晋能电力集团发电企业大数据应用
“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。
大数据在电力行业中的应用与效果
大数据在电力行业中的应用与效果随着科技的不断进步和信息技术的迅猛发展，大数据已经成为各行各业普遍应用的一项技术。
在电力行业中，大数据分析与应用也取得了显著的效果。
本文将从电力生产、电网建设、用电管理三个方面，介绍大数据在电力行业中的应用与效果。
一、大数据在电力生产中的应用与效果在电力生产过程中，大数据的应用可以有效提高电力供给效率和质量。
首先，大数据分析可以对电力设备的运行状态进行实时监测，及时发现设备故障，预测设备可能出现的故障，并采取措施进行维修，避免因设备故障引发的停电事故，提高供电的可靠性和稳定性。
其次，大数据还可以对电力负荷进行精确预测，帮助电力企业制定合理的发电计划，有效调配电力资源，降低电力供给成本，提高电力供给效率。
再次，大数据分析还可以对发电设备的运行数据进行分析，优化设备的运行参数，提高发电效率，降低燃料消耗量，减少环境污染。
二、大数据在电网建设中的应用与效果在电网建设过程中，大数据的应用可以提高电网的运行安全性和稳定性。
首先，大数据分析可以对电网的运行状况进行实时监测，及时发现电网中的故障，如电线断裂、短路等，帮助工作人员准确定位问题，快速进行修复，避免因电网故障引发的停电事故。
其次，大数据可以帮助电网管理者进行电网负荷的均衡调配，根据用户的用电量和用电时间分布情况，合理规划电网的供电能力，确保用户的用电需求得到满足。
再次，大数据分析还可以对电网中的电力数据进行分析，发现潜在的电力波动风险，并采取相应措施进行规避，提高电网的稳定性和安全性。
三、大数据在用电管理中的应用与效果在用电管理过程中，大数据的应用可以帮助用户更加智能地使用电力资源，降低能源消耗和浪费。
首先，大数据分析可以帮助用户对自身用电情况进行全面评估，找出用电过程中的浪费点和不合理部分，并提出相应的节电建议和优化方案。
其次，大数据分析还可以帮助用户制定用电计划，例如根据电力价格波动情况，合理分配用电时间，降低用电成本。
电力大数据平台的建设与应用
电力大数据平台的建设与应用近年来，随着互联网和大数据技术的高速发展，电力行业也开始逐渐探索和建设电力大数据平台。
电力大数据平台是建立在电力系统运行和发展的基础上，可以有效地处理和管理电力系统中的海量数据，并为电力企业提供全面的数据支持和决策参考。
本文将探讨电力大数据平台的建设和应用，以及其对电力行业的影响和展望。
一、电力大数据平台的建设电力系统是一个复杂而庞大的系统，其中涵盖了发电、输电、配电、用电等多个环节，涉及到大量的数据和信息。
因此，建设电力大数据平台是电力企业发展和优化的关键之一。
电力大数据平台的建设需要具备以下几个方面的条件：1. 数据采集和存储：电力大数据平台需要采集各个环节的实时数据和历史数据，并进行存储和管理。
这需要建立完善的数据采集系统和数据库，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和挖掘：电力大数据平台需要对收集的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和资料。
这需要建立数据挖掘和分析算法，以满足用户的个性化需求和决策支持。
3. 数据展示和交互：电力大数据平台需要将数据和分析结果以可视化的形式呈现，同时支持用户的交互和查询。
这需要建立用户友好的界面和数据展示工具，以使用户能够更加方便地获取所需信息。
二、电力大数据平台的应用电力大数据平台的应用范围广泛，可以支持电力企业的多个方面，包括但不限于：1. 智能预测和优化：基于数据挖掘和分析，电力大数据平台可以对电力系统的运行状况进行预测和优化。
例如，可以预测负荷峰值，优化运行方案，提高供电的可靠性和效率。
2. 安全监控和风险控制：电力大数据平台可以监控电力系统中的各项指标，并对潜在的安全隐患进行预警和风险控制。
例如，可以实时监控输电线路的温度和电流值，发现异常情况，及时采取措施避免故障的发生。
3. 用电管理和服务：电力大数据平台可以支持对用电行为进行监管和管理，为用户提供更加精准和个性化的服务。
例如，可以根据用户的用电需求和习惯，为用户推荐最优的电力套餐和服务。
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。
