中国电力大数据发展白皮书
电力确定性网络应用白皮书(一)
电力确定性网络应用白皮书(一)随着电力系统的发展，电力信息通信技术不断创新，大数据、人工智能等新技术的应用已经被广泛运用于电网现代化建设和电力市场化运营中。
电力确定性网络应用白皮书的出台，为电力系统实现信息化、智能化、安全化提供了重要支持和指导。
一、电力确定性网络概念电力确定性网络是指在电力系统中建立的以数据采集传输和处理技术为基础，以确定性算法为核心的新型电网智能化管理体系，在电力建设和运行管理中实现电力生产、输送、分配和市场交易等环节的智能化协调，提高电网运行质量与效率。
二、电力确定性网络的构成电力确定性网络主要由四部分构成：数据采集传输系统、智能分析处理系统、电网安全管理系统和监督指导系统。
1. 数据采集传输系统：通过层级化结构、物联网技术布置大量传感器，实现对电力设施和用户用电信息的实时高效采集，将数据传输到下一级以及智能分析处理系统。
2. 智能分析处理系统：利用大数据技术和强大的算法模型分析电力数据，实现电力市场预测、能源调度、负荷预测等各项电力管理工作。
3. 电网安全管理系统：通过监测设备和智能分析处理系统对电力设施及网络状态进行安全监测，发现电力设备异常状态、网络攻击等异常事件，并及时进行预警和处理。
4. 监督指导系统：负责电力系统中的决策流程、调度流程、运行过程、管理制度等各个环节的监督和指导，提升电力系统的整体运行效率。
三、电力确定性网络的应用1. 电力生产方面：通过电力确定性网络实现对发电设备的实时监测和数据分析，能够为电力生产提供更加精准的预测，优化电力调度方案，提高电力生产效率。
2. 电力输电方面：通过电力确定性网络实现对输电线路、变电站等设备的实时监测和安全管理，提高电网运行的可靠性和稳定性。
3. 电力市场方面：通过电力确定性网络实现对电力市场的精准预测和协调，优化电力市场竞争环境，提高电力市场的稳定性。
4. 电力安全方面：通过电力确定性网络实现对电网的实时监测和安全管理，预防电力设备故障和网络攻击等一系列安全问题。
数字电网白皮书
数字电网白皮书介绍随着信息技术的飞速发展，数字化正在深刻改变着各行各业。
数字电网作为能源领域的重要组成部分，也迎来了新的发展机遇和挑战。
本白皮书旨在全面、详细、深入地探讨数字电网的相关问题，并提出相关建议。
数字电网的定义数字电网是指运用信息技术、通信技术、控制技术和能源技术等手段，对传统电网进行智能化改造，构建起安全、高效、可靠、可持续的能源网络系统。
通过数字化技术的应用，数字电网可以实现对能源的智能管理和优化调度，提高能源利用效率，减少环境污染，推动能源转型和可持续发展。
数字电网的特点1.智能化管理：数字电网通过引入大数据、人工智能等技术，实现对电网的实时监测、运行优化和故障预测，提高电网管理的智能化水平。
2.多能互补：数字电网不仅支持传统电力能源的接入和调度，还可以与可再生能源（如风能、太阳能等）进行协调和优化，实现多种能源的互补利用。
3.双向流动：数字电网支持电力的双向流动，可以实现电力的互联互通，促进电力市场的发展和能源的交易。
4.网络安全：数字电网面临着网络安全的挑战，需要加强对电网系统的保护和攻击监测，保障电网的安全运行。
5.开放性和共享性：数字电网提供了接口和平台，支持多方参与和共享，促进能源市场的竞争和合作。
数字电网的发展现状1.技术应用：数字电网的技术应用已经在全球范围内展开，各国纷纷推动数字电网的建设。
例如，德国的能源转型计划就包括数字电网的建设，中国也积极推进数字电网的发展。
2.典型案例：一些典型的数字电网案例值得借鉴和学习。
例如，美国的洛杉矶数字电网项目，通过在电网上安装传感器和智能监控系统，实现了对电力供应和需求的实时监测和调整，提高了电网的可靠性和效率。
3.政策支持：各国政府纷纷出台相关政策和配套措施，推动数字电网的发展。
政府的政策支持和投资是数字电网建设的重要推动力。
数字电网的挑战与问题1.技术难题：数字电网所涉及的领域众多，技术难题也相应较多。
例如，如何实现数字电网各个组成部分的互联互通和互操作性，如何确保数字电网的网络安全等。
大数据标准化白皮书
数据中心供配电系统白皮书[1]
![数据中心供配电系统白皮书[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/a83405bfba0d4a7303763a26.png)
数据中心供配电系统应用白皮书一引言任何现代化的IT设备都离不开电源系统，数据中心供配电系统是为机房内所有需要动力电源的设备提供稳定、可靠的动力电源支持的系统。
供配电系统于整个数据中心系统来说有如人体的心脏-血液系统。
1.1 编制范围考虑到数据中心供配电系统内容的复杂性和多样性以及叙述的方便，本白皮书所阐述的“数据中心供配电系统”是从电源线路进用户起经过高/低压供配电设备到负载止的整个电路系统，将主要包括：高压变配电系统、柴油发电机系统、自动转换开关系统（ATSE，Automatic Transfer Switching Equipment）、输入低压配电系统、不间断电源系统（UPS，Uninterruptible Power System）系统、UPS列头配电系统和机架配电系统、电气照明、防雷及接地系统。
如下图：图1 数据中心供配电系统示意方框图高压变配电系统：主要是将市电（6kV/10kV/35kV，3相）市电通过该变压器转换成（380V/400V，3相），供后级低压设备用电。
