电力行业大数据交流PPT(共32页)
电网电力电站大数据应用分析报告PPT优质模板
电网大数据分析报告
LOREM IPSUM DOLOR SIT AMET, CONSECTETUER ADIPISCING ELIT. MAECENAS PORTTITOR CONGUE MASSA.
汇报人：精品模板
CONTENT
应用背景
INPUT TEXT HERE
应用分析
标题文本
此处添加标题
顶部“开始”面板中可以 对字体、字号、颜色、行距等进行
修改.顶部“开始”面板中可
标题文本
此处添加标题
顶部“开始”面板中可以 对字体、字号、颜色、行距等进行
修改.顶部“开始”面板中可
标题文本
您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后，在此框中选择粘贴，并选择只保留文字，或者通过复制您的文本后，在此框中 选择粘贴，并选择只保留文字，或者通过复制您的文本后，在此框中选择粘贴，并选择只保留文字
INPUT TEXT HERE
分析报告
INPUT TEXT HERE
数据结果
INPUT TEXT HERE
应用背景
LOREM IPSUM DOLOR SIT AMET
小标题
请替换文字内容，修改文字内容，也可以直接复制你的内 容到此请替换文字内容，修改文字内容，也可以直接复制 你的内容到此
50%
65%
添加标题内容
您的内容打在这里，或者通过复制您的文 本后，在此框中选择粘贴
添加标题内容
您的内容打在这里，或者通过复制您的文 本后，在此框中选择粘贴
添加标题内容
您的内容打在这里，或者通过复制您的文 本后，在此框中选择粘贴
添加标题内容
您的内容打在这里，或者通过复制您的文 本后，在此框中选择粘贴
电力行业的大数据分析研究
电力行业的大数据分析研究一、引言电力行业是国民经济的基础，也是关系到国家能源安全和民生福祉的重要行业。
近年来，随着信息技术的发展和应用，电力行业的数据规模不断增大，数据多元化、复杂化，如何进行大数据分析已经成为了电力行业进行信息化建设的重要议题，也是提高运营效率、降低生产成本和优化服务的必由之路。
本文将重点探讨电力行业的大数据分析研究。
二、电力行业大数据分析的现状（一）数据来源电力行业数据的来源主要有三个方面：供电企业内部数据、外部数据和第三方数据。
供电企业内部数据主要来自于其所拥有的电网设备和系统，包括供电电网、变电站、配电网、终端设备等。
外部数据主要是指供电企业所在的行业协会、政府部门等所提供的数据，包括行业统计数据、天气数据、价格数据等。
第三方数据主要是指各种社交媒体数据、门户网站数据等。
（二）数据管理电力企业要进行大数据分析，需要对数据进行管理。
数据管理包括数据收集、数据清洗、数据整合、数据存储、数据分析等一系列工作。
数据收集是指将数据从各个数据源中获取并导入到电力企业的数据仓库中。
数据清洗是指对数据进行筛选、过滤、去重、格式化等一系列工作，目的是确保数据的质量。
数据整合是指将多个数据源的数据整合成同一个数据源，并统一数据格式和数据命名方式。
数据存储是对数据仓库进行存储和管理，最常用的存储方式是关系型数据库和非关系型数据库。
数据分析是对数据进行实时或批处理，从中发现有价值的信息。
（三）数据分析电力行业的大数据分析主要有三个方面：预测分析、分类分析和关联分析。
预测分析主要是利用历史数据和趋势数据来预测未来的发展趋势。
分类分析主要是对数据进行分类，比如对客户进行分类，可以让企业更好地制定服务策略；对生产设备进行分类，可以提高设备故障率的预测准确度。
关联分析主要是对数据进行关联性分析，比如分析用电量与气温、湿度、光照等天气因素之间的关系，可以更好地掌握电力用量数据的变化趋势和预测用电负荷，为电力调度提供支持。
电力行业大数据分析与应用研究
电力行业大数据分析与应用研究1. 电力行业大数据概述电力行业作为国家经济的重要支柱产业之一，所产生的数据量非常庞大。
由于近年来信息技术的高速发展以及各种智能化设备的广泛应用，这些数据不断地增长。
如何对这些数据进行高效的利用，成为了电力行业面临的重大问题之一。
2. 大数据分析在电力行业的应用大数据分析技术具有强大的数据挖掘和分析能力，可以有效地处理电力行业中产生的庞大数据量，提供有价值的信息，给公司运营提供决策依据。
