来源：北极星电力网2015-11-10

无论是以特高压为骨干的坚强智能电网的建设，还是现阶段多种能源互动的能源互联网，都将衍生出海量数据的快速处理。如何处理海量数据，并挖掘数据的最大化价值，成为通信企业的必争之地。

来源：北极星售电网2015-11-06

国家发改委还提出了智能电网发展指导意见，综合应用云计算、网格计算、大数据挖掘等技术，实现海量数据的深层利用，全面支撑智能家庭、智能楼宇和智慧城市建设。

来源：领能知道2015-11-05

以下为整理后的演讲内容全文：电力行业中沉淀的海量数据电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据，发、输、配、用、调度，各个环节都有大量的数据，而且数据是非常有价值的。

来源：领能知道2015-11-05

以下为整理后的演讲内容全文：电力行业中沉淀的海量数据电力行业在全过程价值链中产生了大量的数据，发、输、配、用、调度，各个环节都有大量的数据，而且数据是非常有价值的。

来源：水木然2015-10-30

这些海量数据终究是归属于机器、软件、或是终端用户?这将是决定未来世界格局的关键问题。德国工业4.0战略为什么德国是工业4.0的焦点呢?...正是因为生产的定制化和多元化，工业4.0将产生海量数据，以德国安贝格工厂为例，其生产线上的在线监测节点超过1000个，每天采集数据逾5000万个。那么，问题来了，未来工厂的核心竞争力是什么?

来源：中兴力维2015-10-29

在后端，对海量数据开展汇聚、分类、管理、加工等工作。最后，通过icap平台，为各类用户提供满足信息、结论、及时、简单、智能五大核心需求的服务。...然而这些问题的解决也带来了新的问题，那就是如何在海量数据中获取到所需要的资源。这就涉及到数据潜在用户的需求分析、大数据处理、智能分析、云存储等方面的技术。

来源：中国信息化2015-10-28

大数据技术本身并不是凭空出现的新技术，只不过此前社会对于这项技术的诉求并不那么强烈，而云计算的出现使海量数据的处理需求越来越迫切。

来源：甲科数据2015-10-28

简而言之，在大数据时代，人类第一次有了精细的观测手段可以详尽观察并处理海量数据。通过深层次挖掘海量数据，可描述物理世界中的各种实体、实体之间的关联，乃至描述整个社会形态。

来源：大智慧阿思达克通讯社2015-10-28

**大数据平台建设渐入佳境，积成电子优势明显**大数据平台建设是能源互联网推进的关键因素，能源互联网的海量数据需要大数据平台提供有力支撑，积成电子等电力电子企业先发优势明显。

来源：北极星太阳能光伏网（独家）2015-10-27

有了底层的数据的产生和收集，以及基层的一个分析系统之后，再利用数据传输技术，包括光纤传输，无线传输等，就可以把海量的这些数据，各行各业的海量数据，都把它传输到上面。上面是哪里？

来源：《风能》2015-10-25

以我的经验，并不是每个人都喜欢这种在海量数据中遨游的感觉，大多数人还是对那些在特定情境下产生的最相关的数据感兴趣。

来源：中国交通新闻网2015-10-23

绿色生态高速公路服务区技术集成系统开发大数据处理模块，在整合和集成资源处理量、能源利用率、物流系统交易量以及主动式服务的成交量等多源、多维的复杂海量数据的基础上，应用大数据处理技术，精准分析高速公路服务区的驶入率

来源：北极星售电网2015-10-22

大数据分析技术是从超过传统数据库处理能力的海量数据中，提取重要的有价值信息的技术。

来源：晶科能源控股有限公司2015-10-19

晶科能源副总裁钱晶表示：非常高兴能获得2015中国智慧能源新锐企业的称号，晶科能源始终致力于通过光伏发电开启能源互联网的新时代，通过了解客户的用电模式和用电习惯，根据海量数据和数据挖掘，提供客制化服务。

来源：国家电网报2015-10-19

该公司通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用,建立迎峰度夏期间城网配变重过载风险的中期预警模型和配变重过载风险的短期预警模型，选取影响配变重过载的海量数据

来源：国家电网报2015-10-19

该公司通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用,建立迎峰度夏期间城网配变重过载风险的中期预警模型和配变重过载风险的短期预警模型，选取影响配变重过载的海量数据

来源：北极星输配电网2015-10-17

在海量数据出现了，大数据时代下，并不表示大家自然知道如何运用大数据，这个是需要大家思考的问题。这一点在座有很多能源公司，做这一块是很多的。

来源：北极星太阳能光伏网2015-10-15

电力系统中海量数据和信息的增长无疑为系统的运行和高级分析带来巨大的挑战和机遇。

来源：金风科技微平台2015-10-15

数字风电场运营管理平台在风电场数字化、集中化、远程化的趋势下，该平台将风电场管理工作的各环节有效打通，集中监测、故障预警、备件调度在数据化平台的作用下实现了更加高效的运维管理，同时基于机组运行海量数据及

来源：亮报2015-10-14

我国广域测量系统规模虽是世界第一，但海量数据远没有得到有效利用。