中国电力大数据发展白皮书.docx

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1、中国电力大数据发展白皮书中国电机工程学会信息化专委会1. 引言12. 迎接电力大数据时代52.1. 电力大数据源起52.2. 电力大数据内涵72.3. 电力大数据特征93. 展望电力大数据时代133.1. 电力大数据价值分析133.2. 电力大数据应用前景153.3. 电力大数据发展挑战174. 迈向电力大数据时代204.1. 电力大数据关键技术204.2. 电力大数据发展策略225. 结束语27图表目录图表1全球数据量预测1图表2中国电力装机容量预测2图表3大数据的发展历程3图表4传统数据与大数据的区别及联系6图表5传统电力价值链与新兴电力价值链8图表6电力大数据的u3V3E,j10图表7表

2、计数量与采集频率决定的数据量变化10图表8大数据的行业价值13图表9数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度14图表10数据质量提升10%对行业ROE的中位数提升幅度15图表11大数据技术成熟周期22图表12电力工业在国民经济中的发展变化趋势24图表13电力大数据助力智慧城市261二引言随着数字信息化时代的迅猛发展，信息量也呈爆炸性增长态势。在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时，也使得全球的数字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据IDC统计，2011年全球数据量已达到18ZB,相当于全世界人均产生20OGB以上的数据，并且还将以每年50%的速度继续增长。在这汹涌来袭的数

3、据浪潮下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府，都将不可避免的进入“大数据时代“。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系，中国电力工业概莫能外。图表1全球数据量预测来源：赛迪顾问，2012-5今天，中国电力工业面临着能源枯竭和温室气体排放的双重挑战，传统的投资拉动增长的发展方式已经面临质疑。从衡量中国电力工业发展的重要指标一一装机容量来看，虽然其绝对数字始终在增长，但其增幅已经大大放缓。一方面，电力工业近年来快速增长透支的产能需要时间消化；另一方面，新的发展需求和规则也在要求新的发展模式。这对中国的电力工业发展提出了新的问题，我们能否有新的能源载体和新的契机来寻求新的电力

4、工业价值的增长？挑战重重，但机遇也前所未有。图表2中国电力装机容量预测来源：中国电机工程学会，2013-1当前信息通信技术（IeT）对中国电力工业的价值贡献正处于量变到质变的关键节点，而变化的本质就是电力信息通信与电力生产以及企业经营管理的深度融合，其最终表现形式必将是电力数据的爆发性增长。中国的电力工业经过几十年来的高速发展，随着下一代智能化电力系统建设的全面展开，中国的电力系统已经成为了世界上最大规模关系国计民生的专业物联网，甚至在某种程度上，这张遍及生产经营各环节的生产关系网，构筑起了中国最大规模的云计算平台，为从时间和空间等多个维度进行大范围的能源资源调配奠定了基础。对于电力行业而言，

5、电力大数据将贯穿未来电力工业生产及管理等各个环节，起到独特而巨大的作用，是中国电力工业在打造下一代电力工业系统过程中有效应对资源有限、环境压力等问题，实现厚积厚发、绿色可持续性发展的关键。在这样的背景下，中国电机工程学会信息化专委会I组织召开了以“大数据与宽带中国”为主题的2012电力行业信息化年会”以及多次电力大数据专题研讨会，共同研讨中国电力大数据的未来。图表3大数据的发展历程来源：赛迪顾问，2012-52013年将是“中国大数据元年、信息化专委会以此为契机发布中国电力大数据发展白皮书，希望借此能够推动整个行业对电力I中国电机工程学会电力信息化专业委员会成立于1977年，在学会指导下，开展

6、电力企业信息化，电力企业资源规划ERP,网络与信息安全技术，电力企业资产管理EAM,地理信息系统GIS,电力市场商务信息技术和网络运行管理等方面的技术创新和交流。大数据价值理念的认可，以期在中国电力行业尽快地生根发芽、产生价值。中国社会的发展正经历从传统的投资驱动逐步向价值驱动，粗放型发展模式向集约化经营的演进和转变。在这种大趋势下，中国电力工业也将面临传统的动力经济的转型，大数据时代下的中国电力工业也必将顺应能源变革的历史潮流，走出一条科学发展的康庄大道。2 .迎接电力为数据时代2.1. 电力大数据源起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。据IDC编制的年

7、度数字宇宙研究报告从混沌中提取价值表明，世界已进入了“数字摩尔时期”，全球数据量大约每两年翻一番。从人类出现文明到2003年，人类总共产生了5EB（百亿亿字节）数据，而这仅是当前人类社会两天的数据量。我们正处于数据世界一个重要历史爆发期的边缘，数据是资产是财富的观念业已深入人心，大数据应用已是大势所趋，“大数据时代”已然到来。数据是最有价值的滨产0操作系统可以更换进化0应用提供商可以出现和消亡嘘r月艮务器走向匐以化和大众化d/数据是企业的命脉,数据可用性至关重要变，是企业始终存在的资产电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势。近几年，电力行业信息化也得到了长足的发展，我国电力企业信息化起源于2

