电力大数据期刊版面费

电力大数据期刊版面费

北京志翔 科技 股份有限公司(以下简称“志翔 科技 ”)利用大数据技术 探索 出一套数智化转型解决方案：结合智能电能表的回传 历史 数据，以及电表设备计量相关的信息数据，进行监测和分析。在此基础上先进行小规模的抽样和建模研判，而后再进行大规模抽检，进而有效判断出相应区域的失准器具，精准更换失准设备。

5月26日至28日，志翔 科技 的工业大数据和大数据安全技术产品将亮相中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)，围绕“数智变 物致新”主题展示最新技术应用成果。

大数据技术为企业节省数十亿元

志翔 科技 的智能电能表状态评价与更换产品，通过对智能电能表的在线监测、精准研判,对电力大数据检测实现从“定期检定”到“全程监控”的转变。大数据技术应用成果反映到财务数据中，志翔 科技 仅这一款产品，通过精准定位和更换失准智能电表，每年就能为电力企业节约数十亿元费用。

随着智能电表覆盖率的提升，大数据分析在电力行业的重要作用日益凸显。根据国家电网数据显示，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只，国家电网规划预计到2025年接入终端设备将超过10亿只，2030年接入的终端设备数量将达到20亿只。

海量的电力大数据具有多重属性。国家电网有限公司大数据中心副主任程志华表示，电力大数据具有覆盖面广、实时性强、真实性高、经济属性强、行业分类规范、数据基础相对理想等特点。电力大数据的复杂性，以及智能化需求不断升级，为管理工作带来挑战。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到电力大数据领域的商机，并根据市场需求逐步孵化拓展出大数据运维平台、服务平台和终端产品三大业务。

开篇所述的失准智能电表分析，定位即为其大数据平台和运维产品线中的一个产品。除此之外，市场新趋势如新能源 汽车 的发展，也推动电力行业的新支撑性应用出现，志翔 科技 也根据电力企业的需求，将大数据分析异常发现、定位和报警等功能应用于关口表、充电桩和户变等方面。

如果说大数据平台和运维产品是利用新方法解决新问题，那么志翔 科技 的电力大数据服务平台则是应用新技术解决老问题发展到新规模的挑战，促进电力行业的精细化运营管理。典型的应用场景便是构建异常用电分析模型，实现智能化窃电诊断，以及利用线损分析模型自动诊断结合专家人工诊断，进行智能线损治理。

电力大数据终端产品则是更具未来感的业务，主要是通过端点部署，解决电力IoT的智能优化需求，数据可用于辅助居民、电力公司、机构政府等做出科学决策。

志翔 科技 高级副总裁伍海桑解释道，通过终端产品对用电数据的分析处理，能了解用户用电负荷类别及使用状态；分析功能可集成为模块与下一代电能表搭售，可用于环保监测、用电安全监测、碳计量等事关 社会 发展大方向的场景。目前志翔 科技 的一系列电力大数据分析产品和服务以及应用已经覆盖全国20多个省市，在电力行业积累了丰富的经验，随着电力产品的演进而不断优化，其大数据分析模型在实践验证中已经迭代到第四代。

清华系创始团队瞄准安全业务

2020年，志翔 科技 来自工业领域的大数据技术应用的收入已占据公司营收的重要部分。而最早，志翔 科技 将其这块业务定义为大安全，作为公司创业起步的方向——大数据安全中的一部分。

清华系的创始团队背景，让志翔 科技 甫一诞生便将技术根植于公司的基因中。公司创始人之一蒋天仪本科毕业于清华大学电子工程系，在美国完成博士学位后，曾服务过芯片企业Marvell；创始团队的许多成员包括伍海桑等也都毕业于清华电子系。目前，志翔 科技 团队中研发、产品相关人员占比达到60%，其中半数以上学历都在研究生以上。