大数据分析在电力行业的应用与优化
大数据分析在电力行业的应用与优化随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
在电力行业中，大数据分析也扮演着重要的角色，为电力企业提供了更高效、更智能的运营和管理方式。
本文将探讨大数据分析在电力行业的应用与优化，并分析其带来的益处。
首先，大数据分析在电力行业的应用可以提高电力生产的效率。
通过收集和分析大量的数据，电力企业可以更好地了解电力生产的各个环节，并进行优化。
例如，通过对电力生产设备的运行数据进行分析，可以预测设备的故障和维护需求，及时采取措施，避免停电和损失。
同时，大数据分析还可以帮助电力企业进行能源消耗的监控和管理，找出能源浪费的地方，提出相应的改进方案，从而提高能源利用效率。
其次，大数据分析在电力行业的应用可以提升电力供应的质量和可靠性。
通过对电力供应的各个环节进行数据分析，可以及时发现供电故障和异常情况，并采取相应的措施进行修复，从而保障电力供应的稳定性和可靠性。
此外，大数据分析还可以帮助电力企业进行电力需求的预测，根据需求情况进行合理的电力调度和资源配置，避免供需失衡和电力短缺的问题。
再次，大数据分析在电力行业的应用可以提升电力企业的经营效益。
通过对市场需求、用户行为和竞争对手情况的数据分析，电力企业可以制定更科学和精准的市场营销策略，提高市场占有率和用户满意度。
同时，大数据分析还可以帮助电力企业进行成本控制和风险管理，通过对供应链和财务数据的分析，找出成本高、效益低的环节，提出改进措施，降低经营风险和成本压力。
另外，大数据分析在电力行业的应用还可以推动电力行业的创新和发展。
通过对电力市场和技术发展趋势的数据分析，电力企业可以及时把握市场机会，推出新产品和服务，提高企业竞争力。
同时，大数据分析还可以帮助电力企业进行技术创新和研发，通过对能源消耗、环境保护和可再生能源等方面的数据分析，推动电力行业向清洁、可持续的方向发展。
综上所述，大数据分析在电力行业的应用与优化具有重要的意义。
大数据技术在火力发电企业生产中的应用分析
大数据技术在火力发电企业生产中的应用分析摘要：分析火力发电企业挖掘数据的价值，发电企业数据特点，阐述当前火力发电企业数据应用现状，探讨发电企业在大数据技术的应用方向，说明发电企业应用大数据分析技术需要考虑和解决的问题以及面临的挑战。
关键词：数据价值；大数据分析；运行优化；设备故障预警前言在电力体制改革与供给侧结构性改革的背景下，发电企业面临日益严峻的市场挑战和日趋严苛的环保要求，“提质增效，节能降耗，降非停，保安全，创金牌”，如何降低火电企业运维成本在电量竞争报价中报出有竞争力的电价，将对每个发电企业都十分重要。
机组生产过程中会产生海量的数据，而这些数据往往蕴含着大量丰富的价值，对电厂优化运行、节能降耗、安全环保有着重要的决策依据和意义。
大数据技术在火力发电企业中的应用将为火电机组节能降耗减排提供了新的方向和思路。
本文将对大数据技术在火力发电企业生产中的应用场景进行分析探讨。
1 火力发电厂数据分类及价值分析火力发电生产自动化控制技术的提高和信息管理软件的大规模使用，产生了大量的发电企业设备和操作运行人员的日常行为、生产运行监控及管理经营类数据，从功能性出发，可将发电企业的这些数据划分为以下三大类：①电力生产大数据。
数据类型主要分为实时生产数据、指标信息、设备信息和缺陷信息等结构化数据。
②发电企业运行管理大数据。
主要指发电企业的资产管理、生产管理、协同办公和邮件系统等可能含有压缩文件、图片文件、视频文件等非结构化数据。
③发电系统监控大数据。
主要来源于电力生产现场监控、安保监控和燃料监控等各类监控系统产生的视频多媒体数据。
传统的数据价值可做数据分析，数据查询，数据报表等，而大数据的商业模式应用，可对大量消费者的消费信息进行收集、整理，利用大数据可进行精准营销；传统火力发电行业可利用大数据技术帮助它们降低成本，提高效率，做出更明智的业务决策等等。
2 火力发电厂数据应用现状发电企业大多采用厂级监控系统（SIS）进行历史数据储存，设备故障诊断、设备健康状况管理、耗差分析等工作，其面临的困境和问题在于：一是鉴于目前国内的理论计算水平，发电设备的机理模型往往不够精确，很难依靠这些机理模型进行故障诊断或者设备性能计算，测点数据的不足也导致很难使用机理模型进行计算，假设后的理想机理模型与实际情况往往相差甚大。
