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可以預見，我們正擁抱一個新的能源時代，這個時代的核心就是數據。大數據意味著機遇、產業、紅利，已經成為驅動經濟發展的重要生產資料，將引發新一輪的生產力革命。
身處大數據時代，企業的決策將越來越多的基于數據分析而非業務判斷。如何利用信息技術從海量信息中獲取并利用最有價值的信息，是目前成為公司“業務驅動”向“數據驅動”轉變的關鍵。筆者專訪了國家電網公司信息通信部主任王繼業。讓我們聽一聽他是怎么說的。
筆者：國家電網公司開展大數據試點有怎樣的必然性和必要性?
王繼業：十八屆五中全會提出，實施國家大數據戰略。這對我們研究和應用大數據提出了新的要求。作為重要的戰略資源，大數據將廣泛滲透并深入應用于各領域，成為促進企業生產方式、運行方式和管理方式創新變革的重要驅動力。
微觀來看，過去傳統產業的數據系統主要服務企業內部，可現在環境變了。全新的發展環境、市場環境、生存環境等，無不提醒著企業，在“互聯網+” 的背景下，企業的運營不能僅滿足于內部，而且要放眼整個生態圈。這勢必對企業傳統的信息系統提出新的挑戰。盡管大數據概念是由互聯網公司提出，起初的應用 也多局限于互聯網行業，但隨著大數據應用逐漸深入各個行業各個領域，特別是大數據所具有的4個V特點(Volume海量、Variety多樣性、 Velocity高速、Value價值)，其產生的巨大變革之力已經讓各行各業意識到它的重要性。對于國家電網公司而言，運用大數據技術，有助于企業運營 向集約化轉變，提升運營管理效率。特別是“三集五大”體系建設，構建了縱向貫通、橫向集成的一體化信息平臺，產生了大量多樣化的數據，如生產管理和營銷系 統系統都已達到PB級數據規模，更需要通過開展大數據關鍵技術的研究、驗證和示范應用，促進公司構建新型電網企業運營體系，增強價值創造力和核心競爭力。
目前公司現有數據庫多采用集中式服務器構建，擴展性不強，尤其是非結構化數據面臨擴展性差和成本高的問題。因此，我們需要研究利用分布式存儲、 關系型數據庫集群等方式，實現數據存儲橫向擴展，以支持大批量數據集中存儲與加工處理，滿足數據的不斷增長要求。同時，電網生產運行和企業經營管理中業務 數據類型繁多，包括結構化數據、網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型、海量的數據對處理能力提出了更高的要求，通過大數據技術可以對這些 問題進行完美的解決，為公司節約成本，提高運行效率，創造更大的經濟和社會效益。
筆者：國家電網公司重點在哪些領域開展大數據應用?
王繼業：大數據工作包括了數據采集、數據傳輸、數據存儲處理和數據分析四個主要環節的工作。其中，前三個工作由信息化部門牽頭建設和運行，第四 項工作由各業務應用部門牽頭建設使用。2014年7月至12月，公司組織中國電科院、南瑞集團等科研院所和信通產業單位完成公司大數據平臺總體設計，編制 形成《國家電網公司大數據應用指導意見》。同時，確定了營銷、運檢、檢修等7大領域的設備狀態監測、負荷預測、配網故障搶修精益化管理等17個方向35項 的大數據應用試點研究工作。今年1月，公司正式啟動了企業級大數據平臺的研發和試點建設工作。
在電網運行領域，以推動智能電網創新發展為出發點，積極推進大數據技術在智能電網發、輸、變、配、調、用六大環節的廣泛應用;在經營管理領域， 以促進公司經營管理模式創新發展為出發點，積極推進大數據技術在電網規劃、配網運行、運營監測和人財物集約化管理等方面的廣泛應用;在優質服務領域，以促 進優質服務能力提升和新型業務形態發展為出發點，積極推進大數據技術在智能電表增值服務、電動汽車運營管理和需求側管理等方面的廣泛應用。
筆者：經過一年時間平臺建設和試點，國家電網公司大數據建設取得了哪些階段性的成果?