以下是大数据分析在电力行业的具体应用：2.1 负荷预测电力行业的运营依赖于负荷的合理预测。
大数据分析技术可以根据历史数据、天气预报等多种因素进行负荷预测，提高负荷预测准确率，减少设备过载和能源消耗等问题。
2.2 设备健康监测电力设备的运行稳定与否对电力系统的正常运营至关重要。
基于大数据分析技术，可以对设备运行数据进行实时检测，及时发现设备异常情况，更好地进行设备维护和安全管理。
2.3 电力市场分析电力市场的价格波动和供需变化对电力公司影响极大。
基于大数据分析技术，可以收集并分析市场数据，帮助电力公司预测市场走势，调整供需结构，保证市场的平稳发展。
2.4 电力产品质量检测电力产品的质量是电力公司的重要课题之一。
大数据分析技术可以对生产、库存、销售等环节数据进行监测和分析，早期发现质量问题，提高产品质量水平。
2.5 能源消耗分析能源消耗是当前电力行业面临的一个重要问题。
大数据分析技术可以对各种能源消耗状况进行分析，优化能源使用结构，降低能源消耗，减少企业经济压力。
3. 大数据分析技术在电力行业中的应用展望大数据分析技术的应用在电力行业有广泛的前景。
在未来，大数据分析技术将会在以下方面应用更加广泛：3.1 智能化运营管理随着智能化设备的不断使用和大数据分析技术的应用，电力运营将更加智能化。
电力公司可以通过大数据分析技术，实现对设备的自动诊断和控制，从而变得更加高效和环保。
3.2 安全管理电力行业是涉及安全隐患最多的行业之一。
大数据 智能电网PPT
添加标题内容
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格
添加标题内容
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格
添加标题内容
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格
******
添加标题内容
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格
添加标题内容
言风格
标题文本预设
此此处添加详细文本描述， 建议与标题相关并符合整体
语言风格
标题文本预设
此处添加详细文本描述，建 议与标题相关并符合整体语
言风格
注意事项
此处添加详细文本描述，建 议与标题相关并符合整体语
言风格
注意事项
此处添加详细文本描述，建 议与标题相关并符合整体语
言风格
注意事项
此处添加详细文本描述，建 议与标题相关并符合整体语
尽量简洁生动。
添加标题文字
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述 尽量简洁生动。
此处添加详细文本描 述，建议与标题相关 并符合整体语言风格， 语言描述尽量简洁生 动。
用户新森林
选中图片，点击删除，插入自己的图片即可完成替换
选中图片，点击删除，插入自己的图片即可完成替换
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议与标题相关并 符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。
格，语言描述尽量简洁生 动。.click here to add your
3
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议 与标题相关并符合整体语言风 格，语言描述尽量简洁生动。. 此处添加详细文本描述，建议 与标题相关并符合整体语言风
大数据技术在电力行业中的应用
大数据技术在电力行业中的应用随着信息技术的迅猛发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理和分析工具，已经成为许多行业中的重要支撑。
在电力行业中，大数据技术的应用贯穿了供应链管理、能源消费分析、设备维护等诸多方面，极大地推动了电力行业的发展与进步。
一、供应链管理供应链管理是电力行业中至关重要的一环。
传统的供应链管理往往依赖于人工和经验，工作效率低下且存在诸多问题。
然而，借助大数据技术，电力行业可以实现对供应链的全程监控和预测。
首先，大数据技术可以通过实时采集和分析供应链相关数据，实现对电力企业的成本、质量、物流等各方面指标的监测，及时发现异常情况并采取相应措施。
