大数据应用之电力应用
大数据分析在电力行业中的应用
大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑，同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用，并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析，电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据，电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况，提前做出相应的调整，从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术，电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析，结合天气、季节和节假日等因素，可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上，电力公司可以制定合理的负荷调度计划，保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析，电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势，并找出能耗的高峰时段和高耗能设备，从而制定相应的节能策略。
同时，通过数据分析，还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题，进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析，可以及时判断设备的健康状况，预测设备的故障和损坏风险，并及时采取维护措施，避免设备故障对电力供应的影响，提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患，实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析，结合实时监测数据，可以发现安全隐患的规律和特征，提前采取相应的安全措施。
同时，通过大数据分析，还可以实现对事故的快速反应和处置，减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
大数据分析在电力行业中的应用案例
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展，大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例，介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统，需要对大量的数据进行实时监测和分析，以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术，可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测，并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集，将实时数据与历史数据进行对比分析，发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析，他们成功降低了电网故障率，提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源，以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术，可以对历史用电数据进行分析，并根据相关因素（如天气、季节等）进行预测，准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术，对历史负荷数据进行深度挖掘和分析，并结合天气数据和节假日等因素，建立了负荷预测模型。
通过这种方式，他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求，并制定相应的调度计划和资源配置方案，避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化，以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析，并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例，他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估，并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略，他们成功减少了能源浪费，提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求，提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术，可以对用户的用电行为进行分析，并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析，并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
大数据在电力行业的应用研究
