华北电力大学李建彬：未来电力大数据发展面临四大挑战
2019-03-30 16:21:05
摘要：在电力数据的发展概述方面，李建彬教授对我国电力大数据相关政策、规划进行了梳理和解读。
在电力数据的发展概述方面，李建彬教授对我国电力大数据相关政策、规划进行了梳理和解读。李建彬教授指出，自2013年《中国电力大数据发展白皮书》发布以来，中国电力大数据经历了多层次、多维度的发展，基本形成了我国电力大数据发展框架，基本建立了理论支撑为基础、平台建设为主线、行业应用为核心、数据治理和网络安全为保障的电力大数据建设体系。
在电力大数据资源情况方面，李建彬教授介绍到，随着电力企业信息化快速建设和智能电力系统的全面建成，电力大数据的增长速度已远远超出电力企业的预期，各电力企业基本建立了本企业的数据中心，拥有的数据资源总量基本上达到PB量级，相关数据来源于电力系统的生产实时数据、管理数据、外部数据，这些数据又分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等各类型，需要统一的平台进行整合管理。同时，李建彬教授从数据壁垒、数据共享和数据安全三个方面指出了电力数据资源的采集、应用方面仍存在的问题。
在电力大数据的应用方面，李建彬教授从面向不同应用对象的角度，对电力大数据的典型应用场景进行了详细介绍：一是面向公司内部，实现设备状态预警、售电量和负荷预测、新能源发电功率预测等应用，提升精益化管理水平；二是面向政府行业，实现宏观经济预测、节能减排政策制订、行业景气指数分析、大数据征信等服务，支撑政府高效精准决策；三是面向外部企业，实现企业用能优化建议、行业趋势研判、商业选址规划等服务，帮助企业节支增效；四是面向用电客户，实现家庭用能优化建议、优质服务提升等服务，提升电力用户获得感。此外，李建彬教授指出，由于不同企业信息化水平和投入的差异等原因，大数据应用在行业内存在着不平衡、不充分的问题，主要表现为覆盖不全、深度不足和程度不齐。
在电力大数据的关键技术以及平台建设方面，李建彬教授详细讲解了电力多源数据整合框架及技术、电力异质异构存储框架及技术、电力混合计算框架及技术、电力数据分析框架及技术等电力大数据关键技术内涵及发展情况，并展示了电力企业大数据平台总体架构设计方案。
在电力数据治理方面，李建彬教授认为，电力数据治理体系是电力行业实施大数据战略的重要保障和关键基础，是发挥大数据作用，做大做强数据产业的重要因素。李建彬教授详细阐述了电力数据的全寿命周期治理、组织结构和职责、人才储备及培养，同时，也指出了电力数据治理还存在的制度标准不完善、组织架构不清晰、责任划分不明确以及人才储备匮乏等问题。
在电力大数据安全与隐私保护方面，李建彬教授分析了电力行业大数据的安全与隐私态势，指出电力行业大数据存在泄露风险，更易成为网络攻击目标，国家电网公司需要构建与公司“三型两网”相适应的全场景安全防护体系，开展可信互联、安全互动、智能防御相关技术的研究及应用，为各类物联网业务做好全环节安全服务保障。
最后，李建彬教授指出了未来电力大数据发展面临的四大挑战：一是各企业大数据技术应用水平差别很大，发展不平衡；二是数据融合和流通程度较低；三是缺少产业性联盟的组织；四是大数据人才的缺口很大。李建彬教授表示，加强数据融合，提升数据质量、突破关键技术，完善大数据平台、转变发展方式，推动综合能源服务、形成完整生态，促进行业健康发展应是电力大数据未来的首要发展目标。(能源新闻网)
