《驾驭大数据》一3.5 电力行业:智能电网数据的价值

简介:

本节书摘来异步社区《驾驭大数据》一书中的第3章,第3.5节,作者: 【美】Bill Franks 译者: 黄海 , 车皓阳 , 王悦 , 等 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

3.5 电力行业:智能电网数据的价值

驾驭大数据
智能电网是下一代电力基础设施。与我们周围经常见到的高压电传输相比,智能电网更先进更可靠。智能电网有非常复杂的监控、通信和发电系统,可以提供稳定如一的服务,如果出现停电和其他问题,可以更好更快地恢复。各类传感器和监控设备记录了电网本身和流经电流的许多信息。

智能电网中的一个环节是我们经常提到的智能电表。智能电表是一种传统电表的替代品。从外观上看,智能电表和我们一直使用的电表没有什么不同,但智能电表的功能更强大。以前抄表人员都是每隔几周或几个月就挨家挨户地抄电表,而智能电表可以每隔15分钟到一个小时从每一个家庭或企业自动地收集数据,甚至可以跨区或者跨电网收集数据。

虽然我们这里关注的是智能电表,但在智能电网中大量使用的传感器也值得一提。这些遍布智能电网但我们却看不到的传感器,它们收集到的数据从规模上使智能电表数据相形见绌。传感器每秒钟要从发电系统读取60次同步相量测量值,与记录家用电器开关状态的家庭网络一样,它们都是大数据的例子。普通人并不知道这些传感器的存在,但它们对电网来说十分重要。传感器要读取所有的电流数据和智能电网的设备状态,数据量非常非常大。

智能电网技术已经在欧洲和美洲的某些地方开始使用了。我们相信在不久的将来,世界上每一处电网都会被智能电网取代。电力公司因为使用了智能电网,它们所掌握的耗电数据量会以指数级增长。这类数据要怎样使用?下面我们来看一下。

使用智能电网数据
从用电管理的角度来看,智能电表数据可以帮助人们更好地理解电网中客户的需求层次。此外,这些数据也可以使消费者受益。例如业主可以选择把待测试的电器打开,与此同时保持其他电器的稳定,这时从智能电表处可以监控到详细的电力消耗情况,这样我们就可以明确地测量出各种电器究竟消耗了多少电量。

世界各国的电力公司现在都已经在积极地转向这样的定价模型,即按时间或需求量的变化来定价,智能电网的出现加速了这种趋势。电力公司的主要目标之一是利用新的定价程序来影响客户行为,减少高峰时段的用电量。为了应对用电高峰需要另建发电站,需要一大笔钱而且还会对环境造成很大的影响。如果用电成本可以灵活地根据时间来设定,并由智能电表来测量,我们就可以促使客户改变他们的用电行为。较低的峰值和较为平稳的用电需求等同于更少的对新基础设施的需求和更低的成本。

当然电力公司通过智能电表提供的数据还能识别出其他的各类趋势。哪些地方的用电量有所回落?哪些消费者每天或每周的用电需求比较相同?电力公司可以根据使用模式对客户进行分类,可以选择针对某些特定的群体开发产品和活动。使用这些数据我们还可以识别模式出现异常的那些地方,它们揭示了需要解决的问题。

实际上,电力公司有能力执行其他行业已经使用多年的客户分析工作。例如,电话公司知道我们月底的所有账单,但并不知道我们具体的通话。零售商店只知道整体销售状况,而不知道任何购买的细节信息。一家金融机构知道我们的月终余额,但并不了解我们这个月的资金流动状况。从很多方面讲,电力公司面对的这类数据对于理解客户而言仍略显不足。它们也有简单的月终汇总数据,但这种月结数据往往是估计值而不是实际的耗电量。

大数据可以改变一个行业

有时候,大数据真的可以改变一个行业,可以把分析应用提升到一个全新的高度。电力行业使用的智能电网数据就是一个这样的例子。不再受每月一次抄表的限制,耗电信息会以秒钟或分钟为间隔被测量。遍布电网的精巧传感器,使数据的使用变得与以往完全不同。以此开展的数据分析会在费率套餐、用电管理等诸多方面产生很多创新。
有了智能电表数据,我们就可以进行全新的分析,使大众全都受益。消费者可以根据自己的使用模式定制费率套餐,就像车载信息服务支持个性化的汽车保险费率那样。高峰时段用电客户比非高峰时段用电客户的收费要高。面对这样的刺激政策,我们会改变自己的用电模式,可能我们会在下午晚些时候再使用洗碗机而不是吃完午饭就马上使用。

电力公司也会有更准确的需求预测,它们能更清晰地识别出需求来自于哪些地方。它们还能了解某一类客户在某个时间的用电需求。电力公司可以使用不同的方法来驱动各种行为,使需求更加平稳,并降低异常需求峰值出现的频率。所有这些都会使对昂贵的新发电设备的需求受到抑制。

每一个家庭、每一个行业都能感受到智能电表数据产生的威力,这些数据能够让我们更好地跟踪、更积极地管理用电情况。我们不仅能节约用电,也能使这个世界更加低碳,还可以帮助大家省钱。如果我们能清楚地知道自己的耗电量比预期要多,我们肯定就会根据需要做出适当的调整。如果只使用每月账单,我们将无法识别出这种机会。但是,智能电表数据将使这一切变得简单。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
7天前
|
运维 供应链 大数据
数据之势丨从“看数”到“用数”,百年制造企业用大数据实现“降本增效”
目前,松下中国旗下的64家法人公司已经有21家加入了新的IT架构中,为松下集团在中国及东北亚地区节约了超过30%的总成本,减少了近50%的交付时间,同时,大幅降低了系统的故障率。
|
传感器 监控 供应链