智慧电力大数据解决方案.pptx

1、日程电力的大数据电力大数据来源电网拓扑智能电表读数客户情感信息地理空间信息设备图像数据设备运行监测历史动态事件客户用电信息客户服务数据（文本+语音）外部环境信息（气象、气候）35/21/2014Teradata Confidential电力大数据的特征数据特征数据特征数据数据类类型不同型不同：营销、生产等核心业务系统的结构化数据，智能电表、系统日志等半结构化数据，客户服务的音频、运行检修的视频监测、电网设计和拓扑等的非结构化数据。加加载频载频率不同率不同：根据业务数据分析时效要求，数据加载频率可按小时、天、周、月等。数据价数据价值值不同不同：相同的业务数据在不同专业体现不同的作用和价值。处处理

2、特征理特征调调度度模模式式不不同同：数据有时需要在不同平台间迁移和复制，有时无需移动而只是简单的查询。加加工工特特征征不不同同：对于结构化数据，需要进行汇总、分组、排序等，对于半结构化和非结构化数据，需要先通过自然语言处理、视频分析等技术转化成结构化数据。使用特征使用特征45/21/2014Teradata Confidential使用角色不同使用角色不同：业务分析人员、数据分析师、数据科学家。使用方式不同使用方式不同：业务指标统计、预测分析、深度数据挖掘和探索。使用使用时时效不同：效不同：不同频度的指标统计、Ad-hoc查询、自助式的数据探索等。日程电力业务与大数据的有什么关系?电力大数据驱

3、动电力业务管理模式发生变革发电输电变电配电用电1、基于数字化电厂建设中不断积累的海量数据，分分析析生生产产运运行行状状态态，提提升升对对机机组组的的控控制制和和优优化化策策略略、故故障障诊诊断断的能力的能力；2、对大量的分布式能源进行实时监测和控制，能够及时准确掌准确掌握分布式握分布式电电源的源的设备设备及运行状及运行状态态1、通过大量积累的电网输、变、配电设备设备的运行状的运行状态态和和历历史史检检修工作修工作记录记录数据数据，能够实现预测预测性性资产维护资产维护，提升电网运行的可靠性；2、结合外部外部环环境数据境数据（如：天气和自然灾害预报）、电网设备的地理信息数据、设备维护数据等，分析和

4、评估外部环境对电网设备的影响程度，并及时作出防灾、减灾措施（智能防灾智能防灾）；3、通过配电网络的实时监测实时监测和分析和分析，能够快速定位快速定位电电力中断的地点、力中断的地点、识别识别断断电电原因原因、估算电力恢复时间等，提高事故的响应程度；1、通过分析智能电表产生的海量用海量用电电明明细细数据数据，分析客户的用电行为，引导客户提升用电效率，平衡平衡用用电负电负荷荷；2、通过对智能智能电电表表运行状运行状态态的监控，并结合地理信息数据，能够高效判断故障来判断故障来源源，提升运营效率；65/21/2014Teradata Confidential75/21/2014Teradata Conf

5、idential提升用电环节的智能化，从大数据中掘金1、实现电网与用户的双向互动，提升用户服务质量，满足用户多元化需求；2、改善终端用户用能模式，提升用电效率；智能用电整合整合智能电表客户服务客户档案社交网络分析分析地理信息通过用电大数据分析，发现大价值客客户户服服务务：为用电客户提供图形化的分析工具，以准实时的方式告知客户电力使用情况，并为客户提出电力使用方案建议，从而提升客户服务能力。用用电电效率：效率：通过及时获知用电信息，以调整用电方式和期间，降低用电成本，提高用电效率。运运营营效率：效率：自动读取智能电表数据，通过及时分析智能电表运行状态，能够高效地判断故障来源。资资产产利利用用率率

6、：通过提供透明的用电信息，影响客户的用电行为模式，以降低高峰期的用电负荷，平衡用电，从而能提高电网设备的利用率。85/21/2014Teradata Confidential日程如何解决大数据架构困惑?什么样的平台能够承载大数据的分析和探索需求？大数据的数据独特特征大数据的数据独特特征对对数据数据处处理平台提出了全新的要求理平台提出了全新的要求。105/21/2014Teradata Confidential如何有效应用多种大数据处理技术？大数据大数据时时代没有代没有“银弹银弹”可以高效低成本的可以高效低成本的满满足大数据足大数据处处理的全方位要求，理的全方位要求，各种技各种技术术相相辅辅相成

