2014年10月28日，由中國工程院、美國國家工程院、EMC公司、VMware公司、浪潮集團及聯(lián)想集團共同舉辦的以云計算和大數(shù)據(jù)為主題的IT行業(yè)學術研討會——IT 2020高端論壇在京舉行，此次論壇聚焦未來數(shù)年內影響中國乃至全球行業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展的大數(shù)據(jù)、云計算和新興IT趨勢，來自中國、美國及全球各地的學術界和產(chǎn)業(yè)界的領導者及專家學者參與了此次盛會。

    IT 2020高端論壇上，中國電力科學研究院特聘首席專家欒文鵬帶來《智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析元》的主題演講，并從多行業(yè)的實際應用進行了驗證，以下是演講實錄：

    欒文鵬：今天我給大家做一個報告是智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析元，在大電力行業(yè)方面的應用，主要講智能電網(wǎng)運用。介紹，大數(shù)據(jù)研究及實施現(xiàn)狀，智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析元，和一些行業(yè)里應用。

    大數(shù)據(jù)電力行業(yè)這幾年剛起步，無處不在大數(shù)據(jù)，但是電網(wǎng)工作剛剛開展。電力行業(yè)有非常熱門話題智能電網(wǎng)，傳統(tǒng)電網(wǎng)IT技術、通訊技術結合，不做太多解釋，基本上把傳統(tǒng)電網(wǎng)進行信息化、數(shù)字化、智能化。近幾年特別熱的就是北美、全世界智能電表，大家看照片，在北京胡同里照的智能電表照片。

    覆蓋國家電網(wǎng)80%數(shù)據(jù)，智能化以后，1100多座智能電站，2.2億電表，今年一季度全面上線，一共3億塊電表，基本上在2015年底，把數(shù)據(jù)全部遠程操控到電網(wǎng)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在大量數(shù)據(jù)，并且將來還有大量的電動汽車，要截止到電腦上，現(xiàn)在對于行業(yè)來說，電力行業(yè)已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代。包括我們國家在每個變電站加入了PMU，這技術局基本上高頻的非?？斓乃俣龋詫＞€把數(shù)據(jù)送回數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)像潮水般涌來，怎么管理這些數(shù)據(jù)，成為電力行業(yè)專業(yè)人員思考問題。

    電力的數(shù)據(jù)，大家比較了解，體量大，類型多，價值比較復雜，實施比較強。已經(jīng)滿足大數(shù)據(jù)定義和一些行業(yè)方面的考量，所以現(xiàn)在數(shù)據(jù)的處理需要一些大量大數(shù)據(jù)技術，來得到應用。

    電力特點電力周期差別非常大，幾微秒，電力高頻設備切換，基本上在幾微秒一級，我們做基點保護，20毫秒到30毫秒之間，每小時、每天、每周、年的負荷預測，包括做發(fā)電容量預測，有可能做幾十年。還有電力資產(chǎn)，像我們的VRT、發(fā)動機，生命周期就在80年到一百年過程。這個數(shù)據(jù)有非常大的跨度、特點、區(qū)別。這樣對于電力行業(yè)大數(shù)據(jù)整合，產(chǎn)生了很多困難，提出很多挑戰(zhàn)。包括現(xiàn)在智能電表實施以后，大量數(shù)據(jù)來了以后，以后很多傳感器在電網(wǎng)上，但是傳感器基本上有數(shù)的，多少數(shù)是有限的，包括配電自動化設備，這些裝置不多，每個用戶都有智能傳感器，帶回大量的數(shù)據(jù)，這是我在去年回國以前，電表在BC網(wǎng)絡上做的，180萬用戶，比中國的國家電網(wǎng)小很我。當時我們看每個電表每天可以拿回來三個KB數(shù)據(jù)，智能中心拿回11G數(shù)據(jù)，去年在HOP上有一篇文章發(fā)表出來，基于實測數(shù)據(jù)，有興趣可以看。公司怎么樣利用這個數(shù)據(jù)，這是這個公私要考慮的問題。