8、0世纪60年代，从初始电力生产自动化到80年代以财务电算化为代表的管理信息化建设，再到近年大规模的企业信息化建设，特别伴随着下一代智能化电网的全面建设，以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。从长远来看，作为中国经济社会发展的“晴雨表”，电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系，将会呈现出无以伦比的正外部性，对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力。图表4传统数据与大数据的区别及联系来源:麦肯锡全球研究院(McKinseyG1oba1Institute)知其然，也要知其所以然。推动中国电力大数据事业的发展，首先要

9、能够正确认识何为电力大数据。目前大数据在业内尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院(MCKinSeyG1Oba11nStitute,简写为MGD在大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。相对于大数据的技术定义，电力大数据则是一个更为广义的概念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才是电力大数据。I作为重要的基础设施信息，电力大数据的变化态势从某种程度上决定了整个国民经济的发展走向。如将电力数据单独割裂来看，则电力数据的大价值无从体现。传统的BI（商业智能，BusinessInte11i

10、gence）分析关注于单个领域或主题的数据，这造成了各类数据之间强烈的断层。而大数据分析则是一种总体视角的改变，是一种综合关联性分析，发现具有潜在联系之间的相关性。注重相关性和关联性，并不仅仅囿于行业内的因果关系，这也是电力大数据应用与传统数据仓库和B1技术的关键区别之一。2.2. 电力大数据内涵电力大数据是能源变革中电力工业技术革新的必然过程，而不是简单的技术范畴。电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代下发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。重塑电力

11、核心价值：中国电力工业长期秉承“以计划为驱动、以电力生产为中心”的价值观念，重视企业价值和客户价值的实现，却在一定程度上忽视了社会效益，缺乏双向互动，导致电力供需的单方向传递，使得社会资源对电力工业的反馈促进很难实现，这是电力企业在社会主义市场经济条件下提升核心竞争力的最大挑战。大数据的核心价值之一就是个性化的商业未来，是对人的终极关怀。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘和满足，重塑中国电力工业核心价值，驱动电力企业从“以人为本”的高度重新审视自己的核心价值，由“以电力生产为中心”向以客户为中心”转变，并将其最终落脚在“如何更好地服务于全社会”这一根本任务上。图表5传统电力

12、价值链与新兴电力价值链来诙：中国电机工程学会，2013-1转变电力发展方式：人类社会经过工业革命两百多年来的迅猛发展，能源和资源的快速消耗以及全球气候变化已经上升为影响全人类发展的首要问题。传统投资驱动、经验驱动的快速粗放型发展模式，已面临越来越大的社会问题，亟待转型。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。2.3. 电力大数据特征电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3V”分别是体量大(Vo1ume)类型多(Variety

13、)和速度快(Ve1ocity),3分别是数据即能量(Energy)、数据即交互(EXChange)、数据即共情(EmPathy)如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但电力大数据更重要的是其广义的范畴,其超越大数据普适概念中的泛在性，有着其他行业数据所无法比拟的丰富的内涵。图表6电力大数据的“3V3E”来源：中国电机工程学会，2013-1体量大（VOIume）:体量大是电力大数据的重要特征。随着电力企业信息化快速建设和智能电力系统的全面建成，电力数据的增长速度将远远超出电力企业的预期。从发电侧为例，电力生产自动化控制程度的提高，对诸如压力、流量和温度等指标的监

14、测精度，频度和准确度更高，对海量数据采集处理提出了更高的要求。就用电侧而言，一次采集频度的提升就会带来数据体量的“指数级，变化。图表7表计数量与采集频率决定的数据量变化表计数量采集频率15分钟采集频率1分钟采集频率1秒钟10,00032.61GB489.0GB114.6TB100,000326.1GB4.8TB11PB1,000,0003.18TB47.7TB11.2PB来源：中国电机工程学会，2013-1类型多（Variety）:电力大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。随着电力行业中视频应用的不断增多，音视频等非结构化数据在电力数据中的占比进一步加大。此外，

15、电力大数据应用过程中还存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求，而这些都直接导致了电力数据类型的增加，从而极大地增加了电力大数据的复杂度。速度快(Ve1oCity):主要指对电力数据采集、处理、分析的速度。鉴于电力系统中业务对处理时限的要求较高，以“1秒”为目标的实时处理是电力大数据的重要特征，这也是电力大数据与传统的事后处理型的商业智能、数据挖掘间的最大区别。数据即能量(Energy):电力大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特性，并可在使用过程中不断精炼而增值，可以在保障电力用户利益的前提下，在电力系统各个环节的低耗能、可持续发展方面发挥独特而巨大的作用。通过节约能量来提供能量，具有与生俱来的绿色性。电力大数据应用的过程，即是电力数据能量释放的过程，从某种意义上来讲，.过电力大数据分析达到节能的目的，就是对能源基础设施的最大投资。数据即交互(Exchange):电力大数据以其与国民经济社会广泛而紧密的联系，具有无可伦比的正外部性。其价值不只局限在电力工业内部，更能体现在整个国民经济运行、社会进步以及各行各业创新发展等方方面面，而其发挥更大价值的前提和关键是电力数据同行业外数据的交互融合，以及在此基础上全方位的挖掘、分析和展现。这也能够有效地改善当前电力行