同时，大数据技术还可以通过对历史数据的挖掘和分析，提供供应链规划和决策的参考依据。
以往的供应链管理往往是依靠经验和感觉进行决策的，而大数据技术可以帮助电力企业从庞大的历史数据中识别出规律和趋势，提升供应链的效率和灵活性。
二、能源消费分析电力行业的核心业务是能源的生产、传输和消费。
在大数据的支持下，电力公司可以对能源消费进行全面分析，帮助企业优化能源供应和使用策略。
首先，通过大数据技术，电力公司可以对能源供应和消费进行精准预测。
通过分析历史数据、天气情况、经济指标等因素，电力公司可以准确预测未来的能源需求，合理调度供应，避免供需失衡造成的浪费和损失。
其次，大数据技术可以对能源使用情况进行实时监测和分析。
通过在电力设备上加装传感器和监测器，电力公司可以收集大量实时数据，对能源的消费情况进行即时分析和调整，发现能源浪费的问题并采取相应措施。
三、设备维护电力设备在运行过程中往往会出现故障和异常情况，及时有效的设备维护对于电力行业的稳定运行至关重要。
而大数据技术可以为设备维护提供强有力的支持。
首先，借助大数据技术，电力企业可以实现对设备状态的实时监测和分析。
通过在设备上安装传感器和监测设备，收集设备运行数据，电力企业可以对设备的工作状态进行实时追踪和分析，及时发现设备的异常情况，并进行相应的维护和修理。
电力行业中的大数据分析提高能源利用效率
电力行业中的大数据分析提高能源利用效率电力行业是现代社会不可或缺的基础产业之一，能源的使用与管理对于国家和社会的可持续发展至关重要。
随着科技的发展和信息技术的应用，大数据分析已经成为电力行业提高能源利用效率的重要手段。
本文将从数据收集、数据分析和应用三个方面来探讨电力行业中的大数据分析如何提高能源利用效率。
一、数据收集大数据分析的前提是有足够的数据作为基础，电力行业需要收集到各个层面的数据，包括供电网络数据、用电行为数据和环境因素数据等。
供电网络数据包括电力传输和配送过程中的电流、电压以及线损率等指标，用电行为数据包括用户的用电量、用电时间段以及用户类型等信息，而环境因素数据则包括天气、气温以及季节因素等。
数据的收集方式可以通过物联网技术实现，各个环节设备的传感器可以实现数据的自动记录和传输。
同时，也可以通过用户的主动参与，如智能电表的安装和用户的用电反馈等方式，获得更全面的用电行为数据。
二、数据分析数据分析是大数据技术的核心环节，通过对电力行业收集到的大量数据进行分析，可以发现潜在问题、挖掘价值信息，并为决策提供科学依据。
在电力行业中，大数据分析可以应用于以下几个方面。
1. 负荷预测负荷预测是电力行业中非常重要的一项工作，通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来一段时间内的用电负荷情况。
这对于电力调度和发电规划具有重要指导意义。
通过大数据分析，可以利用多种算法模型，如基于统计的模型、机器学习和人工智能模型等，提高负荷预测的准确度。
2. 故障检测和维修优化电力设备的故障检测及维修是电力行业的一项关键任务。
通过对设备的运行数据进行实时分析，可以实现设备故障的早期预警，提高设备的可靠性和稳定性。
同时，结合维修历史数据和故障信息，可以对维修计划进行优化，提高维修效率和降低维修成本。
3. 能源消耗效率分析大数据分析还可以用于评估和优化电力行业的能源消耗效率。
通过分析供电网络数据和用电行为数据，可以识别出能源利用不合理的问题，如电流过大或电压不稳定等，从而指导能源调控措施的制定和实施，提高能源利用效率。
电力行业中的大数据分析解决方案
电力行业中的大数据分析解决方案随着信息技术的飞速发展和电力行业的不断进步，电力企业面临着巨大的数据挑战。
如何处理和分析这些海量的数据，以提高能源效率、优化运营和增加利润，成为了电力行业的关键问题。
大数据分析成为了解决方案，为电力企业带来了前所未有的机遇。
本文将从数据采集、存储与处理、数据分析和应用等方面讨论大数据分析在电力行业中的解决方案。
一、数据采集数据采集是大数据分析的基础，电力企业需要收集大量的数据来支持后续的分析工作。
一方面，传感器和智能设备的广泛应用使得电网中的各种数据可以实时采集并传输到中心数据库中。
另一方面，电力企业还可以通过外部数据源获取其他相关数据，例如天气数据、经济数据等。