    電力公司從去年開始，國家電力公司在想，怎么利用大數(shù)據(jù)，來整合這些數(shù)據(jù)，來盡量達到實現(xiàn)一些不可估量的效應，提高生產(chǎn)率，提高管理效率、服務質量等等，這些都是公司考量做大數(shù)據(jù)的內部驅動力。電力行業(yè)數(shù)據(jù)對于各個國家國民經(jīng)濟和國家國民經(jīng)濟發(fā)展和政府決策都有很多的指導意義，每周、每個月國家國務院開會，我們蘇總第一個事情就是要把國家的電力負荷、修電量，這個數(shù)據(jù)報給李克強總理。國務院領導班子利用這些數(shù)據(jù)做決策，把數(shù)據(jù)看成第一手數(shù)據(jù)，并且每個季度發(fā)改委公布用電量的時候，各國預計電力走向，都有很大指導意義，各國數(shù)據(jù)對于政府、公安、社保、家電各個行業(yè)都有很多指導意義，對于決策提供幫助。
稍微匯報一下國家電網(wǎng)在大數(shù)據(jù)方面做開展的一些工作和一些基本策略。其實電力大數(shù)據(jù)在國家電網(wǎng)剛剛開始，去年剛開始提到議事日程上來，電力行業(yè)，去年中國電機工程學會協(xié)會發(fā)表電力大數(shù)據(jù)行業(yè)白皮書，發(fā)改委863項目，配電大數(shù)據(jù)關鍵技術項目，國家層面項目。國家電網(wǎng)七個方面研究，設備監(jiān)測、裝載，配電網(wǎng)、智能電網(wǎng)結合起來數(shù)據(jù)，客戶分析，還有信通等，江蘇、天津、北京各個電力公司陸續(xù)開展了一些大數(shù)據(jù)應用方面嘗試。

    我們在做電力大數(shù)據(jù)技術戰(zhàn)略研究，這個月底或者下個月初，就會出現(xiàn)電力大數(shù)據(jù)白皮書，做需求分析。同時建立電力大數(shù)據(jù)平臺，就在電科院建，也在做優(yōu)化算法研究。我不想介紹太多，我們電力平臺的功能架構，基本上把各種電網(wǎng)數(shù)據(jù)，結構化、半結構化，實時、非實時，這些數(shù)據(jù)整合起來，做系統(tǒng)大平臺，為將來的服務和應用做一些開發(fā)。這是總體的一些技術架構。大家都是這方面專業(yè)的，不詳細闡述?？傮w考量分析決策工具，做了很多一些規(guī)劃方面工作。

    研究思路，多部門和多數(shù)據(jù)融合，分析大數(shù)據(jù)場景，做相關技術的研發(fā)和開發(fā)。重點項目，重點思路幾個方面，研究電力大數(shù)據(jù)，服務于社會、政府做決策，我們要給政府、國務院做經(jīng)濟發(fā)展決策，提供數(shù)據(jù)支撐。要支撐整個電力公司本身的運營和高效節(jié)能減排方面，包括一些節(jié)省開支，提高效率等等方面，還有服務于我們的客戶。我們幾個主要的側重點。

    今年開始，2015年，我們現(xiàn)在正在計劃的項目里面，明年開始實施項目，國家電網(wǎng)列了項目，列在國網(wǎng)的科技指南，20幾個項目，有幾個項目不是國家電網(wǎng)，有可能別的部門資助的。前面花了十幾分鐘時間，主要講背景，國網(wǎng)電力大數(shù)據(jù)方面的思路。