柴油发电机系统：主要是作为后备电源，一旦市电失电，迅速启动为后级低压设备提供备用电源。
自动转换开关系统：主要是自动完成市电与市电或者市电与柴油发电机之间的备用切换。
输入低压配电系统：主要作用是电能分配，将前级的电能按照要求、标准与规范分配给各种类型的用电设备，如UPS、空调、照明设备等。
UPS系统：主要作用是电能净化、电能后备，为IT负载提供纯净、可靠的用电保护。
UPS输出列头配电系统：主要作用是UPS输出电能分配，将电能按照要求与标准分配给各种类型的IT设备。
机架配电系统：主要作用是机架内的电能分配。
此外，数据中心的供配电系统负责为空调系统、照明系统及其他系统提供电能的分配与输入，从而保证数据中心正常运营。
电气照明：包括一般要求，照明方案、光源及灯具选择。
防雷及接地系统：包括数据中心防雷与接地的一般要求与具体措施。
1.2 编制依据《电子信息系统机房设计规范》GB 50174—2008《电子信息机房施工及检验规范》GB50462—20081.3 编制原则1．具有适应性、覆盖性、全面性的特征。
大数据在智能电网中的研究现状与展望
大数据在智能电网中的研究现状与展望作者：凌超蔡晖胡波来源：《华中电力》2014年第02期摘要：借助大数据技术，智能电网的整体价值迅速得到跃升，这种价值的跃升也使得电力企业具有大数据的时代特征。
本文从大数据、智能电网及两者的融合三个方面讨论了它们的研究现状、关键技术与展望。
关键词：智能电网，大数据0、引言随着电力工业与信息化的深度融合，智能电网将同时承载电力流、信息流和业务流。
届时，电网和电力信息通信网的用户将发生叠加。
作为继云计算、物联网之后信息产业的又一次颠覆性技术变革，大数据已经成为当前科技创新、产业政策及国家安全领域的新知识增长点。
[1]大数据方面，2012 年 3 月 22日，奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划（Big Data Re-search and Development Initiative）”。
这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志。
智能电网方面，日本计划在2030年全部普及智能电网，同时官民一体全力推动在海外建设智能电网。
在蓄电池领域，日本企业的全球市场占有率目标是力争达到50%，获得约 10万亿日元的市场。
日本经济产业省已经成立“关于下一代能源系统国际标准化研究会”，日美已确立在冲绳和夏威夷进行智能电网共同实验的项目[2]。
智能电网成为世界各国竞相发展的一个重点领域，将大数据技术融合进智能电网已经成为智能电网的发展方向。
上海电力学院计算机与信息工程学院院长雷景生透露，仅在省一级的电力公司数据服务中心，就有上千台计算机用来保存电网历史数据，每年为此所耗费的电量大得惊人。
然而，历史数据虽多，但多在“沉睡”。
目前电力公司分配电量主要还是依靠经验，若能唤醒这些数据，利用大数据的技术与用户产生互动，实时监控用电量数据，就能为智能分配电量提供可靠依据。
[3]1、大数据在智能电网中的研究现状1.1大数据一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
电力行业的大数据分析研究
电力行业的大数据分析研究一、引言电力行业是国民经济的基础，也是关系到国家能源安全和民生福祉的重要行业。
近年来，随着信息技术的发展和应用，电力行业的数据规模不断增大，数据多元化、复杂化，如何进行大数据分析已经成为了电力行业进行信息化建设的重要议题，也是提高运营效率、降低生产成本和优化服务的必由之路。
本文将重点探讨电力行业的大数据分析研究。
二、电力行业大数据分析的现状（一）数据来源电力行业数据的来源主要有三个方面：供电企业内部数据、外部数据和第三方数据。
供电企业内部数据主要来自于其所拥有的电网设备和系统，包括供电电网、变电站、配电网、终端设备等。
外部数据主要是指供电企业所在的行业协会、政府部门等所提供的数据，包括行业统计数据、天气数据、价格数据等。
第三方数据主要是指各种社交媒体数据、门户网站数据等。
（二）数据管理电力企业要进行大数据分析，需要对数据进行管理。
数据管理包括数据收集、数据清洗、数据整合、数据存储、数据分析等一系列工作。
数据收集是指将数据从各个数据源中获取并导入到电力企业的数据仓库中。
数据清洗是指对数据进行筛选、过滤、去重、格式化等一系列工作，目的是确保数据的质量。
数据整合是指将多个数据源的数据整合成同一个数据源，并统一数据格式和数据命名方式。
数据存储是对数据仓库进行存储和管理，最常用的存储方式是关系型数据库和非关系型数据库。
数据分析是对数据进行实时或批处理，从中发现有价值的信息。
（三）数据分析电力行业的大数据分析主要有三个方面：预测分析、分类分析和关联分析。
预测分析主要是利用历史数据和趋势数据来预测未来的发展趋势。
分类分析主要是对数据进行分类，比如对客户进行分类，可以让企业更好地制定服务策略；对生产设备进行分类，可以提高设备故障率的预测准确度。
关联分析主要是对数据进行关联性分析，比如分析用电量与气温、湿度、光照等天气因素之间的关系，可以更好地掌握电力用量数据的变化趋势和预测用电负荷，为电力调度提供支持。
