电力行业如何应用大数据
大数据在电力系统
大数据在电力系统大数据在电力系统中的应用一、引言电力系统是一个复杂的系统，需要监测、控制和管理大量的设备和数据。
随着技术的发展，大数据在电力系统中的应用越来越重要。
本文将探讨大数据在电力系统中的应用，包括数据采集、数据分析和决策支持等方面。
二、数据采集1. 传感器技术为了获取电力系统的实时数据，需要部署大量的传感器。
这些传感器可以监测电力设备的电流、电压、温度等参数，并将数据传输到数据中心进行处理和分析。
2. 通信技术为了将传感器采集到的数据传输到数据中心，需要使用可靠的通信技术。
目前常用的通信技术包括有线通信和无线通信，如光纤通信、无线传感器网络等。
3. 数据存储大数据需要大量的存储空间来存储采集到的数据。
数据中心通常使用分布式存储系统来存储和管理数据，如Hadoop、HBase等。
三、数据分析1. 数据清洗采集到的数据可能存在噪声和异常值，需要进行数据清洗。
数据清洗包括数据去重、数据过滤、数据校验等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据变换、数据归一化、数据平滑等步骤，以提高数据的质量和可用性。
3. 数据挖掘通过数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等。
4. 数据可视化将分析结果以可视化的方式呈现，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
四、决策支持1. 预测分析通过对历史数据的分析，可以进行未来的预测。
预测分析可以帮助电力系统管理者做出合理的决策，如电力需求预测、设备故障预测等。
2. 故障诊断通过对实时数据的分析，可以及时发现设备的故障，并进行诊断和修复。
故障诊断可以减少设备的停机时间，提高系统的可靠性。
3. 能源管理大数据可以帮助电力系统管理者进行能源管理。
通过对能源消耗的分析，可以找出能源浪费的原因，并采取相应的措施来降低能源消耗。
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
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。
大数据在电力系统
大数据在电力系统大数据在电力系统中的应用一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，它的稳定运行对社会经济发展至关重要。
随着科技的不断进步，大数据技术的应用在电力系统中逐渐得到广泛关注和应用。
本文将详细介绍大数据在电力系统中的应用，包括数据采集、数据分析和决策支持等方面。
二、数据采集1. 传感器技术大数据在电力系统中的应用首先需要进行数据采集。
传感器技术是实现数据采集的重要手段之一。
通过在电力设备、输电线路等关键位置安装传感器，可以实时监测电力系统的运行状态。
例如，通过安装温度传感器可以实时监测变压器的温度变化，通过安装电流传感器可以实时监测电流的大小和波动情况。
2. 智能电表智能电表是大数据采集的另一种重要手段。
智能电表可以实时采集用户的用电数据，并将数据传输到数据中心进行存储和分析。
通过智能电表，可以获取用户的用电量、用电时间、用电模式等信息，为电力系统的运行提供重要参考。
三、数据分析1. 数据清洗大数据在电力系统中的应用离不开数据分析。
在进行数据分析之前，首先需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理。
数据清洗的目的是去除异常值、填补缺失值，并将数据转化为适合分析的形式。
2. 数据挖掘数据挖掘是大数据分析的核心环节之一。
通过应用数据挖掘技术，可以从海量的电力数据中发现隐藏的规律和知识。
例如，通过对用户用电数据的分析，可以发现用户的用电模式，进而为电力系统的调度和优化提供参考。
3. 预测分析预测分析是大数据在电力系统中的重要应用之一。
通过分析历史数据，可以建立电力系统的负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷变化趋势。
这对于电力系统的调度和规划非常重要，可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力系统的运行效率。
四、决策支持1. 故障诊断大数据在电力系统中的应用可以帮助实现故障的早期诊断和预警。
通过对电力设备的监测数据进行分析，可以发现设备的异常行为，并及时采取措施进行维修。
这可以有效减少设备故障对电力系统运行的影响，提高电力系统的可靠性。
大数据在电力行业中的应用与能源优化
大数据在电力行业中的应用与能源优化随着科技的不断进步，大数据在各个行业中的应用越来越广泛，电力行业也不例外。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用，并重点介绍其在能源优化方面的作用。
一、大数据在电力行业中的应用大数据技术在电力行业的应用，主要体现在以下几个方面：1. 数据采集与监测：电力行业需要采集并监测大量的数据，如电能质量、电流电压、电网状态等。
大数据技术可以帮助电力公司实时采集这些数据，并进行监测和分析，以便及时发现问题并进行处理。
2. 资源调度与运行管理：电力行业需要合理调度各类电力资源，以确保电力供应的稳定。
大数据技术可以基于历史数据和实时数据，进行智能化的资源调度和运行管理，提高电力系统的效率和稳定性。
3. 故障诊断与预测：电力设备的故障对电网的稳定运行有很大影响，也会带来安全隐患。
大数据技术可以通过对设备数据的分析，实现故障的快速诊断和预测，提前采取措施，避免事故的发生。
4. 客户管理与需求预测：电力公司需要了解客户的使用情况和需求，以提供更好的服务。
大数据技术可以帮助电力公司分析客户数据，了解客户的用电习惯和需求，并根据这些数据进行精准的需求预测，提供个性化的服务。
5. 能源交易与市场分析：电力市场的波动对电力公司经营和利润有很大影响。
大数据技术可以对电力市场数据进行分析，预测市场走势，帮助电力公司做出科学决策，提高经营效益。
二、大数据在电力行业中的能源优化在电力行业中，能源优化是一个重要的课题。
大数据技术能够通过对电力系统的数据进行分析，帮助实现能源的优化利用。
1. 节能减排：通过大数据技术对电力系统的数据进行综合分析，可以识别出电力系统中的能源浪费和高耗能的环节，针对性地采取节能措施，减少能源的消耗，降低排放量。
2. 电力负荷预测：大数据技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，预测未来的电力负荷。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排电力资源，避免资源浪费和供需不平衡现象的发生。
大数据在电力行业中的应用
大数据在电力行业中的应用随着信息技术的不断发展和智能化程度的不断提高，大数据的应用也越来越广泛。
在电力行业中，大数据也有着很重要的应用价值。