大数据在电力行业的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业的应用也越来越广泛。
电力行业一直是国民经济发展的重要支柱，而大数据技术的应用则给电力行业带来了许多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用研究，并分析其对电力行业的重要意义。
一、大数据在电力企业的生产运营中的应用1. 数据采集与监测电力企业拥有大量的设备和系统，如发电机组、输电线路等，这些设备产生的数据量巨大。
通过大数据技术，电力企业可以对这些数据进行采集、监测和分析，实时了解设备的运行状态和性能，并及时发现和解决潜在问题，提高电力设备的效率和可靠性。
2. 负荷预测与优化调度电力行业的负荷预测与优化调度对供电稳定和能源消耗具有重要意义。
通过大数据技术，电力企业可以收集历史数据和实时数据，利用机器学习和数据分析算法进行负荷预测，帮助企业合理调度发电机组和电力输送，最大程度地满足用户需求，并减少能源的浪费。
3. 能源监控与管理大数据技术可以帮助电力企业实时监控电力的生产、输送和消费情况，提高能源的利用效率。
通过对数据的分析和挖掘，电力企业可以发现能源消耗的规律和瓶颈，从而采取相应的措施来提高能源的利用效率，减少电力损耗和浪费。
二、大数据在电力行业的管理决策中的应用1. 基于大数据的决策支持系统电力行业的管理决策需要考虑众多的因素和变量。
通过大数据技术，可以对电力行业的历史数据、市场需求、电力供应等进行综合分析和挖掘，为电力企业的管理决策提供科学的决策依据和支持。
这些汇总数据可以帮助电力企业准确预测市场需求，合理安排发电计划，并优化供电结构，提高电力企业的竞争力和效益。
2. 安全风险评估与预警电力行业存在着诸多的安全风险，如火灾、设备故障等。
通过大数据技术，可以对电力系统中的数据进行监测和分析，及时发现异常情况，并进行预警和风险评估。
这些安全数据可以帮助电力企业避免事故的发生，保障电力系统的安全稳定运行。
三、大数据在电力行业的市场营销中的应用1. 用户行为分析与个性化营销电力企业可以通过大数据技术对用户的用电行为进行分析和挖掘，了解用户的用电习惯和需求，为用户提供个性化的用电计划和服务。
大数据技术在电力行业的应用
大数据技术在电力行业的应用随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的行业开始探索如何将大数据技术应用到自身的业务中，以提高效率、降低成本、优化管理等方面带来的好处。
电力行业也不例外，在实践中不断探索，不断试错，逐渐创造出适合自身的大数据应用模式，为行业的发展带来创新力。
我曾经在一家电力公司担任过IT相关岗位，在那里见识到了电力行业在大数据技术应用方面的尝试和成果。
接下来，我从以下几个方面来分析电力行业如何应用大数据技术，以及所带来的好处。
一、大数据技术助力电力行业的生产电力行业的生产由多个环节组成，其中最重要的是发电、输配电和用电环节。
如何高效、稳定地保障电力生产，是电力行业最基本的任务。
在电力行业，大数据技术的应用主要体现在电压、电流、无功补偿和灵敏度等方面。
比如，通过对发电机组的发电功率进行实时监测和预测，可以提前调节发电机组的运行模式，避免电力供应不足或过剩的情况。
同时，大数据技术还可以对变电站、配电站的运行状态进行实时监测，及时发现问题并进行处理，避免因故障导致的停电事故，提高供电可靠性。
二、大数据技术提升电力行业的安全性电力行业作为国家关键基础产业，其安全性问题尤为突出。
如何保障电网安全，是电力公司始终关注的问题。
而大数据技术在电力安全方面的应用则主要体现在电网设备的故障预测、故障诊断和电网安全监测等方面。
通过对电网各环节数据的收集和分析，可以从多个角度探测电网存在的潜在安全隐患，并针对性地采取预防措施。
同时，大数据技术还可以对电网中的恶意攻击进行快速响应，保证电网安全运行。
三、大数据技术优化电力行业的管理随着电力行业的不断发展壮大，电力公司的管理成为了至关重要的支撑。
电力公司日常管理面临的主要问题是：如何快速、精确地掌握业务现状和发展趋势，以便及时采取对策。
而大数据技术的应用可以有效地解决这一问题。
通过对电力行业各个环节的数据进行全面分析，可以实现对电力产业链的可视化管理。
电力公司可以更加准确地掌握用电客户的用电情况、变电站和配电站的运营状况、电网的负荷状况等情况，从而优化生产管理，提高效率。
大数据技术在电力系统中的应用
大数据技术在电力系统中的应用随着科技的不断进步，大数据技术在各行各业中的应用也越来越广泛。
在电力系统中，大数据技术的应用对于电力供应的稳定性和效率的提升有着重要的意义。
本文将探讨大数据技术在电力系统中的应用，以及对电力系统管理和优化的影响。
大数据技术在电力系统中的应用可以帮助电力公司实现智能化的运营管理。
通过在电力系统中部署感知装置和传感器，可以实时收集电力设备的运行数据和状态信息。
这些数据可以包括电力设备的温度、电流、电压、功率等等。
通过将这些海量的数据进行分析和处理，电力公司可以了解电力设备的运行状况，及时进行故障诊断和预测，以避免设备故障带来的停电事故发生。
同时，电力公司还可以通过大数据技术对电力设备进行智能化维护，提前排查潜在故障点，减少维修成本和停电时间。
大数据技术的应用还可以帮助电力系统实现电力负荷的智能调度和优化。
通过大数据技术对电力系统中的负荷数据进行分析和预测，可以对未来一段时间内的用电负荷进行准确预测。
预测的数据可以帮助电力公司合理安排发电计划和电力调度，以满足用电需求的同时最大限度地降低电力系统的负荷峰值，提高电力供应的效率。
同时，大数据技术还可以对电力市场的运行情况进行分析，帮助电力公司制定合理的电力价格，并提供更加丰富多样的电力产品和服务，满足用户的个性化需求。
