在時(shí)下的流行語中,很難找出一個(gè)比“大數(shù)據(jù)”更吸引眼球的術(shù)語了。1980年,阿爾文托夫勒在">

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淺析大數(shù)據(jù)將在電網(wǎng)迎來矚目的適應(yīng)期

來源:新能源網(wǎng)
時(shí)間:2015-11-25 12:09:28
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淺析大數(shù)據(jù)將在電網(wǎng)迎來矚目的適應(yīng)期第1頁:大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時(shí)域
在時(shí)下的流行語中,很難找出一個(gè)比“大數(shù)據(jù)”更吸引眼球的術(shù)語了。1980年,阿爾文托夫勒在

第1頁:大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時(shí)域

在時(shí)下的流行語中,很難找出一個(gè)比“大數(shù)據(jù)”更吸引眼球的術(shù)語了。1980年,阿爾文托夫勒在《第三次浪潮》中預(yù)言了信息時(shí)代的到來會帶來數(shù)據(jù)爆發(fā),約翰梅西在1998年的美國高等計(jì)算機(jī)系統(tǒng)協(xié)會大會上首次提出“大數(shù)據(jù)(bigdata)”一詞。什么是大數(shù)據(jù)?這一概念目前尚未形成統(tǒng)一的定義。幾種代表性的觀點(diǎn)如下:麥肯錫認(rèn)為“大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合”;維基百科認(rèn)為“大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集”;全球最具權(quán)威的IT研究與顧問咨詢公司——高德納公司認(rèn)為“大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)”。

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨,它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪,這是勿庸置疑的事實(shí),在以云計(jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值,而對于電網(wǎng)企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用同樣會促進(jìn)企業(yè)的跨越發(fā)展。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時(shí)域、空域記錄,并非事物的描述數(shù)據(jù)

對于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),IT界通常用Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)這4個(gè)V來概括。Volume,指數(shù)據(jù)體量巨大,從TB級別躍升到PB乃至EB級別;Variety,指數(shù)據(jù)類型繁多。除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),大量非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片等;Value,指價(jià)值密度低,但大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值高。價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比,以視頻為例,一部一小時(shí)的視頻,在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒;Velocity,指變化速度快。大數(shù)據(jù)不僅量大,而且變化快,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用依賴于對數(shù)據(jù)的快速處理。但在筆者看來,對大數(shù)據(jù)作4V特點(diǎn)的概括是現(xiàn)象而非本質(zhì)總結(jié)。

其實(shí)人類文明就是大數(shù)據(jù)的記錄與應(yīng)用積累,當(dāng)今社會進(jìn)入了信息時(shí)代,信息化的本質(zhì)是用IT技術(shù)和方法描述世界,描述事物的內(nèi)在本質(zhì)、過程規(guī)律和業(yè)務(wù)規(guī)則,信息化的應(yīng)用過程就是在描述好事物的軟件系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人工和/或機(jī)器記錄,大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是事物的時(shí)域、空域記錄,并非事物的描述數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)成為熱門是因?yàn)樾畔⒒⒒ヂ?lián)網(wǎng)、終端的普及和應(yīng)用讓我們進(jìn)入了一個(gè)機(jī)器自動記錄的時(shí)代,爆炸性增長的記錄數(shù)據(jù)使傳統(tǒng)的人工、單機(jī)/單節(jié)點(diǎn)的機(jī)器處理能力無法完成記錄的分析、挖掘,由此催生了云計(jì)算和大數(shù)據(jù)概念并推動人工智能的工程應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)就是機(jī)器處理大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用高級模式。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的本質(zhì)是推導(dǎo)規(guī)律、預(yù)知未來,并非簡單的統(tǒng)計(jì)分析

在信息化時(shí)代以前,人類就有典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,如視覺美學(xué)總結(jié)的黃金分割(0.618),社會學(xué)中的在特定時(shí)空范圍內(nèi)存在的“二八”理論。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的本質(zhì)是推導(dǎo)規(guī)律、預(yù)知未來,并非簡單的統(tǒng)計(jì)分析。在信息化時(shí)代,大數(shù)據(jù)極大依賴信息化及其應(yīng)用,開展大數(shù)據(jù)分析也必須應(yīng)用信息化方法與手段,符合信息化業(yè)務(wù)驅(qū)動、目標(biāo)導(dǎo)向等原則,沒有目標(biāo)的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)或掛大數(shù)據(jù)“羊頭”不利于信息化建設(shè)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與企業(yè)大數(shù)據(jù)是有區(qū)別的,互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是跨區(qū)域的信息化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,其大量的內(nèi)容服務(wù)和居于互聯(lián)網(wǎng)社交軟件并不存在描述事物的過程即沒有對象模型,人們應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)留下了應(yīng)用記錄(大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)),分析這些大數(shù)據(jù)記錄的前提是重新構(gòu)建記錄的對象,對記錄標(biāo)識特征。企業(yè)信息化一般經(jīng)過業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化和業(yè)務(wù)流程梳理過程,所以企業(yè)的大數(shù)據(jù)是存在對象描述,但企業(yè)應(yīng)用的困難是我們建設(shè)的系統(tǒng)在對象描述上不統(tǒng)一、對象上的記錄不完整。所以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用盡管原理與方法一致,但分析工作的重點(diǎn)是有區(qū)別的。互聯(lián)網(wǎng)公司在開展大數(shù)據(jù)分析的工具、技術(shù)方法不完全適用于企業(yè),更不能把互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的平臺建設(shè)當(dāng)做企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用工作的全部。