本文将从以下几个方面来探讨大数据在电力行业中的应用。
一、大数据在电力产业链中的应用在电力产业链中，大数据可以用于电力的生产、传输、分配、销售等环节。
大数据技术可以对电力生产设备进行实时监控，对电力生产过程进行精细化管理，提高生产效率，降低生产成本。
同时，也可以对电网进行实时监控，对电网运行状况进行预测和预警，提高电网的可靠性和安全性。
在电力销售方面，大数据可以通过对用户数据的分析，提高用户的满意度和忠诚度，促进电力销售业务的发展。
二、大数据在电力企业中的应用在电力企业中，大数据可以用于营销、客户服务、能源管理等方面。
通过对用户数据的分析，可以更好地了解用户需求，进行精准化营销，提高销售业绩。
同时，也可以通过对用户数据的细致分析，提高客户服务水平，降低客户流失率。
在能源管理方面，大数据可以用于能源的监控、调度以及能源的节约和管理，提高能源利用率，降低企业成本。
三、大数据在电力应用场景中的应用除了上述电力企业和电力产业链中的应用之外，大数据在电力应用场景中的应用也十分广泛。
比如，在可再生能源发电中，通过对风、光、水、火等能源数据的收集、存储、分析，可以对可再生能源进行科学地预测和管理。
在电动汽车充电站建设中，通过对充电站数据的收集、存储、分析，可以更好地了解充电站的使用情况，并进行优化运营。
在智能家居中，通过对能源的监控和控制，可以实现对家庭能源的合理分配和管理。
四、大数据在电力行业中的发展趋势目前，大数据在电力行业中的应用已经取得了一定的进展。
未来，随着技术的不断发展和应用的不断扩大，大数据在电力行业中的应用也将会更加深入和细化。
比如，在电力生产领域中，大数据技术将深度融合人工智能、物联网等技术，实现电力生产全流程的智能化管理和控制。
在电力销售领域中，大数据技术将通过深入挖掘用户数据，实现电力销售的个性化定制和快速响应。
大数据技术在电力行业中的应用与能源管理
大数据技术在电力行业中的应用与能源管理随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为许多行业改善效率、提升竞争力的重要工具。
在电力行业中，大数据技术的应用也越来越广泛，对于实现智能化能源管理和提升能源利用效率具有重要意义。
本文将探讨大数据技术在电力行业中的应用以及其在能源管理方面的作用。
一、大数据技术在电力行业中的应用1. 电力供需预测与调度大数据技术可以通过对历史用电数据、天气数据、经济数据等进行分析和挖掘，准确预测电力需求峰谷变化。
基于这些预测结果，电力调度部门可以合理安排发电计划，确保供应与需求的平衡，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。
2. 故障监测与预警通过大数据技术，电力公司可以实时监测电力设备的状态和工作参数。
当设备出现异常或故障时，系统可以及时发出警报并提供详细的故障诊断信息，帮助维修人员快速定位问题并采取相应措施，以减少停电时间和损失。
3. 能耗分析与优化利用大数据技术进行能耗分析，电力公司可以深入了解各个环节的能源消耗情况，识别出能源浪费和低效的问题，并提出相应的优化方案。
通过监控和管理能源使用情况，电力公司可以实现能源利用效率的最大化，减少环境污染。
4. 用户行为分析与个性化服务电力公司可以通过大数据技术对用户的用电行为进行分析，了解用户的用电习惯、需求和偏好。
基于这些分析结果，电力公司可以提供个性化的用电建议和服务。
比如，根据某用户的用电模式和需求，提供最佳的电费套餐或推荐能源节约措施。
二、大数据技术在能源管理中的作用1. 提高电网运行效率通过大数据技术收集和分析电力系统内各个环节的数据，电力公司可以实时监控电网的运行状态，迅速识别出电力系统的瓶颈，及时采取措施进行优化，提高电网运行效率。
2. 优化能源调度和分配大数据技术可以实时监测电力供需情况和能源价格变化，辅助电力公司进行能源调度和分配。
通过科学合理地分配能源资源，不仅可以最大限度地提高能源利用效率，还可以降低供需波动带来的电力价格波动，实现经济和环保的双重效益。
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电力行业如何应用大数据来源：人民邮电报时间：2016-02-01 17:44:13 作者：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：国家电网就在北京亦庄、上海、陕西建立了三个大数据中心，其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200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？请关注本版报道。
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。
对内：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。
有电网专家分析称，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。
对外：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。
注意：确保数据质量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。
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。
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。
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。
挑战中见需求：如何从大数据中提取价值质量较低、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。
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。
（那什）策略中得启示：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。
数据治理、行业共享。
建立电力数据管控体制，定义完整的电力数据管控流程和电力数据责任体系，对电力数据进行从数据获取到数据加工、数据分发再到数据使用的数据全生命周期管理。
在提升电力数据管控能力的基础上，开展数据治理和数据质量评估工作，有效提升电力数据的及时性、准确性和完整性。
打破电力行业中企业之间、业务之间的数据壁垒，推动电力企业间的数据开放共享，建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力大数据价值，面向行业内外提供内容增值服务。
人才培养、生态建设。
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。