大数据技术在电力系统中的应用还可以提升电力系统的安全性和稳定性。
通过对电力系统中的安全事件数据进行收集和分析，可以实现电力系统的智能化安全监控和预警。
一旦发现异常事件或潜在的安全隐患，可以及时采取措施防范事故的发生。
同时，大数据技术还可以帮助电力系统实现智能化的故障定位和恢复，提高电力系统的抗灾能力和恢复速度。
通过分析历史的故障数据和运维记录，可以挖掘出潜在的问题和风险，并改进电力系统的设计和运行。
大数据技术的应用还可以支持电力系统的能源管理和节能减排工作。
通过大数据技术对电力系统中的能源数据进行分析和建模，可以实现对能源消耗的全面监测和分析。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。
大数据在电力行业的应用
大数据在电力行业的应用随着信息化时代大数据技术的快速发展，电力行业也开始不断地探索大数据的应用。
大数据分析不仅可以帮助电力企业节约成本，提高效率，还可以加强风险管控、优化能源消费结构，为电力行业的转型升级提供有力的支撑。
本文将从电力生产、输配电、市场运营和用户服务等方面探讨大数据在电力行业的应用。
一、电力生产电力生产是电力企业的核心业务，如何提高发电效率成为各大电力企业面临的挑战。
大数据技术可以收集处理各种数据，如机组负载、燃料消耗、天气数据等，帮助电力企业建立基于大数据的智能预测模型，预测未来电力需求和气象变化，优化发电计划和调度方案。
这样既能提高电力企业的发电效率，又能节约成本，降低对环境的影响。
二、输配电输配电业务是电力企业的重要环节，也是电力行业的重要发展方向。
随着智能电网建设的快速推进，对输配电系统的大数据分析越发重要。
通过对输配电系统的大数据采集和分析，实现对各个设备的状态监测、预测故障、发现隐患，及时采取措施解决问题，保障输配电系统的稳定和可靠运行。
同时，通过大数据分析，还可以优化电网能效，提高电力企业的运营效益。
三、市场运营市场运营是电力企业的运营管理方面，关系到企业的盈利，也是电力行业重要的组成部分。
大数据分析可以帮助电力企业了解用户需求，优化供需关系，提高市场竞争力。
例如，结合用户用电需求、天气变化等大数据，提高电力市场的供需预测精度，引导市场运营方向。
此外，对于一些特殊的用电需求，如数据中心、工业产业用电等，也可以通过大数据分析建立专业化销售团队，为企业带来更高的利润。
四、用户服务用户服务是电力企业的重要方面，用户体验的好坏是电力企业长期发展的关键。
大数据分析可以帮助电力企业实现用户需求个性化服务。
例如，通过分析用户数据，了解用户用电习惯、需求，精准定制个性化服务方案。
同时还能通过大数据分析进行营销管理，针对用户特别需求或季节性需求推出相应的营销服务，从而提高用户体验和服务质量。
大数据分析技术在电力系统中的应用
大数据分析技术在电力系统中的应用随着科技进步的不断推进，大数据分析技术已经逐渐应用到了各行各业中，而电力系统也是其中的一员。
随着电力行业产生的数据越来越多，大数据分析技术在电力行业中的应用也变得越来越重要。
一、大数据分析技术在电力系统中的概念大数据分析技术是指将大量的无序数据通过计算机技术进行整合、分析、处理、挖掘和预测，形成有用的结论和决策的一种技术方法。
在电力系统中，数据主要包括电网数据、用电数据和社会经济数据。
通过大数据分析技术，能够有效地提升电力系统的管理水平和服务水平。
二、大数据分析技术在电力系统中的应用1.供需预测供需预测是指通过大数据分析技术对电力需求和供应进行预测，以实现合理规划和调度。
通过对历史数据的分析，大数据分析技术能够准确预测未来的用电量和发电量，进而指导电网的规划、建设和调度工作。
2.电网安全预警电网安全是电力系统的核心问题之一，而大数据分析技术可以通过对电网的实时监测和数据分析，提前发现可能会出现的安全隐患，对电网进行自动预警和分析，让电力系统早日发现并解决潜在的安全隐患。
3.智能电表应用智能电表是利用大数据分析技术来监控用户用电行为，从而在电力系统中更精准地预测能耗，并提供更智能的计费管理服务。
通过大数据分析技术，智能电表能够更好地对用户进行分类和分群，进而制定针对性的用电计划和收费方案，降低用户的用电成本。
4.电力市场分析电力市场分析是电力系统有重要的环节之一。
通过大数据分析技术，能够实现对电力市场的深刻了解，及时把握市场走势，提出有效的市场策略和定价策略，从而提升电力系统的市场竞争力，推动整个电力市场的发展。
5.能耗管理和优化通过大数据分析技术，电力系统能够更好的管理能耗和优化能耗。
利用大数据分析技术，系统能够实现对能源消耗情况的实时监测和分析，精准预测未来的能量需求，从而制订出行之有效的节能策略，有效降低用电成本和减少环境污染。
三、大数据分析技术在电力系统中的优势1.提高决策效率和精准度通过大数据分析技术，电力系统能够及时精准地了解到用电情况、电力市场动态等信息，从而制定出更加科学、精准的决策策略。
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大数据应用之电力应用一、背景大数据不是ICT行业的专利。
目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。
在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。
那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。
IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。