王繼業：我印象比較深刻的是，今年夏天，國網江蘇電力運用大數據負荷預測方法，對江蘇全省負荷峰值進行預測。4月份，國網江蘇電力利用大數據分 析，預測今年江蘇省最高電力負荷為8440萬千瓦，預計發生時間在8月6日。實際情況是，8月5日江蘇電網最高負荷達到8480萬千瓦。與預測相比，時間 僅相差一天，負荷僅相差40萬千瓦，足以證明大數據應用的巨大威力。另外一個是低電壓治理。國網福建電力從管理和技術兩方面入手，全面掌握低電壓現狀和成 因，借助大數據，深入分析95598低電壓投訴、運維監測數據，結合用電信息采集系統監測及現場調研，全方位排查低電壓臺區，準確掌握全省低電壓臺區分布 特點、負荷特性及時間規律等低電壓網絡現狀。
此外，國網福建電力根據利用實測比對結果，建立電壓損耗計算模型，形成臺區壓降成因分析圖、臺區電壓分布圖等，精確直觀展現臺區電壓薄弱環節。 今年8月，國網福建電力開展城網配變重過載預警分析場景應用，識別出52臺新增重載配變、13臺新增過載配變，預警準確率達80%。大數據試點工作能取得 階段性的成果，證明了公司黨組決策部署的正確性，驗證了公司大數據建設從體系研究、平臺建設、試點應用等一系列工作的科學性和可行性，充分反映了大數據技 術符合公司發展要求和企業發展規律，為公司推進信息通信新技術推動智能電網和“一強三優”現代公司創新發展行動計劃奠定了堅實基礎。下一步，公司在總結試 點單位經驗的基礎上，實現公司系統大數據平臺和分析應用的全覆蓋。
筆者：大數據建設還有哪些工作要深化?
王繼業：首先考慮的是大數據帶來的海量存儲以及部分業務系統面臨存儲升級成本較高、系統響應速度較慢等挑戰。
為此，一方面我們對業務系統數據現狀進行詳細分析，針對數量龐大的歷史數據，基于大數據平臺開展歷史數據歸檔，在提升系統訪問效率同時，節約系 統存儲成本;另一方面，針對業務系統架構進行分析，在可能引起系統訪問瓶頸的地方，重點考慮能否引入大數據技術加以解決。以用電信息采集系統為例，實時數 據采集量不斷增長，對采集頻度需求也逐步提高，造成實時數據采集和處理過程存在瓶頸，影響業務正常開展。基于此，我們采用大數據實時數據采集組件替換原有 數據采集方式，采用非關系數據庫替換原有關系型數據庫，采用大數據流計算組件替換原有計算組件，實時數據采集和處理效率比以往提升兩倍多。
其次是安全性問題。云計算是分布式處理架構，且共享資源，安全性問題比傳統系統架構安全問題會更突出。因此，公司提出，大數據要按照分級管理的 原則，同步規劃、同步設計、同步投入運行，并根據數據的重要性以及共享程度，確定哪些是可以開放的，哪些是需要邏輯強隔離使用的。公司目前是將外網上對于 用戶服務的內容、企業內部管理的內容以及生產方面的內容進行安全隔離，從而保證在云基礎上數據系統的安全性。
最后一個是隊伍建設。電網大數據是個交叉領域，在研究和應用方面需要電力人才、信息通信人才、數據分析人才，但各專業之間還存在知識交叉點，因此需要培養一支復合型的人才隊伍，優化人員資源配置。
筆者：您如何看待大數據在構建全球能源互聯網中的定位，大數據將發揮哪些重要的作用?
王繼業：隨著電壓等級提升、聯網規模擴大、自動化程度增強，電網發展已經進入堅強智能電網發展階段，全球能源互聯網是堅強智能電網發展的高級階段，具有網架堅強、廣泛互聯、高度智能、開放互動的特征。全球能源互聯網的這些特征與大數據密切相關。
另一方面，全球能源互聯網可以有效解決全球能源資源分布和市場需求失衡的問題，同時，對能源形式、生產方式、存儲形式、分享機制等帶來新的變 革。因此，隨著大數據的建設和發展，能源的智能化管理將變得更為重要。依托大數據，企業可分析預測能源消費和使用，提高能源利用效率，降低能源成本等。此 外，以大數據為核心的泛在智能電網，將優化能源的生產方式、利用方式以及消費方式，如清潔能源、電動汽車的發展和利用等，有望催生新的經濟模式。從這個層 面而言，在構建全球能源互聯網的進程中，大數據必將發揮越來越重要的作用。