通过这种数据采集方式，电力企业可以获得全面、准确的数据基础。
二、数据存储与处理大数据的特点包括数据量大、数据类型多样和数据处理速度快。
对于电力企业而言，大数据存储与处理的关键是选择适合的技术和架构。
一种常见的方式是采用分布式存储和计算技术，将大数据分散存储在多个服务器上，并通过并行计算加快数据处理速度。
此外，云计算和边缘计算技术也可以用于处理大规模数据，从而提高数据处理和存储的效率。
三、数据分析在电力行业，大数据分析可以应用于多个方面，包括能源管理、智能决策和预测分析等。
其中，能源管理是电力企业最关注的领域之一。
通过分析历史数据和实时数据，电力企业可以了解能源消耗的模式和趋势，进而优化能源计划和资源配置。
此外，大数据分析还可以应用于智能决策，通过对各种数据进行综合分析，提供数据驱动的决策支持。
同时，利用大数据分析技术可以进行精确的预测分析，帮助电力企业预测电力需求、价格变动和故障风险等。
四、数据应用大数据分析的最终目标是为电力企业带来商业价值。
在数据应用方面，电力企业可以通过大数据分析来实现更高的效率、更好的用户体验和更大的利润。
例如，通过实时监控和优化，电力企业可以降低运营成本和供电损失，提高电力系统的可靠性和稳定性。
全方位理解电力行业大数据
全方位理解电力行业大数据核心提示：如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。
但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。
但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
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)。
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。
“大数据”在电力行业到底有多大?创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告。
报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
什么是大数据?“大数据”到底有多大?根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。
这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。
大数据在电力行业的应用
## 大数据在电力行业的应用### 引言随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据已经成为了各个行业的关键词之一。
电力行业作为国民经济的重要支柱产业，在大数据时代也积极探索并应用大数据技术，以提高能源效率、降低运营成本、优化供需管理等方面取得突破性进展。
本文将探讨大数据在电力行业的应用，并阐述其对电力行业的影响。
### 1. 数据采集与监测大数据技术为电力行业提供了更全面、准确、实时的数据采集和监测手段。
通过传感器、智能电表等设备的广泛部署，可以实时监测电力系统中的电流、电压、功率等参数，获取大量的实时数据。
这些数据可以被收集、存储和分析，以便对电力系统进行更精确的监测和管理。
### 2. 能源预测与调度基于大数据分析，电力行业可以利用历史数据、天气数据、负荷数据等多种数据源进行能源预测和调度。
通过建立模型和算法，可以准确地预测未来一段时间内的能源需求和供应情况，从而合理安排电力生产和调度。
这有助于提高电力系统的稳定性、降低能源浪费，并为用户提供更可靠、高效的电力服务。
### 3. 故障诊断与预防大数据技术可以对电力设备进行智能监测和分析，及时发现故障和异常情况，并进行诊断和预测。
通过收集设备运行数据、维修记录等信息，可以建立故障模型和预测模型，及早预防和解决潜在的故障问题，提高设备的可靠性和运行效率。
### 4. 能效管理与优化大数据技术可以帮助电力行业实现能源的高效利用和管理。
通过收集和分析能源使用数据，可以找出能源消耗的主要原因和潜在节能措施，优化电力系统的能源结构和供应方式。
