云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值,也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTMResearch的研究分析,到2020年,全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模(见下图),电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
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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,可大致分为三类:一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。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,从而实现对电网的实时监控;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,为电网安全、可靠、经济、地运行提供保障。
与此同时,深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用,使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合,这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的公司,如百度,谷歌,微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上,互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
大数据助力电网信息化
电力大数据由结构化数据和非结构化构成,随着智能电网建设和物联网的应用,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量将大大超过结构化数据。电力大数据的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多(Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity)。