电力行业大数据分析

大数据在电力行业有哪些应用前景？参考《中国20162021 电力行业市场前景及投资战略规划分析报告》。对于电力行业，-1，现场总线系统采集的设备监测数据和发电的电压稳定性数据，电力企业经营管理数据，如交易电价、用电量、客户信息、综合数据等，共同构成电力大数据。

大数据时代电力营销管理创新研究论文摘要:对于电力企业来说，大数据营销可以在海量数据分析的基础上为其营销策略提供依据，如何在大数据的基础上进行营销管理创新电力是一个亟待解决的大问题。本文首先阐述了基于大数据的营销管理的弊端电力。其次，分析了基于大数据的电力营销管理的机遇和挑战；最后提出电力基于大数据的营销管理创新，促进电力企业的稳定和长远发展。

对于电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统开发、管理和技术改革的重要基础。电力系统大数据包括生产、运营、管理三个方面。电力市场营销是电力系统的重要组成部分，对提高企业的核心竞争力，保证企业的可持续发展起着非常重要的作用。但由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端。大数据时代，迫切需要研究电力营销创新管理模式。基于此，笔者研究电力基于大数据的营销管理创新。

2011美国著名学者杰里米·里夫金在其著作《第三次工业革命》中首次提出了能源互联网的愿景。如今，能源互联网的概念已经像从清平之末开始的风一样席卷全球！能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合构建的复杂交互网络和系统，其特点是可再生、分布式、开放、互联、智能。而大数据应用是其中的重要一环。

应用前景广阔。根据《2016-2021年中国电力行业市场前景及投资战略规划》分析报告，对于电力行业，电力生产涉及工况参数、设备运行状态等实时生产数据。现场总线系统采集的设备监测数据和发电的电压稳定性数据，电力企业经营管理数据，如交易电价、用电量、客户信息、综合数据等，共同构成电力大数据。智能电网本质上是“大数据”在电力上的应用。

早在2006年，IBM就提出了智能电网的概念，并将信息流的概念引入智能电网，即电网应该能够结合电能的信息流，同时实现能量传输和数据采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流动的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态分配、合理用电的目标电力。这些目标的实现需要电力大数据的支持。

电力大数据技术满足电力快速的数据增长，满足各种职业的需求，提高电力产业发展，服务经济发展的需求。电力大数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。数据挖掘技术是通过对大量数据进行分析，从中发现其规则的技术，主要包括数据准备、规则发现和规则表示三个步骤。数据准备是从相关数据源中选取所需数据，整合成一个数据集进行数据挖掘；规则发现是通过某种方法找出数据集中包含的规则；规则表示就是把发现的规则用用户尽可能能理解的方式表达出来(比如可视化)。

统计分析往往是指对收集到的相关数据进行整理、分类和解释的过程。统计分析可分为描述性统计和推断性统计，1.描述性统计描述性统计是对研究中获得的数据进行整理、分类、简化或绘制，从而描述和概括数据特征和变量间关系的一种基本统计方法。描述性统计主要涉及数据的集中趋势、分散程度和相关强度，最常用的指标有平均值、标准差和相关系数。