大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。
电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。
电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。
其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。
二、大数据应用机遇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。
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，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。
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。
此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务1、优化管理模式电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。
有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。
和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。
内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。
支持基建决策大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。
例如丹麦风电公司VESTAS计划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，来支持其风力发电机的选址，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。
此外，VESTAS还将添加全球森林砍伐追踪图、卫星图像、地理数据以及月相与潮汐数据，以便更好地支持基础建设的决策。
升级客户分析一方面，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，使管理者能有针对性地优化营销组织，改善服务模式。
另一方面，通过与外界数据的交换，挖掘用户用电与电价、天气、交通等因素所隐藏的关联关系，完善用户用电需求预测模型，进而为各级决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据，主动把握市场动态。
提高智能控制大数据技术将加速电力企业智能化控制的步伐，促进智能电网的发展。
例如，通过为电力基础设施布置传感器，动态监控设施运行状况，并基于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，从萌芽阶段消除部分运维故障，实现运维智能化。
加强协同管理整合电力行业生产、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，以用电需求预测为驱动优化资源配置，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。
此外，电力企业各部门数据的集成将优化内部信息沟通，使财务、人事等工作的开展更顺畅，有助于企业实行精细化运营管理，提高集团管控水平。
2、丰富增值业务外部应用指利用电力行业大数据可获得的社会效益，主要包括以下方面。
丰富增值服务利用电力行业数据可给用户提供更加丰富的增值服务内容。
例如，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，同时也使得电力收费过程更透明。
随着无线M2M传感器和大数据分析的普及，智能恒温控制器等新型工具进入大型楼房和消费者家庭成为可能，未来这些技术将给用户带来很大的节能空间。
提供经济指导作为重要经济先行数据,用电数据是一个地区经济运行的“风向标”，可作为投资决策者的参考依据。
美国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数据理论，将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合，设计了一款“电力地图”。
该图以街区为单位，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。
通过完善“电力地图”，能更准确地反应该区经济状况及各群体的行为习惯，以辅助投资者的决策，也可为城市和电网规划提供基础依据。
三、大数据应用问题质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢，对于这些电力行业推进大数据的困扰，电信行业是不是也有似曾相识的感觉？这些问题中的一部分，电信业同样需要深思；还有一些问题，则恰恰是电信业的长处，是电信业推进电力行业信息化的机遇。
数据质量较低，数据管控能力不强。
大数据时代，数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。
目前，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。
如何从海量数据中提取有价值的信息？这也是电信业面临的问题。