数字经济时代，网络安全服务需求激增，催生了巨大的市场空间。赛迪顾问报告显示，2020年中国网络安全市场规模达到734.6亿元，同比增长20.8%。志翔 科技 自2014年开始聚焦大数据、云计算等一系列技术发展带来的安全问题，为集成电路设计、政府、金融等行业客户提供解决方案，开拓了紫光展锐、寒武纪、中兴、国家开发银行、中国农业银行等行业标杆客户。

公司的大数据安全产品基于“零信任”和“无边界”的理念，面向政法、金融、高 科技 行业数字化转型所面临的“上云”和“云上”的提供数据与业务安全等问题。2019-2020年，志翔 科技 的至明产品连续两年入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。

高 科技 定位的公司和清华系创始团队，令志翔 科技 备受资本青睐。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年内即获得近千万元的天使轮投资和数千万元的A轮融资，2017年6月获得国家基金领投的B轮融资，并在2019年10月完成B+轮融资。

谈及未来发展方向，在伍海桑看来，公司所具有的服务能力不仅在纵深上可以向更多的电力行业企业拓展，进入电力系统中“发输变配用”各个环节，从广度上也能将服务延伸至太阳能发电、智能制造等其他能源领域和工业门类。在“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的目标下，大数据技术还将释放新红利。

电力大数据技术满足电力数据飞速增长，满足各专业工作需要，满足提高电力工业发展需要，服务经济发展需要。电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。 数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。 统计分析，常指对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。 统计分析可分为描述统计和推断统计。1、描述统计描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种最基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，最常用的指标有平均数、标准差、相关系数等。2、推断统计推断统计指用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。推断统计包括总体参数估计和假设检验，最常用的方法有Z检验、T检验、卡方检验等 2012年7月10日，信通公司成功举办大数据开启智能电网新时代研讨会。本次研讨会作为公司大数据战略推进重要一环，总结公司大数据战略实施以来的重点工作，加深理解大数据对电力信息通信事业的意义，促进大数据生态环境建设，并展望公司及大数据未来发展方向。本次研讨会特别邀请了中国宽带资本基金董事长田溯宁博士、《证析》作者郑毅先生、浙江海盐供电局徐光年主任做专题演讲。研讨会的成功举办，使大家进一步了解了大数据、信息通信技术在智能电网发展、未来科技发展的重要意义，同与会各位专家的交流也使大家开阔了视野、增长了知识。本次研讨会也标志了电力大数据战略将进入攻坚实战阶段，与会人员纷纷表示，要牢牢把握住电力信息通信引领智能电网飞速发展的宝贵机遇，以昂扬的斗志面对新的挑战！ 2012电力行业信息化年会于2012年11月3-4日在北京举行。年会由中国电机工程学会电力信息化专业委员会、国网信息通信有限公司联合主办，南瑞集团国电通公司承办。国家电监会信息中心、国家电网公司信息化工作部、中国南方电网公司信息中心、中国电力建设集团公司信息中心、中国能源建设集团有限公司科技信息部以及各发电集团公司、各省电网公司信息部门等为会议的支持单位。本次年会主题为“大数据与宽带中国”。“大数据”将给电力企业带来新一轮商业模式转变和价值创新，宽带中国战略更为电力信息化发展提速。来自国家电力监管委员会、国家电网公司、国网信息通信有限公司、辅业集团公司、发电集团公司、网省公司等单位的30多位专家和代表将围绕主题在年会上发言或演讲。

电力大数据期刊

《大数据》期刊投稿难度大数据如今应用是比较广泛的，这方面可以写作的关联热词有很多，比如数据分析，云计算，数据挖掘等，这样的论文也是很容易投稿的。大家可以发表一些热门的选题论文，选题要新颖，这样投稿成功率是比较高的。大数据时代在论文完成后，就需要挑选合适的数据方面的刊物，可以先投递级别较高的刊物，根据修改意见对论文进行修改，并及时与期刊编辑进行交流沟通，了解论文存在的主要问题。多次修改后，论文就很容易投稿成功了。

大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试

在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。

主动适应“大数据”时代

据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。

“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇，“大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。