大数据技术在电力行业的应用研究
大数据技术在电力行业的应用研究随着信息技术的发展和应用范围的扩大，大数据技术在各个行业中的应用也越来越广泛。
电力行业作为国民经济的重要组成部分，对大数据技术的应用也愈发重视。
大数据技术的应用为电力行业带来了许多新的机遇和挑战，促进了电力行业的数字化转型，提高了电力生产、运营和管理的效率和质量。
本文将从大数据技术在电力行业的应用现状、存在的问题以及未来发展趋势等方面展开研究。
一、大数据技术在电力行业的应用现状1. 智能电网建设大数据技术在电力行业的应用最为显著的领域之一就是智能电网的建设。
智能电网是利用信息通信技术和大数据技术实现对电力系统进行监控、管理和调度的新型电网，通过对电力系统中产生的大量数据进行实时分析和处理，实现电力的智能化调控。
利用大数据技术可以对电网中的数据进行深度挖掘和分析，从而更准确地预测电网的负荷和故障情况，提高电网的安全稳定性和供电质量。
2. 能源消费预测大数据技术在电力行业的另一个应用领域是能源消费预测。
利用大数据技术可以对历史和实时的能源消费数据进行分析，从而预测未来的能源需求，为电力生产和调度提供参考依据。
通过对大数据的分析可以更好地优化电力系统的运行，减少能源浪费，提高能源利用效率。
3. 设备健康管理电力行业中的设备健康管理也是大数据技术的重要应用领域。
利用大数据技术可以对电力设备的工作状态进行实时监测和分析，及时发现设备的故障和问题，提前进行维护和修复，避免因设备故障导致的停电事故，提高电力系统的可靠性和稳定性。
2. 技术人才短缺大数据技术需要高水平的技术人才进行开发和维护，然而目前电力行业中的大数据技术人才仍然比较短缺，缺乏相关技术人才成为制约大数据技术在电力行业应用的一个瓶颈。
如何加强大数据技术人才的培养和引进成为电力行业发展大数据技术的一个关键问题。
3. 数据分析能力不足虽然电力行业中产生的数据量庞大，但是如何通过数据分析获取有价值的信息，对数据进行深度挖掘和分析，从中发现潜在的问题和机会，却是电力行业面临的一个挑战。
电力行业中的大数据分析应用与效果
电力行业中的大数据分析应用与效果随着科技的快速发展和社会的进步，电力行业作为现代工业发展的基石之一，也面临着越来越多的挑战和机遇。
为了更好地适应市场需求、提高效率和降低成本，电力行业开始广泛应用大数据分析技术。
本文将探讨电力行业中大数据分析的应用领域以及相关效果。
一、电力市场分析电力市场是一个复杂而庞大的体系，涉及到供需平衡、价格形成、电源配置等多个要素。
传统的分析方法可能无法准确预测市场变化，而大数据分析技术则可以运用数据挖掘、模型建立等手段，从海量的数据中提取有用信息，用于市场分析和决策支持。
通过大数据分析，电力企业可以更好地了解市场需求、预测价格波动，并合理调整电源产能，以提高市场竞争力。
二、电力网络运行管理电力网络的运行管理对于电力行业的稳定发展至关重要。
传统的运行管理方法往往难以应对复杂多变的情况，而大数据分析技术则可以对电力网络进行实时监测，并通过研究历史数据和模型预测未来的运行情况。
通过对数据的分析，电力企业可以及时发现并解决潜在的问题，提高供电可靠性和安全性。
三、电力设备预测维护电力设备在长期运行过程中会逐渐出现老化和损坏的情况，传统的维护方法常常是固定周期的例行检修，这不仅浪费资源，还无法有效避免设备故障给电力系统带来的影响。
大数据分析技术可以对电力设备进行智能预测维护，通过对设备运行数据的分析，提前发现设备潜在的故障迹象，并采取相应的维护措施，从而避免设备故障对电力系统的影响，提高设备利用率和维修效率。
四、电力用户需求预测电力用户需求的准确预测对于电力行业的规划和资源配置至关重要。
传统的需求预测方法常常依赖于经验和统计方法，存在一定的误差和不确定性。
而大数据分析技术可以从多个维度收集和分析用户数据，通过挖掘用户行为模式和趋势，提高需求预测的准确性。
这不仅可以帮助电力企业合理规划电力资源，还可以提供个性化的用电服务，满足用户的日益增长的需求。
综上所述，电力行业中应用大数据分析技术具有重要的意义和广泛的应用前景。
电力行业大数据分析优化能源利用
电力行业大数据分析优化能源利用随着科技的发展和信息技术的应用，电力行业也迎来了大数据时代。