7、，相成，优势优势互互补补。115/21/2014Teradata Confidential如何实现对大数据的统一管理和运维实现实现大数据的元数据、数据大数据的元数据、数据质质量和安全量和安全统统一管理，一管理，实现统实现统一的开一的开发发管理（管理（IDE）和和调调度管理。度管理。125/21/2014Teradata Confidential电力统一大数据平台架构统统 一一 数数 据据 管管 控控统统一分析一分析应应用用数据整合平台数据整合平台数据探索平台数据探索平台数据数据汇汇集平台集平台构建在高性能高可靠硬件平台上的MPP RDBMS高并发/高性能构建在X86平台上的MPP RDBMS较

8、低并发/较低成本存储冷数据和非结构化原始数据高并发/高性能存储热数据高效数据加工，支撑KPI、月报的及时展现支撑数据的高可靠低时延访问存储温数据支持大量Ad-hoc访问支撑各类高级分析和数据挖掘通过沙盒模式支持自助分析服务存储冷数据和非结构化原始数据实现自定义、灵活的数据加工和挖掘大规模简单数据查询数据互通数据互通服服务务器及本地存器及本地存储储数据采集与数据采集与预处预处理平台理平台数据源数据源运运检检营销营销建建设设规规划划运运监监物物资资财务财务135/21/2014Teradata Confidential用用电电信息信息查询查询用用电电策略策略优优化化分析分析用用电电策略建策略建议议

9、负负荷荷预测预测用用电电行行为为模式模式分析分析数据探索平台数据整合平台营销业务营销业务用用电电采集采集客客户户档案档案电电网运行网运行电电网拓扑网拓扑电电力政策力政策天气数据天气数据数据汇集平台电电力力营销营销智能用智能用电电管理管理应应用用大数据平台技大数据平台技术术架构架构工程工程师师负负荷荷实时监测实时监测 用户数据科学家数据科学家业务业务分析分析师师管理统一数据管控迁移访问快速加载用用电电采采集集数数据据、电电网网运运行行、电电网网拓拓扑扑、电电力力政政策策、外外部部天天气气等等半结构化或非结构化数据，并对其进行原始存储和初步加工。整合智能电表采集、用电客户档案等数据，利用数据探索和

10、挖掘技术，实现基基于于用用电电采采集集信信息息的的用用户户用用电电行行为为模式模式识别识别。整合客户档案、用电信息、电网拓扑、天气等数据，构建电力负荷预测模型，分分析析预测预测用用户户用用电负电负荷和配荷和配电电网网络负络负荷荷。同时，结合用户用电行为模式分析结果，设设计计和仿真和仿真执执行智能用行智能用电优电优化策略化策略。14统一分析应用数据源5/21/2014Teradata Confidential客客户历户历史用史用电电信息信息查询查询客客户满户满意度分意度分析析客客户业务户业务状状态态分析分析客客户户投投诉诉智能智能分析分析用户数据探索平台数据整合平台营销业务营销业务客客户户服服务

11、务系系统统客客户户档案档案电电力政策力政策天气数据天气数据数据汇集平台客客户户服服务务智能智能识别识别与与分分析析应应用用大数据平台技大数据平台技术术架构架构工程工程师师数据科学家数据科学家业务业务分析分析师师统一数据管控管理迁移访问快速加载大量量的的客客户户投投诉诉、咨咨询询、建建议议和和保保修修等等业业务务的的文文本本记记录录和和语语音音记记录录、电力政策文档和外部天气数据等半结构化或非结构化数据，并对其进行原始存储和初步加工、转换。引入文本挖掘和智能识别技术，整整合合客客服服文文本本记记录录数数据据和和用用电电客客户户档档案案数数据据，实现对客户需求的深度挖掘和精准分析。整合用电客户档案

