当前电力(能源)系统朝着数字化方向转型，电
力改革进程不断加快。智能电网、电力物联网、电
力市场改革、新能源革命以及“互联网+”智慧能
源等改革在各项政策的支持下继续推进。文献[1]
阐述了智能电网研究方向，提出要以赛博安全为标
准建立具有足够韧性的坚强智能电网，强调了智能
电网建设的紧迫性和长期性。2019 年，国家电网
公司系统地阐述了电力物联网的发展方向、目标和
应用场景，南方电网公司开始探索数字电网概念和
技术[3]。
在加快建设世界一流能源互联网和数字电网的背景下，海量电力设备和用户智能终端需要接入电
力系统，带来了大量的碎片化、零散化的信息[4]，
传统的传输和处理技术已经不能满足当前需要，亟
需寻求满足海量信息传输的网络通信技术以及更高
效的数据处理方法。文献[5]较为系统地阐述电力物
联网的关键技术，如终端智能化、通信技术、数据
的处理与价值挖掘，以及业内应用场景。
为适应电力(能源)行业的数字化转型，需从数
字化的要求出发，运用云计算、人工智能、大数据
分析等先进手段对数据进行挖掘，推动数据业务发
展和商业模式转变。文献[6]以电力通信网为切入
点，对电力物联网的新业务场景进行需求分析，指
出适应当前电力物联网发展背景的通信网关键技
术。文献[7]通过小微智能传感器收集电网数据，引
出高效处理海量数据的难题，并挖掘用电大数据潜在值，促进用户智慧用电。文献[8]以电力电缆井
盖为切入点，通过云服务低成本实现井盖智能化。
文献[9]利用末端节点采集、大数据分析、云平台等
方法搭建电力物联网的可再生能源政策评估系统模
型，为可再生能源政策提供决策支持。
电力信息中具有海量的小数据，虽然单数据价
值密度低、收集困难，但通过当前多样的感知和通
信技术进行收集和传输，并进行整合处理后，将呈
现出大数据特征，蕴含的潜在价值高，对其分析处
理后可满足不同行业需求。文献[10]在大数据分析
的同时考虑用户隐私安全，提出打破系统内部数据
孤岛的联邦学习框架，建立用于电力计量的训练模
型。文献[11]以智能测量终端处理数据时拥堵、延
迟等问题为研究对象，提出了基于边缘计算与
MapReduce 的数据处理方法。文献[12]以荷兰智能
家庭用户为数据源，通过云计算和雾计算处理大量
零散数据，并挖掘它们的价值。文献[13]对电力物
联网收集到的实时数据和历史数据进行数据分析，
从大数据角度挖掘出电力系统灾变因子，以求实现
“孕灾-传灾-报灾-防灾”的防控手段。
目前，相关行业对电力数据有着极大需求，电
力物联网可为用户提供数据相关服务，满足用户业
务的需求，实现数据变现，促进相关行业的不断发
展。文献[14]以内部、外部数据总结电力大数据的
主要来源，并引用哈佛商学院Michael E.Porter 教授
的价值链观点，建立了电力大数据价值链的模型，
更好地进行电力大数据的利用与价值挖掘。文献[15]
研究分析了虚拟电厂的商业模式，指出电力物联网
背景下未来虚拟电厂商业模式的运行发展方向。文
献[16]以智能小区为例，从投资建设、运营管理、
盈利模式等方面进行商业分析。文献[17]指出电力
物联网的发展需要引入商业模式利益驱动。在良性
循环的商业模式中，为数据科学注入动力，促进电
力物联网数据处理研究的发展。
本文探讨了当前电力物联网的架构及其含义，
并介绍了关键的通信方式。重点阐述了在电力物联
网中所获取的电力数据及其背后的社会经济信息，
指出了信息/数据的融合方式。最后总结了数据驱动
下电力物联网商业模式的关键业务，并分析了其所
面临的挑战。