第2頁:大數(shù)據(jù)應(yīng)用在電網(wǎng)領(lǐng)域大有可為

區(qū)別好對象模型數(shù)據(jù)與記錄數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),盡管描述事物對象的數(shù)據(jù)也可以達(dá)到PB級,如人類的基因圖譜、地球大氣層流動模型、電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型等,這些數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù),在這些對象模型上構(gòu)建軟件并記錄的業(yè)務(wù)變化是大數(shù)據(jù)。所以在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面存在兩類數(shù)據(jù)的預(yù)處理,一類是模型數(shù)據(jù)預(yù)處理,另一類是記錄數(shù)據(jù)預(yù)處理。模型層面的預(yù)處理本質(zhì)是信息化建設(shè)方案的科學(xué)性、合理性。記錄的完整性很大程度上也是取決于信息化方案,同時(shí)也取決于信息系統(tǒng)的應(yīng)用過程。一旦軟件上線,再作數(shù)據(jù)治理來解決模型之間的不一致性或?qū)τ涗浀亩?ldquo;模型化”加工是一種方法論上的誤導(dǎo),正確的方法應(yīng)該是依據(jù)企業(yè)架構(gòu)和行業(yè)解決方案完善信息化架構(gòu),實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息化架構(gòu)規(guī)范和引導(dǎo)下的信息系統(tǒng)建設(shè)和應(yīng)用,在企業(yè)層面統(tǒng)籌企業(yè)模型、統(tǒng)籌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能界面、統(tǒng)一業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用規(guī)范。企業(yè)的數(shù)據(jù)治理必須在建設(shè)方案中完成,系統(tǒng)建成系統(tǒng)后的數(shù)據(jù)治理是無效的,當(dāng)然在系統(tǒng)運(yùn)行過程中數(shù)據(jù)庫的技術(shù)數(shù)據(jù)治理是必須的。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在電網(wǎng)領(lǐng)域大有可為

在電網(wǎng)企業(yè)中,電量數(shù)據(jù)是一組典型的大數(shù)據(jù)。客戶和客戶的電表臺賬是電量數(shù)據(jù)的宿主對象,采集系統(tǒng)中對客戶和電表臺賬進(jìn)行建模,各用戶電表的時(shí)序記錄就是電量大數(shù)據(jù)。下面結(jié)合國網(wǎng)江蘇電力開展的負(fù)荷預(yù)測大數(shù)據(jù)應(yīng)用簡述大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法。

首先是數(shù)據(jù)預(yù)處理。對象模型的預(yù)處理,依托營配調(diào)一體化,建立客戶和電表臺賬與電網(wǎng)供電邏輯關(guān)系,構(gòu)建電網(wǎng)各電壓層級直至各臺區(qū)到用戶的關(guān)聯(lián)模型;記錄數(shù)據(jù)的預(yù)處理,對電量記錄電度值進(jìn)行年度節(jié)假日除權(quán)回原,去除電量的節(jié)假日因素,去除記錄奇點(diǎn)和內(nèi)插補(bǔ)全個(gè)別記錄缺點(diǎn)等。

其次是分行業(yè)回歸建立日電量與氣溫、濕度等因素用電模型,依據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)行方式累計(jì)各臺區(qū)日電量、日負(fù)荷,完成各區(qū)域、各電壓等級的電量和負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建,并構(gòu)建模型機(jī)器學(xué)習(xí),保持模型的時(shí)效性。

最后,由大數(shù)據(jù)平臺給預(yù)測模型導(dǎo)入實(shí)時(shí)氣溫與前一時(shí)段的電量和負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)短期、超短期的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測。同樣原理,關(guān)聯(lián)宏觀GDP與電量指數(shù),結(jié)合業(yè)擴(kuò)包裝量變化,實(shí)現(xiàn)中長期負(fù)荷預(yù)測。

2015年,江蘇電網(wǎng)以全樣本的用戶每日實(shí)時(shí)采集用電數(shù)據(jù),結(jié)合十多年用電、業(yè)擴(kuò)、氣象等歷史數(shù)據(jù),建立起涵蓋全省各地區(qū)、分行業(yè)以及25萬專變用戶和40萬臺公用變壓器的包括溫度、濕度、節(jié)假日、周末等要素的多維度用電影響模型,模型包含的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系超過110億項(xiàng),開展負(fù)荷中長期、短期、超短期預(yù)測工作,有效指導(dǎo)了生產(chǎn)工作。

此外,電量大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在行業(yè)內(nèi)外還有大量的可應(yīng)用價(jià)值,如從用電設(shè)備節(jié)能潛力分析全社會節(jié)能潛力、大用戶用電特征分析行業(yè)產(chǎn)能利用情況、居民用戶家庭活動特征等,大數(shù)據(jù)應(yīng)用在電網(wǎng)領(lǐng)域大有可為。


中國非常規(guī)油氣產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與中國能源網(wǎng)研究中心將于2015年12月10日在北京舉辦“2015非常規(guī)油氣合作伙伴峰會暨非常規(guī)油氣產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟年會”,詳情請點(diǎn)擊
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