导读：讲市场化，售电也要市场化。单纯卖电?这已不能满足市场化需求，现下，电力市场也积极吸纳大数据，将大数据转化为有效资源促进售电市场化。

根据GTMResearch的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模。蓝海掘金之际，我们仿佛听到了资本入场的清脆声音。但慢着，拥抱电力大数据的正确姿势你会吗?关键盈利点你get到了吗?今天小编就带你深扒一下电力大数据先行者AutoGrid，相信会对你有所启发。

1当电力遇上大数据

维克托·迈尔·舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力，传统电力行业有可能产生革命性的变化。

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控;进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。

云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTMResearch的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模(见下图)，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。

正是由于电力大数据诱人的市场前景，逐渐吸引众多企业到此掘金。由于电力大数据管理将覆盖电力的发、输、配、用的各个环节，目前还不能建立统一的数据管理平台，因此电力大数据管理企业均是结合自身所长以挖掘电力大数据可能的入口。比如美国AutoGrid通过采集和利用智能电表提供的电力大数据，进行用电预测及分析，以优化需求侧管理;Opower目前为近100家公用事业公司管理着超过1000万个家庭和商户的账单，基于用户的用电消费数据，分析用户用电行为，从而为用户提供节能建议;C3energy则通过集成电力大数据形成分析引擎，提供电网实时监测和即时数据分析，同时也能对终端用户进行需求响应管理。本文将深入剖析电力大数据的先行者—AutoGrid。

2AmitNarayan和他的AutoGrid

AutoGrid于2011年成立于美国硅谷，由前斯坦福大学智能电网研究室负责人AmitNarayan创办，并担任AutoGrid的CEO至2012年。作为一家服务于电力、能源行业的大数据公司，AutoGrid虽然只有不到50名员工，却汇集了来自工程设计、通信、互联网、电力等不同领域的人才。

Narayan毕业于美国加州大学伯克利分校，电气工程博士学位，发表了25篇有关设计自动化的论文，并持有7项美国专利。在作为斯坦福大学智能电网研究室负责人期间，Narayan主要从事电力系统建模和仿真方面的研究，并持续领导电网建模、优化和控制及电力市场相关的跨学科项目。在成立AutoGrid之前，Naraya是Magma设计自动化公司的产品副总裁。在Magma，他领导的产品开发和产品管理团队，负责Magma公司设计实施领域的旗舰产品。消费电子设备所使用的超过三分之一的半导体芯片，正在使用AmitNarayan的研究小组在Magma开发的产品设计。

在加入Magma之前，Narayan创立了Berkeley设计自动化公司(BDA)。BDA是一家风险投资支持的公司，主要开发模拟和射频半导体领域的设计软件，Narayan作为创始人，身兼总裁和工程副总裁，负责所有研发和产品开发，以及与客户的合作。在Narayan的带领下，BDA的产品为世界上100多家半导体公司所使用，其中包括20家半导体领域Top25的企业。基于在BDA的工作成就，Narayan于2006年获得了EDN颁发的“InnovationfortheYear”奖项。目前，Narayan是硅谷地区几个初创企业的顾问。

致力于为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测，使用该预测来优化电网运行，并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗，Narayan创立了AutoGrid。Narayan说，“AutoGrid是在给智能仪表创造大脑”。

3如何拥抱电力大数据

AutoGridtransformsdataintothecleanest，cheapestsourceofpower.

3.1正确姿势

AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。

类似于高级搜索引擎或天气预报算法，AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并建立其使用模式，建立定价和消费之间的相关性，并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP，公共事业单位可以提前预测数周。

3.2优化需求管理

当需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时，电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。

3.3建立能耗图景

基于EDP和DROMS，AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景，公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗，以更好的进行电力控制。当数据不断被累积，AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测，可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下的优化排产计划。因此，AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图，它提供的还是需求侧响应的应对方案。

小结：电力遇上大数据，碰撞出的火花明媚耀眼。以正确的姿势拥抱大数据也是每一个行业努力的方向。

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