2024电力大数据，电力大数据是核心期刊吗

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电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。

在电力行业，大数据技术的应用前景广阔。例如，通过对电网生产环节的数据分析，可以实现对电力系统的实时监控和优化管理。然而，对于每个数据源（如PMU）都安装传感器来收集数据的方案并不可行，因为这需要数以千万计的传感器。

大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

大数据（big data）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。

1、线路优化，在没有大数据之前，某小区可能你们的设计容量非常庞大，但事实上只是浪费，这个小区没有预计的那么耗电，而在铺设地下电缆这些，如果有大数据，也可以做到更精准。

2、建设数据集市，实现数据充分融合，报表数据统一从数据集市输出，保证各专业报表输出重叠部分能够保持一致，消除信息孤岛，报表对内对外统一提供。在保证基础报表管理的基础上，实现电网业务平台化支撑，建设数据可视化分析、自主分析、智能分析等等，助力公司逐步实现报表自动化，切实推进基层减负。

3、规划——提升负荷预测能力：通过大数据分析，利用数据挖掘技术更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，从而提高中长期负荷预测的准确性。建设——提升现场安全管理能力：通过现场照片的批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，发现施工现场的安全隐患，核查安全整改措施的落实情况。

案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform（EDP），创造了电力系统全面的、动态的图景。

拥抱大数据需要大智慧近年来，有关大数据的热点话题一浪高过一浪，关注大数据应用的人也越来越多。总体来说，人们对大数据的前景持乐观态度，比如谈到大数据的技术特征，人们最容易想起的就是4个“v”：vast（数量庞大）、variety（种类繁多）、velocity（增长迅速）和value（总价值高）。

大数据将成为继土地之后政府手中最值钱的资源。他说，激活政府手中的大数据资源，让它们走出政府的“深闺大院”，作为要素参与市场，既是简政放权的现实需要，也应该是供给侧改革的重要内容，更是拥抱大数据经济的必由之路。

1、目前，电力大数据的应用场景主要包括：规划——提升负荷预测能力：通过大数据分析，利用数据挖掘技术更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，从而提高中长期负荷预测的准确性。

2、在电力行业，大数据技术的应用前景广阔。例如，通过对电网生产环节的数据分析，可以实现对电力系统的实时监控和优化管理。然而，对于每个数据源（如PMU）都安装传感器来收集数据的方案并不可行，因为这需要数以千万计的传感器。

3、国内电网行业相对封闭，很多国外的新技术和新思想并不适用于国内，根本没施展的基础和环境；但国内电网行业技术上并不算落后，对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解，只可惜，如1所述，确实没啥空间。

4、大数据（big data）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。

1、电网调控运行大数据。电力大数据已经应用到电力系统的各个运行环节，主要是对海量的电力数据进行有效地收集和处理，从而探索出数据当中蕴含的规律，为相关工作提出指导，并保证电网设备安全稳定运行。

2、中枢数据是指在一个系统内集合的数据，它们由一些核心的程序或者算法处理并用于决策制定。这些数据可能涉及多个方面，例如市场趋势、客户偏好、业务绩效等。中枢数据的主要作用是为企业提供决策依据，使企业在面对变化时能够快速反应。在当前数据爆炸的时代，中枢数据成为企业发展的关键所在。

3、网络层是物联网的神经中枢和大脑信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理，类似于人体结构中的神经中枢和大脑。应用层是物联网的“社会分工”与行业需求结合，实现广泛智能化。

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