来源：国家电网杂志2019-04-26

聚焦海量数据、高频数据、实时性强的数据，用数据推动管理创新、业务创新，在应用中不断迭代计算方法，提升精准度、实时性与体验感。

来源：《工业控制计算机》2019-04-25

对标管理平台以机组脱硝系统档案数据、脱硝系统巡检数据以及过程实时数据等海量数据为基础，通过同比环比、同类型机组分析、区域机组分析等模块，建立了单个、同类型、区域机组对标体系，推动了各机组向最优水平靠齐，

来源：电网技术2019-04-24

将云计算与区块链相结合,可有效降低区块链的开发门槛,推动区块链向更多领域发展,同时也可以有效分析和处理区块链中的海量数据。4）业务应用支撑层。

来源：远光软件2019-04-24

在新一轮电改发布之初，远光就开始研究、布局综合能源数字化生态，目前研究成果的创新价值主要体现在三个方面：第一是数据智能，通过底层海量数据的监测和存储，保证能源设备智能感知，实现能源供需信息实时获取；第二是开放互联

来源：中国海装2019-04-24

该项目依托中国海装在风电装备大数据和智能健康管理方面的技术优势，构建了故障诊断微服务管理平台，可接入数千台风电机组,对风电场产生的海量数据进行全方位实时采集、边缘计算、智能处理、数据建模及多维可视化展示

来源：中国能源报2019-04-24

电网是覆盖范围最广的网络，泛在电力物联网将连接海量主体、集聚海量数据，借助先进技术能孵化大量的新业务新业态新商业模式，包括能源与数字经济的混合产业，形成新的增长极，促进经济社会发展和运行效率整体提升。

来源：中国能源报2019-04-24

电网是覆盖范围最广的网络，泛在电力物联网将连接海量主体、集聚海量数据，借助先进技术能孵化大量的新业务新业态新商业模式，包括能源与数字经济的混合产业，形成新的增长极，促进经济社会发展和运行效率整体提升。

来源：中国能源报2019-04-24

电网是覆盖范围最广的网络，泛在电力物联网将连接海量主体、集聚海量数据，借助先进技术能孵化大量的新业务新业态新商业模式，包括能源与数字经济的混合产业，形成新的增长极，促进经济社会发展和运行效率整体提升。

来源：中国能源报2019-04-23

电网是覆盖范围最广的网络，泛在电力物联网将连接海量主体、集聚海量数据，借助先进技术能孵化大量的新业务新业态新商业模式，包括能源与数字经济的混合产业，形成新的增长极，促进经济社会发展和运行效率整体提升。

来源：国家电网报2019-04-23

云计算、大数据、人工智能、物联网等技术能进行海量数据优化、分析、判断、决策，可以对能源的供需曲线进行判断和管控。

来源：国家电网报2019-04-23

云计算、大数据、人工智能、物联网等技术能进行海量数据优化、分析、判断、决策，可以对能源的供需曲线进行判断和管控。

来源：国家电网杂志2019-04-19

但随着电网规模的扩大，数据采集量的大幅增加，传统的实时数据库和it架构已经无法满足海量数据的处理需求。...最近几年，电力行业开始采用互联网行业的大数据平台技术，最典型的就是将kafka、hadoop、hbase、spark、redis等技术集成在一起处理海量数据。

来源：特变电工新疆新能源股份有限公司2019-04-18

多年来，特变电工一直致力提供新能源创新解决方案并努力实现协同增效，在平价上网的新形势下， 提出了“光伏·伙伴”数据服务一体化解决方案，对电站产生的海量数据进行全方位的实时采集、高效传输、精确计算、智能处理

来源：北极星电力网2019-04-18

第一部分主要是数据智能，我们通过底层海量数据的监测和存储，建立相应的设备包括业务模型，实现我们能源供需信息实时获取，同时保证能源设备达到状态的智能感知。

来源：国家电网杂志2019-04-18

聚焦海量数据、高频数据、实时性强的数据，用数据推动管理创新、业务创新，在应用中不断迭代计算方法，提升精准度、实时性与体验感。

来源：亮报2019-04-17

人们的生活、工作、学习中到处都是海量数据，无处不在的数据正发挥着巨大的能量，成为社会进步的重要驱动力。更多的数据应用和价值等待我们去探索。...电力大数据随着智能电网和信息化建设，电力行业已积累了海量数据，在数据量、多样性、速度和价值方面具有大数据的特征。电力行业已进入大数据时代。

来源：电网技术2019-04-15

例如聚类、降维等算法,并行化后能显著降低算法的复杂度,对分析海量数据尤为必要。r程序通过调用sparkmllib并行算法库,实现所用聚类等算法的并行化。

来源：亮报2019-04-12

国网江苏电力发展部主任许海清告诉记者，后期建设的数据中心站是江北智慧能源生态系统的最大特色之一，它能存储、分析、利用电力物联网采集到的海量数据，全面支撑能量在城市能源系统中双向流动。

来源：国家电网报2019-04-12

采用云计算、大数据等技术，可预估不可观测区域分布式可再生能源发电容量；结合深度学习等具有处理海量数据能力的算法，充分利用泛在电力物联网采集的广泛、实时、高密度数据，可挖掘可再生能源发电的波动特性和关键影响因素

来源：北极星电力网2019-04-11

在进入中国市场的30多年里，施耐德电气积累了大量的优质用户，有足够的渠道收集用户需求和海量数据。以电网、配电市场为例。...随着各种能源设备物联数量骤增产生的海量数据，数字化技术普及背景下更多对于生产与运营智能化的需求等，如今的配网系统面临着供电可靠性提高、运维成本增加，庞大的资产、数据管理等需求和痛点。