电力大数据技术框架整理

随着社会现代化不断推进，出先了很多例如大数据和人工智能等新型技术，这些技术正在为越来越多的行业赋能。电力在我们生活中可以说是处处不在，为了提供更加便捷智能的服务，电力行业也出现了许多需要解决的问题。那么互联网技术如何为电网赋能呢？电网这个庞大的体系中的各个分支都可以和哪些技术呢结合呢？作为一项研究课题，我们可以从哪些切入点开始呢？下面是我通过几天的学习给出的自己的答案。

这份框架图已经总结的很详细，这里就不再赘述。个人认为从研究切入点来说可以分为以下几点。

一．研究现有方法，从技术层面为研究切入点

以上电力大数据的简单框架，其中有些分类还可以再次细分，其中大部概念都属于“现有方法”，但是每一个现有方法放在智慧电网领域具体分析的时候，往往需要对现有方法进行某些改动，以达到得到更好效果的目的，我认为这是一个创新方向。综上所述，我认为以上每个分支，甚至还未列出的更加细的分支，都可以作为一个研究点。

二、寻找新的方法，从数据问题为研究切入点

现状：电力工业化加深，电力业务与电力信息融合不断加深，使得电力业务场景越来越具备大数据场景的特征，为了衍生出更多的增值服务，电力与大数据的融合将会不断加深。

伴随云计算，人工智能等先进互联网技术的发展，数据的“含金量”不断提高，电力行业对数据的管理，存储，共享，操作等有了更高的要求，我国电力大数据环境正在形成，那么电力大数据业务处理、适应电力大数据的技术理论方法等一系列问题，需要通过研究拿出较好的解决方案。

面临的一些问题：

（1）数据质量不是很高。电力数据在数据可获取颗粒程度、及时性、完整性、一致性、数据源的唯一性、准确性上有待提高。

（2）数据共享以及数据集成不够。目前整个电力行业缺乏整个行业层面的数据模型定义与主数据管理，各个单位的数据管理平台不一，数据共享程度严重不足。

（3）安全问题。电力数据实际上涉及到用户的隐私，若安全问题处理不好的话，会带来很多问题。另外由于我国面积广阔，电力覆盖面非常广，所以电力单位较多，每个电力单位的信息防御能力差距较大，甚至有些偏远地区的单位防御系统尚未建立。所以整个行业的防御能力需要提高

（4）数据存储和实时分析。电是每家每户都会用到的资源，每时每刻都有大量的电力被消耗，这就意味这每时每刻都有巨量的电力数据产生，如何对如此大规模的数据进行存储以及实时对其中高质量的数据进行分析是一个需要解决的问题。

三、探索新方案，从具体问题为研究切入点

电力系统的各大板块（发电、售电、配电、输电）中都存在一些可以用偏软件的方法进行解决的问题。可以以这些具体问题作为点，去探索解决方案。不过个人认为，这种研究要以个人本身有一定知识技术积累为前提，否则应该较困难。

以上为仅为作者个人观点。

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