電力與社會經濟的發展密切相關，電力需求變化是經濟運行的“晴雨表”和“風向標”。隨著我國智能電網的發展，電力系統發、輸、變、配、用電各個環節的信息化進程不斷推進。在用電側，利用電力大數據分析可以了解產業結構、經濟走勢、房屋空置率、區域消費能力等情況，從而可以更好地為經濟服務。

伴隨著智能電網的全面建設，以物聯網和云計算為代表的新一代信息通信技術在電力行業中的廣泛應用，電力數據資源開始急劇增長并形成了一定的規模。電力與社會經濟的發展密切相關，電力需求變化是經濟運行的“晴雨表”和“風向標”，能夠真實、客觀地反映國民經濟的發展狀況與態勢。因此，發展電力大數據是電力行業革新的必然過程。

在用電環節，由于以用電信息采集系統和營銷業務應用系統為主的信息化系統的數據采集點多、覆蓋范圍廣，積累了大量的數據資源，各類業務數據從總量和種類上都已頗具規模，為智能用電大數據的研究工作提供了數據基礎。

電力需求側的大數據在各國的應用

在電力大數據的科學研究和工程應用方面，美國一直走在國際前列。歐洲國家近五年聚焦在部署電網分布式傳感器和控制系統上，包括智能電表，對用戶采集數據進行分析。

(1) UCLA電力地圖

美國加州大學洛杉磯分校、加州可持續發展社區中心、洛杉磯水電部及政府規劃研究辦公室共同開發了洛杉磯電力地圖(LA電力地圖)，將街區平均收入、建設時間、占地面積等信息全部集合在一起，從而得出更為準確的社會各群體的用電習慣信息，為城市和電網規劃提供了直觀有效的負荷預測依據，作為城市內能源應用趨勢的可視化分析工具，該地圖有助于更直觀地討論如何進行能源投資，提高能源效率以及制定公共政策。

(2)C3能源分析引擎平臺之電力用戶分析工具

美國C3 energy公司開發的C3能源分析引擎平臺(C3 EnergyAnalytics Engine)，將多個分散電力系統數據存儲在云平臺上，與工業標準、天氣預報、樓宇信息、持久協議和其他外部的數據相結合;基于該平臺開發了三個分析工具，為公司、商業用戶及居民用戶等提供能源投入冗余分析、能耗基準點、節能計劃、電力用戶空間視圖等服務類應用，其界面如圖所示。

(3)法國電力公司基于大數據的用電采集應用系統

法國電力公司(EDF) 在2009~2011年期間已安裝25萬臺智能電表Linky，計劃到2020年安裝3500萬臺，主要采集個體家庭的用電負荷數據，并以電表數據、氣象數據、用電合同信息及電網數據等為基礎，開發了基于大數據的用電采集應用系統。目前，法國電力公司以用戶用電負荷曲線的海量存儲和處理為突破口，利用大數據技術，生成用戶用電負荷曲線及其關聯數據。

(4)E.ON大數據智能用電研發中心

2013年4月，德國E.ON公司與愛立信(Ericsson)公司建立了位于瑞典的大數據智能用電研發中心，該中心同時提供咨詢及系統集成服務，包含遠程抄表及控制，電表管理、監測，服務層協議(SLA)管理，資產管理，商業過程管理，現場服務等。2013年9月，E.ON公司與IBM公司合作建立了位于德國的智能電能表數據中心(E.ON Metering)。

(5)國網江蘇省電力公司營銷大數據智能分析系統。

自2013年開始，我國電力企業著眼于用電與能效、電力信息與通信、政府決策支持等電力需求側領域，開展大數據應用關鍵技術研究，并進行數據中心建設。國網江蘇省電力公司于2013年率先開展營銷大數據智能分析系統建設，初步實現電力看經濟、電力看民生、用戶用電行為分析三方面的應用，，并開發了對數據分析結果的可視化展示界面;系統另設有電力用戶搜索引擎，可查詢用戶每日用電量情況，用于用電行為分析。