    下面可以講講，我們認為在電力行業(yè)這幾年，剛興起的一個學科，智能電網(wǎng)分析元。給大家介紹一下整體思路，后面再介紹一下例子。智能電網(wǎng)分析元(Data Analytics)，去年從國外回到國內，想一個很好的詞翻譯過來，行業(yè)里認為這個定義本身有兩重意思，第一個是以數(shù)據(jù)分析學或者數(shù)據(jù)分析方法，第二個意思是靠分析得出一些程序或者算法實施的時候，實施數(shù)據(jù)分析元。但是我沒有想好特別得很好的詞。中國電力學報，翻譯這個詞的時候，我沒有想到太好的翻譯。數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘不一樣，數(shù)據(jù)分析根據(jù)推理、知識得到一個結論，數(shù)據(jù)挖掘不知道什么原因，通過大量數(shù)據(jù)分析得出一個結論。Data Analytics比較大數(shù)據(jù)。北美、歐洲、中國點行業(yè)里最熱話題，各個電力公司都在做自己的數(shù)據(jù)分析元?，F(xiàn)在市場比較流行用戶分析元，對用戶進行分類，提供優(yōu)良服務，需求響應，資產(chǎn)管理一些分類，優(yōu)化的，包括變電站管理、變壓器管理，第三是電網(wǎng)優(yōu)化策略，就是一些分析元，怎么做了以后，怎么實行配電效率，怎么快速故障定位，怎么進行輸電。這是功能對象來說，側重IT行業(yè)，描述以前的，分析以往信息，還原以前的場景，電力系統(tǒng)常說的竊電分析，用過去數(shù)據(jù)分析用戶行為，發(fā)生線路故障，信息全掉出來，我來分析，當時為什么發(fā)生這個故障。預測性分析元，分析未來，好多我們做的風險評估、負荷預測，都符合這個場景。優(yōu)化式分析元，根據(jù)得到的所有信息，能給電力公司或者給用戶推薦一種優(yōu)化場景，你這么做，可能對你的運行或者服務更好一些?，F(xiàn)在市面上數(shù)據(jù)，電力行用的數(shù)據(jù)分析元基本上屬于這幾種類型之中。

    在北美50%以上電力公司都在做這方面工作，但是有一個特點，大數(shù)據(jù)的平臺基本上都是各大廠家提供的，包括IBM、EMC，做大數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)元做分析，很多電力公司委托廠家做開發(fā)，有不少做自己的開發(fā)，包括回國以前也在做這方面開發(fā)，中國也是這樣情況，很多公司自己做一些應用，主要把電網(wǎng)優(yōu)化和客戶服務作為重點。智能電表數(shù)據(jù)也是這幾年剛拿到位，現(xiàn)在市場預測，GTM研究機構預測，現(xiàn)在的市場會在未來的幾年，現(xiàn)在基本上每年11億美元電力行業(yè)數(shù)據(jù)分析元，擴大過幾年到40億美元。還有IBM大的咨詢公司，還有EMC，這方面做了很多工作。

    現(xiàn)在很多場景，在做Data Analytics這方面的開發(fā)。數(shù)據(jù)分析元本身的作用和大家想的一樣，其實把數(shù)據(jù)中找出一些隱含原因，再給大家做決策、推薦，通過數(shù)據(jù)分析，找出問題的地點和時間、原因，再把推進策略怎么應對，工程師和現(xiàn)場人員得到啟示，做展示，這是現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析元工作的套路和思路。

    數(shù)據(jù)分析元系統(tǒng)架構，底下一個平臺、服務器，中間部分做電力公司開發(fā)電表數(shù)據(jù)分析元，電網(wǎng)、可再生能源數(shù)據(jù)分析元，這個數(shù)據(jù)是加利福尼亞州的電力公司做的分析，左下側是數(shù)據(jù)分析元，右下側是數(shù)據(jù)平臺，中間一層做數(shù)據(jù)展現(xiàn)和分析，美國電力公司自己開發(fā)和買的數(shù)據(jù)分析元，這是架構。各個電力公司基本上按照這個思路來做。