数字化时代的诸多挑战

当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。

另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。

对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。

加快数字化转型步伐

在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设；五是善于知识分析工具的开发与利用；六是加强技术的研发和投入。

电力建设期刊版面费

电力建设杂志属于中文核心期刊。

《电力建设》杂志社创刊于1958年，月刊，国内外公开发行。由国家电网公司主管，国网经济技术研究院有限公司、中国电力工程顾问集团公司、中国电力科学研究院联合主办，编辑部设在国网经济技术研究院有限公司。专业内容涉及电网和发电两大方向，近年来主要报道电力领域重点理论研究、重大科技项目、重点工程科技成果应用等内容。

《电力建设》2012年入选中国科技核心期刊。关注专业方向为特高压输电、智能电网、新能源技术等。该刊目前无审稿费和版面费等发表费用，从事电力科研和技术的人员可以投稿。

《电力建设》是电力系统行业期刊中最高等级之一，已入全国中文核心期刊和中国学术期刊光盘版。58年创刊，是电力系统中电力建设口的独家刊物，在电力系统中享有很高的知名度。有问题Q我123775888

电子类期刊名称 期刊级别 电力电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子测量与仪器学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子科技大学学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子与信息学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子元件与材料 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 固体电子学研究与进展 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 核电子学与探测技术 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 微电子学 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 西安电子科技大学学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电子计算机外部设备 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 电子技术应用 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 电子器件 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 电子显微学报 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 光电子、激光 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 光电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 航空电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 航天电子科技 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 量子电子学 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 量子电子学报 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 微电子学与计算机 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 真空电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 电力类电力电子技术 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电力技术 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电力系统及其自动化学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电力系统自动化 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 电力建设 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 华北电力技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 华北电力学院学报 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 华东电力 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 武汉水利电力大学学报 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 中国电力 浙江大学学位与研究生教育期刊B类机械类工程机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 化工机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 机械工程学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 机械强度 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 机械设计 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 粮油加工与食品机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 流体机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 农业机械学报 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 起重运输机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 畜牧机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 中国机械工程 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 重型机械 浙江大学学位与研究生教育期刊A类 黄金凿岩机械与气动工具 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械传动 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械工程材料 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械工程师 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械科学与技术 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械设计与研究 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械设计与制造 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 机械制造 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 建筑机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 矿山机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 林业机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 煤矿机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 排灌机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 轻工机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 石油机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 石油矿场机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 现代机械 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 渔业机械仪器 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 筑路机械与施工机械化 浙江大学学位与研究生教育期刊B类 杂志优劣程度如上，越好的审稿时间越长，差一点的一周即可，2个月的已经比较好了，变态的有半年， 发表的话你电子文档投过去，他会提出修改意见，改完交上版面费就OK了，我知道的就这些，不清楚的你可以上网搜，现在网络这么发达。

电力电子技术期刊版面费

看你投给谁了，收费标准是各期刊自己定的，电力期刊有名的几个都不收任何费用的，还给稿费，当然要求也很高喽，看你的水平了。。。

《电力电子技术》以电力电子技术为主体，探讨和报道电力电子行业中新器件、新技术、新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电力电子技术和发展动态及产品市场信息；为企业的新产品、新技术、新成果在行业内的推广架起一座金桥。1999年，电力电子技术改版为国际大16开本，刊期改为双月刊，2007年改为月刊，改版后的《电力电子技术》在坚持“重质量、有特色、守信誉”的办刊方针基础上，大力提高学术水平和质量，为振兴我国电力电子行业作出新的贡献。