大数据的出现为电力行业的运营和管理提供了全新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在电力行业中的应用，以及如何通过大数据分析来优化能源的利用。
一、大数据在电力行业中的应用电力行业的运营和管理涉及到广泛的数据源，包括电力生产、输配电网络、用户能源消耗等。
通过大数据分析，可以从这些数据中发现潜在的规律和关联，为电力行业的经营决策提供科学的依据。
1. 智能电网的建设智能电网是电力行业的发展趋势，也是大数据应用的重要领域之一。
通过对电网中各个节点的数据进行采集和分析，可以实现对电力供应和需求的精细化管理，提高供电可靠性和供电质量。
2. 能源需求预测通过对历史能源需求数据的分析，结合天气等外部因素的影响，可以建立准确的能源需求预测模型。
这将有助于电力企业进行合理的资源配置，避免供需失衡，提高能源利用效率。
3. 电力设备的健康管理通过对电力设备的运行数据进行实时监测和分析，可以实现对设备的健康状态进行预测和评估。
这有助于电力企业及时发现设备故障隐患，进行维修和更换，提高设备的可靠性和运行效率。
二、大数据分析优化能源利用的方法在电力行业中，大数据分析可以帮助优化能源的利用，提高电力系统的能效。
以下是几种常用的方法：1. 负荷预测通过对历史负荷数据的分析，可以建立负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷变化。
这将有助于电力企业合理安排发电计划，避免无效能源的浪费，提高供电效率。
2. 电力损耗分析电力输配中存在一定的能量损耗，通过对输配电数据的分析，可以定位并分析能量损耗的原因。
进而采取相应的措施，减少能量损耗，提高能源利用效率。
3. 节能措施优化通过对电力系统运行数据的分析，可以发现能效低下的设备、回路和工艺，并针对性地提出优化措施。
通过调整设备参数、改进工艺流程等方式，实现能源利用的最佳化。
4. 多源能源协调管理随着可再生能源的大规模应用，多源能源的协调管理成为一个重要的问题。
大数据在电力行业的应用参考
大数据在电力行业的应用随着大数据技术的发展和应用，许多领域，包括电力行业，都已经开始探索大数据的应用。
在电力行业，大数据技术可以应用于电网运行和维护、发电设备运行监测、电费分析等方面，以提高电力系统的安全性、可靠性、效率和经济性。
本文将系统介绍大数据在电力行业的应用。
一、电网运行大数据技术可用于电网运行监测、等电设备配置管理和故障诊断。
通过电力网络的数据传输和自动化控制，大数据技术能够监测并控制大型电力系统的运作，以便把控电网运行过程中各种指标的值。
利用大数据技术可以监测和分析发电和用电量及其变化趋势，以此预测网站更改或其他操作的影响，并对其进行优化。
同时，利用大数据技术，也可以在电网故障分析和诊断中辅助运维人员确定故障位置和维修问题。
二、发电设备运行监测大数据技术可以实现对发电设备的实时监控和健康状态诊断。
利用大数据技术建立设备故障数据库，可以实时监测设备的状态和工作情况，从而预测可能出现的故障，并提前采取措施避免故障的发生。
同时，大数据技术还可以对发电设备的运行数据进行分析、优化，以提高设备运行效率和可靠性。
三、电费分析利用大数据技术，可以实现对电费的分析、监测和报告。
通过收集各种渠道获得的电费数据，并对数据进行分析和比较，可以发现电费的问题和潜在优化机会。
同时，利用大数据技术分析电费建模数据，可以挖掘出整个电力系统的能源消耗模式，以确定能源管理方面的最佳实践。
通过电费的大数据分析，可以让电力企业更好地理解自身的销售数据和销售方式，并由此进行计划和策略的制定。
四、节能减排大数据技术对于电力行业的节能减排也大有裨益。
通过大数据技术的分析，可以预测并辅助优化电力工程的能源消耗和废弃物排放，使得环境保护、产业可持续性和经济效益之间取得更好的平衡。
例如，在发电设备的操作和优化时，通过大数据技术进行分析，列出发电设备的耗能和排放的数据排名及其最佳运行方案等，以减少不必要的工作量和资源损耗等。
五、安全保障大数据技术可以用于电力系统的安全保障。
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晋能电力集团发电企业大数据应用
作者：魏绍青 张志强
来源：《数字技术与应用》2018年第01期
摘要：“大数据”环境下，发电企业如何发现以级数增长的全息数据中的耦合关系以及数据