有观点认为，可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库，让企业能够在需要时捕捉、存储信息。
也有观点认为，可以倚靠软件的处理能力来甄别“垃圾”数据和“有价值”数据。
究竟哪种方式更为有效，目前仍无定论。
而无论哪种情况，都需要制定一个数据采集的标准，在时间、精度上进行规范，从而为后续的数据分析打好基础。
数据共享不畅，数据集成度不高。
大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识，提升数据价值，单一业务、类型的数据即使体量再大，缺乏共享集成，其价值就会大打折扣。
目前，电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。
行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。
打破企业的“门户之见”，在行业中建立一个资源池，让使用者可以按需获取数据资源。
从电信业的角度来看，现在，电信运营商之间的合作在不断推进，例如，运营商开发了融合的手机游戏计费平台；在北京电信网上营业厅微信平台上，用户不仅可以自助查询电信业务，还能查询联通和移动业务的使用费，这样共享数据资源的经验也可在大数据的应用过程中加以推广。
防御能力不足，信息安全面临挑战。
电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私，对信息安全也提出了更高的要求。
电力企业地域覆盖范围极广，各类防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，特别是偏远地区单位防护体系尚未全面建立，安全性有待提高。
行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强，从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。
建立与大数据相适应的安全和隐私保护机制，通过技术手段和加强企业自律来保证数据的安全。
承载能力不足，基础设施亟待完善。
电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。
目前，电力企业大多已建成一体化企业级信息集成平台，能够满足日常业务的处理要求，但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求，尚需进一步加强。
在这方面，电力行业和电信业各有优势。
尽管电力行业也在进行宽带建设以及智慧社区的建设，但是，所谓“术业有专攻”，在IT 基础设施尤其是网络基础设施上，电信业在运维、计费等方面有着得天独厚的优势。
同时，在数据中心的建设上，电力行业对以电能为代表的能耗问题又有着丰富的经验。
因此，两个行业不妨加强合作，实现共赢。
相关人才欠缺，专业人员供应不足。
大数据是一个崭新的事业，电力大数据的发展需要新型的专业技术人员，例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。
而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。
四、大数据应用挑战大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。
通过良好的大数据管理，可切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。
为实践大数据战略，应做好以下准备工作。
1、做好数据收集和治理工作如果数据错误、过时或者片面，分析结果将是不正确的；而如果数据冗余、混乱，则会增加获取数据有效信息的难度，并使数据处理效率低下。
因此，确保数据高质量、规范化、格式统一是大数据应用的基础。
2、提高相关技术能力有了优质的数据后还需要足够的数据存储、分析和处理能力，才能充分有效地应用数据。
电力企业应提升海量数据存储、分布式计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等技术，以满足大数据战略的需求。
3、培养电力大数据人才大力培养大数据技术专业型人才，尤其是技术与数据建模分析的复合型人才，是大数据战略实行的保障。
加强大数据人才的培养，鼓励企业内部在大数据领域的创新。
同时，借助制造业的专业人才也是一个不错的办法。
结合电力大数据发展需求，行业内统筹考虑、统一规划，开展专业人才特别是电力数据科学家的培养工作。
积极推动电力大数据技能认证工作，推进电力企业的分析竞争型企业文化建设，为大数据人才提供发展空间，为电力大数据发展提供坚实的人力资源保障。
4、打破行业、企业数据壁垒从中国电机工程学会信息化专委会发布的《中国电力大数据发展白皮书（2013年）》可以看出，电力行业将从以下方面推进大数据战略。
这些策略也能为同样在推进大数据战略的电信业带来一些启示。
规划先行、加快示范。
设定长期的电力大数据应用策略，积极开展前期研究，结合电力业务性质以及发展需求，从数据规模、增长情况、多样化程度以及数据分析的需求等方面出发，全方位论证电力大数据的发展方向和道路，制定中长期电力大数据发展规划，设立切合实际的目标和优先级、明确的预算与期限。
在规划的基础上，面向电力生产、用户用电、企业运营等数据量大的领域，结合实际情况，找准最易实施、最易出效果、需求最迫切的环节，引导行业厂商参与，关注电力工业共性需求和特点，快速开展电力大数据实践应用，从简单分析到深入分析，再到实现智能挖掘，循序渐进，逐步深入。