電力需求側的大數據應用現狀

(1)用電信息采集系統

目前國家電網公司已在27個省公司部署，累計實現采集覆蓋用戶數2.42億戶。根據現有采集系統的規模，國家電網公司范圍采集系統每年數據增量超過200TB。

(2)電力營銷業務管理系統

營銷業務管理系統功能主要包括客戶基礎檔案信息、業擴報裝流程信息、每月抄表核算信息、收費賬務信息、分布式電源信息等幾類數據。

(3) 95598客戶服務系統

95598客戶服務系統2014年將實現全網全業務集中，加強中心信息系統運行保障支撐，完成業務、IT運維等資源統一監控;提升外部服務能力，完成95598網站、移動APP、微信、短信等電子渠道協同運營。

(4)電能服務管理平臺

電能服務管理平臺的數據架構分為數據源、支撐數據和業務應用數據三個層次。具體數據包括：DSM目標責任考核數據、有序用電管理數據、需求響應管理數據、售電市場分析數據、節能服務業務管理數據、用戶用能數據、客戶檔案數據、電量電費數據、有序用電負荷數據等。

(5)地理信息系統

電力GIS提供電力設備設施信息、電網運行狀態信息、電力技術信息、生產管理信息、電力市場信息與山川、河流、地勢、城鎮、公路街道、樓群等自然環境信息集中于統一系統中。通過GIS，可查詢有關數據、圖片、圖像、地圖、技術資料、管理知識等。

(6)氣象預報系統

在配電環節，數值天氣預報可以服務于分布式新能源功率預測和高精度母線負荷預測等領域;在用電環節，數值天氣預報可服務于智能家居與高效能設備管理，用戶電源與儲能設備接入等領域。

電力大數據應用瓶頸

(1)數據融合存在障礙

由于用戶側多個信息化系統在建設初期缺乏統一規劃，開發廠商根據各業務部門的需求獨立開發，導致數據結構不統一，同種數據重復存儲，統計計算模型不一致，時間顆粒度難統一等一系列問題，難以形成全面的數據共享，與其他專業部門的系統存在數據壁壘。數據融合是大數據分析的基礎，打破數據壁壘，實現信息共享是大數據應用的關鍵。

(2)數據質量參差不齊

系統建設之前對檔案質量管控不足，統計數據在顆粒度、維度、統計方式、完整性、一致性和準確性等方面千差萬別，歷史數據難以收集和整理。此外，部分數據尚需手動輸入或修正，采集效率和準確度還有所欠缺。數據質量的高低、數據管控能力的強弱直接影響著大數據分析的準確性和實時性。

(3)硬件設備承載力有待提升

近些年，電力數據呈爆發式增長，現有的系統架構和硬件設備只能夠滿足日常業務的處理要求，用電側信息化系統對數據儲存的顆粒度小，而且存儲時間要求長，這對其數據存儲和處理能力、數據交換能力、信息網絡傳輸能力以及數據展示能力都提出更高要求。需要對現行硬件及時升級改造，提高系統運行效率和穩定性，支撐大數據分析工作。

(4)隱私保護和信息安全面臨挑戰

電力需求側大數據必然會涉及眾多用戶的隱私，由于目前用戶數據的收集、存儲、管理與使用等均缺乏規范，更缺乏監管，主要依靠企業的自律保護隱私，因此對信息安全也提出了更高的要求。電力企業地域覆蓋范圍極廣，各類防護體系建設不平衡，信息安全水平不一致，因此亟需從技術手段和政策法規兩個層面解決用戶隱私保護和信息安全面臨的挑戰。

面向電力需求側的大數據技術，不僅僅是電力需求側管理領域在技術上的進步，更是在發展理念、管理體制和技術路線等方面的重大變革，可為未來智能用電技術的廣泛推廣應用提供堅實的數據基礎。此外，電力大數據的有效應用可以面向行業內外提供大量的高附加值的內容增值服務。我國電力需求側管理的發展，亟需充分利用現有信息化系統和大數據技術，探索目前瓶頸問題的解決方法，挖掘海量數據蘊藏的價值。

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