电力大数据应用瓶颈
(1)数据融合存在障碍
由于用户侧多个信息化系统在建设初期缺乏统一规划，开发厂商根据各业务部门的需求独立开发，导致数据结构不统一，同种数据重复存储，统计计算模型不一致，时间颗粒度难统一等一系列问题，难以形成全面的数据共享，与其他专业部门的系统存在数据壁垒。数据融合是大数据分析的基础，打破数据壁垒，实现信息共享是大数据应用的关键。
(2)数据质量参差不齐
系统建设之前对档案质量管控不足，统计数据在颗粒度、维度、统计方式、完整性、一致性和准确性等方面千差万别，历史数据难以收集和整理。此外，部分数据尚需手动输入或修正，采集效率和准确度还有所欠缺。数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响着大数据分析的准确性和实时性。
(3)硬件设备承载力有待提升
近些年，电力数据呈爆发式增长，现有的系统架构和硬件设备只能够满足日常业务的处理要求，用电侧信息化系统对数据储存的颗粒度小，而且存储时间要求长，这对其数据存储和处理能力、数据交换能力、信息网络传输能力以及数据展示能力都提出更高要求。需要对现行硬件及时升级改造，提高系统运行效率和稳定性，支撑大数据分析工作。
(4)隐私保护和信息安全面临挑战
电力需求侧大数据必然会涉及众多用户的隐私，由于目前用户数据的收集、存储、管理与使用等均缺乏规范，更缺乏监管，主要依靠企业的自律保护隐私，因此对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广，各类防护体系建设不平衡，信息安全水平不一致，因此亟需从技术手段和政策法规两个层面解决用户隐私保护和信息安全面临的挑战。
面向电力需求侧的大数据技术，不仅仅是电力需求侧管理领域在技术上的进步，更是在发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，可为未来智能用电技术的广泛推广应用提供坚实的数据基础。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。我国电力需求侧管理的发展，亟需充分利用现有信息化系统和大数据技术，探索目前瓶颈问题的解决方法，挖掘海量数据蕴藏的价值。
(史梦洁，中国电力科学研究院，主要从事电力需求侧管理、节能评价研究)
