在能源领域，能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。

什么是电力数据

2013年3月中国电机工程学会信息化专委会发布《中国电力大数据发展白皮书》，将 2013 年定为“中国大数据元年”，掀起了电力大数据的研究热潮。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力，传统电力行业即将发生革命性变化。

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。

电力大数据具有四个特点：（1）数据体量大：常规的调度自动化系统包含数十万个采集点；配用电、数据中心将达到千万级；（2）数据类型繁多：实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据；（3）价值密度低：所采集的绝大部分数据都是正常数据，只有极少量的异常数据，而异常数据是状态检修的最重要依据；（4）处理速度快：在几分之一秒内对大量数据进行分析。

云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，2020年全世界电力大数据管理系统市达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业迎来了前所未有的发展机遇。

电力大数据的应用案例

AutoGrid——电力大数据服务的先行者

AutoGrid于2011年成立于美国硅谷，是由前斯坦福大学智能电网研究室负责人Amit Narayan创立。AutoGrid基于其能源数据平台，为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测，使用该预测来优化电网运行，并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗。

AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并建立其使用模式，建立定价和消费之间的相关性，并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP，公共事业单位可以提前预测数周，或只是分，秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业，以避开用电高峰。同时，电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源，如太阳能，风能的并网，最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。

南方电网——智慧家庭

依托智能插座、智能交互终端设备和能耗分析软件，南网开展了智慧家庭的示范工程建设，实现用户智能用电，分析用户用电行为。

基于电力大数据还可进行家庭能耗管理，鼓励用户实现智能用电、参与需求侧响应，实现与电网协调互动。

通过智能终端设备实时采集用户用电数据，并进行处理和分析；

以数据驱动用户进行用电模式优化，从而降低能耗，减少碳排放；

基于电力数据分析，积极参与电网削峰填谷和需求侧管理，实现节能减排。