QMAP电力白皮书
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QMAP地理信息及图形系统电力配网专业的全员应用
精选-大数据可视化平台产品白皮书
1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司
大数据产业生态
大数据产业生态 文｜本刊记者张光明 工业和信息化部电信研究院日前发布了《大数据白皮书（2014）》。《大数据白皮书（2014）》对大数据产业生态做了详细的分析。 随着大数据技术不断演进和应用持续深化，以数据为核心的大数据产业生态正在加速构建。从实践情况看，大数据产业生态中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。 当前大数据产业还处于构建的初期，呈现规模很小、增速快的特点。据Wikibon 公司的报告，2013 年全球大数据市场总体规模为181 亿美元， 年度增幅达61%，预计到2017 年还 将维持30% 的年增速。 内容。其中，大数据基础软件和应用 软件是大数据解决方案中的重点内 容。当前，企业提供的大数据解决 方案大多基于Hadoop 开源项目，例 如，IBM 基于Hadoop 开发的大数据 分析产品BigInsights、甲骨文融合 了Hadoop 开源技术的大数据一体机、 Cloudera 的Hadoop 商业版等。 大数据解决方案提供商中，主要 包括传统IT 厂商和新兴的大数据创 业公司。传统IT 厂商主要有IBM、 HP 等解决方案提供商以及甲骨文、 Teradata 等数据分析软件商。它们大 多以原有IT 解决方案为基础，融合 Hadoop，形成融合了结构化和非结构 化两条体系的“双栈”方案。通过一 系列收购来提升大数据解决方案服务 能力，成为这些IT 巨头的主要策略。 国际上也诞生了一批专门提 供非结构化数据处理方案的新兴创 业公司。这些公司包括Cloudera、 Hortonworks、MapR 等，它们主要基 于Hadoop 开源项目，开发Hadoop 商 业版本和基于Hadoop 的大数据分析 工具，单独或者与传统IT 厂商合作传统IT 厂商加快向大数据 解决方案提供商转型 大数据解决方案提供商面向企业 用户提供大数据一站式部署方案，覆 盖数据中心和服务器等硬件、数据存 储和数据库等基础软件、大数据分析 应用软件以及技术运维支持等方面
大数据应用之电力应用
大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX 建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据
即共情（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
工业大数据白皮书2017版
一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
大数据态势感知系统白皮书_V2.0
目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)
一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。
电力大数据资料
“大数据”为电力企业带来什么 以更准确的分析预测，为智能电网与新能源发展提供决策依据 “大数据”这个词是最近的新热点，《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”，随着这个词的频频曝光，它的商业价值也逐渐凸显，“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象，意昂（E.ON）等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？ “大数据”的核心：更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈：“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。 需要专业化的数据处理机构 意昂集团（E.ON），欧洲最大的电力集团公司之一，兼营石油、贸易、运输等业务，2 012年在世界500强榜单上排名第16位，英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产，用户数量超过2600万人。今年4月，该集团宣布携手瑞典爱立信（Er-ics son）公司探索“大数据”。 爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件，用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%，可见这家电力企业在未来对数据的依赖。爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析，从而为企业经营服务。这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网，意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。
社会信用体系大数据平台白皮书v1.0
社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月
目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)
7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)
中国大数据产业的痛点和困难
中国大数据产业的痛点和困难 大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势 中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。 大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场
10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。 中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。 大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。 贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。 中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低
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挑战：数据体量大、类型多、价值密度低，如何最大限度的挖掘数据的价值，符合经济效益原则地使用大数据。 技术方面： 优势： 国际国内主流大数据技术，主要包括以开源 Hadoop 及 HBase 系列软件为基础的相关技术， 包括分布式计算框架 （MapReduce ）、分布式文件系统 （HDFS ） 、 分布式数据库（HBase ）、云计算、数据挖掘等。 云计算核心技术包括分布式文件系统(distributed file system ，DFS)和 MapReduce 技术，存储量大、廉价、可靠性高，用于调度自动化系统的后台，智能电网数据中心(营销、管理和设备状态监测)并行数据库：关系数据库(如 Oracle 等)主要存储结构化数据，提供便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务(transaction)的能力、多用户并发访问能力以及数据安全性的保证。劣势：云计算可以满足智能电网监控软件运行的可靠性和可扩展性，但实时性、一致性、数据隐私和安全等方面的要求难以满足。并行数据库数据存储容量有限、关系模型束缚对海量数据的快速访问能力、缺乏对非结构化数据的处理能力、扩展性差。机遇：良好的外部环境和政策支持其产产业的技术研发带来的经验（特别是互联网技术）大数据传输及存储技术、实时数据处理技术、异构多数据源处理技术（异构信息的整合、各类电网数据的高效管理）、大数据可视化化分析技术的研究，如：建立类似 IEC 61850或 IEC 61970 的信息互操作模型，基于HANA 内存数据库的智能电表。挑战：（1）如何将数据组织成合理的同质结构，是大数据存储处理中的一个重要问题（2）智能电网中存在大量的非结构化和半结构化数据，如何将这些数据转化为一个结构化的格式（3）大数据可视化化分析技术的挑战主要包括可视化算法的可扩展性、并行图 像合成算法、重要信息的提取和显示等方面 安全方面： 机遇：在电力系统安全运营方面，可在利用数据挖掘技术基础上，借助分布式处理和计算技术，实时分析大量来自电力系统环境监控、工业控制等传感器网络和监视摄像等一系列监控系统数据，提高电网安全检测水平，及时发现电网故障，并给出有效解决方案，提高电网对灾难的预警和应对能力。 通过海量数据的分析帮助信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
