体系有效运行的基础就是信息化。准确、海量的数据支撑是实现组织体系更集约、更扁平、更高效的基础，是压缩管理层级、提升决策效率效益的关键。通过整合电力行业生产、运营、销售、管理的数据，实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据共享，协调电力生产、运维、销售的管理，提升生产效率和资源利用率。
3.5 大数据提升营销管理水平
客户是企业的衣食父母，企业的一切运营活动都是源于客户需求，终于客户满意。通过使用电力企业庞大的历史销量数据，进行用户用电行为分析和用户市场细分，向用户提供更加丰富的增值服务，使管理者能有针对性地优化营销组织，改善服务模式，提升服务效率，将“你用电、我用心”的服务理念落到实处，在今后日益激烈的售电侧竞争中赢得主动。
结论：本文通过分析了电力大数据方法应用的现状，指出今后电网大数据在服务经济社会发展、支撑能源互联网建设、促进电网精准控制、促进企业集约化管理、提升电力营销水平、丰富电力增值服务等方面将发挥重要作用，是电网企业落实国家创新驱动战略的重要方面。。
参考文献
[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶，《大数据时代》，浙江人民出版社，1993年.
[2] 中国电机工程学会信息化专委会，《中国电力大数据发展白皮书》，2013年.
作者简介
第一作者邹本平（1963），男，大学本科，经济师，主要研究方向：电网企业管理。
[关键词]大数据；电网运营；应用；
中图分类号：TM507；TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）13-0314-02
引言
随着信息通信技术的不断进步，数字化、 信息化已经渗透进我们生活中的各个角落。电网企业数据量大、类型多、价值高，数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为助推创新发展的基本要素，大数据方法在提升电网运营管理水平方面有着极为广阔的应用前景。
1 大数据的发展回顾
大数据，也称为巨量资料，在英国的维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中，对大数据的定义是这样的：大数据指不用随机分析法（即抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，大数据具有4V特点1，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。
1.1 大数据的发展
大数据最初在20世纪末已经有人提出，之所以在近几年才开始有所发展，和当下移动互联网的快速发展是密不可分的。移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的硬件前提，例如智能手机、智能硬件、掌上电脑等数据的产生终端。这些智能终端通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量不够，所以无法形成大数据，到了4G时代，终端数据的增加，使得任何移动终端都在随时产生着大量的数据，这也是大数据到来的条件之一。第三个方面就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算、云存储等，与传统的存储技术不同，云时代的存储系统在吞吐性能上有了飞速的提升，能够对请求做出快速的反应，为大数据的快速发展奠定了基礎。
2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，指出数据已成为国家基础型战略资源，下一步将大力推动大数据发展和应用，使大数据成为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径，从而建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
1.2 大数据的核心技术
实际上，“大数据”的概念远不止大量的数据或者“4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务。因此，大数据的关键不是如何定义而是如何使用，这一方面要求有方便、快捷的工具，这也是开源的大数据分析工具（如Hadoop）近年来迅速崛起的主要原因，另一方面要有合适的分析方法，这样才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，目前较为普遍的方法理论包括：
1.2.1 数据挖掘算法
这是大数据分析的理论核心，各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式能够更加科学的呈现出数据本身具备的特点，同时能够更快速的处理大数据。
1.2.2 可视化分析
大数据分析的使用者最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，也非常容易被读者接受。
1.2.3 预测性分析
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
1.2.4 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，只有高质量和有效的数据，才能保证分析结果的真实和有价值。
1.3 大数据应用已经受到各行业广泛关注
“大数据”是当今IT业最受关注的词汇，管理学界和财经媒体也对其推崇备至，并在诸多行业得到广泛应用：
1.3.1 能源行业
世界知名的风电制造商丹麦维斯塔斯集团，将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，找出安装风机和整个风电场最佳的地点，以充分利用风速、风力、气流等因素达到最大发电量，并减少能源成本。
1.3.2 运输行业
美国UPS快递公司部署了一系列的运输大数据应用，采集上千种数据类型，从油耗、胎压、卡车引擎运行状况到GPS信息等，甚至从司机们抱怨该系统的博客中收集数据，并通过分析这些数据来优化车队管理、提高生产力、降低油耗，一年内节省了数百万美元的运营成本。
1.3.3 IT行业（搜索引擎）