传感器及智能化仪器仪表行动计划发布
是 中国 电力 大数据 的两 条核 心主线 。 白皮 书还第
一
次提出了电力大数据的特征即 ３ “ Ｖ ” ３ “ Ｅ ” 。其
中： ３“ Ｖ”分 别 是 体 量 大 （ Ｖ ｏ ｌ ｕ ｍ ｅ ） 、 类 型 多
（ Ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ） 和速 度 快 （ Ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ） ， ３ “ Ｅ ” 分 别 是 数 据 即能量 （ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ） 、 数据 即交互 （ Ｅ ｘ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ） 、 数 据
委员会 管 理 ， 不再 保 留 电监会 。电监 会 并 入 国 家
能 源局 。相关 专 家认 为 ， 改 革 后 的 能 源管 理 格 局
四项 传 感 器 新 标 准 正 式 公 布
近 日， 国家 质量 监 督 检 验检 疫 总 局 、 国家 标 准 化管理 委员会 以 ２ ０ １ ２年第 ２ ８号 公告 批准 发 布
中 国 电 力 大 数 据 发 展 白皮 书 （ ２ ０ １ ３ ） 拟 编 制 发 布
近 日， 中国 电机 工 程 学会 电力 信 息 化专 委 会 同时指 出重塑 电力 核心 价值 和转 变电力 发展方 式
拟 编 制 发 布 《中 国 电 力 大 数 据 发 展 白 皮 书 （ ２ ０ １ ３ ） 》 ， 这是 中 国首 次 就 电力 大 数 据 问题 发 布
即共 情 （ Ｅ ｍ ｐ ａ ｔ ｈ ｙ ） 。
白皮 书 全文 １ ２ ０ ０ ０余 字 ， 分为 引 言 、 迎 接 电 力大 数据 时代 、 展望 电力 大数据 时代 、 迈 向 电力 大
数据 时代 、 结束 语 等五部 分 。 白皮书第 一 次提 出 了 电力 大数 据 的定 义 ， 并
中国能源领域大数据2024
2 图形数据可视化
利用机器学习算法对历史能源 数据进行分析,预测未来能源供 需和价格变化趋势。
将复杂的能源数据以直观的图 形方式呈现,帮助决策者更好地 理解和分析数据。
3 异常检测和故障预警
4 优化决策支持
利用大数据分析技术,实时监测 能源设备运行状况,及时发现异 常情况并预警。
基于大数据分析的洞察,为能源 生产、调度和管理提供科学决 策支持。
区块链可帮助跟踪可再生能源的 来源和生产过程,增强可再生能源 交易的透明度。
供应链管理
区块链技术可用于优化能源设备 和燃料的供应链管理,提高供应链 的效率和可靠性。
数据安全
区块链的去中心化和不可篡改特 性可以保护关键能源基础设施和 数据的安全性。
云计算在能源行业的应用
提高能源数据分析能力
云计算为能源企业提供强大的 数据处理和分析能力,可快速 获取和汇总全局数据,深入挖 掘数据价值。
电网调度优化
数据采集
实时采集电网各节点的电压、电流、功率等数据，为后续的分析和优化提供基 础数据。
负荷预测
根据历史数据对未来电网负荷进行预测，为调度计划的制定提供依据。
优化调度
运用先进的优化算法,根据预测的电网负荷和已知的电网状况,制定出最优的电网 调度方案。
实时监控
实时监控电网运行状态,及时发现并处理异常情况,确保电网稳定、安全运行。
自动化控制
人工智能驱动的自动化系统可以实现 能源设备的智能调度和优化,提高能源 利用效率。
故障诊断
基于人工智能的故障诊断可以及时发 现能源系统中的隐患,降低设备故障风 险。
区块链在能源行业的应用
电力交易
区块链可用于建立点对点的电力 交易市场,使消费者和生产者直接 进行交易,提高交易效率。
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传统数据 数据量 GBTB
大数据
TBPB以上 持续实时产生数据，年增长 量在60%以上 结构化数据，半结构化数 据，多维数据，音视频 数据挖掘和预测性分析
速度
数据量稳定，增长不快
多样性
结构化数据
价值
统计和报表
来源：麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）
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（McKinsey Global Institute，简 写为 MGI）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
中国电力大数据发展白皮书 （2013 年）
中国电机工程学会信息化专委会 二零一三年三月
|中国电力大数据发展白皮书
目
1. 2.
录
引言 .................................................................... 1 迎接电力大数据时代 ................................................. 5
数据是最有价值的资产 数据是企业的命脉，数据可用性至关重要 数据永恒不变，是企业始终存在的资产
操作系统可以更换进化 应用提供商可以出现和消亡 服务器走向虚拟化和大众化
数据
