大數據不是ICT行業的專利。目前，金融、廣電等傳統行業都在積極借助大數據的力量，幫助企業實現轉型。在電力行業，大數據已經被視作企業戰略層面的重要議題：國家電網就在北京亦莊、上海、陜西建立了三個大數據中心，其中北京亦莊大數據中心已安裝超過10200個傳感器，每個月可節約的能耗價值大概為30萬元。那么，電力行業如何應用大數據？在電力行業面臨的挑戰中，電信業能找到哪些共性，電信業又有怎樣的機遇？電力行業的應用策略中有哪些值得電信業借鑒？請關注本版報道。

大數據在公共管理、零售、互聯網、電信、金融等眾多行業快速推廣，市場規模迅速擴大，2012年國內大數據市場規模已達4.5億元。IDC預測，2016年中國大數據市場規模將達6.17億美元，而全球規模將達238億美元。大數據已經滲透到當今的每個行業，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據超過了傳統數據庫系統的處理能力，為了獲得數據中的價值，必須選擇新的方式進行處理。電力大數據是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐，是大數據應用的重點領域之一。

對內：優化管理模式

電力行業數據量大、類型多、價值高，對于電力企業盈利與控制水平的提升有很高的價值。有電網專家分析稱，每當數據利用率調高10%，便可使電網提高20%~49%的利潤。和電信行業一樣，電力行業對大數據的使用也分為內部應用和外部應用。

內部應用指運用大數據優化電力企業管理模式，提升電力企業經營管理水平，主要包括以下幾個方面。

——支持基建決策

大數據技術有助于電力企業基礎設施選址、建設的決策。例如丹麥風電公司VESTAS計劃將全球天氣系統數據與公司發電機數據結合，利用氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風向、風速等數據以及公司歷史數據，通過使用超級計算機及大數據模型解決方案，來支持其風力發電機的選址，以充分利用風速、風力、氣流等因素達到最大發電量，并減少能源成本。此外，VESTAS還將添加全球森林砍伐追蹤圖、衛星圖像、地理數據以及月相與潮汐數據，以便更好地支持基礎建設的決策。

——升級客戶分析

一方面，通過使用電力企業龐大的歷史銷量數據，進行用戶用電行為分析和用戶市場細分，使管理者能有針對性地優化營銷組織，改善服務模式。另一方面，通過與外界數據的交換，挖掘用戶用電與電價、天氣、交通等因素所隱藏的關聯關系，完善用戶用電需求預測模型，進而為各級決策者提供多維、直觀、全面、深入的預測數據，主動把握市場動態。

——提高智能控制

大數據技術將加速電力企業智能化控制的步伐，促進智能電網的發展。例如，通過為電力基礎設施布置傳感器，動態監控設施運行狀況，并基于大數據分析挖掘理念和可視化展現技術手段，采用集成了在線檢測、視頻監控、應急指揮、檢修查詢等功能的“智能在線監控與可視化調度管理系統”，有效改變運維方式，從萌芽階段消除部分運維故障，實現運維智能化。

——加強協同管理

整合電力行業生產、運營、銷售、管理的數據，實現電力發電、輸電、變電、配電、用電、調度全環節數據共享，以用電需求預測為驅動優化資源配置，協調電力生產、運維、銷售的管理，提升生產效率和資源利用率。此外，電力企業各部門數據的集成將優化內部信息溝通，使財務、人事等工作的開展更順暢，有助于企業實行精細化運營管理，提高集團管控水平。

對外：豐富增值業務

外部應用指利用電力行業大數據可獲得的社會效益，主要包括以下方面。

——豐富增值服務

利用電力行業數據可給用戶提供更加豐富的增值服務內容。例如，通過給用戶提供其各月份分時明細用電視圖，可讓用戶了解自身用電習慣并能根據需要進行調整，同時也使得電力收費過程更透明。隨著無線M2M傳感器和大數據分析的普及，智能恒溫控制器等新型工具進入大型樓房和消費者家庭成為可能，未來這些技術將給用戶帶來很大的節能空間。

——提供經濟指導

作為重要經濟先行數據,用電數據是一個地區經濟運行的“風向標”，可作為投資決策者的參考依據。美國加州大學洛杉磯分校的研究者根據大數據理論，將人口調查信息、電力企業提供的用戶