近年来，每到中国两会召开的前夕，央视就会通过“百度指数”来解读热点话题，这一指数正是百度公司充分利用大数据技术对用户搜索行为数据进行分析的结果，它能够准确、及时的感知用户情绪，并通过可视化的展示形式将信息传递给受众，使得新闻报道更加精准、全面和科学。
1.3.4 金融行业
“阿里信用贷款”是阿里巴巴公司为会员提供的融资贷款服务，该服务无需抵押和担保，通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判断是否给予企业贷款，全程不需要人工干预，坏账率大大低于其他商业银行。
1.3.5 零售行业
在淘宝上，每天有数以万计的交易在进行，“淘宝数据魔方”正是建立在这些数据之上一个平台，商家可以通过它了解淘宝上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者能以更优惠的价格买到心仪的商品。 2.电网大数据应用现状
2013年，中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，描绘了大数据方法在电力系统广阔的应用前景2。之后包括电网公司、发电集团在内的众多能源企业在电力大数据应用方面做了诸多有益的探索。
电网大数据，从大的方面可分为生产运行数据和运营管理数据。生产运行数据，如发电量、电压稳定性、设备状态等方面的数据，多数可通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等设备采集，具有实效性高、海量存储等特征，反映的是电网企业运行的情况；运营管理数据，如人员、财务、物资、项目、营销、客户服务等方面的据，是企业经营管理活动中产生的大量业务信息，反映的是电网企业的运营管理水平。
对电网大数据的挖掘价值表现在内部和外部两个方面，其中内部价值提升主要表现为管理模式的优化，例如：电网设备状态检测与预警分析、配电网故障抢修精益化管理、个性化客户服务、提升内部协同等，外部价值提升主要表现为对社会提供丰富的增值业务，例如为用户提供用电明细视图、电力收费过程透明化、绘制电力地图为投资决策者提供参考等。
事实上，在电网大数据应用方面，电网企业已经进行过一些有益的尝试，其中比较典型的是配网公变台区监测。国网威海供电公司于2011年底实现用电信息采集系统全覆盖，可以对辖区内公用配变的运行数据进行实时采集，由于采集频率较高且运行数据种类较多，因此采集到的数据体量非常庞大，每天即新增近4000万条数据。通过针对这些“大数据”开展在线监测分析，用以发现重过载、低电压、三相不平衡以及重复停电等异常情况，从而有针对性地指导运行维护人员进行现场整改，有效提升供电服务质量。
3.电网大数据应用展望
2016年6月，中共中央、国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》，以“云大物移”为代表的互联网技术将在新一轮的科技创新中扮演重要角色。大数据产业在推动国家能源综合开发，在电网企业促进经营管理，提高电网运行水平，提升优质服务等方面正临新的契机和发展机遇。
3.1 大数据服务经济社会发展
电能消耗数据是一个地区经济运行的“风向标”，一直以来也是政府高层非常关注的指标，是“克强指数（耗电量、铁路货运量、贷款发放量）”的重要组成部分。通过将人口调查信息、用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合，以省市、街区、乡镇为单位，可以反映各时刻的用电量，并可将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照，能更准确地反映该地区经济状况及各群体的行为习惯，以辅助地方政府和投资者的决策，为城市和电网规划提供基础依据。
3.2 大数据支撑能源互联网建设
目前，国家电网公司正在大力推进全球能源互联网建设。简而言之，全球能源互联网就是特高压加智能电网，而大数据、云计算和广泛的物联是电网智能运营的核心。能源互联网将互联网与风能、太阳能等可再生能源结合，将能源生产端、能源传输端、能源消费端的数以亿计的设备、机器、系统连接起来，通過整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整，促进能源的高效综合利用。
3.3 大数据提升电网精准控制水平
目前，电网企业的设备检修正在从传统的定期检修、事故检修将状态检修转变。随着更多的智能传感原件的应用，对电网设备的管控将从以前的事后管控向实时、精准、超前管控转变。通过为电力基础设施布置传感器，动态监控设施运行状况，利用大数据分析挖掘理念和可视化展现技术手段，采用集成了在线检测、视频监控、应急指挥、检修查询等功能的“智能在线监控与可视化调度管理系统”，有效改变运维方式，从萌芽阶段消除电网运维故障，实现运维智能化。
3.4 大数据提升企业集约化管理水平
近年来，国家电网公司大力推进“三集五大”改革，而“三集五大”体系有效运行的基础就是信息化。准确、海量的数据支撑是实现组织体系更集约、更扁平、更高效的基础，是压缩管理层级、提升决策效率效益的关键。通过整合电力行业生产、运营、销售、管理的数据，实现电力发电、输电、变电、配电、用电、调度全环节数据共享，协调电力生产、运维、销售的管理，提升生产效率和资源利用率。
3.5 大数据提升营销管理水平
客户是企业的衣食父母，企业的一切运营活动都是源于客户需求，终于客户满意。通过使用电力企业庞大的历史销量数据，进行用户用电行为分析和用户市场细分，向用户提供更加丰富的增值服务，使管理者能有针对性地优化营销组织，改善服务模式，提升服务效率，将“你用电、我用心”的服务理念落到实处，在今后日益激烈的售电侧竞争中赢得主动。
结论：本文通过分析了电力大数据方法应用的现状，指出今后电网大数据在服务经济社会发展、支撑能源互联网建设、促进电网精准控制、促进企业集约化管理、提升电力营销水平、丰富电力增值服务等方面将发挥重要作用，是电网企业落实国家创新驱动战略的重要方面。。
参考文献
[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶，《大数据时代》，浙江人民出版社，1993年.
[2] 中国电机工程学会信息化专委会，《中国电力大数据发展白皮书》，2013年.
作者简介
第一作者邹本平（1963），男，大学本科，经济师，主要研究方向：电网企业管理。