電氣大數(shù)據(jù)技術(shù)方法電氣大數(shù)據(jù)技術(shù)方法是在電力系統(tǒng)全鏈條中，對(duì)海量、多源、異構(gòu)的電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理與分析的技術(shù)體系。隨著智能電網(wǎng)、新能源并網(wǎng)、電動(dòng)汽車(chē)規(guī)模化接入，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法已難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)警、優(yōu)化調(diào)度等需求。電氣大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)、電網(wǎng)運(yùn)行、用戶用電行為的深度洞察，為電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行提供決策支撐。一、電氣大數(shù)據(jù)的技術(shù)特征與核心挑戰(zhàn)電氣大數(shù)據(jù)具有鮮明的行業(yè)特性，理解這些特征是選擇技術(shù)方法的前提。電氣數(shù)據(jù)來(lái)源于發(fā)電、輸電、變電、配電、用電各環(huán)節(jié)，涵蓋SCADA系統(tǒng)、智能電表、PMU（同步相量測(cè)量單元）、設(shè)備在線監(jiān)測(cè)裝置、氣象系統(tǒng)等多類數(shù)據(jù)源。這些數(shù)據(jù)具有高頻采樣特性，例如PMU裝置每秒可采集100-120次相量數(shù)據(jù)，單臺(tái)設(shè)備日產(chǎn)生數(shù)據(jù)量可達(dá)1GB以上。數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如電壓、電流數(shù)值）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如設(shè)備日志）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如紅外測(cè)溫圖像、巡檢視頻），形成典型的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合場(chǎng)景。核心挑戰(zhàn)體現(xiàn)在四個(gè)方面。①數(shù)據(jù)質(zhì)量保障難度大，現(xiàn)場(chǎng)電磁干擾、通信中斷、傳感器漂移等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失、異常值占比可達(dá)5%-15%，直接影響分析結(jié)果可靠性。②實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)苛，電網(wǎng)故障從發(fā)生到擴(kuò)散通常在毫秒至秒級(jí)，要求數(shù)據(jù)處理延遲控制在100毫秒以內(nèi)，這對(duì)流式計(jì)算架構(gòu)提出極高要求。③數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜，電氣數(shù)據(jù)與設(shè)備參數(shù)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、環(huán)境因子存在強(qiáng)耦合，單一數(shù)據(jù)源分析往往導(dǎo)致結(jié)論片面。④安全與隱私約束嚴(yán)格，電力數(shù)據(jù)涉及國(guó)家能源安全，根據(jù)電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定（GB/T36572），數(shù)據(jù)采集與傳輸必須符合安全分區(qū)、網(wǎng)絡(luò)專用、橫向隔離、縱向認(rèn)證要求。二、電氣大數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)方法（1）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集架構(gòu)構(gòu)建分層分布式采集體系是解決數(shù)據(jù)源多樣性的有效路徑。在終端層，采用智能融合終端實(shí)現(xiàn)協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣預(yù)處理。該終端支持IEC61850、Modbus、DL/T645等至少15種電力通信協(xié)議解析，內(nèi)置輕量級(jí)數(shù)據(jù)清洗算法，可在本地完成異常值剔除與數(shù)據(jù)壓縮，壓縮比可達(dá)3:1至5:1，顯著降低傳輸帶寬壓力。在傳輸層，構(gòu)建"有線+無(wú)線"混合通信網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于變電站內(nèi)部數(shù)據(jù)，采用光纖以太網(wǎng)，確保時(shí)延小于10毫秒、可靠性達(dá)99.99%；對(duì)于配電臺(tái)區(qū)、分布式光伏等廣域分布節(jié)點(diǎn)，采用4G/5G或LoRa無(wú)線通信，5G網(wǎng)絡(luò)在SA模式下空口時(shí)延可穩(wěn)定在15-25毫秒范圍，滿足大部分監(jiān)控場(chǎng)景需求。（2）高頻電氣量同步采集技術(shù)針對(duì)PMU、故障錄波器等高頻采集裝置，同步精度直接決定分析有效性。