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 20 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
33919
35662
5.00%
0.00% 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2015 2020
装机容量
年增长率
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
来源：中国电机工程学会，2013-1
当前信息通信技术（ICT）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，
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|中国电力大数据发展白皮书
2. 迎接电力大数据时代
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。
1
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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
200000 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
单位：万（Kwh）
143700
187800
25.00%
20.00%
15.00% 79253 87407 96219 10.00%
71329 41916 50800 60257
4.
迈向电力大数据时代 ................................................ 20
4.1. 4.2. 电力大数据关键技术 ..................................................... 20 电力大数据发展策略 ..................................................... 22
3.
展望电力大数据时代 ................................................ 13
3.1. 3.2. 3.3. 电力大数据价值分析 ..................................................... 13 电力大数据应用前景 ..................................................... 15 电力大数据发展挑战 ..................................................... 17
图表 3 大数据的发展历程
1
大数据解决方案成熟； 大数据应用渗透社会各 生态环境完善； 行业应用案例增多；
行业；
数据驱动决策； 信息社会智能化程度大 幅提升。
用户认可程度增加；
技术研发 概念推广 解决方案推广 商业模式尝试
来源：赛迪顾问，2012-5
基于大数据应用业务的创 新加快； 数据资产化进程加快。
5.
结束语 ................................................................ 27
I
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“3V3E” .................................................. 10 图表 7 表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 .............................................. 26
2013 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
1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。 3
2.1. 2.2. 2.3. 电力大数据源起 ............................................................. 5 电力大数据内涵 ............................................................. 7 电力大数据特征 ............................................................. 9
|中国电力大数据发展白皮书
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。
图表 1 全球数据量预测
40
单位：ZB
35 30
25 20 15 10 5 0 2009 2010 2011 2015
35
7.9
0.8 1.2 1.8
2020
全球数据量
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——装机容量来看，虽然其绝对数字始终在增