泛在電力物聯網廣泛應用大數據、云計算、物聯網等信息技術和智能技術，是數字革命在能源電力領域迅速發(fā)展的必然產物。人們的生活、工作、學習中到處都是海量數據，無處不在的數據正發(fā)揮著巨大的能量，成為社會進步的重要驅動力。更多的數據應用和價值等待我們去探索。
北京時間4月10日晚，由全世界200多位科學家合作完成的重大天文學成果——人類首張黑洞照片，在全球多地同步發(fā)布。你知道嗎？這張黑洞照片是由天文望遠鏡獲得的大數據合成而來。
分布在全球各地的許多天文望遠鏡在同一時間“按下快門”，記錄無線電數據。天文望遠鏡獲取的數據量非常大，一晚上就能收集到2PB（PB為十億兆級）。如此龐大的數據難以用網絡傳輸，必須裝到硬盤里，而這些儲存數據的硬盤足足有半噸重。之后，依靠機器學習算法，科學家們把數據拼到一起，構建出黑洞圖像。
大數據時代
隨著移動互聯網和物聯網技術的發(fā)展，數據正在以超出人們想象的速度快速增長。根據國際數據公司（IDC）統(tǒng)計，2014年全球數據總量為8ZB（1ZB=1021B），預計2020年將達到44ZB。同期，我國數據總量為909EB（1EB=1018B，萬億兆級），占全球數據總量的13%；預計到2020年，我國數據量將達到8060EB，占全球數據總量的18%。毫無疑問，我們已身處大數據時代。
在小數據時代，受限于信息獲取和處理能力，只能隨機抽樣。而在大數據時代，信息獲取成本大大降低，信息獲取效率成倍提高，信息處理能力得到增強，原先被忽略的細節(jié)更容易被察覺到，不必考慮抽樣的科學性，分析結果將更加準確。大數據時代改變了認識世界的方式，即尋找相關關系，而不是因果關系。大數據的相關關系分析法更準確更迅速，而且不易受偏見影響。
大數據技術體系
廣義大數據技術體系包括：存儲層、整合層、計算層、應用層，其中存儲層包括列數據庫、鍵值數據庫、內存數據庫、分布式文件系統(tǒng)，整合層包括流數據總線、大數據連接器、PIG、HIVE，計算層包括并行數據處理、流式計算，應用層包括自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等。
電力大數據
隨著智能電網和信息化建設，電力行業(yè)已積累了海量數據，在數據量、多樣性、速度和價值方面具有大數據的特征。電力行業(yè)已進入大數據時代。電力大數據是通過傳感器、智能設備、視頻監(jiān)控設備、音頻通信設備、移動終端等各種數據采集渠道收集到的海量結構化、半結構化、非結構化的業(yè)務數據集合。
電力大數據是電力公司的新型資產，將為電力行業(yè)帶來顯著的價值和電力公司的核心競爭力；促進業(yè)務管理向著更精細、更高效的方向發(fā)展。大數據技術將推動電力公司信息技術平臺的升級與改造，包括提升數據存儲和及時處理的能力；補充在非結構化數據分析與利用的能力；增強對海量數據資源的價值挖掘能力。
青海新能源
大數據創(chuàng)新平臺
國網青海省電力公司以新能源為切入點，2018年1月，建成國內首個數據匯集、存儲、服務、運營一體的新能源大數據創(chuàng)新平臺。平臺的核心架構包括3個層面。
核心平臺層是開展創(chuàng)新服務的基礎支撐；在網絡資源、計算資源等基礎設施服務的基礎上，提供以物聯網技術為核心的數據采集服務。在物聯接入部分，平臺的數據接入速率可以達到每秒3600條左右，累積接入數據已經超過53億條，每日接入的數據量超過80GB。
服務層面，是創(chuàng)新平臺的基本業(yè)務形態(tài)，基于開放的平臺支撐，提供平臺服務4個，應用服務21個。
生態(tài)層面，以海量數據和平臺開放能力吸引更多的服務提供方。目前該平臺已經聚集了來自全國不同地區(qū)的服務提供團隊13個，接入新能源場站121座。
張玉天 博士，就職于中國電力科學研究院人工智能應用研究所大數據應用研究室，主要從事電力大數據相關研究，負責、參與多項國家電網有限公司科技項目、智慧能源小鎮(zhèn)示范工程等。
《亮報》：從現階段對大數據的挖掘和應用階段來看，您認為，電力大數據的利用處于什么階段？未來，電力大數據將會發(fā)揮哪些作用？
張玉天：國家電網有限公司于2014年開始加強大數據相關研究，目前已建成集中式和分布式混合架構的企業(yè)級電力大數據平臺，在應用方面重點推進大數據在輸變電智能化、智能配用電、源網荷協(xié)調優(yōu)化、智能調度控制、企業(yè)經營管理和信息通信6大領域的支撐作用?？傮w來說，電力大數據的利用已經歷探索起步階段，擁有不錯的數據和應用基礎，正在伴隨泛在電力物聯網建設所帶來的信息全面感知與業(yè)務新需求而蓬勃發(fā)展。
未來，大數據將在電網規(guī)劃、投資建設、資產管理、公司運營等方面，對電網發(fā)展方式與經營模式的轉變起到重要支撐作用。實現數據支撐的公司經營管理水平提升，用電客戶服務能力提升，并為政府提供客觀高效的數據服務。積極打造數據共享服務商業(yè)模式，加強對外提供數據服務，開發(fā)數字產品，提供分析服務，推動數據運營。