《 电子技术应用》 《 电力电子技术》 应该稍微好点 《 电力电子技术》的影响因子高 计算机仿真计算机辅助工程计算机辅助设计与图形学学报计算机工程计算机工程与科学计算机工程与设计计算机工程与应用计算机集成制造系统计算机技术与发展计算机科学计算机科学与探索计算机时代计算机系统应用计算机学报计算机研究与发展计算机应用计算机应用研究计算机应用与软件计算机与数字工程计算机与网络计算机与现代化计算机与应用化学计算技术与自动化计算机光盘软件与应用金卡工程控制工程控制与决策模式识别与人工智能软件工程师软件学报上海信息化数值计算与计算机应用条码与信息系统网络安全技术与应用网络与信息微处理机微电子学与计算机微计算机信息微计算机应用微型电脑应用微型机与应用物探化探计算技术系统仿真技术系统仿真学报现代计算机(专业版)小型微型计算机系统信息系统工程信息与电脑信息与控制制造业自动化中国金融电脑中国图象图形学报A中文信息学报自动化博览自动化技术与应用自动化学报自动化与信息工程自动化与仪器仪表

电力大数据期刊投稿

本期，C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础，不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中，孙艺新老师结合案例，系统分析了国外几种电力大数据应用案例，并分析了未来的应用前景，可供读者参考借鉴。本文原载于《中国电力企业管理》，转载请联系作者获得授权。大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用，已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。电力大数据 人类从远古进化到现代，能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今，能源革命与信息技术革命发生交汇，智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及，将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用，也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。从商业模式创新来看，电力大数据的内涵包括以下三个方面：一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒，数据范围涵盖电力生产运营全过程；二是注重电力领域综合分析预测，对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判，能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性；三是注重能源领域商业模式创新，充分挖掘能源数据价值，从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度，给传统企业带来机遇与挑战。一方面，电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用，为创新商业模式与管理模式提供了机遇；另一方面，电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊，使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。国外电力大数据应用模式 目前，电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看，已初步形成了三类应用模式。以电力为中心的能源数据综合服务平台该模式通过建立一个分析与应用平台，集成能源供给、消费、相关技术的各类数据，为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中，电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势，具备成为综合服务平台提供方的条件。典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目（见图1）。该项目以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据，形成一个能源数据的综合服务平台。 图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图 该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，识别环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。为智能化节能产品研发提供支撑 该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合，通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析，设计开发出节能环保产品，为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例，该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验，也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中，电网企业不一定具备产品研发优势，但利用电力数据采集与分析方面的优势，既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理，也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式（见图2）。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯，并将室温调整到最舒适状态。 图2NEST产品商业模式示意图 产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢：作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据，借此完善预测算法，并通过多种方式（恒温器设备、互联网、分析报告）展示分析结果；电力企业在智能恒温器支持下，改进需求侧管理，节约发电装机与调峰成本；用户使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用。据报道，售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元，一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量，相当于2900万美元费用。面向企业内部的管理决策支撑 电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合，可充分挖掘客户行为特征，提高能源需求预测准确性，发现电力消费规律，提升企业运营效率效益。对于电网企业，该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度，增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用（见图3）。法国电力在筹建大数据研究团队初期，选择用户负荷曲线为突破口，将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析，以更为准确地预测电力需求侧变化，并识别不同客户群的特点，通过优化需求侧管理，改进投资管理与设备检修管理，提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理，使电网日负荷率提高至85%左右，相当于减少发电容量1900万千瓦。 图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图 电力大数据应用前景 未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上，进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用，推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应，“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。参照电商领域中的阿里集团，该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式，收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面，阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统，吸引用户参与到平台中，并采集整理用户大数据；另一方面，阿里通过用户大数据的分析与挖掘，在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势，不断巩固壮大其商业生态系统。2013年，阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元，营业收入493亿元，利润率高达45%。电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台，为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务，为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位，具有十分重要的作用。一方面，新一轮电力市场改革下，电力企业可以摆脱传统的盈利模式，通过挖掘大数据资源增强企业竞争力；另一方面，电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与，共建互利合作的商业环境，发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用，提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。积极布局推进电力大数据应用 电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用，对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态，积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网，乃至家庭小用户局域网。在此背景下，传统数据存储、计算能力将产生瓶颈，必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构，研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系，并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究，在未来竞争领域中占据主动。二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道，以及数据共享机制；超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案，提升信息系统处理能力。三是积极培育人才队伍，开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队，在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。