同时，还可以对能源使用情况进行实时监测和反馈，鼓励用户节约能源，促进可持续发展。
### 5. 用户画像与个性化服务大数据技术可以对用户进行深入的数据分析，建立用户画像和模型，了解用户的需求和偏好。
通过个性化推荐、定制化服务等手段，提供更精准、满足用户需求的电力服务。
这不仅可以提升用户体验和满意度，还有助于电力行业进行市场营销和资源配置。
大数据在电力行业中的应用
大数据在电力行业中的应用在当今信息化的时代，大数据已经成为了引领科技和产业发展的重要力量。
电力行业作为国民经济的支柱产业，也积极探索和应用大数据技术，以提升运营效率、优化系统安全、改善用户体验等方面取得了显著的成效。
本文将从电力系统的智能化管理、故障预测与维护、能源消耗优化和用户需求洞察等几个方面，介绍大数据在电力行业中的应用。
一、电力系统的智能化管理随着电力系统的规模和复杂性的不断扩大，传统的手动管理模式已经难以胜任。
大数据技术的引入为电力系统的智能化管理提供了强有力的支撑。
通过实时监测、数据采集和分析处理，电力系统运营人员可以及时了解电网运行状态、设备的工作状况和安全隐患，并可以做出相应的决策和调度。
同时，借助人工智能和机器学习算法，电力系统可以自主学习和优化运行策略，减少能源浪费和安全风险。
二、故障预测与维护在电力行业中，故障的发生往往会导致生产停工和用户停电等严重后果。
传统的故障维修往往是被动式的，等到故障发生后再进行处理。
借助大数据技术，可以实现电力设备的故障预测和维护，从而提前发现可能出现故障的设备，并进行相应的维修和更换。
通过收集和分析大量的设备运行数据，可以识别出设备潜在的故障模式和趋势，从而提前制定维护计划，有效避免故障的发生，提高设备的可靠性和使用寿命。
三、能源消耗优化能源消耗优化是电力行业追求可持续发展的重要方向。
大数据技术可以帮助电力公司准确了解各个环节的能源消耗情况，通过分析数据找出能源消耗的瓶颈和潜在的节能措施。
同时，通过大数据的实时监控和预测分析，可以对能源供应和需求进行动态调节，以减少能源的浪费和不必要的损耗。
例如，在电力系统的调度过程中，可以结合天气预报、用户需求和发电设备的性能，优化能源的分配和调度，提高能源利用效率和供应的可靠性。
四、用户需求洞察用户需求洞察是电力公司提升用户体验和增加用户粘性的关键。
通过大数据技术，电力公司可以对用户消费行为、用电习惯等进行深入分析，了解用户的需求和偏好。
国家电网 大数据ppt
时间
合计 2015 ．1～ 6 4 0 1 1 2015 ．7～ 12 6 1 1 0 2016 ．1～ 2 3 2 2 0
分类
2013 ．1 ～ 6 2 1 0 0
2013 ．7～ 12 3 0 2 1
2014 ．1～ 6 3 0 1 0
2014 ．7～ 12 4 1 0 0
障, 7 PT问题, 5
CT问题, 25
9
9
14
7
39
由以上调查，我们得出结论：造成变电站计量装置误差的主要因素是CT环节问题，必须加以改进。
第 11 页
一、实施背景及目标
（三）目标确定
现根据xxxxxx公司三标一体体系电能表准确率指标，单击此处添加合适的关键词请添加 单击此处添加合适的关键词请添加单击此处添加合适的关键词请添加
男 女 男
男 男 男 女 女 男 男 男
34 27 35
28 35 32 31 29 34 33 34
工程师 助理工程师 工程师、技师
助理工程师 工程师 助理工程师 助理工程师 助理工程师 助理工程师 助理工程师 助理工程师
本科 本科 本科
本科 本科 本科 本科 本科 本科 本科 本科
现状调查、原因分析 现状调查、原因分析
（一）分析原因
不可控因素
环境
设备运行环境不稳 设备易受冲击及谐振 一旦设备环节中有 故障都会受到冲击
可控因素
环境
CT变比选择过大 计算变比考虑不足
人员业务不熟练
CT变比 过大
实际运行负荷与用户 报装负荷不匹配 用户前期负荷较小，而CT 变比按照用户报装设置
接触不紧密
大数据技术讨论课-大数据在电力系统的应用
聚类方 法选取
