麥肯錫曾有報告預測，在全球范圍內，大數據分析方案的廣泛使用能夠帶來每年3000億美
元的電費削減。電力大數據的有效應用可以面向行業內外提供大量的高附加值的增值服務
業務，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。

電力行業的數據源主要來源于電力生產和電能使用的發電、輸電、變電、配電、用電
和調度各個環節，可大致分為三類：

一是電網運行和設備檢測或監測數據；

二是電力企業營銷數據，如交易電價、售電量、用電客戶等方面數據；

三是電力企業管理數據。

通過使用智能電表等智能終端設備可采集整個電力系統的運行數據，再對采集的電力大
數據進行系統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控；進一步結合大數據分析與電
力系統模型對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網實現安全、可靠、經濟、高效地
運行提供保障。

一、電網監測及維護

1.運維監測系統及時反應

Enphase Energy（美國Enphase 能源股份有限公司）每天從來自80個不同國家25萬個
系統收集大約2.5TB的數據。這些數據可以用來檢測發電和促進遠程維護、維修來確保系
統無縫運行。另外，Enphase Energy還利用從發電系統收集到的數據來監測、控制或調
整網絡中的發電和負載狀態，在電網和在出錯或需要升級時做出相應的反應。

2.設備運維檢修專題分析

電力企業可以基于一站式大數據分析平臺開展各業務領域的深度分析。

如在電網運維檢修領域，通過對電力設備資產管理、設備運檢管理、設備技術管理、技改
大修管理等方面，從安全、效益、成本三個方面進行關鍵指標選取，分析檢修管理中“安全”、
“效益”、“成本”三者之間的相互影響，協調三個因素綜合最優，同時實現對電網企業檢修指
標的實時在線監控，為公司檢修策略制定提供指導和服務，實現智能運檢體系指日可待。

3.預防基礎設備故障導致的停電

在American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美國電力有限公司）的資產健康中心，數據
分析師把設備派生的運行信息和智能信息應用程序結合在一起。通過采用大數據算法和分析
軟件，他們可以密切監測傳輸基礎設施的運行情況。

如今，AEP使用智能電表、通信網絡和數據管理系統得到穩健的常規信息。智能電網技術使
客戶更有效地用電和合理管理用電成本，收集到的數據也有助于該公司為客戶定制電力管理
程序和提供個性化定制服務。

二、提升運營效率、改善客戶體驗

大數據分析能幫助電力企業提升運營效率和改善客戶體驗。運營效益包括收益保證、網絡
和產品管理、需求預測、資產管理和支撐功能優化。類似的，分析有助于通過客戶關系優
化、主動營銷以及定制優惠和服務來改善客戶體驗。

1.Gulf Power（海灣電力公司，美國南方電力公司位于佛羅里達州的分公司）

Gulf Power使用大數據分析后確認，如果停電，那
恢復供電的時間如果能比用戶預期時間早10分鐘，客戶滿意度是最高的。

有趣的是，它發現如果在預期恢復供電時間兩個多小時前恢復供電，會對客戶滿意度的產
生負面影響。理解了類似這樣的指標，能夠幫助電力企業解決他們最大的客戶體驗挑戰。
一位德國電力公司的高管證實提高客戶滿意度會提高客戶留存率。

2.Lakeland Electric（美國萊克蘭電力公司，總部位于佛羅里達州）

負荷研究是一種用來分析各種客戶群體
（住家、商業和工業）的客戶消費模式的過程，它有助于評估電力公司為每個特定的群體服務
的成本。研究人員認為，利用AMI（高級計量架構）和數據捕獲能力，每一個計量點和智能電
網啟用的設備可能有助于這項研究。

Lakeland最近利用這些新技術完成了對電力服務的成本檢查。除了解決對額外收入的需求外，
他們還能夠設計供客戶選擇的替代費率，一方面降低電力高峰需求，另一方面客戶也在此過程
中節省資金。不僅有效減少高峰期的電力故障，也提升了用戶體驗，提高了用戶留存率，使該
企業擁有更好的口碑和知名度。

3.通過數據分析有效提升電力行業營銷服務水平

電力用戶可以基于一站式大數據分析平臺，將更多的明細數據提供給業務部門，由業務部門
自服務完成數據應用。

通過對客戶服務與客戶關系、電費管理、電能計量及信息采集，市場與有序用電、新型業務、
綜合管理等方面的分析，掌握營銷業務重點工作的開展情況，實現對客戶服務、電費管理、
智能電表、有序用電實施和能效管理成效、新型業務及營銷稽查工作質量指標進行有效監測。

三、減少損失、降低成本

1.減少電力盜竊降低損失

根據Northeast Group, LLC.（位于美國華盛頓的東北
集團有限責任公司）的《能源市場智能電網：2015年展望研究》報告，每年全球因電力盜
竊損失893億美元。而智能電網技術可以幫助電力企業打擊每年價值幾百萬的電力盜竊。

位于意大利的Enel是全球最大的電力企業之一，在40個國家經營有6.7億臺電表。在意大利，
Enel整合處理了來自11個遺留系統超過500億行的數據，同時已經識別出93%的盜竊案或其
它非技術性損失的可能因素，這是世界上最大的智能電網分析系統。僅僅在意大利，它每年
的收入保護和預測性資產維護分析的經濟效益估計超過3.5億歐元。

2.利用分析降低變壓器更換成本

PSE&G（公共服務電力和燃氣公司）是美國最大型的綜合電力和燃氣公司之一，為180萬燃
氣用戶和220萬電力用戶提供服務。它擁有的資產價值約170億美元，收入近80億美元。

PSE&G實施了一個計算機化維護管理系統（Computerized Maintenance Management
System，簡稱CMMS）來輔助維修、更換以及對包括變壓器和其它設備等資產的維護決策。

根據濕度、介電強度、可燃氣體變化率和冷卻性能等多種因素，來為變壓器進行分析，生
成設備狀況分數。他們根據資產更換（預測）算法，對設備狀況分數和其它因素（年代，
備件可用性）分析，來決定更換變壓器的適當時間。

PSE&G還對實時傳感器采用了先進的分析來跟蹤各種操作指標。分析的應用幫助了該公司
在故障發生前發現和補救問題，在避免設備故障上節約了數百萬美元。該公司也決定主動
通過使用分析模型來更換一些變壓器，而不是出了問題后再更換，這有助于該公司在25年
中節約了1億多美元。

如大數據分析這樣的信息新技術必將激活電力大數據中蘊含的價值，也必將釋放電力大數
據的市場潛力。根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理系統
市場將達到38億美元的規模，電力大數據的采集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有
的發展機遇。

在這樣的機遇下，更多的電力企業選擇將在大數據分析技術，為企業系統運維監測、提升
客戶滿意度、降低損耗和成本等諸多方面做出積極探索。

來源：電網智囊團

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