    下面利用幾分鐘講一下，現(xiàn)在在電力公司里面，大家都在開發(fā)智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析元，電力行業(yè)剛興起一個行業(yè)，電力公司得到大量數(shù)據(jù)，以前有很多數(shù)據(jù)，多了以后，大家想辦法來做，現(xiàn)在大家行業(yè)里比較關注或者常見一些分析元，包括常見的系統(tǒng)TOP連接生成和完善，電力公司里通過電力信息系統(tǒng)，把電力公司的線路和用戶連接做了很好的標定，有很多錯誤，電力公司沒有太多的人手管理，因此在北美和咱們國家一樣的情況，二次測的線路里面，線路怎么連接，電力公司變壓器有些聯(lián)系，這個關系非常多，以前靠人力、人工方式排查，上海電力公司前幾年花兩億左右，兩年時間，線路全排查一遍，線路咱們國家經(jīng)濟發(fā)展特別快，這個線路不停地變，剛查完，發(fā)現(xiàn)線路又變了，有了電表數(shù)據(jù)以后，通過回歸方式，數(shù)據(jù)分析方式，自動生成TOP，然后識別負荷一些設備，有些設備發(fā)現(xiàn)有問題的話，可以快速判斷，包括在美國佛羅里達有一個電力公司，他根據(jù)電壓值變化，可以判斷變壓器要燒壞，有一個固態(tài)，燒壞以前，二次絕緣子，突然升高10%，一個月以后，變壓器基本上燒壞，有這個過程。每天掃描這個數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)這個情況監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)有問題，自動報警，認為變壓器要壞了，發(fā)現(xiàn)以后馬上要換了。

    各個省，美國電力公司，歐洲電力公司，都在做，怎么利用智能電表數(shù)據(jù)，分析哪些用戶沒有按時交費，哪些電表已經(jīng)通過了，一些偷電行為，故障檢測，可靠性分析，系統(tǒng)評估等等，都是一些現(xiàn)在電力公司常見一些主要數(shù)據(jù)分析元。

    在國內做的一些工作，這是清華大學的韓教授，他們根據(jù)PMU和WAMS數(shù)據(jù)進行挖掘，進行暫態(tài)電壓穩(wěn)定，做了很好系統(tǒng)，在南方電網(wǎng)進行運用，做的非常錯，我在韓院士片子里拿了一張，做暫態(tài)電壓穩(wěn)定根據(jù)PMU和WAMS數(shù)據(jù)進行評估。很多地方做過載管理，變壓器過載率和負荷分析，哪些變壓器過負荷，哪些變壓器出現(xiàn)問題，根據(jù)過負荷進行評估，做到系統(tǒng)里。變壓器監(jiān)測?？煽啃灾笜苏宫F(xiàn)，根據(jù)智能電表數(shù)據(jù)，可以把哪個用戶斷電，哪個用戶在線，一年統(tǒng)計，可以非常清晰在電子信息系統(tǒng)上，每個用戶可靠性服務，還有指標做一些展現(xiàn)，電網(wǎng)什么地方要做投資，什么地方做服務，具有指導作用。這是非常實用的。

    我在國外領著幾個年輕人做，全世界第一個，哪個電網(wǎng)線路在電子信息系統(tǒng)接錯，可以自動檢錯，自動修復，以前靠人工，有了電表以后，用回歸方式算的豐富好，在國際上已經(jīng)有幾篇文章發(fā)表出來，大家有興趣的話，可以看一下。這是電表的異常檢測，竊電分析，現(xiàn)在有大量公司在做，通過人的行為、電表行為分析，大家是不是動了手腳。我們的國家，特別是在浙江，其實我們做了很多這樣的工作，發(fā)現(xiàn)以前的竊電，看的非常清楚，電表數(shù)據(jù)，準確的用戶，什么時候竊電，竊多少電，可以分析出來，各個電力公司，有工作重點，防竊電。
    我做的工作，怎么利用電表數(shù)據(jù)，來分析臺區(qū)和用戶關系，變壓器臺區(qū)和用戶對應，24小時電壓或者兩周電壓曲線比較，一個變壓器，下面所有用戶，明顯看到兩個用戶電壓曲線跟其他用戶不一樣，首先我就會猜測這兩個用戶可能不在變壓器上，然后利用再把這兩個用戶曲線，放到相鄰的變壓器進行模擬，發(fā)現(xiàn)其實它和臨近變壓器用戶電壓曲線非常吻合。本來標在一個變壓器，接在另外一個用戶上，以前全是靠人工檢測，現(xiàn)在多了很多數(shù)據(jù)，簡單的數(shù)據(jù)分析元，完全可以實現(xiàn)這些自動檢測?？赡懿荒軐崿F(xiàn)百分之正確檢測，但是起碼可以在60%到80%的正確識別率，這是給電力公司提高的效應。這就是我匯報的全部，謝謝!