采用IEEE1588精確時(shí)間協(xié)議（PTP）實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)時(shí)間同步，同步精度可達(dá)亞微秒級(jí)。具體實(shí)施中，主時(shí)鐘部署于調(diào)度中心，通過(guò)GPS/北斗雙模授時(shí)，守時(shí)精度優(yōu)于1微秒/24小時(shí)；從時(shí)鐘部署于各變電站，網(wǎng)絡(luò)傳輸引入的同步誤差控制在10微秒以內(nèi)。采樣環(huán)節(jié)，選用16位以上高精度ADC芯片，采樣率設(shè)置為每周波256點(diǎn)，可準(zhǔn)確捕捉50次諧波成分。對(duì)于關(guān)鍵母線、主變等節(jié)點(diǎn)，建議配置雙套采集裝置并行運(yùn)行，數(shù)據(jù)比對(duì)一致率應(yīng)大于99.5%，確保采集可靠性。（3）數(shù)據(jù)安全傳輸機(jī)制依據(jù)電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定，生產(chǎn)控制大區(qū)與管理信息大區(qū)必須物理隔離。在實(shí)際部署中，采用正反向隔離裝置實(shí)現(xiàn)跨區(qū)數(shù)據(jù)傳輸。正向隔離用于控制指令下發(fā)，反向隔離用于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上傳，數(shù)據(jù)傳輸速率通常限制在10Mbps以內(nèi)，防止大數(shù)據(jù)量沖擊引發(fā)安全隔離失效。對(duì)于遠(yuǎn)程傳輸，啟用IPSecVPN加密隧道，采用AES-256加密算法，密鑰更新周期設(shè)置為24小時(shí)，有效防范數(shù)據(jù)竊聽(tīng)與篡改。同時(shí)部署流量監(jiān)測(cè)設(shè)備，設(shè)定基線閾值，當(dāng)單點(diǎn)流量突增超過(guò)正常值50%時(shí)自動(dòng)觸發(fā)告警，防范拒絕服務(wù)攻擊。三、電氣大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)方法（1）時(shí)序數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)方案電氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)本質(zhì)為時(shí)序數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以支撐每秒百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)點(diǎn)寫(xiě)入。采用專用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（如InfluxDB、TDengine）是主流選擇。以TDengine為例，其采用"一個(gè)設(shè)備一張表"模型，利用設(shè)備ID、時(shí)間戳作為聯(lián)合主鍵，數(shù)據(jù)寫(xiě)入性能可達(dá)每秒1000萬(wàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)以上。存儲(chǔ)策略上，設(shè)置三級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)：熱數(shù)據(jù)存放于NVMeSSD，保留最近7天，支持毫秒級(jí)查詢；溫?cái)?shù)據(jù)存放于SAS硬盤(pán)，保留3個(gè)月，查詢響應(yīng)時(shí)間在秒級(jí)；冷數(shù)據(jù)遷移至對(duì)象存儲(chǔ)（如Ceph），保留3-5年，用于離線分析。通過(guò)數(shù)據(jù)分級(jí)，存儲(chǔ)成本可降低60%-70%。數(shù)據(jù)壓縮方面，采用delta-of-delta算法對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)編碼，壓縮率可達(dá)10:1以上，顯著節(jié)約存儲(chǔ)空間。（2）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合存儲(chǔ)模型針對(duì)結(jié)構(gòu)化電氣量與非結(jié)構(gòu)化圖像、視頻數(shù)據(jù)并存的特點(diǎn)，構(gòu)建"關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)+對(duì)象存儲(chǔ)+圖數(shù)據(jù)庫(kù)"的混合存儲(chǔ)模型。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（電壓、電流、功率）存入PostgreSQL，利用其JSONB字段擴(kuò)展性存儲(chǔ)設(shè)備元數(shù)據(jù)；圖像、視頻文件存入MinIO對(duì)象存儲(chǔ)，文件URL鏈接記錄在PostgreSQL中，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)與對(duì)象存儲(chǔ)的關(guān)聯(lián)；電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)存入Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，節(jié)點(diǎn)表示設(shè)備，邊表示連接關(guān)系，支持快速拓?fù)渥匪菖c故障定位查詢。