• 由数据类型确定聚类方法 • 基于划分聚类算法：k-means（以k为参数，把n个对象分 成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较 低） • 基于分层聚类算法：凝聚型层次聚类（先将每个对象作为 一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有 对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足） • 基于密度聚类算法：DBSCAN(采用空间索引技术来搜索 对象的邻域，从核心对象出发，把所有密度可达的对象组 成一个簇) • 基于神经网络聚类算法：SOM(由外界输入不同的样本到 人工的自组织映射网络中，一开始时，输入样本引起输出 兴奋细胞的位置各不相同，但自组织后会形成一些细胞群， 它们分别代表了输入样本，反映了输入样本的特征)
Part 4
总结
总结
随着电力企业逐渐进入发数据时代，电力大数据的计算和存储也越 来越受到关注。
通过大数据在电力系统的应用，能有效提高电力企业的能源调度管 理能力，更准确、更详细的预测能源的发电能力，提高用电行为分析能 力，具有巨大的发展前景。
电力大数据作为能源大数据中的重要组成部分，不仅是大数据技术在 能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理 念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
电力大数据-需求侧响应
电力电价模型 • 目的：根据用户电能消耗，分时段、区域，结合气象环境及供需情况
计算电价。 • 作用：便于实现基于价格的需求侧响应，为市场交易提供依据 • 输入：实时用电数据、实时产电数据、气象数据、地理信息、社会经
济数据、区域属性、电价政策等。 • 建模：利用模糊综合评价法得到电价计算公式。 • 输出：电价
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
转换
载入
客
其
户
他
细
模
分
型
其它
输变电设 备数据
设备反馈 数据库
电网历史 运行数据
历史数据 库
维修历史 及记录
SAP系统
巡检记录
生产管理 系统
26
电网模型 物理隔离
SCADA/ EMS
其他数据
其他系统
用户
服务层
数据挖 掘服务 平台
基础数 据服务 平台
电力行业大数据平台实施步骤
基 础 平 台
27
需求
决 策 支 持
11
决策支持系统 分析模型
机器学习工具包 大数据存储
酒柜
酒柜
酒柜
广东移动精细化营销支撑系统
用户上 网轨迹
用户群 分类
给有购买能力而且正在附近的 用户推送他感兴趣的广告
手机GPS 信息
1亿移动用户，30万广告主，每 天1.2T的数据量，“为卖家准确 找到买家”
用户地 理位置
广告主产品 位置信息
12
精准 营销
1 年 = 365*24*60*60秒 即最快的千兆光纤，需要下载35万年
14
什么是大数据
数据没有办法在可容忍的时间下使用常规软件 方法完成存储、管理和处理任务
传统数据与大数据的区别于联系
数据量 速度 多样性 价值
传统数据
GB->TB
大数据
TB->PB
数据量稳定，增长不快 持续实时生产数据，年增长量在60%以上
19
电力大数据的挑战
20
电力大数据的应用前景:概述
21
电力大数据的应用前景:1
22
电力大数据的应用前景:2
23
电力大数据关键技术
24
电力大数据发展策略
25
电力行业大数据平台的体系结构
展示平台
服务接口
路由
转换
API
数据接口
消息队列
总线
模型 管理
抽取
负
状
盗
电
荷
态
电
网
预
评
监
规
测
估测Βιβλιοθήκη 划数据存储与挖掘平台
目录
31
公司及大数据团队简介
32
云宏大数据典型案例
3
我们对大数据的理解
34
我们对电力行业大数据的理解
‹#›
大数据背景：全球数据量高速增长
2012年全球新增数据量达
2.7 ZB，同比2011增长48%
1 ZB = 1024^1 EB = 1024^2 PB = 1024^3 TB = 1024^4 GB = 1024^5 MB
支撑
云宏大数据解决之道
接口层
SQL 接口
API 接口 加速工具集 可视化包
云
宏 数据分析与挖掘层
大
在线数据分析
系
统
离线数据分析
管
数 据 平
分布式挖掘算法工具包
理
ETL工具包
与
监
控
台 数据存储与集成层
对象存储
结构化数据存储
数据缓存
28
方案特点
29
展望
30
‹#›
•
