国网浙江电力科信部信息处洪建光表示：“国网浙江电力于2013年初即启动云计算、大数据技术研究，初步建立起基于Hadoop的分布式云平台，并对用电信息采集系统进行云化改造，优化采集和处理技术架构，有效提升各类业务应用效果，系统响应速率提升60%以上。”
公司将进一步梳理分析、提炼总结有关单位大数据技术研究和应用成果，并统一纳入公司大数据平台建设和典型应用场景设计中。
随着DT(数据技术)时代的到来，未来数据将成为企业业务创新的核心。随着公司大数据应用建设工作不断深入，下一步，公司将重点结合信息通信新技术推动智能电网创新发展行动计划和大数据应用指导意见落地，持续推进以大数据为主的新技术深入应用到智能电网建设的各个环节，推动公司业务创新、管理模式转变、管理效率和效益提升，助力智能电网和全球能源互联网发展。
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大数据应用背景
随着信息通信技术的不断进步，世界已进入了“数字摩尔时期”，全球数据量大约每两年翻一番，截至2003年之前，全球共产生了约5EB数据，而这仅是当前人类社会两天新产生的数据量。
近年来，随着全球能源问题日益严峻，许多发达国家纷纷开展智能电网研究和实践。人们生产生活的每一个环节都离不开电力，作为电力的传输系统，电网是最复杂的人造系统之一，具有地理位置分布广泛、发电用电实时平衡、传输能量数量庞大、电能传输光速可达、通信调度高度可靠、实时运行从不停止、重大故障瞬间扩大等特点，智能电网最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统，而支撑智能电网安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以及累积的海量多源数据快速分析。随着智能电网建设的深入推进，电网运行和设备检测、监测产生的数据量呈指数级增长，逐渐构成了当今信息学界所关注的大数据。以信息采集为例，截至2014年年底，国家电网公司已在所辖27个省市累计安装采集终端800多万台、智能电表2.2亿余只，实现用电信息采集超过2.4亿户，累计存储数据超过500TB，而且每日数据增量近10TB。而国家电网公司数据中心已管理结构化据49.75TB、非结构化数据213TB、海量历史准实时数据51TB、电网GIS数据25TB、电网统一视频300PB。
随着国家电网公司“三集五大”体系和“三个中心”的全面建设，信息系统已全面融入公司生产经营管理业务的各个方面，并且积累了大量的结构化数据、非结构化数据、海量历史准实时数据和地理信息数据。截至2015年5月，仅结构化、非结构化、海量历史准实时和电网空间四大数据中心数据量就达340TB，公司电网业务数据和经营管理数据从总量和种类上都已具备较大规模，并且呈现快速增长的趋势。另一方面，随着后续智能电表、电网在线监测、微电网组网等逐步推广应用，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”(海量、多种类、实时)特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显。同时，从某种意义上讲，公司各类数据不断增长，如何从海量的信息中找到有价值的信息正变得越发关键。
目前，大数据已成为学术界和产业界共同关注的研究主题，在很多领域得到应用，具有广阔的应用前景。仅2009年，谷歌公司通过大数据业务对美国经济的贡献就为540亿美元，而这只是大数据所蕴含巨大经济效益的冰山一角。IBM公司利用多达4PB的气候、环境历史数据，设计风机选址模型，确定风机安装的最佳位置，从而提高风机生产效率和延长使用寿命。美国加州大学洛杉矶分校研究者将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部整合，设计了一款“电力地图”。该图以街区为单位，可以反映各时刻的用电量，并可将用电量与人的平均收入、建筑类型等信息进行比照，能准确地反应该区经济状况及各群体的行为习惯，以辅助投资者决策，也可为城市和电网规划提供基础依据。2011年5月，麦肯锡公司发布了关于大数据的调研报告《大数据：下一个前沿，竞争力、创新力和生产力》，充分阐释了大数据研究的地位以及将会给社会带来的价值，大数据研究已成为社会发展和技术进步的迫切需要。
