為推動(dòng)大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用，2014年中國(guó)電力科學(xué)研究院成立了大數(shù)據(jù)管理辦公室和攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，組織各領(lǐng)域?qū)＜议_(kāi)展了大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析工作。針對(duì)配用電大數(shù)據(jù)，從面向用戶服務(wù)、面向配電網(wǎng)、面向社會(huì)服務(wù)3個(gè)方面，總結(jié)出幾十個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。限于篇幅，此處僅介紹部分典型應(yīng)用場(chǎng)景。
1.面向社會(huì)服務(wù)
1.1 經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)分析
基于用電信息采集系統(tǒng)與營(yíng)銷系統(tǒng)積累的用戶電量數(shù)據(jù)，可利用用戶歷史電量數(shù)據(jù)分行業(yè)、分區(qū)域、分電價(jià)類別，多維度開(kāi)展用電情況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，結(jié)合用電量增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，分析電力與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的均衡關(guān)系，為政府把握工業(yè)運(yùn)行情況和宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控提供決策依據(jù)。
1.2 有序用電與節(jié)能潛力分析
通過(guò)分析行業(yè)用電數(shù)據(jù)及行業(yè)的參考單位gdp能耗，可分析出用戶的節(jié)能減排潛力，進(jìn)而匯總成地域的節(jié)能減排潛力。通過(guò)對(duì)電力大客戶細(xì)分，研究其行為特征，確立客戶精細(xì)化指標(biāo)體系，建立電力大客戶綜合價(jià)值評(píng)價(jià)體系，并通過(guò)策略配置，提供不同的專業(yè)化服務(wù)。通過(guò)應(yīng)用有序用電方案編制輔助決策分析，分析客戶歷史及實(shí)時(shí)用電數(shù)據(jù)，判斷用戶生產(chǎn)性質(zhì)及周休情況，自動(dòng)計(jì)算高峰、保安和可限負(fù)荷值，準(zhǔn)確掌握有序用電潛力。
1.3 政策效果評(píng)估
政府部門在政策制定過(guò)程中，常常會(huì)因調(diào)研的范圍不夠廣、數(shù)據(jù)的可信度不夠高、長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)或當(dāng)前數(shù)據(jù)獲取困難等原因，出現(xiàn)量化指標(biāo)難界定、政策執(zhí)行情況難考核、政策合理性缺乏評(píng)估手段等問(wèn)題。而用電和發(fā)電數(shù)據(jù)幾乎涵蓋了地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)和居民用戶等各個(gè)層次，這些數(shù)據(jù)通常都是實(shí)時(shí)或定時(shí)獲取、長(zhǎng)期保存的，能夠比較全面準(zhǔn)確地反映社會(huì)真實(shí)情況，可為政府相關(guān)政策的制定和決策效果的評(píng)估提供支撐。與電網(wǎng)相關(guān)的政策和決策主要包括電價(jià)政策、能效補(bǔ)貼、新能源分布式能源補(bǔ)貼、電動(dòng)汽車補(bǔ)貼、需求響應(yīng)激勵(lì)政策機(jī)制等。
1.4 城市發(fā)展規(guī)劃
整合居民用電信息、電動(dòng)汽車充電樁信息、新能源和分布式能源信息以及地理、區(qū)域二氧化碳排放信息；通過(guò)分類、聚類、關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)挖掘方法，將分析結(jié)果同時(shí)在地圖上顯示，形成全方位電力地圖。該地圖可反映該區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況以及各群體行為習(xí)慣；顯示城市道路以及電動(dòng)汽車充電樁的分布和利用信息，評(píng)估城市道路和充電樁利用效率，輔助城市道路和充電樁規(guī)劃；結(jié)合土地利用和能源的使用情況，能夠輔助投資者決策，為城市規(guī)劃提供更強(qiáng)大的支撐。
2.面向用戶服務(wù)
2.1 用戶用電行為分析及其他服務(wù)
用戶用電行為分析主要是基于用戶的用電數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶信息、地理信息、區(qū)域?qū)傩缘葦?shù)據(jù)，并考慮氣象、經(jīng)濟(jì)、電價(jià)政策等多方面因素，利用分類和聚類方法，對(duì)用戶類型進(jìn)行細(xì)分，建立不同區(qū)域、不同行業(yè)、不同類別用戶的典型負(fù)荷模型庫(kù)，分析各類影響因素與用戶用電行為之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和及其影響機(jī)理，為需求側(cè)管理、節(jié)能、定制服務(wù)等提供支撐。
2.2 停電管理
在實(shí)現(xiàn)營(yíng)配數(shù)據(jù)一體化基礎(chǔ)上，明確各配電臺(tái)區(qū)與用戶之間的隸屬關(guān)系，定期向受到計(jì)劃停電影響的用戶推送停電時(shí)間、停電時(shí)長(zhǎng)等信息。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，利用配電自動(dòng)化信息結(jié)合電網(wǎng)拓?fù)?，及時(shí)定位受到故障影響的用戶，告知其停電原因、停電預(yù)計(jì)恢復(fù)供電時(shí)間等信息，同時(shí)利用用戶反饋信息指導(dǎo)搶修工作。結(jié)合電網(wǎng)gis，對(duì)搶修進(jìn)展情況進(jìn)行實(shí)時(shí)展示，幫助用戶時(shí)刻掌握自身停電狀況。利用可視化通過(guò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型將數(shù)據(jù)拓?fù)溆诘乩硇畔⑾到y(tǒng)。
3.提高電網(wǎng)自身規(guī)劃運(yùn)行管理水平
3.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)