的潜在价值，是提高发电企业运营管理的重要目标。本文通过对当前发电企业数据应用进行分
析，结合大数据技术重点分析了发电企业大数据的应用场景，并对晋能电力集团应用大数据进
行了展望。
关键词：发电企业；智能化；大数据
中图分类号：TM62 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0046-02
1 发电企业数据应用现状与面临问题
发电企业经过多年的信息化建设，数据的存储与保存、非海量性数据分析与强关联性应用
已不是问题，部分发电企业的信息化基础设施已经达到或接近同行业的世界先进水平。导致企
业海量数据不能反映其深层价值有3个原因：（1）不同子系统的数据资源存储于独立的实时
数据库（RTDB）、关系数据库（RDB）、图档数据库（DOC）、文件库（FILE）等。（2）
数据的处理方式依靠工程处理为主已经远远不适用于“大数据”的思维方式，在“靠数据说话”的
时代，需要对数据的长期跟踪分析，才能理清数据的耦合关系及隐含的价值。（3）仅依靠现
有的常规SIS、MIS等软件系统无法进行数据价值的深度挖掘及分析。对数据进行分析需要专
业知识高度融合的复合型人才，不仅有电厂相关的知识，而且还要掌握足够的计算机专业知
识，特别是对各种类型数据库的理解和结构化查询语句的掌握。
2 发电企业大数据概述
2.1 发电企业大数据来源
（1）过程大数据，即生产大数据。此类数据是电力大数据的产生源头，主要包括运行工
况、机组负荷、设备状态等实时生产数据，以及现场总线系统所采集的设备监测数据。
（2）业务类大数据，即运营管理类数据。此类数据主要包括如MIS、ERP、EAM等管理
信息系统产生的综合数据，通过对这些数据的有效分析和管理，有利于改善企业的经营模式，
提高企业管理层次，降低成本，提高工作效率，确保决策的正确性。
2.2 电力大数据的特点
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电力大数据的特点可以概括为“3V3E”。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）和数据即共情（Empathy）。例如，电力大数据是电力行业大数据的聚焦和子
集。
2.3 “大数据”带来的变革
一是数据规模不断扩大使得数据应用由量变到质变。二是数据采集、存储等处理方式产生
变革。三是数据分析范围与方法从局部样本扩展到全息数据样本。四是战略思维与工业价值的
变革。
3 发电企业大数据的应用场景
典型的大数据应用场景如下介绍。
（1）设备资产管理。建立以设备编码为核心的设备资产数据库，为设备数据采集与交换
建立统一数据记录的规则和标准，对设备全过程、全生命周期进行分析和监控，通过整体的设
备管理体系实现资源调配、方案优化、从计划到资金到维护的全面管理，保证长期的设备管理
的有效性和延续性，从而实现集团对重要设备的统一标准和管理。
（2）远程诊断。基于实时的运行数据和海量运行、检修等历史数据，建立机组、系统、
设备安全运行状态模型，并持续监视重要设备和生产流程，在逐渐发生故障前，当恶化趋势达
到一定标准时，及时报警，并给出异常的具体变化趋势。尽早发现影响系统和设备故障的早期
故障特征，协助运行和检修人员提前安排设备运行方式、合理安排设备检修等，从而提高机组
安全运行水平和设备可靠性水平。
（3）设备检修策略优化。在收集设备的基础信息、历史运行数据、设备缺陷及检修等相
关数据信息的基础上，通过定性分析技术与定量分析技术的结合得到设备缺陷状态下特征值及
关联参数值，分析故障的概率与后果，并进行经济风险排序，发现维修管理系统的薄弱环节。
综合考虑所有相关成本、设备的维护及可靠性在实施该方案前后的变化等，同时结合运用可靠
性分析理论和企业的实际操作经验得出最佳的维修策略，如CM（故障维修）、PM（预防性
维修）、TBM（基于时间的维修）、CBM（基于状态的维修）。
（4）主动安全管理。运用大数据、三维立体监控和移动APP融合等方式，实现现有安全
管理手段、模式的创新，达到企业各级人员能够实时监控现场的违章情况，确保作业人员不走
错间隔、不盲目操作，严格按照操作流程执行，实现超前预警、过程严管，作业人员“不能违
章、不敢违章、不愿违章”的目的。
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（5）对标及决策支持。通过大数据计算，按照指标类型与专业分类相结合的方式建立指