該模型下，跨模態(tài)關(guān)聯(lián)查詢效率提升3-5倍，為后續(xù)綜合分析奠定基礎(chǔ)。（3）數(shù)據(jù)生命周期管理策略制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保留與銷(xiāo)毀策略是合規(guī)性要求。根據(jù)電力行業(yè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)指南，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)保留1年，故障錄波數(shù)據(jù)保留3年，設(shè)備臺(tái)賬數(shù)據(jù)永久保存。實(shí)施自動(dòng)化生命周期管理，設(shè)置數(shù)據(jù)過(guò)期規(guī)則，當(dāng)數(shù)據(jù)到達(dá)保留期限后，先轉(zhuǎn)移至低成本歸檔存儲(chǔ)，再經(jīng)過(guò)30天緩沖期后物理刪除。刪除操作采用三次覆寫(xiě)法，符合信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范（GB/T35273）要求。同時(shí)建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖譜，記錄數(shù)據(jù)從采集、清洗、轉(zhuǎn)換到應(yīng)用的全鏈路流向，確保任何時(shí)候可追溯數(shù)據(jù)源頭與處理過(guò)程。四、電氣大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)方法（1）實(shí)時(shí)流式計(jì)算框架電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控依賴流式計(jì)算引擎，ApacheFlink是當(dāng)前電力領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的框架。其實(shí)現(xiàn)原理是將數(shù)據(jù)流拆分為微小批次，在內(nèi)存中進(jìn)行流水線式處理，端到端延遲可控制在50毫秒以內(nèi)。典型應(yīng)用場(chǎng)景為線路潮流越限預(yù)警：Flink作業(yè)從Kafka消息隊(duì)列實(shí)時(shí)消費(fèi)PMU數(shù)據(jù)，每接收到一個(gè)數(shù)據(jù)窗口（窗口長(zhǎng)度設(shè)為5秒），觸發(fā)一次潮流計(jì)算，當(dāng)發(fā)現(xiàn)任一支路功率超過(guò)額定值90%時(shí)，在100毫秒內(nèi)推送預(yù)警信息至調(diào)度臺(tái)。資源配置方面，每個(gè)TaskManager分配4核CPU、16GB內(nèi)存，并行度設(shè)置為分區(qū)數(shù)的2倍，可確保CPU利用率維持在70%-85%的合理區(qū)間，避免資源浪費(fèi)或過(guò)載。（2）批量離線分析技術(shù)對(duì)于歷史數(shù)據(jù)挖掘，采用Spark分布式計(jì)算框架。以變壓器故障診斷為例，分析過(guò)去一年的油色譜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、環(huán)境溫度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量約500GB。通過(guò)SparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，將三類數(shù)據(jù)按時(shí)間戳對(duì)齊，生成特征寬表。隨后應(yīng)用隨機(jī)森林算法訓(xùn)練故障分類模型，特征維度包括氫氣含量、乙炔含量、總烴含量、負(fù)荷率、溫升速率等20個(gè)指標(biāo)。模型訓(xùn)練在10節(jié)點(diǎn)集群上完成，每節(jié)點(diǎn)配置64GB內(nèi)存，訓(xùn)練耗時(shí)約2小時(shí)，模型準(zhǔn)確率可達(dá)92%以上。分析結(jié)果寫(xiě)回Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，供可視化系統(tǒng)調(diào)用。（3）人工智能深度分析算法深度學(xué)習(xí)在電氣圖像識(shí)別、負(fù)荷預(yù)測(cè)等領(lǐng)域展現(xiàn)優(yōu)勢(shì)。在設(shè)備缺陷識(shí)別場(chǎng)景中，采用YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別絕緣子破損、導(dǎo)線異物等缺陷。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需包含至少5000張標(biāo)注圖像，涵蓋不同光照、角度、天氣條件。模型輸入尺寸設(shè)為640×640像素，batchsize設(shè)置為32，學(xué)習(xí)率初始值0.01，采用余弦退火策略衰減。訓(xùn)練200個(gè)epoch后，mAP@0.5指標(biāo)可達(dá)0.85以上，單張圖像推理時(shí)間約30毫秒，滿足實(shí)時(shí)巡檢需求。對(duì)于負(fù)荷預(yù)測(cè)，采用LSTM長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序依賴關(guān)系，輸入序列長(zhǎng)度取168小時(shí)（一周），隱藏層單元數(shù)設(shè)為128，dropout率0.2防止過(guò)擬合。