目前公司现有数据库多采用集中式服务器构建，扩展性不强，尤其是非结构化数据面临扩展性差和成本高的问题。因此，我们需要研究利用分布式存储、关系型数据库集群等方式，实现数据存储横向扩展，以支持大批量数据集中存储与加工处理，满足数据的不断增长要求。同时，电网生产运行和企业经营管理中业务数据类型繁多，包括结构化数据、网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型、海量的数据对处理能力提出了更高的要求，通过大数据技术可以对这些问题进行完美的解决，为公司节约成本，提高运行效率，创造更大的经济和社会效益。
能力君：国家电网公司重点在哪些领域开展大数据应用?
王继业：大数据工作包括了数据采集、数据传输、数据存储处理和数据分析四个主要环节的工作。其中，前三个工作由信息化部门牵头建设和运行，第四项工作由各业务应用部门牵头建设使用。2014年7月至12月，公司组织中国电科院、南瑞集团等科研院所和信通产业单位完成公司大数据平台总体设计，编制形成《国家电网公司大数据应用指导意见》。同时，确定了营销、运检、检修等7大领域的设备状态监测、负荷预测、配网故障抢修精益化管理等17个方向35项的大数据应用试点研究工作。今年1月，公司正式启动了企业级大数据平台的研发和试点建设工作。
在电网运行领域，以推动智能电网创新发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电网发、输、变、配、调、用六大环节的广泛应用;在经营管理领域，以促进公司经营管理模式创新发展为出发点，积极推进大数据技术在电网规划、配网运行、运营监测和人财物集约化管理等方面的广泛应用;在优质服务领域，以促进优质服务能力提升和新型业务形态发展为出发点，积极推进大数据技术在智能电表增值服务、电动汽车运营管理和需求侧管理等方面的广泛应用。
能力君：经过一年时间平台建设和试点，国家电网公司大数据建设取得了哪些阶段性的成果?
王继业：我印象比较深刻的是，今年夏天，国网江苏电力运用大数据负荷预测方法，对江苏全省负荷峰值进行预测。4月份，国网江苏电力利用大数据分析,预测今年江苏省最高电力负荷为8440万千瓦，预计发生时间在8月6日。实际情况是，8月5日江苏电网最高负荷达到8480万千瓦。与预测相比，时间仅相差一天，负荷仅相差40万千瓦，足以证明大数据应用的巨大威力。另外一个是低电压治理。国网福建电力从管理和技术两方面入手，全面掌握低电压现状和成因，借助大数据，深入分析95598低电压投诉、运维监测数据，结合用电信息采集系统监测及现场调研，全方位排查低电压台区，准确掌握全省低电压台区分布特点、负荷特性及时间规律等低电压网络现状。
此外，国网福建电力根据利用实测比对结果，建立电压损耗计算模型，形成台区压降成因分析图、台区电压分布图等，精确直观展现台区电压薄弱环节。今年8月，国网福建电力开展城网配变重过载预警分析场景应用,识别出52 台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率达80%。
