與黑洞相關的大數據

　　泛在電力物聯網廣泛應用大數據、云計算、物聯網等信息技術和智能技術，是數字革命在能源電力領域迅速發展的必然產物。人們的生活、工作、學習中到處都是海量數據，無處不在的數據正發揮著巨大的能量，成為社會進步的重要驅動力。更多的數據應用和價值等待我們去探索。

　　北京時間4月10日晚，由全世界200多位科學家合作完成的重大天文學成果——人類首張黑洞照片，在全球多地同步發布。你知道嗎？這張黑洞照片是由天文望遠鏡獲得的大數據合成而來。

　　分布在全球各地的許多天文望遠鏡在同一時間“按下快門”，記錄無線電數據。天文望遠鏡獲取的數據量非常大，一晚上就能收集到2PB（PB為十億兆級）。如此龐大的數據難以用網絡傳輸，必須裝到硬盤里，而這些儲存數據的硬盤足足有半噸重。之后，依靠機器學習算法，科學家們把數據拼到一起，構建出黑洞圖像。

　　大數據時代

　　隨著移動互聯網和物聯網技術的發展，數據正在以超出人們想象的速度快速增長。根據國際數據公司（IDC）統計，2014年全球數據總量為8ZB（1ZB=1021B），預計2020年將達到44ZB。同期，我國數據總量為909EB（1EB=1018B，萬億兆級），占全球數據總量的13%；預計到2020年，我國數據量將達到8060EB，占全球數據總量的18%。毫無疑問，我們已身處大數據時代。

　　在小數據時代，受限于信息獲取和處理能力，只能隨機抽樣。而在大數據時代，信息獲取成本大大降低，信息獲取效率成倍提高，信息處理能力得到增強，原先被忽略的細節更容易被察覺到，不必考慮抽樣的科學性，分析結果將更加準確。大數據時代改變了認識世界的方式，即尋找相關關系，而不是因果關系。大數據的相關關系分析法更準確更迅速，而且不易受偏見影響。

　　大數據技術體系

　　廣義大數據技術體系包括：存儲層、整合層、計算層、應用層，其中存儲層包括列數據庫、鍵值數據庫、內存數據庫、分布式文件系統，整合層包括流數據總線、大數據連接器、PIG、HIVE，計算層包括并行數據處理、流式計算，應用層包括自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等。

　　電力大數據

　　隨著智能電網和信息化建設，電力行業已積累了海量數據，在數據量、多樣性、速度和價值方面具有大數據的特征。電力行業已進入大數據時代。電力大數據是通過傳感器、智能設備、視頻監控設備、音頻通信設備、移動終端等各種數據采集渠道收集到的海量結構化、半結構化、非結構化的業務數據集合。

　　電力大數據是電力公司的新型資產，將為電力行業帶來顯著的價值和電力公司的核心競爭力；促進業務管理向著更精細、更高效的方向發展。大數據技術將推動電力公司信息技術平臺的升級與改造，包括提升數據存儲和及時處理的能力；補充在非結構化數據分析與利用的能力；增強對海量數據資源的價值挖掘能力。

　　青海新能源

　　大數據創新平臺

　　國網青海省電力公司以新能源為切入點，2018年1月，建成國內首個數據匯集、存儲、服務、運營一體的新能源大數據創新平臺。平臺的核心架構包括3個層面。

　　核心平臺層是開展創新服務的基礎支撐；在網絡資源、計算資源等基礎設施服務的基礎上，提供以物聯網技術為核心的數據采集服務。在物聯接入部分，平臺的數據接入速率可以達到每秒3600條左右，累積接入數據已經超過53億條，每日接入的數據量超過80GB。

　　服務層面，是創新平臺的基本業務形態，基于開放的平臺支撐，提供平臺服務4個，應用服務21個。

　　生態層面，以海量數據和平臺開放能力吸引更多的服務提供方。目前該平臺已經聚集了來自全國不同地區的服務提供團隊13個，接入新能源場站121座。

　　【專訪】

　　張玉天 博士，就職于中國電力科學研究院人工智能應用研究所大數據應用研究室，主要從事電力大數據相關研究，負責、參與多項國家電網有限公司科技項目、智慧能源小鎮示范工程等。

　　《亮報》：從現階段對大數據的挖掘和應用階段來看，您認為，電力大數據的利用處于什么階段？未來，電力大數據將會發揮哪些作用？

　　張玉天：國家電網有限公司于2014年開始加強大數據相關研究，目前已建成集中式和分布式混合架構的企業級電力大數據平臺，在應用方面重點推進大數據在輸變電智能化、智能配用電、源網荷協調優化、智能調度控制、企業經營管理和信息通信6大領域的支撐作用。總體來說，電力大數據的利用已經歷探索起步階段，擁有不錯的數據和應用基礎，正在伴隨泛在電力物聯網建設所帶來的信息全面感知與業務新需求而蓬勃發展。

　　未來，大數據將在電網規劃、投資建設、資產管理、公司運營等方面，對電網發展方式與經營模式的轉變起到重要支撐作用。實現數據支撐的公司經營管理水平提升，用電客戶服務能力提升，并為政府提供客觀高效的數據服務。積極打造數據共享服務商業模式，加強對外提供數據服務，開發數字產品，提供分析服務，推動數據運營。