大数据是电力行业未来发展核心

数学建模进入中国已经有26年了，并且有了很大的发展。据不完全统计，目前的中国数学建模爱好者以每年有50万人次的增长，26年来中国的数学建模爱好者总计有700余万人，这为数学建模行业的发展打下了坚定地基础。 中国的数学建模行业的发展前景将是什么样？这个话题很多人都提过，但是大多数人对其只是从【数学建模的用途】上来解释的，而非从人的需求层次上来反映——数学建模对未来就业会有什么帮助，对职业生涯发展会有什么帮助。下面将从我本人及数学中国站长马壮老师2年来的全国各地的调查结果、跟各类企业家（包括电商行业、移动互联网行业、数据挖掘分析行业、计算机行业）的交流以及自身做企业的一些经验中，来分析下设数学建行业的发展现状及未来前景。 1、从全国各地的调查结果及对中国未来教育发展的现状分析得知，数学建模目前已经逐渐进入了快速发展阶段，从刚开始只有大学生参与发展到现在小、中、高、大学生共同参与的科技活动。这为未来数学建模行业的发展积累了大量的后备力量，也是未来数学建模行业的希望。 2、从跟各类企业家的交流中得出，数学建模在各个行业中的需求很大，尤其是即将到来的【大数据时代】（其是未来5年会呈现爆发式发展的一个趋势），将为数学建模行业的发展提供难得的机会。从我去年的调查统计中显示，目前全国电商、互联网、移动互联网、市场营销等行业对数学建模人才的需求每年在10万以上，未来5年将会呈现每年以500%的形式发展（因为数学中国将正式联合相关企业对中国数学建模认证人才进行推介，并且联络数学中国老会员进行推荐，从而解决数学建模人才的就业难题）。3、从自己做企业的经验中，切身感受到数学建模人才在企业中的作用，并且定位了几个数学建模人才可以攻略的没有专业限制的职位： （1）相关专业领域的市场营销。很多人看到这个词汇，感觉就怕了，感觉就没底气了，从我自己做企业的经验来说，市场营销中最重要的一个环节是【市场分析+精准化营销】，而非普通人认为的沟通能力（沟通能力固然重要，但是那只是市场营销成功的皮毛，真正的核心是分析），所以这也是数模人的优势所在。寄语：如果你有事业心、有野心，那么你就可以去尝试这个职位，优秀的营销人员需要的是“分析能力”+“洞察力”+“随机应变的能力（可以理解为数模中的现学现卖能力）”=智慧。

大数据（big data）在可允许的时间范围内，无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的，如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤，而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样，大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。对于许多行业来说，如何使用这些海量数据是赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面:1)为大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2)长尾企业规模小，模式优美，可以利用大数据进行服务转型;3)传统企业在互联网的压力下不得不进行转型，需要充分利用大数据的价值。目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：(1)规划——提高负荷预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握了电力负荷的分布和变化规律，提高了中长期负荷预测精度。(2)施工——提高现场安全管理能力。现场批量比较分析的照片，采用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场安全隐患，或检查安全实施的纠正措施。(3)运营——提高新能源调度的管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源、照明、温度、风速等气象要素关系，更准确地预测新能源发电容量和管理。(4)维护——提高国家维护的管理能力。研究、维护、运行状况，消除气象条件对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，维护策略优化，采用平行计算技术，如国家大修指导等。(5)营销——提高电力消费的分析能力。扩大电力采集的范围和频率，利用聚类模型等挖掘手段，深入分析电行为特征，实施判别用户管理策略。(6)运输主管——提高企业关联分析能力。通过流量计算、可视化和并行处理，实现了全方位的在线监测、分析和计算。前景：一、宏观经济形势评价与预测二、服务电力企业、电力用户；用户能耗分析及用电优化；用电信息征信体系服务；

那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？ “大数据”的核心：更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈： “我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。 ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在该书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像 ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。 为电网规划和新能源探路 舍恩伯格说，可以抽象地认为，智能电网就是“大数据”这个概念在电力行业中的应用，就是通过网络将用户的用电习惯等信息传回给电网企业的信息中心，进行分析处理，并对电网规划、建设、服务等提供更可靠的依据。 日前，美国加州大学洛杉矶分校的研究者就根据“大数据”理论设计了一款“电力地图”，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、气象等信息全部集合在一起，制作了一款加州地图。该图以街区为单位，展示每个街区在当下时刻的用电量，甚至还可以将这个街区的用电量与该街区人的平均收入和建筑物类型等相比照，从而得出更为准确的社会各群体的用电习惯信息。 这个“大数据”地图也为城市和电网规划提供了直观有效的负荷数预测依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。 同时，对于风能、太阳能等具有间歇性的新能源，通过“大数据”分析进行有效地调节，也可以使新能源更好地与传统的水火电进行互补，更为灵活地出力。