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大数据培训应用前景:电力大数据的应用

大数据落地应用的意义,传统电力演变为电力大数据。虽然当前关于大数据的应用案例大多发生在互联网企业中,但传统的电力及能源企业也在思考如何从关于大数据的空泛介绍走向实

大数据落地应用的意义

大数据学科的兴起与人类需求密切相关,其中的信息挖掘及知识提炼环节必须与待求解问题紧密结合,而应用环节则是大数据技术发展的动力与归宿。因此,大数据研究应该遵循问题导向、需求牵引及数据共享的原则。必须结合具体的目标问题,将采集到的低价值的大数据加工成高价值的思想或知识,大数据技术才有生命力。若没有应用企业的深度参与,若不能按照商品的规律运行,大数据技术就难以真正取得收效。此外,若没有各管理部门对数据共享的落实,培训大数据技术也只能是纸上谈兵。
知识作为资源,需要像物质资源那样分配及流通。为此,需要对知识产品定价,并从数据使用的视角揭示信息流与科学活动的内在规律。目前对大数据应用的关注,主要集中在商业与服务业这些以统计关系为主的领域,较少涉及具有较强因果关系的领域,如电力系统及能源市场等领域。科多大数据小编认为,是否能成功地将统计关系、博弈关系与因果关系取长补短,是大数据技术能否扩大应用领域的一个关键。整个能源行业在转型发展中面临的机遇和挑战,来自一次能源的压力、环境安全的紧迫性、电力系统内外复杂性的增加、运行环境及扰动事件的不确定性与风险的增大、经济与技术的发展、市场改革的要求。为了应对上述挑战,必须提高数据的及时性、完整性、一致性及信息安全防御能力,提高对数据的管控能力,消除数据壁垒、存储无序且不一致的现象,完善对外部环境、基础设施及学习大数据人才队伍的掌控。


大数据培训应用前景:电力大数据的应用

传统电力演变为电力大数据

从传统的电力数据演变为电力大数据,跨领域的时空扩展将电力系统的界面条件从确定性变为时变性,同时也增加了多时间尺度的动态复杂性。涉及各类数据的采集、集成、存储、管理、知识挖掘、决策支持、可视展现等技术,也反映了电力及综合能源数据的管理、知识的挖掘和应用等一系列推进能源生产、转换、输送、消费方式的创新思维。其中的互联网数据大多为传统数据库不支持的非结构化类型,包括图片、视频、音频、地理位置信息、网络日志、博弈行为、金融动态、政策法规。数据的在线或实时处理,往往呈现出突发及涌现等非线性状态演变现象,难以预测。为此,信息创新必须与能源革命在更高层次上深度融合,特别是在一次能源中的清洁替代及终端能源中的电能替代上,不但将协调优化的概念提升到综合能源流的范畴,而且推动电能更主动发挥在一次能源与终端能源之间的核心纽带作用,实现能源生产模式与消费模式的革命。但是,将大数据技术局限于互联网数据也是片面的。通过专用网或仿真网获取的数据,包括智能电网概念中已涉及者,以及有待外拓的非电能源领域与非能源领域中的数据问题,同样存在大量的挑战。既然讨论的是信息物理融合问题,那么其框架就更不应该在信息系统内部或能源系统的内部设立藩篱。
一方面,电力大数据具有大数据的共性,包括目标领域向其他相关领域的扩展,以及数据类型向非结构型及非因果型数据扩展,时间维度向多尺度的流数据扩展。由此形成大量的异构异质数据,包括数字、文本、图形、图像、音频、视频等静态和不同时间尺度的动态数据,以及大量统计关系与博弈关系的数据,都需要快速处理。
另一方面,电力大数据必然继承了能源行业数据的特征,包括大量的因果关系数据、高维的时空数据,广域的监测控制,快速的时间响应及实时控制数据。
除了电力系统的状态外,还需要获取并分析相关领域的数据,并处理部分数据缺失时的不确定性。运行工况或故障场景都会影响系统的稳定性和控制策略。中国的电网现在已普遍实现了在线的量化分析功能,按实测工况和典型故障来指导预防控制,并向自适应的紧急控制与系统保护发展。但若要有效地应对极端自然灾害环境,则还需要采集并处理大量非结构型的视频、语音、图片,并与电力系统分析功能有机结合。大规模间歇性可再生能源(RES)与电动汽车(EV)的入网对电力充裕性与备用调度提出挑战,要求大大提高对风电、太阳能发电及EV充放电的预测精度,这就需要处理大量非结构型的地理及交通动态数据。为了应对相继故障,基于常规因果关系型数据的分析算法也应该解决多米诺效应的演化路径及实时评估的经典难题。
虽然当前关于大数据的应用案例大多发生在互联网企业中,但传统的电力及能源企业也在思考如何从关于大数据的空泛介绍走向实际应用。科多大数据认为特别是除了直接依赖互联网的电力金融业务及面向消费的个性化服务以外,在基于传统数据的系统分析与控制领域中,如何融合电力及能源的统计关系数据、因果关系数据及博弈行为数据,发挥大数据的价值。
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