Linkoop领象大数据平台白皮书
Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。
2019国内外大数据行业现状
当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建
基于大数据的电力系统数据应用
基于大数据的电力系统数据应用 发表时间：2018-12-25T16:19:20.450Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：张新伯[导读] 摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。 （深圳供电局有限公司广东深圳 518000）摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用，提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略，仅供参考。 关键词：电力大数据；电力系统数据处理；应用在当前我国电力行业的发展背景下，电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势，就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中，就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据，并对电力大数据信息进行必要的预测，真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看，大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限，并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况，就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景，无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下，就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术，能够通过对大量数据信息的选择和分析，进行整理、计算等，筛选出其中蕴含的规律，进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势，近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义，能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面，大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多，而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面，大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次，引入数据挖掘等各项先进技术，提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。 3.3数据量大，可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据，而不同的数据代表不同的信息，电力自动化系统是由许多的子系统构成，各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息，整个系统中的数据量非常庞大，数据交叉现象时有发生，繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新，随着存储数据的增多，出现问题的几率也越来越大，降低了数据处理的安全性和准确性，对系统的数据库进行统一管理，保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下，我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深，社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下，我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中，就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息，并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析，最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点，通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行，对于设备及检测点数据的异常及时预警，及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用
工业大数据驱动智能制造
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
(整理)《中国产业链大数据白皮书》全文.
《中国产业链大数据白皮书》 2014年
一、引言 (3) 二、迎接金融大数据时代到来 (5) 1、大数据起源 (5) 2、产业链大数据由来 (7) 三、产业链大数据的外部环境 (8) 1、产业链大数据的产业环境 (8) 2、产业链大数据的政策环境 (9) 3、产业链大数据的生态圈 (10) 四、产业链大数据的应用 (10) 1、大数据对能源产业链的变革 (10) 2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革 (12) 3、大数据对食品饮料产业链的变革 (15) 4、大数据对物流供应链服务的变革 (16) 5、大数据对大健康产业链的变革 (17) 6、大数据对大文化领域的变革 (19) 7、大数据对纺织服装产业链的变革 (20) 8、大数据对家电及配套产业链的变革 (22) 9、大数据加快智能交通的推广 (22) 10、大数据对连锁经营贸易服务的变革 (24) 五、产业链大数据的未来及方向 (25) 1、产业链大数据的未来价值分析 (25) 2、产业链大数据的发展方向 (27) 六、结束语 (28)
一、引言 伴随着我国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。 在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。”因此如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。 大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效传统，这样产业链变得更加紧密，使产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链过度环节省去，重新打造更高效的产业链结构。 九次方大数据： 企业大数据+金融互联网+企业征信+智慧城市+产业链社交 创建于2010年的九次方大数据（JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的企业大数据服务平台，九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。每家企业设定了200多项指标，可以进行交叉分析。 基于企业大数据平台，九次方开发出来了八类大数据服务平台，服务覆盖了25个客户群，比如商业银行、P2P公司、省市区政府、
