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數據(ju)是泛(fan)在電(dian)力(li)物聯(lian)網建設的(de)最基礎(chu)元素，其“四層(ceng)(ceng)(ceng)”架(jia)構——感(gan)知層(ceng)(ceng)(ceng)、網絡層(ceng)(ceng)(ceng)、平臺層(ceng)(ceng)(ceng)、應用(yong)層(ceng)(ceng)(ceng)之間的(de)有機關聯(lian)是以(yi)數據(ju)流動為(wei)紐帶實現的(de)，通過對電(dian)力(li)行業內外(wai)部數據(ju)的(de)整合，最終形成(cheng)泛(fan)在電(dian)力(li)物聯(lian)網落地閉環。

同時，泛(fan)在(zai)電力(li)物聯網(wang)(wang)建設涉及(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的分類眾多(duo)，從方(fang)便實(shi)操的角度來看，應重點在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)收集(ji)環(huan)節摒棄“數(shu)(shu)(shu)據(ju)端”思維，在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)管理環(huan)節打破數(shu)(shu)(shu)據(ju)“孤島”，在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)應用環(huan)節克服“3B”（BelowSurface、Broken、BadQuality，即隱匿(ni)性、碎片性、低(di)質性）特征，建立以用戶為中心的泛(fan)在(zai)電力(li)物聯網(wang)(wang)統一數(shu)(shu)(shu)據(ju)環(huan)境。

摒棄“數據端”思維 明確數據采集應用目的

在(zai)物聯(lian)網(wang)建設及(ji)工業大(da)數(shu)據的(de)(de)(de)應用(yong)實(shi)踐中，人們習慣于從(cong)“數(shu)據端”去思考問題(ti)，即不對數(shu)據進行(xing)優先(xian)級排序，而是僅基(ji)于傳感(gan)體系實(shi)現(xian)數(shu)據的(de)(de)(de)被動收集(ji)，由(you)此，海量數(shu)據導致(zhi)了管理(li)“混亂”及(ji)分(fen)析的(de)(de)(de)“低效率”。當(dang)然，目前尚無(wu)法對支撐泛在(zai)電(dian)力物聯(lian)網(wang)建設的(de)(de)(de)基(ji)礎數(shu)據進行(xing)“細致(zhi)且精確”的(de)(de)(de)分(fen)類，但至少可以從(cong)泛在(zai)電(dian)力物聯(lian)網(wang)建設的(de)(de)(de)外部大(da)環境(jing)出發，做(zuo)一(yi)個(ge)“粗(cu)略且準(zhun)確”的(de)(de)(de)劃分(fen)，即數(shu)據收集(ji)梳理(li)必(bi)須做(zuo)到“以用(yong)戶為中心”，這(zhe)體現(xian)在(zai)兩(liang)個(ge)方面：

一是采取“更好適應能源(yuan)革命”的(de)(de)數(shu)據獲取原則。重(zhong)點圍繞能源(yuan)供(gong)需兩側(ce)的(de)(de)“不確定(ding)性”開展數(shu)據采集工(gong)作，其(qi)中供(gong)應側(ce)主(zhu)要聚焦(jiao)刻畫新能源(yuan)“間歇性、隨機性”特征的(de)(de)出力數(shu)據；需求(qiu)側(ce)主(zhu)要聚焦(jiao)用(yong)能客戶(hu)的(de)(de)精準需求(qiu)數(shu)據、電(dian)動汽(qi)車等(deng)新型用(yong)能習(xi)慣數(shu)據、綜合能源(yuan)服務數(shu)據等(deng)。

二是采取“更(geng)好(hao)滿足人們對美(mei)好(hao)生(sheng)活向往”的(de)(de)數(shu)據(ju)獲(huo)取原則。從(cong)生(sheng)產(chan)側來(lai)看，在行(xing)業加總數(shu)據(ju)的(de)(de)基礎上，需進一步加強對企(qi)業個(ge)體生(sheng)產(chan)行(xing)為的(de)(de)刻(ke)畫，尤其是在產(chan)業“新舊(jiu)動能(neng)轉換”過程中，準確描述(shu)新動能(neng)產(chan)業的(de)(de)用(yong)能(neng)用(yong)電(dian)特征；從(cong)消(xiao)費側來(lai)看，需要基于(yu)智(zhi)能(neng)電(dian)表、智(zhi)能(neng)家居(ju)的(de)(de)深度應用(yong)，獲(huo)取家庭用(yong)電(dian)設備(bei)各時段的(de)(de)負載信息，感知、預測人的(de)(de)價值獲(huo)取意(yi)愿和行(xing)為。

打破數據“孤島” 提升泛在電力物聯網的成長性

作為泛在電力物聯(lian)網(wang)的主體推進單位，國家電網(wang)有限公司通過SG186/SG-ERP工程和基本多級數據(ju)(ju)傳輸網(wang)建設，具備了(le)“系統(tong)級”數據(ju)(ju)基礎(chu)雛形。

以電力(li)(li)大數(shu)據(ju)應(ying)用為例，隨著(zhu)電力(li)(li)信息化(hua)(hua)的(de)推進，以及智能變電站、智能電表(biao)、實時監測系(xi)統(tong)、現場移動(dong)檢修系(xi)統(tong)、測控一(yi)體化(hua)(hua)系(xi)統(tong)和一(yi)大批服務于(yu)電網(wang)各專(zhuan)業(ye)的(de)信息管理系(xi)統(tong)的(de)建設、應(ying)用，數(shu)據(ju)規(gui)模、種(zhong)類將快速增(zeng)長(chang)。

