1、大数据与分析行业见解能源行业,市场状况迫使能源行业行业进行转型,行业转型提供了巨大商机,峰值负载减少,15%,使消费者得以节省10%的电费,需求增加,53%,到2035年全世界的能源需求的预计增幅53%,改变中的混合发电,50%,50%的新增产能预计来自可再生能源,在这个互联互通的世界，公共设施及其网络所承担的压力持续增加，迫切需要一种更智慧的方法,45%,日益增长的消费期望和担心,49%,超过50%的被调查用户，希望智能电网技术能降低家庭用电支出，但是,的消费者担心智能电表读数错误将会导致充电过度,电力研究机构估算，如果智能电网被部署，那么到2050年，平均用电将可能增加大约50%,如果没有
2、部署智能电网，电力消费预期增加大约400%,大约400%,在公共事业行业，参与“物联网”连接的设备数量，正在以指数级增长,年复合增长率, 2010-2015,数据爆炸,成本和价格压力,数据作为世界上最新的竞争优势资源脱颖而出,决策权正从少数精英转向许多被授权的人,随着数据价值的持续增长当前的系统并不能齐步并进,电网规划,企业分析,合规,电网运营,现场服务/ 维护,客户服务,用户人口统计, 使用模式,社交客户情绪,电网设备, 传感器, 智能电表,发电贸易伙伴， 容量, 发电计划,事件天气, 本地事件,地理空间位置信息,公共事业现在几乎能够利用来自任何来源的数据，且不论其类型和速度,针对大数据与分
3、析的关键使用模式已经出现,电网运营,意大利某电力公司,我如何能在客户来电之前，觉察电力故障并采取措施？,捕捉和分析来自电网传感器数据用于电网性能综合视图,通过提供一个全面的、近乎实时的电网视图，使问题诊断速度提升了99.9%,资产和劳动力管理,我如何能预见资产故障并预知哪些设备需要维护？,提高25%的人工效率，节约1015%的燃料,北美天然气经销商,关联多种来源的数据，以便更好地规划和部署检查、探测、维护、修理和替换资源及人员。,智能电表,我如何能利用智能电表信息改善客户服务？,北美电力公司,电力使用时间序列分析，标志和事件数据和其他用户资产和工作数据整合到一起,因此节省了1.76亿美元的资产
4、和运营投入,大数据与分析的关键使用模式：电网运营,整合和分析数据,获取电网的单一视图，以便：改善配电网能见度增强配电网络的效率和有效性丰富、整合和分析中、低电压配电网络数据提供一个共同的、整合的配电网络数据视图，共享给所有的运营系统管理和预测物理网络的行为越过控制室来访问电网信息,电网运营,意大利某电力公司,我如何能在客户来电话之前，觉察电力故障并采取措施？,捕捉和分析来自电网传感器数据用于电网性能综合视图,通过提供一个全面的、近乎实时的电网视图，使问题诊断速度提升了99.9%,识别电网运营的商机跟谁谈,首席财务官挑战：减少成本益处：可视化运营指标 、开发优化的计划以及流程,分销主管挑战：察觉
5、过载情况或者电网热点益处：更好的预测需求和相应的管理供应,首席战略和架构师挑战：响应来自日益增长的环境和监管压力益处：部署分析以改善碳管理、劳动力规划和其它关键挑战,电力中断管理执行官挑战：预测电力中断将会发生在什么时间、什么地点?益处：电力中断规划，使用预测模型提高系统可靠性,首席财务官每年因偷电行为带来的收入损失有多少？,分销主管你如何监控交付给客户的电力质量？你如何预测过载情况或者电网热点？,首席战略和架构师你如何优化分布式发电资源（如风力发电、光伏发电）的使用，以便更好地响应电力波动需求。,电力中断管理执行官你能否对分布管理系统和电力中断管理系统中的事件建立关联？你能否了解哪些客户将会
6、因为电网的某个特别故障而受到影响吗？,识别电网运营的商机问他们什么,电网运营,电网运营,现场维护和支持服务,MV & LV 电网规划,资产管理,电压调节和保护,客户运营,监管报表,系统控制,详细的负载和电压数据嵌入式发电影响负载和相位平衡拓扑和整流历史,事件和警告故障定位电网情况,负载历史温度和环境评级和阻抗,电压和PF配置文件 电池和次要装备异常情况和偏移,改善电源质量较少的电力中断和事件,避免手动收集负载&电压调查PQ& 电力中断故障调查,SAIDI/SAIFI改善风险评估响应较低的技术和非技术损耗,电网运营大数据与分析平台 为公共事业带来真正的商业价值,使用大数据与分析增强电网运营,启动
7、电网运营的大数据与分析,1,3,2,2,Infosphere Data Explorer 发现和浏览横整个企业的结构和非结构化数据,Pure Data for Analytics高性能复杂的查询处理，复杂的预见性维护模型执行的需求和负载和分布式发电资源的影响,Infosphere Streams 来源于连续源的数据能够被实时分析。SPSS 预测模型能被导入和执行。,3,1,4,Infosphere MDM掌握关系和建立单一视图,4,5,5,Information Server在写入数据仓库之前，清洗和校验来源于多种客户或者电力中断管理系统的数据,某意大利公共事业公司创造了新的方法去觉察和解决电
8、网问题,需求：脱节的电网管理方法导致服务质量问题需要集中化的控制和利用大量传感器数据去觉察和修复问题益处：通过提供一个全面的，近乎实时电网视图，使问题诊断速度提高99.9%减少在电网中因手工数据编辑工作带来的错误改善电力客户服务质量，减少电力中断，满足高峰需求,大数据与分析的关键使用模式：智能电表,管理和分析智能电表数据，实现：简化工作流程，提高成本效率，消除冗余执行实时风险评估和替换实现场景创建详细的客户细分和分析提供设备环境的洞察，以改善安全、保密和法规遵从发送自动提醒，通知设备故障、能源盗用、电力中断等事件.,智能电表,我如何能使用智能电表信息改善客户服务？,北美的电力公司,电力使用时间