标体系，同时根据指标相关性进行分类管理，建立指标库。通过在线和离线、横向和纵向相结
合的行业、区域、电站、机组间的对比以及和行业标杆值及区域先进值的对比，找出差距、明
确原因、确定需求、提出改进方法，从而达到优化运行、提高运营管理水平的目的。
（6）售电平台支持。随著电力体制改革的不断深入，发电企业由过去面对电网单一模式
转变为面对售电公司及大用户，因此建立以客户为核心的电力市场成为发电企业必须考虑的问
题。搭建以客户为核心的市场营销平台，能够增强企业对市场的洞察力和前瞻性，以大数据应
用为客户提供精准、创新的电力增值服务，帮助企业占据电力交易市场制高点。
4 晋能电力大数据应用展望
4.1 大数据应用政策支持
国务院发布《国务院关于积极推进互联网+行动的指导意见》中，尤其是“互联网+智慧能
源”作为行动的重点，强调“推进能源生产智能化”，鼓励能源企业利用大数据技术对设备状态
和电能负载数据进行分析和预测。为提高能源利用效率和安全稳定运行水平，进行了准确的调
度、故障判断和预知维修。
2017年3月份，山西省政府正式发布了《山西省大数据发展规划（2017-2020年）》和
《山西省促进大数据发展应用2017年行动计划》，重点针对我省大数据产业进行了布局规
划，力争到2020年，“智慧山西”大数据中心全面建成。
4.2 大数据应用研究展望
一是进一步加强人员和设备的安全管理，通过安全监控平台，实现晋能电力所有企业的安
全管理水平提升，实现本质安全。
二是通过内部同类型企业、同类型设备的对标，以及与外部同行业先进企业对标，大量累
积数据分析，有目的的提高机组节能水平和效率，实现经济运行，促进节能降耗增效益。
三是通过决策支持平台掌握电力市场动态和发展趋势，把握市场先机，实现“用数据说
话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”。
四是进一步增强设备管理水平，通过大数据技术分析，将设备指标、运行维护记录、备件
采购等全过程数据关联分析，实现设备全生命周期管理，优化整个管理流程，实现成本最低。
五是真正实现数据的唯一性、真实性，在企业管理和生产管理上，为管理决策提供数据依
据，实现管理清晰化、高效化[1]。
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4.3 大数据应用发展策略
4.3.1 统一规划 分步实施
结合晋能电力集团业务性质及发展需求，明确集团电力智能化的定位，从数据规模、系统
功能、造价等方面的需求出发，本着统一规划、统一建设、先搭框架建设重点内容，然后再推
广的原则制定集团中长期大数据发展规划，设立切合实际的目标和优先级，在规划的基础上找
准需求最迫切的重点环节快速开展大数据的实践应用，从简单分析到深入挖掘，以模块化方式
循序渐进、逐步深入，实现数据的统一管理与价值的智能挖掘。
4.3.2 提升硬件设施承载能力
依据集团生产和管理的整体需求，规划对数据存储的颗粒程度、存储时间、处理速度和精
度信息、数据可视化、网络传输能力等，对现有的系统结构和硬件设备进行了评估和升级，以
满足对大数据的业务日益增长的需求。
4.3.3 注重数据质量
数据质量是评价数据分析处理结果准确性、实时性的基本因素，因此在大数据应用时要求
数据真实、准确、一致、可靠、完整，对数据采集系统要严格要求，必要时对重要的历史数据
进行手动整理及输入。
4.3.4 专业人才培养，助推生态建设
结合晋能电力集团大数据的业务应用需求，从集团层面整体统筹考虑、统一规划，开展专
业人才的培养，特别是电力数据分析专业人才的培养，例如，建立大型数据应用专家库、大数
据应用创新工作室、大型数据应用论坛等。推进企业的大数据应用文化建设，为大数据应用发
展提供坚实的人力资源保障。
5 结语
通过大数据、互联网+等新技术深入挖掘企业的数据价值，结合企业生产特点开发各类大
数据计算模型和专家系统，决策者根据相关数据分析结果能快速、准确、实时地掌握可靠而准
确的各方面信息，可以精准预测市场未来变化趋势和走向，可以从管理、经营、生产等各个方
面发生质的提升，从而提高企业的经济效益和安全保障，这将是发电企业未来发展的主要方向
[2]。
参考文献
[1]田晓东.探索大数据技术在发电集团的应用研究[J].贵州电力技术，2017，（04）：6-17.