依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與模型預(yù)測(cè)能力，基于用戶用電信息、電網(wǎng)負(fù)荷信息實(shí)時(shí)采集同步，結(jié)合國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、消費(fèi)水平、工業(yè)與居民電氣化程度、電價(jià)政策、氣候/氣溫變化等外部因素，構(gòu)建用電負(fù)荷大數(shù)據(jù)分析模型，全數(shù)據(jù)集、全維度地運(yùn)算、分析，預(yù)測(cè)各周期用電負(fù)荷曲線、負(fù)荷時(shí)間和空間分布等，可為公司營(yíng)銷決策制定、電網(wǎng)規(guī)劃、電能調(diào)配等提供信息支持。
3.2 竊電行為分析
用電信息采集系統(tǒng)雖然采集了大量的用戶用電數(shù)據(jù)，但并不能快速、有效、全面地對(duì)用電數(shù)據(jù)和竊電行為進(jìn)行分析，需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)采集系統(tǒng)所采集的電能數(shù)據(jù)、工況數(shù)據(jù)、事件記錄數(shù)據(jù)及線損進(jìn)行綜合分析，實(shí)現(xiàn)快速、有效、全面的竊電行為分析。通過(guò)深度挖掘營(yíng)銷計(jì)量大數(shù)據(jù)在防竊電方面的應(yīng)用，充分利用現(xiàn)有資源，根據(jù)海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)用戶用電狀態(tài)做分析篩查，連接智能防竊電裝置實(shí)現(xiàn)高級(jí)智能防竊電監(jiān)測(cè)功能，為用電稽查人員提供高效有力的方式和手段，可以很大程度地提升供電企業(yè)防竊電工作的能力和準(zhǔn)確性。
3.3 供電服務(wù)輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警分析
電力行業(yè)正處在一個(gè)高速發(fā)展階段，在電力結(jié)構(gòu)優(yōu)化和改革過(guò)程中，電力供需矛盾、環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展等問(wèn)題受到社會(huì)輿論的高度關(guān)注，如何準(zhǔn)確把握社情民意、電力輿情工作面臨全新挑戰(zhàn)。微博等即時(shí)通訊工具的大量使用，使得信息發(fā)布和公眾溝通進(jìn)入到“自媒體”時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)傳播速度快，影響范圍廣，電力輿情管控面臨新難題?；诨ヂ?lián)網(wǎng)輿情的發(fā)展態(tài)勢(shì)和面臨挑戰(zhàn)，需大力強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測(cè)分析能力，通過(guò)建設(shè)大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測(cè)分析體系，利用大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析、挖掘技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)中挖掘、提煉關(guān)鍵信息，洞察客戶行為，實(shí)現(xiàn)輿情監(jiān)控，提升電力客戶營(yíng)銷服務(wù)水平。
3.4 配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估與預(yù)警
傳統(tǒng)的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估中，受限于較窄的數(shù)據(jù)采集渠道或較低的數(shù)據(jù)集成和處理能力，使得研究人員難以從其中挖掘出更有價(jià)值的信息。通過(guò)將體量更大、類型更多的配用電大數(shù)據(jù)作為分析樣本可以實(shí)現(xiàn)有效的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)水平評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，開(kāi)發(fā)配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，為配電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度提供依據(jù)，提升決策的準(zhǔn)確性和有效性?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估可包括：
①對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行安全性評(píng)價(jià)；
②對(duì)配電網(wǎng)的供電能力進(jìn)行評(píng)價(jià)；
③對(duì)配電網(wǎng)可靠性和供電質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；
④對(duì)配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。
通過(guò)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，判斷出所面臨風(fēng)險(xiǎn)的類型；預(yù)測(cè)從現(xiàn)在起未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)配電網(wǎng)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類型辨識(shí)結(jié)果，生成相應(yīng)的預(yù)防控制方案，供調(diào)度決策人員參考；可以對(duì)突發(fā)性的風(fēng)險(xiǎn)和累積規(guī)則庫(kù)性（累積性風(fēng)險(xiǎn)目前僅指設(shè)備絕緣老化）的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)、定位、類型判斷、生成預(yù)防控制方案等；依據(jù)對(duì)多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)分析，將風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確定位到局部，進(jìn)一步對(duì)全網(wǎng)或局部電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行集中判斷、定位以及預(yù)防控制。
隨著配用電系統(tǒng)智能化程度的提高，配用電系統(tǒng)正在產(chǎn)生出大規(guī)模的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)相融合，構(gòu)成了配用電系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)。對(duì)配用電大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和分析，是實(shí)現(xiàn)配用電系統(tǒng)智能化的技術(shù)保證，同時(shí)，還將產(chǎn)生出新的價(jià)值、支撐新的業(yè)務(wù)發(fā)展。