来源：亮报2016-07-27

精准预测源于海量数据。依托国家电网公司统一部署的大数据平台，江苏省全社会用电信息大数据分析系统从梳理对象入手，构建统一的企业数据模型。数据越多、越细、越真实，采集样本越精细，负荷预测的精准度就越高。

来源：南方电网公司2016-07-21

气候规律一手掌握全国首个五合一综合监测装置海量数据实时收集经过一天的紧张作业，鼓峰线上成功装置了3个实时在线监测装置。

来源：亮报2016-07-20

随着云计算、移动互联网等网络新技术的应用、发展与普及，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。大数据的量级有多少？

来源：极晨智道订阅号2016-07-20

当前风电行业的痛点在于风电机组性能差异大，年发电量达不到预期指标；风电场设计、运行不合理，设计偏差造成发电量难以达到设计指标；风电运行数据难以有效利用，积累的海量数据未能充分利用，通过分析挖掘可以发掘很多改善发电性能的措施

来源：中国能源报2016-07-15

它不仅能实时监控包括飞机引擎、涡轮、核磁共振仪在内的各类机器设备，同步捕捉它们在运行过程中高速产生的海量数据，还能对这些数据进行分析和管理，做到对机器的实时监测、调整和优化，从而提升运营效率。

来源：DTDATA2016-07-15

当前风电行业的痛点在于风电机组性能差异大，年发电量达不到预期指标;风电场设计、运行不合理，设计偏差造成发电量难以达到设计指标;风电运行数据难以有效利用，积累的海量数据未能充分利用，通过分析挖掘可以发掘很多改善发电性能的措施

来源：赛迪顾问2016-07-14

在海量数据的基础上，大数据技术的深化应用驱动着环保大数据的发展。在政府、企业和公众应用领域，环保大数据呈现出不同的场景和价值体现。...二、环保大数据的应用驱动环境管理升级(一)多维的环保大数据实现环境管理精准定位目前，我国环境监测体系初步形成，但对于海量数据的运营仍然存在巨大的提升空间。

来源：北极星环保网2016-07-12

利用大数据智能感知技术、预处理技术和分布式虚拟技术，对上述各类结构化、半结构化、非结构化的海量数据进行智能化识别、抽取与组织，建立国土资源决策支持综合信息库和数据持续更新机制。

来源：中国电力报2016-07-11

建设工程数据中心，开展数字化移交及数据管理工作，利用前期各阶段积累的各种资料和信息，通过统一标准，建立三维数字化移交展示平台和数据库，直接提交相关单位，为线路运行维护服务，防止重复建设，节省海量数据建设投资

来源：北极星电力网2016-07-11

二、支持重点优先主题一：大数据、云计算与信息安全(指南代码 3010101)加强虚拟化技术、海量数据存取、网络信息获取、自然语言处理、数据可视化、大规模并行处理、数据加工、数据挖掘等大数据和云计算核心技术研究

来源：供用电杂志2016-07-01

fa）测试的关键因素，构建了基于并行计算的馈线自动化仿真测试环境，为配电自动化故障处理性能测试进行了有益的尝试；文献［7］介绍了美国进行的配电自动化系统现场测试，通过多年长期运行得到数据并进行统计，基于海量数据对配电自动化系统的功能和性能进行分析

来源：给水排水微信2016-06-30

整个系统平台具有云计算的特点，能够适应海量数据的存储和计算要求，规模能够灵活伸缩，且具备高可靠性高安全性的特点。

来源：北极星电力网2016-06-30

推动人口、法人、部门业务等数据库之间的数据融合，探索利用大数据技术对各类海量数据进行多维度的分析和研判，为科学预测、正确决策和快捷处理提供支撑。

来源：南方电网公司2016-06-29

所长赵家强认为，随着计量自动采集装置覆盖率的不断提升，有效利用好这些海量数据，将为提升服务的精准度提供依据。比如，可以通过用户用电量的变化趋势，准确预测负荷变化情况，便于采取有针对性的保障措施。

来源：中国现代电网量测技术高端论坛2016-06-28

但是，实际应用情况很不理想：智慧水务平台的感知层（注：表计）数据的来源，数据的可靠性，及时/准确/有效性都难以保证，这些海量数据如何应用分析与整合，更是缺乏技术力量。

来源：国家电网报2016-06-28

创造新价值基于用电信息采集系统海量数据，按日常态开展量价费损实时在线监测分析，共筛查近128万条明细数据，有效发现失压、断流、零度户等客户用电异常，通过落实整改，挽回经济损失567.9万元。

来源：南京林洋电力科技有限公司2016-06-24

通过对智能电表数据采集、分析和挖掘，进行设备优化和提升，最后产生价值在这一系列过程中，人与电力设备的海量数据进行的有效沟通，我们称之为大数据分析，这是互联网化最有价值的环节，也是智能电表设备能力的延伸。

来源：电力系统自动化2016-06-24

随着电网结构的日趋复杂及规模的扩大，配电网各系统集成产生的数据急剧增加，实时信息的处理量非常巨大，需要处理海量数据信息，分布式电源的大量引入、电动汽车的快速发展、pmu装置的接入，必将会为智能配电网的大数据资源池注入更多的数据流

来源：供用电杂志2016-06-21

fa）测试的关键因素，构建了基于并行计算的馈线自动化仿真测试环境，为配电自动化故障处理性能测试进行了有益的尝试；文献［7］介绍了美国进行的配电自动化系统现场测试，通过多年长期运行得到数据并进行统计，基于海量数据对配电自动化系统的功能和性能进行分析

来源：远光软件2016-06-16

随着企业信息系统的日趋成熟和深入应用，系统数据呈现海量增长、动态变化等特征，企业对海量数据的深度挖掘和实时反映提出了更高要求。