助推电力行业数字化转型，柏睿数据出席爱分析·第四届数据智能线上高峰论坛

柏睿数据 2022-09-23

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9月15日，以“数业有道，智赢未来”为主题的2022爱分析·第四届数据智能线上高峰论坛，通过直播的形式展开。

柏睿数据副总裁李远志受邀出席，就当前电力行业数字化治理情况，分享了对“DATA+AI技术推动电力行业的数字化转型”的心得与体会，包括数据的增长消耗与复用、电力系统应用数字化技术、柏睿数据在电网平台层应用案例等内容。

“限制数据价值的制约条件是其分析方法”

由于物联网大规模普及、移动互联和工业互联网技术的成熟，导致全球数据增量大规模增加。而数据存储和使用的比例较低，仅有极少数的数据能被有效存储并利用。由此，数据能耗已经成为了制约数字与经济的一个非常严重的问题。

与大数据时代的数据资产相对比：数据资产与工业时代的矿石资产，都具有有效价值，而工业时代的社会发展动力，来自于石油这种矿石能源，这种矿石能源在工业时代一经开采，它的价值就一次性被使用了，但数据资产在当代是可以反复提炼的，只要数据本身没有丢失，数据的价值就可以一直延续下去。

李远志表示，限制数据产生价值的制约条件，实际上是数据的分析方法，而不是数据本身。

“DATA+AI，数据治理技术架构向云转换”

现在全球的数据治理技术架构都在向云架构进行转换，使用大数据进行数据智能分析，关键点就是数据资产的综合管理，采用人机耦合的方式，利用数据编织技术，实现数据管理自动化和智能化。

柏睿数据拥有国内一栈式数据实时处理能力和数据管理的技术，核心技术均自主研发，拥有完整知识产权。对于私有云管理平台、数据编织、数据联邦等，都有完整的产品体系，还有基于全内存分布式流式数据智能分析工具、空间人工智能算法库、低代码机器学习平台、数据可视化和数据集成管理平台。

柏睿数据的全内存分布式数据库RapidsDB，全面支持云架构，提供跨源异构等数据管理体系，还有分布式的热扩展能力。RapidsDB可以提供至少300节点以上集群的支撑能力，搭配自研的AI Workflow机器学习平台，能让产业端人员快速将行业智慧与人工智能算法高性能结合，使数据分析能力相较传统管理方式提升60倍至80倍。

“电力系统‘源网荷储’应用数字化技术”

据国家能源局发布的数据，2021年时中国的电力生产和消费依旧保持全球第一，这种电力体系高速发展，实际上也使用了数字化技术。

中央在能源生产、输送、分享、消费模式改变的背景下提出了新型电力系统覆盖“源-网-荷-储”四大环节，完成多终端、跨地域、跨业务点位的建设，实现万物互联及人机交互。

柏睿数据使用DATA+AI技术，在特高压、柔性直流、智能巡检、数据中心等各方面都有充分应用，也正是因为这样技术的广泛使用，使得我们国家成为全球电力技术的领导者。

“柏睿数据在电力数字化转型的4个场景”

电力数字化的巨额投入，促进了整体技术的高速发展。据艾瑞建模测算，2021年电力数字化核心软件及服务市场规模已经达414亿元，预计到2025年市场规模将达近840亿元。电力数字化的转型，是平台型，枢纽型，共享型的转换，同时也需要坚强智能电网、泛在电力物联网的融合。

从电网的感知层、网络层、平台层、应用层架构分析，柏睿数据的DATA+AI技术，主要应用在平台层的数据中台与业务中台，有以下4个典型应用场景：

一、数字化审计平台。由于电网用户量非常大，使用传统数据库查询的话，宽表里的SQL脚本语言非常复杂，查询速度极慢，使用这种数据审计，通常需要4到5天时间。而使用DATA+AI和RapidsDB这种高性能的分析库，可以让数据审计周期压缩到几个小时。

二、电能表状态管理。数字化电表日常校准若通过远端抄表方式，通常要进行几十小时、生成几十亿条记录、形成几百G数据。现在使用全内存分析库，可以让这种分析周期压缩到秒级，整体降低了电表数据失准，让电表校准可以实时出结果。

三、电力大数据多方协调应用挖掘价值。以社会经济生活发展为例，电力作为瞬时能源具有即时性，可以直观展现社会的经济活力状态。柏睿数据能构建电力数据组合模型，从电力视角增加政府对乡村振兴水平和差距的直观认识。

四、区域经济活跃度分析。基于柏睿数据在电力层面对宏观经济的研究，可以借助电力数据精准获悉地区半年度GDP大小，也能实现提前一个季度掌握地区宏观经济未来发展趋势。

当前，柏睿数据的相关技术已经在甘肃、陕西等地完成广泛应用，有效地支撑了其电力乃至社会化大数据发展，为政府对宏观区域经济发展管理的精准决策提供更加便利高效的解决方案。

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