1、不是井里没有水，而是你挖的不够深 。不是 成功来 得慢， 而是你 努力的 不够多 。
掘，发现故障规律，做到提前预警， 消除故障隐患；利用在改良中获取的 事件和性能信息，协助规划未来变革。
效果：运维人员减少50%；故障时间
减少70%
9
国家荔枝龙眼数据服务中心与公共服务平台
背景：国家荔枝龙眼产业技术体系自2008年体系
工作启动以来，在全国六省区12个综合试验站范 围相继开展了大量工作，共有300多位重点种植户 参加到这些工作中。
为此，广东省中医院与云宏合作启动建设临床数据大数据分析平台，共同挖掘海量病历中的医学宝藏。 目前，已经通过大数据平台对海量病例数据进行数据挖掘，建立起一套简单易用，准确度高的智能诊断 系统。
8
广东联通智能运维系统
困境：IT环境越来越复杂，故障的定
位与解决所需的成本越来越高
解决：通过对历史运维数据的深度挖
电力行业大数据交流
——大数据助力坚强智能电网
广州云宏信息科技有限公司
‹#›
目录
31
公司及大数据团队简介
32
云宏大数据典型案例
3
我们对大数据的理解
34
我们对电力行业大数据的理解
2
广州云宏公司简介
3
云宏产品栈
公司主要产品（服务）：
1、云管理平台WinCloud 2、虚拟化管理软件WinCenter 3、云存储(对象存储)WinStore 4、云存储(结构化数据)WinSQL 5、统一运行平台WinGarden 6、大数据分析平台WinKing 7、云备份软件WinBackup 8、知库
外部市场、气 象数据
10
广州十六区酒业销售分析平台
广州十六区酒业有限公司是华南地区最大的美国葡萄 酒进口及运营商。公司是美国托福酒业集团的中国市 场总运营商。 从2012年起，公司采用海量销售的方式在超市、商 场、宾馆等场所布置量贩式酒柜。酒柜除了温控、酒 架外，还内置RFID读写装置、3G/WIFI网络设备、平 板展示屏。截至到2013年底，已部署了2万台酒柜， 预计到2014年，部署总量将超过10万台。 该公司希望解决：常规的进销存；分品牌销量分析； 分地区销量分析；分时间段销量分析；品牌+地区+ 时间段多因素销量分析；在此基础上，减少在途库存， 优化定价策略，优化库存调配，进而实现精准营销
•
2、孤单一人的时间使自己变得优秀，给 来的人 一个惊 喜，也 给自己 一个好 的交代 。
•
3、命运给你一个比别人低的起点是想告 诉你， 让你用 你的一 生去奋 斗出一 个绝地 反击的 故事， 所以有 什么理 由不努 力!
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。 口里不 说多余 的话， 自然祸 就少。 腹内的 食物能 减少， 自然病 就少。 思绪中 没有过 分欲， 自然忧 就少。 大悲是 无泪的 ，同样 大悟无 言。缘 来尽量 要惜， 缘尽就 放。人 生本来 就空， 对人家 笑笑， 对自己 笑笑， 笑着看 天下， 看日出 日落， 花谢 花开， 岂不自 在，哪 里来的 尘埃!
4
云宏部分研究成果
5
云宏大数据研发团队简介
6
目录
31
公司及大数据团队简介
32
云宏大数据典型案例
3
我们对大数据的理解
34
我们对电力行业大数据的理解
‹#›
广东省中医院智能诊断系统
广东省中医院目前是国内接诊人数最多的中医院，日门诊人数超过19000人，2012年门诊量超过600 万人次，床位3000多。广东省中医院积累了海量的病例数据，大量的医学科研财富隐藏在这些病例中。
结构化数据 统计和报表
结构化数据，半结构化数据、非结构化数据 数据挖掘和预测性分析
16
大数据时代的问题与挑战
17
目录
31
公司及大数据团队简介
32
云宏大数据典型案例
3
我们对大数据的理解
34
我们对电力行业大数据的理解
‹#›
电力系统信息化过程
信息化发展需要一个过程，现在已经从注重基础设施集中、数据集中，发 展到业务集中阶段。
目标：围绕重点任务、基础性工作，进行前瞻性
研究和应急性任务处理
服务：产业基础调研、重大关键技术试验示范、
物候期及生产数据观测记载、价格信息收集以及测 花测产
种 植 户 服
试 验 田 监
规 划 与 指
产 能 产 量 预
基 础 研
前 瞻 性 研
务
测
导
测
究
究
可视化工具包
多维分析 关联分析 时间序列
内部观测采集 植株土壤数据