来源：能源杂志2020-12-09

而在海量数据之上，可以通过增值服务或数据价值挖掘而实现变现，甚至营造出新生态。 长期博弈 头部运营商间合纵连横背后，或将经历长时间的博弈。

来源：中国能源报2020-12-09

其实，早在今年2月，国网浙江电力在国内首次推出“企业复工电力指数”，运用营销系统海量数据建立算法，得出复工指数，动态监测、直观反映企业复工复产情况，随后，各地相继推出类似数据产品，助企复工复产。

来源：中国电力2020-12-07

例如美国的arundo公司为石油、天然气、电力等资产密集型行业开发软件，使用大数据、人工智能技术实时分析运营中采集的海量数据，对故障进行提前预测预警，促进预防性维护，降低运营成本。

来源：南京霍普斯2020-12-03

2.快速预警、事件溯源通过对各类智能感知设备的海量数据的分析，实时分级报警、快速发现安全隐患，减少安全生产事故；通过智能算法为事件溯源提供辅助决策。

来源：北极星风力发电网2020-12-03

然而，落实智能化管理，系统集成商、运维服务商也面临诸多困难，如从多系统中精准获取数据、将海量数据连接至不同的云服务平台等。如何紧跟国家战略步伐、推进数字化、落实智能化、帮助企业实现智能化的转型升级？

来源：电网技术2020-12-03

2.2 海量数据统一存储访问 新模式下，单次现货交易出清结果或结算计算 的数据记录已达到百万级规模。...2）目前 交易系统通过关系数据库直接存储访问业务数据， 无法满足新模式下现货交易多时段、多案例等多维 度海量数据的高频次和高性能存储访问需求。

来源：BENTLEY软件（北京）有限公司2020-11-30

数字孪生技术需要处理这些海量数据，同时将它们集中在统一视图中。数字平台需要对数据进行统一和整合。开始创建数字孪生模型时，用户需要首先创建一个实景模型。工程团队可提供有关桥梁施工现场实际位置的数据。

来源：中国能源报2020-11-25

目前，海量数据传感器正部署到电网设备上，最终将形成一张数字孪生电网。届时，电网运行效率将大幅提升。不仅电网自身数字化。

来源：北极星电力网2020-11-23

由于可视化数据量巨大，传统的人力检查、人工监屏方式存在着工作效率低下、数据遗漏较多等问题，为海量数据的挖掘带来了一定的阻力。

来源：国家电网2020-11-13

陆家嘴，摩天楼群鳞次栉比；张江科创中心，带电粒子在上海光源极速飞驰；人工智能岛，超算中心内海量数据奔涌；临港新片区，特斯拉超级工厂马力全开……浦东站在而立之年的新起点上远望，澎湃电能源源不断注入这片改革热土

来源：南方电网2020-11-12

电网业务产生的海量数据正与数字政府对接，为社会治理的创造新资源、新工具。...数字电网还通过连接能源生产到消费全过程，将采集到的海量数据与政府数据、经济数据、商业数据相结合，放大数据价值，繁荣数字生态和数字经济。

来源：明阳智能2020-11-11

大型复杂海上风电场系统的发展不像数学题可以简单地推算出最优答案，只有智能化的方法才能基于海量数据捕捉‘天机’，未来海上风机将具备生物特性，通过数据采集，数据训练，自我学习，从而实现融动自然，感知未来。”

来源：北极星电力网2020-11-10

这个时候我们最基础要做的事情，要做数字孪生，这也是西门子在过去十年当中，在做工业4.0核心的一点，我们收购了工业软件公司，他们核心做事情就是数字孪生，怎么构建物理世界跟虚拟世界之间的影射，这是所有做数字化基础，我们不能在海量数据当中埋头苦干挖掘

来源：电网头条2020-11-05

为实现以“主网打不垮、配网不停电”为特征的韧性城市电网，青浦供电公司将“大云物移智”等先进技术与电网传统运维检修业务深度融合，从输电、变电、配电等多个领域加强设备感知能力，同时依托电网海量数据打造全景智慧供电保障系统

来源：中青报2020-11-01

胡京南说，通过对这些海量数据定量分析找到的污染源头还是比较有说服力的，病根找到了，就可以对症下药，给精准治污提供了路径。

来源：中国能源报2020-10-29

赵志祥认为，在此背景下，风电行业的业务场景正逐渐向边缘端迁移，海量数据亟需在边缘进行预处理，低时延、高并发的业务场景进一步放大了边缘微数据中心、远程运维和降级自治等需求。

来源：国家电网报2020-10-27

分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是企业从海量数据中发现有用信息的关键能力。

来源：国家电网报2020-10-27

2016年年初，联研院开展了人工智能图像识别技术在输电线路巡检图像智能分析领域的技术攻关，实现海量数据的高效、精准分析；同时，研发了面向输变电的人工智能云服务平台，并将输电线路巡检图像智能分析以云服务的形式面向公司内网用户开放

来源：国家电网报2020-10-27

分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是企业从海量数据中发现有用信息的关键能力。

来源：先思录2020-10-19

数据已成为能源电力领域市场化业务竞争的重要内容，综合智慧能源、电力物联网、能源产业物联网、需求侧响应、电力市场交易、综合能源服务等无不都需要海量数据（包括生产、经营、用户等多类型数据）。