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可以预见，我们正拥抱一个新的能源时代，这个时代的核心就是数据。大数据意味着机遇、产业、红利，已经成为驱动经济发展的重要生产资料，将引发新一轮的生产力革命。
身处大数据时代，企业的决策将越来越多的基于数据分析而非业务判断。如何利用信息技术从海量信息中获取并利用最有价值的信息，是目前成为公司“业务驱动”向“数据驱动”转变的关键。笔者专访了国家电网公司信息通信部主任王继业。让我们听一听他是怎么说的。
笔者：国家电网公司开展大数据试点有怎样的必然性和必要性?
王继业：十八届五中全会提出，实施国家大数据战略。这对我们研究和应用大数据提出了新的要求。作为重要的战略资源，大数据将广泛渗透并深入应用于各领域，成为促进企业生产方式、运行方式和管理方式创新变革的重要驱动力。
微观来看，过去传统产业的数据系统主要服务企业内部，可现在环境变了。全新的发展环境、市场环境、生存环境等，无不提醒着企业，在“互联网+” 的背景下，企业的运营不能仅满足于内部，而且要放眼整个生态圈。这势必对企业传统的信息系统提出新的挑战。尽管大数据概念是由互联网公司提出，起初的应用 也多局限于互联网行业，但随着大数据应用逐渐深入各个行业各个领域，特别是大数据所具有的4个V特点(Volume海量、Variety多样性、 Velocity高速、Value价值)，其产生的巨大变革之力已经让各行各业意识到它的重要性。对于国家电网公司而言，运用大数据技术，有助于企业运营 向集约化转变，提升运营管理效率。特别是“三集五大”体系建设，构建了纵向贯通、横向集成的一体化信息平台，产生了大量多样化的数据，如生产管理和营销系 统系统都已达到PB级数据规模，更需要通过开展大数据关键技术的研究、验证和示范应用，促进公司构建新型电网企业运营体系，增强价值创造力和核心竞争力。
目前公司现有数据库多采用集中式服务器构建，扩展性不强，尤其是非结构化数据面临扩展性差和成本高的问题。因此，我们需要研究利用分布式存储、 关系型数据库集群等方式，实现数据存储横向扩展，以支持大批量数据集中存储与加工处理，满足数据的不断增长要求。同时，电网生产运行和企业经营管理中业务 数据类型繁多，包括结构化数据、网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型、海量的数据对处理能力提出了更高的要求，通过大数据技术可以对这些 问题进行完美的解决，为公司节约成本，提高运行效率，创造更大的经济和社会效益。
笔者：国家电网公司重点在哪些领域开展大数据应用?
王继业：大数据工作包括了数据采集、数据传输、数据存储处理和数据分析四个主要环节的工作。其中，前三个工作由信息化部门牵头建设和运行，第四 项工作由各业务应用部门牵头建设使用。2014年7月至12月，公司组织中国电科院、南瑞集团等科研院所和信通产业单位完成公司大数据平台总体设计，编制 形成《国家电网公司大数据应用指导意见》。同时，确定了营销、运检、检修等7大领域的设备状态监测、负荷预测、配网故障抢修精益化管理等17个方向35项 的大数据应用试点研究工作。今年1月，公司正式启动了企业级大数据平台的研发和试点建设工作。
在电网运行领域，以推动智能电网创新发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电网发、输、变、配、调、用六大环节的广泛应用;在经营管理领域， 以促进公司经营管理模式创新发展为出发点，积极推进大数据技术在电网规划、配网运行、运营监测和人财物集约化管理等方面的广泛应用;在优质服务领域，以促 进优质服务能力提升和新型业务形态发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电表增值服务、电动汽车运营管理和需求侧管理等方面的广泛应用。
笔者：经过一年时间平台建设和试点，国家电网公司大数据建设取得了哪些阶段性的成果?