預(yù)測(cè)未來(lái)24小時(shí)負(fù)荷，平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）可控制在3%以內(nèi)，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)時(shí)間序列方法。五、電氣大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)施路徑第一步，需求分析與場(chǎng)景定義。明確要解決的具體問(wèn)題，如降低線損、提升設(shè)備可用率、優(yōu)化檢修策略等。組織業(yè)務(wù)專家與數(shù)據(jù)專家聯(lián)合工作坊，梳理關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)（KPI）。例如線損分析場(chǎng)景，KPI包括臺(tái)區(qū)線損率、異常損耗識(shí)別準(zhǔn)確率，目標(biāo)將線損率降低1-2個(gè)百分點(diǎn)，異常識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。同步評(píng)估數(shù)據(jù)就緒度，檢查所需數(shù)據(jù)源是否已接入、數(shù)據(jù)質(zhì)量是否達(dá)標(biāo)，若關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失率超過(guò)20%，需先啟動(dòng)數(shù)據(jù)補(bǔ)采工程。第二步，技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與平臺(tái)選型。根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模與實(shí)時(shí)性要求，設(shè)計(jì)Lambda或Kappa架構(gòu)。Lambda架構(gòu)兼顧批處理與流處理，適合復(fù)雜分析場(chǎng)景；Kappa架構(gòu)簡(jiǎn)化統(tǒng)一為流處理，適合純實(shí)時(shí)應(yīng)用。平臺(tái)選型時(shí)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比測(cè)試寫(xiě)入性能、查詢響應(yīng)、壓縮率三項(xiàng)指標(biāo)，要求寫(xiě)入性能不低于10萬(wàn)點(diǎn)/秒，常用查詢響應(yīng)小于1秒。計(jì)算引擎評(píng)估需模擬實(shí)際作業(yè)負(fù)載，在同等硬件條件下，測(cè)試作業(yè)延遲與吞吐量，選擇滿足SLA要求的方案。安全架構(gòu)必須遵循電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定，完成等保測(cè)評(píng)與安全防護(hù)評(píng)估，獲得主管部門(mén)認(rèn)可。第三步，數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量提升。建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，統(tǒng)一設(shè)備ID編碼規(guī)則、量測(cè)點(diǎn)命名規(guī)范、數(shù)據(jù)字典。實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核，每日自動(dòng)掃描數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性四方面指標(biāo)。完整性檢查數(shù)據(jù)缺失率，要求關(guān)鍵量測(cè)點(diǎn)缺失率低于1%；準(zhǔn)確性通過(guò)閾值范圍校驗(yàn)，如電壓值應(yīng)在額定電壓的±10%范圍內(nèi)，超出視為異常；一致性檢查多源數(shù)據(jù)邏輯匹配，如功率因數(shù)應(yīng)在0-1之間，與有功、無(wú)功功率計(jì)算值偏差小于5%；及時(shí)性監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)到達(dá)延遲，要求99%的數(shù)據(jù)在采樣后5秒內(nèi)到達(dá)平臺(tái)。針對(duì)質(zhì)量問(wèn)題，啟動(dòng)源頭治理，更換精度不足的傳感器，優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)減少丟包。第四步，模型開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證。遵循CRISP-DM方法論，開(kāi)展業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估、部署六階段工作。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，投入40%-50%的時(shí)間進(jìn)行特征工程，從原始數(shù)據(jù)中提取有效特征。例如設(shè)備健康評(píng)估，除監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)外，還需融合設(shè)備型號(hào)、投運(yùn)年限、歷史故障記錄等靜態(tài)特征，構(gòu)建混合特征集。