深度分析电力大数据技术（电力大数据的概念）

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电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。

回答：大数据(big data)在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据***。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。

国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据***。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。

案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。

通过统一的资源管理，数据安全和云计算等技术，建立大数据的应用体系，将电力系统各个领域的数据集成起来，从而提高经营效率。

智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据的支撑。

一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。

回答：大数据(big data)在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据***。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。

深度分析电力大数据技术（电力大数据的概念）

1、GB/T3293—2016根据国内实际状况，将一级节能型数据中心的EEUE放宽到0～6，其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于5的要求，而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为6～8，应该说这样的规定比较符合国情。

2、这里就全国数据中心这行业的耗电量进行分析。数据中心有大量的服务器设备，在运行中有必须降温。一个数据中心少则数万设备运行，是典型的“高耗能”大户。

3、一是机房规划与设计。在机房规划的过程中，要充分考虑节能的可能和空间。影响数据中心能耗的因素除电源、UPS和空调的配置之外，还有更多因素需要考虑，因此在规划建设数据中心机房时，需要全面考量。二是IT设备与技术。

4、工信部在2017年4月发布的《关于加强“十三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》中指出：“十二五”期间新建大型数据中心的能耗效率(PUE)要普遍低于5；到2020年，新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值必须达到4 以下。

1、目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：（1）规划—提升负荷预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。（2）建设—提升现场安全管理能力。

2、回答：大数据(big data)在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据***。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。

3、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点，用户家里也可以用智能插座，这种环境下用户数据可以得到有效收集，如果用户量较大，必然会产生大数据，相对也就需要大数据技术来处理和分析，从而进一步提高电网智能服务水平。

4、大数据支撑智能电网发展：在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。

5、了解用户行为，甚至通过改变用户行为达到提高效率的结果，大数据可以说是智能电网的副产品，可以锦上添花，不能火中送炭。没有足够的利益驱动，无论是国内还是国外的电力行业，短期内看不到大数据的实质广泛应用。

6、如今，大数据、云计算等现代信息技术蓬勃发展，电力勘察设计企业的信息化建设需要再进一步，以提高生产效率和管理质量，适应新时期的特点、要求。

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