電(dian)(dian)(dian)力大數(shu)據(ju)(ju)主要包括電(dian)(dian)(dian)網運行(xing)及設(she)備(bei)監測數(shu)據(ju)(ju)、電(dian)(dian)(dian)力企業(ye)營銷數(shu)據(ju)(ju)、電(dian)(dian)(dian)力企業(ye)管理(li)(li)數(shu)據(ju)(ju)及來源(yuan)于電(dian)(dian)(dian)網外部(bu)的(de)公(gong)共(gong)服務數(shu)據(ju)(ju)、氣象數(shu)據(ju)(ju)、電(dian)(dian)(dian)動汽車充換(huan)電(dian)(dian)(dian)數(shu)據(ju)(ju)等。通(tong)過進(jin)一(yi)(yi)步(bu)梳(shu)理(li)(li)可(ke)以發現，這些(xie)數(shu)據(ju)(ju)分(fen)別(bie)由不同單位/部(bu)門管理(li)(li)，具有(you)(you)分(fen)散(san)放置(zhi)、分(fen)布管理(li)(li)的(de)特性，數(shu)據(ju)(ju)管理(li)(li)的(de)專業(ye)壁(bi)壘凸(tu)顯，數(shu)據(ju)(ju)未(wei)能(neng)有(you)(you)效貫通(tong)，人工錄入(ru)問題普(pu)遍存(cun)在，數(shu)據(ju)(ju)質(zhi)量也(ye)有(you)(you)待提高，尤(you)其是(shi)對外部(bu)數(shu)據(ju)(ju)的(de)獲取(qu)整合能(neng)力有(you)(you)待進(jin)一(yi)(yi)步(bu)提高。

因此，需要建(jian)立(li)(li)數據中臺，盡可能(neng)采集全生命(ming)周(zhou)期(qi)的(de)信息數據，打(da)破過去以設備獨(du)立(li)(li)感知、部門(men)獨(du)立(li)(li)管理(li)的(de)數據“孤島”壁(bi)壘，建(jian)立(li)(li)互(hu)聯(lian)互(hu)通的(de)數據環境。只(zhi)有解決泛在電力(li)物(wu)聯(lian)網數據接口的(de)標準(zhun)化問題，才能(neng)使所有上層建(jian)筑的(de)功(gong)能(neng)層在同一個數據框架下運行(xing)，從(cong)而更好(hao)地發(fa)揮梅特卡夫定律，有利于(yu)降低新功(gong)能(neng)開發(fa)及部署(shu)成本，為系(xi)統(tong)動態拓展提供(gong)良(liang)好(hao)的(de)成長(chang)性基礎。

克服“3B”特征 提升數據的價值密度

“3B”特性與電網(wang)應(ying)用低容錯性之間的矛(mao)(mao)盾是(shi)電力(li)大數據分析所要(yao)解決(jue)的主(zhu)要(yao)矛(mao)(mao)盾。

在(zai)(zai)電力數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)采(cai)集(ji)(ji)傳輸過(guo)程中，遠程終端單(dan)元采(cai)集(ji)(ji)、電表采(cai)集(ji)(ji)等(deng)多(duo)個環節均會對(dui)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)質量產生影響，具體表現(xian)為數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)不刷新(xin)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)跳變、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)錯誤、報表出錯等(deng)；在(zai)(zai)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)成過(guo)程中，存在(zai)(zai)著(zhu)多(duo)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)源的(de)異構問題(ti)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)缺失及重復記錄(lu)(lu)問題(ti)；目(mu)(mu)前還存在(zai)(zai)一(yi)些人工錄(lu)(lu)入的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)，這些數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)受制于(yu)人工成本，時(shi)(shi)間間隔長且監測目(mu)(mu)標有(you)限(xian)，會存在(zai)(zai)錄(lu)(lu)入有(you)誤的(de)問題(ti)。此外(wai)，當涉及到內外(wai)部數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)交(jiao)互應用時(shi)(shi)，由于(yu)缺少(shao)對(dui)外(wai)部數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)感知收集(ji)(ji)及關聯性分析將導(dao)致數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)價值(zhi)難以有(you)效發揮(hui)。

以電(dian)力需(xu)求預(yu)測(ce)為(wei)例，當前(qian)(qian)學(xue)界(jie)及政策界(jie)在預(yu)測(ce)短期(qi)電(dian)力消費時，往(wang)往(wang)沿用中長期(qi)電(dian)力需(xu)求預(yu)測(ce)思(si)路(lu)，將GDP增(zeng)長、產業結構調(diao)(diao)整(zheng)等長期(qi)因素(su)考慮進來，缺少對(dui)中頻或高(gao)頻經(jing)濟(ji)數據的(de)(de)挖掘及其與電(dian)力消費數據的(de)(de)關聯分析，同(tong)時，也忽視(shi)了(le)短期(qi)內對(dui)電(dian)力消費影(ying)響巨大的(de)(de)“小概率(lv)”事件(jian)，如極端天氣等。這導(dao)致(zhi)當前(qian)(qian)對(dui)年度(du)電(dian)力需(xu)求的(de)(de)預(yu)測(ce)精度(du)較低，調(diao)(diao)整(zheng)頻率(lv)較為(wei)頻繁，進而對(dui)能(neng)源(yuan)電(dian)力規劃的(de)(de)指導(dao)作用微乎(hu)其微。

因此，需要分析基(ji)于(yu)微觀(guan)主(zhu)體的(de)高頻經(jing)濟生產(chan)及能源電(dian)力(li)消費特征(zheng)的(de)關聯關系，不斷提升電(dian)力(li)需求的(de)預測精度，如將反映行業(ye)生產(chan)周期的(de)工業(ye)生產(chan)資料PPI數據引入分析模型(xing)，可以大幅提高預測的(de)準確度和結果(guo)的(de)穩健性。