目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：

 

    （1）规划—提升负荷预测能力。更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。

 

    （2）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。

 

    （3）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。

 

    （4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，指导状态检修的深入开展。

 

    （5）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。

 

    图扑软件（Hightopo）数据可视化平台可以搭建三维仿真地图，在地图上以三维立体模型、动画等方式展现能源企业业务范围、能源资源地理位置分布、仿真环境，并对接实时运营数据，以三维图形图表展现业绩数据等。

 

    通过建立以蒸汽和电力的需求预测模型为核心的用汽、用电设备的数字孪生体，并建立以能源转化效率与综合效率优化模型为核心的发电机组的数字孪生体，及时跟踪和响应能源需求变化和价格变化，自动生成发电机组的生产负荷以及外购电量的最优决策，并快速发现用能异常，智能辅助全厂的生产调度优化。在不投资改造的基础上，实现跨空间、跨系统的调度优化与生产稳定运行，降低了综合能源成本。

 

    “全国一张网”下，持续优化产运销系统，统筹优化运行方案和自控方式，不断提升调控系统的自学习、自适应、自决策能力。提高管输收益，提升方案响应速度，降低能耗成本，为电力互联互通创新赋能。

 

    充分融合天地空多维度的感知信息，预测设备的缺陷发展，评估剩余强度和剩余寿命，合理制定维修计划。实现对安全风险的智能辨识和预警，提高本体安全的管控能力。通过拟真的设备数字化模型与强大的工业大数据平台相结合，获取设备细致入微的洞察力信息，实现设备的智能化诊断，预防性维护和全生命周期管理。

 

    涵盖“事前、事发、事中、事后”全过程分析，快速及时地对事故进行响应，预估事故后果，评定事故等级。实现运行工况调整、人员和物资调配、抢修作业等一体化的解决方案，最终形成统一指挥和协同工作的应急机制。