建模階段，采用交叉驗(yàn)證評(píng)估模型泛化能力，劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集比例為6:2:2。評(píng)估指標(biāo)不僅看準(zhǔn)確率，還需關(guān)注精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)，對(duì)于故障預(yù)警，召回率比精確率更重要，需確保漏報(bào)率低于2%。模型部署前，進(jìn)行A/B測(cè)試，與現(xiàn)有方法并行運(yùn)行1個(gè)月，對(duì)比實(shí)際效果，確認(rèn)提升顯著后再全量切換。第五步，應(yīng)用上線與持續(xù)運(yùn)營(yíng)。開(kāi)發(fā)可視化監(jiān)控大屏，實(shí)時(shí)展示關(guān)鍵指標(biāo)與預(yù)警信息，大屏刷新頻率設(shè)置為5-10秒，確保信息實(shí)時(shí)性。建立告警響應(yīng)機(jī)制，告警信息通過(guò)短信、APP推送至責(zé)任人，要求關(guān)鍵告警在5分鐘內(nèi)響應(yīng)，30分鐘內(nèi)初步處置。每月召開(kāi)數(shù)據(jù)分析例會(huì)，回顧模型效果，若準(zhǔn)確率下降超過(guò)5%，觸發(fā)模型重訓(xùn)流程。持續(xù)收集用戶反饋，每季度優(yōu)化功能，形成"開(kāi)發(fā)-部署-監(jiān)控-優(yōu)化"的閉環(huán)運(yùn)營(yíng)體系。六、關(guān)鍵實(shí)施要點(diǎn)與常見(jiàn)誤區(qū)辨析（1）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)紅線電氣數(shù)據(jù)涉及能源安全，必須嚴(yán)守安全底線。嚴(yán)禁將生產(chǎn)控制大區(qū)數(shù)據(jù)直接傳輸至公有云，即使采用加密方式也不允許。若需利用云資源，應(yīng)在管理信息大區(qū)構(gòu)建私有云或行業(yè)云，并通過(guò)安全加固。數(shù)據(jù)脫敏處理時(shí)，對(duì)涉及用戶隱私的用電數(shù)據(jù)，采用k-匿名化技術(shù)，確保無(wú)法追溯到具體用戶。訪問(wèn)控制實(shí)施最小權(quán)限原則，開(kāi)發(fā)人員無(wú)權(quán)限接觸生產(chǎn)環(huán)境真實(shí)數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)需經(jīng)脫敏處理。定期進(jìn)行安全審計(jì)與滲透測(cè)試，每年至少一次，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)漏洞。（2）技術(shù)選型避坑指南避免盲目追求新技術(shù)而忽視成熟度。例如，部分圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品社區(qū)版功能受限，企業(yè)版成本高昂，若電網(wǎng)拓?fù)浞治鲂枨蟛粡?fù)雜，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)配合遞歸查詢也能滿足，無(wú)需強(qiáng)行引入圖數(shù)據(jù)庫(kù)。在計(jì)算引擎選型時(shí)，若團(tuán)隊(duì)無(wú)Spark開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，而Flink生態(tài)更成熟，可優(yōu)先選擇Flink，降低學(xué)習(xí)成本。硬件配置避免過(guò)度預(yù)留，通過(guò)壓力測(cè)試確定真實(shí)需求，通常CPU利用率維持在60%-80%為合理區(qū)間，內(nèi)存使用率不超過(guò)70%，既保證性能又避免資源浪費(fèi)。（3）模型效果保障機(jī)制防止模型上線后效果衰減。建立模型監(jiān)控看板，跟蹤預(yù)測(cè)值與實(shí)際值偏差，當(dāng)連續(xù)7天平均絕對(duì)誤差超過(guò)預(yù)設(shè)閾值（如負(fù)荷預(yù)測(cè)MAPE超過(guò)5%），自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。分析衰減原因，可能是設(shè)備更換、負(fù)荷特性變化、數(shù)據(jù)源變更等，針對(duì)性采集新數(shù)據(jù)重訓(xùn)模型。采用在線學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)于流式數(shù)據(jù)場(chǎng)景，模型可增量更新，適應(yīng)數(shù)據(jù)分布漂移。同時(shí)保持模型可解釋性，對(duì)于調(diào)度等關(guān)鍵決策場(chǎng)景，黑盒模型即使準(zhǔn)確率高也難以被接受，需采用SHAP、LIME等方法解釋預(yù)測(cè)依據(jù)，增強(qiáng)信任度。（4）組織協(xié)同與人才儲(chǔ)備電氣大數(shù)據(jù)項(xiàng)目成功依賴跨部門(mén)協(xié)作。成立由調(diào)度、設(shè)備、信通部門(mén)組成的聯(lián)合項(xiàng)目組，業(yè)務(wù)專家定義需求與驗(yàn)證效果，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)平臺(tái)搭建，數(shù)據(jù)科學(xué)家專注模型開(kāi)發(fā)。人才方面，需培養(yǎng)既懂電氣原理又掌握數(shù)據(jù)