9、序列分析，标志和事件数据和其他用户资产和工作数据整合到一起,因此节省了1.76亿美元的资产和运营投入,识别智能电表的商机跟谁谈？,客户服务执行总监挑战：提高首次呼入解决率，减少每次呼入的平均处理时间和成本益处：将客户信息与用电模式整合,首席运营官挑战：检测电力偷盗或转移行为益处：比较能源流经变压器到电表的消耗,首席市场总监挑战：识别哪些客户可能会接受分时定价或者按需响应的项目益处：分析电表使用数据，更好的了解客户用电模式,产品开发挑战：需要开发新的对客户有吸引力的项目益处：开发新服务，推动节能项目，向客户提供更多能源使用的洞察/控制,客户服务执行总监每年因为电力盗窃造成多少营收损失？,首席运营
10、官如何使用智能电表去检测在电网特别截面的过载情况？,首席市场总监你如何知晓哪些用户对分时定价或者按需响应项目感兴趣？,产品开发如何构建分时定价和/或按需响应项目,以确保满足其节电期望值？,识别智能电表的商机问他们什么？,智能电表大数据与分析平台 为公共事业带来真实的商业价值,智能电表,电网运营,现场服务,资源规划,客户服务 / 客户运营,合规,有效的合规,发觉电力丢失、盗窃和欺骗,提高定向产品的接纳率,提高负载需求预测的准确度,优化维护和修理,减少中断和断网,利用大数据与分析增强智能电表,开始将大数据与分析用于智能电表,Pure Data for Analytics基于电表历史数据，实现高性能
11、复杂查询处理和复杂的预见性维护模型的执行。,1,2,InfoSphere MDM把握关系并开始构建单一视图,3,Information Server清洗和校验来自客户、计费、电力故障等多个管理系统的数据，然后写入数据仓库,1,2,3,19,某北美公共事业公司使用大数据与分析增强智能电表实施的价值需求：分析电表事件，以便用于对电力转移的检测、固件下载的监控和电力中断的分析。益处：实时获知电力故障的流量并修复异常对故障历史/趋势和其他业务操作进行关联资源节约：消除人工调查/分析自动警告/提醒减少设备管理开销服务质量改进提高业务经营绩效增加的可靠性/响应性持续监控配电网络,大数据与分析的关键使用模式
12、：资产和劳动力管理,基于使用情况进行资产维护，以改善决策、资源及资产的利用率:预测设备问题了解资产故障对于成本和运营造成的影响提高资产的可靠性优化资产利用率最大化资产生命周期,资产和劳动力管理,我如何能预见资产故障、预知维护需求？,提高25%的人工效率，节约1015%的燃料,北美天然气经销商,关联多种来源的数据，以便更好地规划和部署检查、探测、维护、修理和替换资源及人员。,识别资产和劳动力管理商机 跟谁谈？,首席财务官挑战：减少维护花费益处：优化资产的负载平衡，以防止过早发生故障或计划外维护,维护副总裁挑战:从颠覆性维护日程转移到基于状况的维护益处：实时评估资产状况，仅在需要的时候进行维护,电
13、力中断管理执行总监挑战:减少计划外停机维护或设备故障益处:通过实时资产状况评估和与历史数据关联，预测设备故障,首席运营官挑战:延长设备使用寿命益处：识别次优表现资产，安排预防性维护的顺序,首席财务官你如何评估计划外维护活动对盈利能力的影响,首席运营官如何延长分布式资产的生命周期?,电力中断管理执行总监你如何在电力中断发生之前预测设备故障？,维护副总裁你如何制定维护计划,优化备件库存和最小化的维护团队的工作量,识别资产和劳动力管理商机 问客户什么问题?,资产和劳动力管理,资产和劳动力管理 驱动真正的商业价值,轻松访问运营资产所需的所有文件,保证工作包信息的完整和准确,基于设备状态进行维护，而不是
14、按照固定的时间表,资产和劳动力管理,减少计划内和计划外维护活动,采集变更信息，确保“竣工”配置的准确性,通过分析，实现预测性维护和基于状态的维护,维护准确的“竣工”文件,执行资产运营的业务规则,使用大数据与分析增强资产和劳动力管理,从资产和劳动力管理开始,1,3,2,2,Infosphere BigInsights 非模式化资源库，用于归档和分析大量的传感器数据或在非结构化内容中进行文本分析,Pure Data for Analytics高性能的复杂查询处理，复杂的预测性维护模型，执行资产、客户、事件和GIS数据,Infosphere Streams 可以在Streams中分析连续源的数据，导
15、入并执行SPSS预测模型,3,1,4,InfoSphere MDM管理关系并开始构建单一视图,4,一家大型美国能源监管机构利用大数据与分析的资产管理能力预测天然气管道风险需要将多个来源的数据关联到一个可操作的平台利用信息更好的计划和部署检查、检测、维护、修理和置换资源和人员。益处：通过集成如下来源的数据，统一真相来源GIS、EAM 、历史学家腐蚀历史记录、图纸、阴极保护气候、土壤等外部数据由分析驱动的基于条件的评估能够将资产状况与故障和缓解行动概率进行关联确认资产的指定选件,26,信息整合 和 治理,探索、登陆和归档,被信任的数据,报告&交互式分析,深入分析& 建模,数据类型,实时处理& 分析,运营系统,下一代体系架构 Watson Foundations交付信息和洞察力,可执行洞察力,决策管理,预测分析&建模,报告、分析、内容分析,发现和探索,