王继业：我印象比较深刻的是，今年夏天，国网江苏电力运用大数据负荷预测方法，对江苏全省负荷峰值进行预测。4月份，国网江苏电力利用大数据分 析，预测今年江苏省最高电力负荷为8440万千瓦，预计发生时间在8月6日。实际情况是，8月5日江苏电网最高负荷达到8480万千瓦。与预测相比，时间 仅相差一天，负荷仅相差40万千瓦，足以证明大数据应用的巨大威力。另外一个是低电压治理。国网福建电力从管理和技术两方面入手，全面掌握低电压现状和成 因，借助大数据，深入分析95598低电压投诉、运维监测数据，结合用电信息采集系统监测及现场调研，全方位排查低电压台区，准确掌握全省低电压台区分布 特点、负荷特性及时间规律等低电压网络现状。
此外，国网福建电力根据利用实测比对结果，建立电压损耗计算模型，形成台区压降成因分析图、台区电压分布图等，精确直观展现台区电压薄弱环节。 今年8月，国网福建电力开展城网配变重过载预警分析场景应用，识别出52台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率达80%。大数据试点工作能取得 阶段性的成果，证明了公司党组决策部署的正确性，验证了公司大数据建设从体系研究、平台建设、试点应用等一系列工作的科学性和可行性，充分反映了大数据技 术符合公司发展要求和企业发展规律，为公司推进信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划奠定了坚实基础。下一步，公司在总结试 点单位经验的基础上，实现公司系统大数据平台和分析应用的全覆盖。
笔者：大数据建设还有哪些工作要深化?
王继业：首先考虑的是大数据带来的海量存储以及部分业务系统面临存储升级成本较高、系统响应速度较慢等挑战。
为此，一方面我们对业务系统数据现状进行详细分析，针对数量庞大的历史数据，基于大数据平台开展历史数据归档，在提升系统访问效率同时，节约系 统存储成本;另一方面，针对业务系统架构进行分析，在可能引起系统访问瓶颈的地方，重点考虑能否引入大数据技术加以解决。以用电信息采集系统为例，实时数 据采集量不断增长，对采集频度需求也逐步提高，造成实时数据采集和处理过程存在瓶颈，影响业务正常开展。基于此，我们采用大数据实时数据采集组件替换原有 数据采集方式，采用非关系数据库替换原有关系型数据库，采用大数据流计算组件替换原有计算组件，实时数据采集和处理效率比以往提升两倍多。
其次是安全性问题。云计算是分布式处理架构，且共享资源，安全性问题比传统系统架构安全问题会更突出。因此，公司提出，大数据要按照分级管理的 原则，同步规划、同步设计、同步投入运行，并根据数据的重要性以及共享程度，确定哪些是可以开放的，哪些是需要逻辑强隔离使用的。公司目前是将外网上对于 用户服务的内容、企业内部管理的内容以及生产方面的内容进行安全隔离，从而保证在云基础上数据系统的安全性。
最后一个是队伍建设。电网大数据是个交叉领域，在研究和应用方面需要电力人才、信息通信人才、数据分析人才，但各专业之间还存在知识交叉点，因此需要培养一支复合型的人才队伍，优化人员资源配置。
笔者：您如何看待大数据在构建全球能源互联网中的定位，大数据将发挥哪些重要的作用?
王继业：随着电压等级提升、联网规模扩大、自动化程度增强，电网发展已经进入坚强智能电网发展阶段，全球能源互联网是坚强智能电网发展的高级阶段，具有网架坚强、广泛互联、高度智能、开放互动的特征。全球能源互联网的这些特征与大数据密切相关。
另一方面，全球能源互联网可以有效解决全球能源资源分布和市场需求失衡的问题，同时，对能源形式、生产方式、存储形式、分享机制等带来新的变 革。因此，随着大数据的建设和发展，能源的智能化管理将变得更为重要。依托大数据，企业可分析预测能源消费和使用，提高能源利用效率，降低能源成本等。此 外，以大数据为核心的泛在智能电网，将优化能源的生产方式、利用方式以及消费方式，如清洁能源、电动汽车的发展和利用等，有望催生新的经济模式。从这个层 面而言，在构建全球能源互联网的进程中，大数据必将发挥越来越重要的作用。