浅谈大数据技术在电力系统中的应用
浅谈大数据技术在电力系统中的应用 发表时间：2019-07-08T11:56:48.010Z 来源：《电力设备》2019年第4期作者：赵辰 [导读] 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。 （内蒙古电力（集团）有限责任公司呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特 010010） 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。电力行业的大数据不单单是指个人，以及企业的用电量，还包括在整个电网运行中所产出的数据，因为数据各不相同，根据这些数据筛选，探查和推测进而选出更有价值意义的信息。大数据的特点就是数量大类型多，范围比较广。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据，还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据，所以正确的处理大数据，能很好的提高行业的质量，在各行业中也得到了很好的推广。 关键词：大数据；电力系统；应用 1大数据技术在电力系统中的应用现状 （1）认知度不够。很多电力企业的高层管理对于大数据的认知还存在很大的普及性。不太了解大数据在全国自动化电力中起到的重要作用和存在的意义。另一个原因，大数据的引进需要人力和财力。需要专业的技术人员以及资金的投入，因为大数据的优势不能被摆在明面上来，导致了很多企业的不重视。再者，一些企业为节约成本购买的低配置的计算机等设备，大大减少了大数据的精准程度，在这个信息化管理时代，会直接导致数据处理的运行程度，设备使用出现各种故障，导致大数据的引进和接受。 （2）员工自身专业水平不够。员工综合素质不高，这是当下很多企业都面临的问题。大数据的运行以及分析管理，需要更专业的人员进行运作。但是现在很多员工不是对口专业，导致在工作上就会出现失误以及懈怠。因为自身的知识面不够，就导致该工作人员对于电力设备自动化运作中产生的大数据无法正确分析，或者在数据处理中对软件的运行感到束手无策，无法保证任务的完成。 （3）大数据的不稳定性。电力系统在运作中就会产生大量的数据，全网信息时代，各种电力产生的数据加起来是非常庞大的。但是，每种数据的产生代表的信息也就不同。这个就需要数据分析统一管理。这样的话，整体的数据库中数据会导致碰撞，导致了问题的出现，从而也降低了数据的精准性。所以庞大的储存空间，数据库的统一管理，是保证大数据准确性的必要选择。 2电力系统大数据如何应用 （1）大数据在可视化监控的电网运用：整个电网，大量的设备在传输，整理，发电运作中会通过传感器去采集各种电流、电压等数据，在通过实时处理进行数据的整合以及提取。并且通过可视化大屏实时监测设备运行状态，这样设备出现故障问题能从数据库中分析出来，并参考出相应处理方法。 （2）故障预测中大数据的应用：大数据系统现在分为主站和子站，主站用来收集各个子站提供的分析结果，收集到之后进一步的进行分析和处理。而子站就是用来收集各种数据并且进行分析提供给主站。这样在庞大的数据库中，就大大减少了一些无用的数据。比以往传统模式的电力故障检测提高了效率和质的保证。 （3）互联网中电力大数据的应用：当下互联网信息的全民覆盖，推动了信息产品加快发展。移动设备的普及使用，加大了信息量的传播也加大了大数据的合理使用。同时为高层管理提供更方便有利的条件，随时随地掌握企业的运行，及时作出决策。并且对于报警系统也提供了大量的便利，通过数据进行预警，向移动端传输消息。 3数据挖掘在电力系统中的应用效果 （1）降低电力检修成本。电力设备的检修分为日常巡检和故障检修。日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成，存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异，可能导致浪费了人力，却没有起到设备巡检预期效果。现阶段，针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况，设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断，这样的判断具有不确定性，从而导致设备或人员的资源浪费；针对意外故障的检修，主要是利用监控系统对故障进行发展，并且及时对其进行处理，避免设备更大问题的出现。 （2）加强电力系统的调度运行。随着经济的发展，对电能的需求日益增长，电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证。在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用，有利于电力调度工作的正常运行。电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容，同时还能够加强对信息的预测工作，从而确保电力生产决策的正确决定，稳定电力系统的健康发展。传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题，实际中，要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难，而通过利用数据挖掘技术，能够对数据的潜在信息进行分析，从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统。 （3）提高电网企业的营销能力。由于信息资源是电力企业发展的重要前提，而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源，所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力。电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面。利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务，其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善，从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高；营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程，降低电费管理运营风险，提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益；利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析，从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作，促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等。 4大数据技术的应用前景 （1）大数据将改变发电能源供给方式。风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入，这些都是与前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此如何分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合就需要大数据技术的支持，以此来构成大的、分布式能源，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对电网冲击还是很大的。譬如对风电准确的预测等。以此来改变能源结构，改善环境。 （2）大数据技术是我国电网未来发展的重要基础。未来大数据技术将贯穿整个电力产业，电力行业蕴藏着巨大的数据资源，同时也曾现出数据价值的需求，发达国家已经开始在电力领域着手相关数据的研究工作，如IBM给出了其利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。这些都为我国今后电网发展提供了借鉴。 （3）电力行业的“大数据”分析研究。“大数据的潜在价值，在物联网、智能电网高度发达的时候，电力大数据的落点在于质量检修的