12、、业务办理过程、用电信息、客户电话记录智能分析结果等数据，全全方方位位地地获获知知和和分分析析客客户户的的业业务务状状态态，并结合对客户需求的智能识别和分析，提提升客升客户户服服务务的精准度和及的精准度和及时时性性。14统一分析应用数据源5/21/2014Teradata Confidential设备设备状状态历态历史史分析分析设备设备智能防灾智能防灾设备设备运行运行监测监测预测预测性性资产维资产维护护分析分析用户数据探索平台数据整合平台生生产产管理管理系系统统SCADA电电网拓扑网拓扑外部外部环环境境数据数据数据汇集平台电电力生力生产产设备设备运运维维管理智能分析管理智能分析应应用用大数据平

13、台技大数据平台技术术架构架构工程工程师师数据科学家数据科学家业务业务分析分析师师统一数据管控管理迁移访问快速实时加载大大量量的的设设备备运运行行状状态态、设设备备运运行行视视频频、生生产产工工作作票票、电电网网拓拓扑扑地地理理空空间间数数据据和外部环境数据等多结构化或非结构化数据，并对其进行原始存储和初步加工、转换。利用MPP并行处理技术架构和流式计算技术，通过对设设备备运运行行检检修修的的视视频频流流数数据据进进行行分分析析和和挖挖掘掘，实现以自动化方式对设备运行状态进行大范围和长周期的分析，从而能够识别设备识别设备故障故障发发生模式生模式。整合设设备备当当前前运运行行状状态态、历历史史检检

14、修修工工作作记记录录、设备设备地理空地理空间间信息信息和外部环境数据等，实现预测性设备资产维护和智能防灾和减灾，同时，对设备运行的实实时时监监测测，实实现现快速故障定位和原因分析快速故障定位和原因分析。14统一分析应用数据源5/21/2014Teradata Confidential175/21/2014Teradata ConfGartner 大数据市场评估报告(2014)从1999年起，Teradata连续16年在Gartner数 据仓库平台总体性能评测中排名第一;Teradata 在各项主要测评指标中全面领先本本报报告反映了当今的大告反映了当今的大数数据市据市场场Teradata是是领导

15、领导者者本报告是对大数据市场的综合评估（包括Hadoop，竞争对手，客户，分析师等）市市场趋势场趋势是如何更好的是如何更好的使使用数用数据据仓库仓库，并并对对不同技不同技术进术进行整合行整合LDW逻辑数据仓库是综合了数据不同的存储策略，而不是取代传统的数据仓库，对不同技术的整合才是真正的大数据。LDW逻辑逻辑数据数据仓库仓库成成为为新新的的标标准准Teradata的统一数据架构UDA是对Gartner提出的LDW最全面的实现。Teradata不仅是市场领导者，而且还引领未来的方向。Teradata引引领领持持续创续创新新Teradata进一步通过和客户实践UDA的创新而引领市场，通过EDW和L

16、DW为超过1200名客户提供服务。来源:http:/ 着新的机会减少大数据分析的 复杂性让已有资源能从大 数据中产生价值使用下一代新的分 析方法实现业务洞 察力利用大数据 获取竞争优势195/21/2014Teradata Confidential数据探索数据数据仓库仓库/商商业业智能智能高高级级分析分析问题问题205/21/2014Teradata Confidential各各种种复复杂杂的的高高级级分分析析环环境境导导致致数数据据碎碎片片，更更 高高的的成成本本，需需要要更更复复杂杂的的技技能能，更更长长时时间间才才 能能实现业务实现业务价价值值。数据探索集成的探索平台集成的探索平台(IDP)问题问题数据数据仓库仓库/商商业业智能智能高高级级分析分析解决方案解决方案各各种种复复杂杂的的高高级级分分析析环环境境导导致致数数据据碎碎片片，更更 高高的的成成本本，需需要要更更复复杂杂的的技技能能，更更长长时时间间才才 能能实实现现业业务务价价值值。集成的分析集成的分析探探索提供索提供了了更更输输入入的的洞察，洞察，统统一一的的 访问访问接口，易接口，易用性，用性，低低成本，成本，更更好的