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    電力大數據能為電力行業提供哪些服務和技術支撐

    時間:2017-06-10 | 瀏覽量:1845

    電力大數據是指通過傳感器、智能化設備、視頻監控設備、音頻通信設備和移動中斷等各種數據采集渠道收集到的,結構化、半結構化和非結構化的海量業務數據的集合。維克托在《大數據時代:生活、工作、思維的大變革》一書中指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型。
      電力大數據由結構化數據和非結構化構成,隨著能源互聯網的構建,非結構化數據呈現出快速增長的勢頭,其數量將大大超過結構化數據。電力大數據不僅是大數據技術在電力領域的深入應用,也是電力系統及相關技術革命與大數據理念的深度融合,將加速推進電力發展及商業模式創新。電力信息化是必然的、不可扭轉的趨勢。
      電力大數據類別
      電力大數據主要來源于電力生產和電能使用的發電、輸電、變電、配電、用電和調度各個環節,可大致分為三類:一是電網運行和設備檢測或監測數據;二是電力企業營銷數據,如交易電價、售電量、用電客戶等方面數據;三是電力企業管理數據。通過使用智能電表等智能終端設備可采集整個電力系統的運行數據,再對采集的電力大數據進行系統的處理和分析,從而實現對電網的實時監控;進一步地,結合大數據分析與電力系統模型,可以對電網運行進行診斷、優化和預測,為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。
      當前,受大數據應用領域不斷增加和能源互聯網建設影響,電力行業對大數據的應用也會逐漸深入,市場規模也將迎來增長。
      電力大數據關鍵技術
      電力大數據的發展也需要一些關鍵技術的支撐:
      (1)大數據傳輸及存儲技術:電力系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據將會帶來海量數據傳輸和存儲問題。
      (2)實時數據分析及處理技術:在未來的電力系統環境中,從發電、輸變電環節,到用電環節,都需要實時數據處理,借助電力大數據的分析技術可以從電力系統的海量數據中找出潛在的模態與規律,為決策人員提供決策支持。
      (3)大數據展示技術:包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等。
      電力大數據應用
      目前,我國電力大數據應用主要集中在六大環節。
      (1)發電環節:大數據的應用可以進一步深化和推廣風電和太陽能等新能源發電功率預測和運行智能控制技術,提升新能源接入和分布式儲能的能力,促進大規模風電和光伏等可再生能源的科學合理利用。
      (2)輸電環節:大數據技術的可以開展分析評估診斷與決策技術研究,實現輸電側態勢評估的實時化和智能化,結合外部數據,開展輸電側設施智能防災研究,實現線路問題元器件的快速恢復,提高輸電側的自愈能力。
      (3)變電環節:提升變電站的智能化管理水平,通過全網、全區域實時信息共享和分析實現變電側的實時控制和智能調節,實現變電設備信息和運行維護策略與電力調度的智慧互動。
      (4)配電環節:大數據分析能夠實現對用戶負荷和用電情況的深入了解,提高對客戶用電需求和負荷模式的認知水平,優化配網規劃和供電計劃,提高配網監測、保護和控制水平,提高事故的響應程度,優化配網運行管理水平,提升供電可靠率。
      (5)用電環節:大數據應用可以建立面向經營與管理的科學營銷決策支持平臺,實現市場運營、營銷及客戶服務、設備全壽命周期管理等各類主題的分析及預測,提高營銷服務的綜合分析預測能力,實現客戶用電管理優化、用能實時分析和預測等高級應用,提供用電增值服務。
      (6)調度環節:建設以數據驅動的智能調度體系,實現運行信息全景化、數據傳輸網絡化、安全評估動態化、調度決策精細化、運行控制自動化、機網協調最優化,提升調度駕馭電網能力、資源優化配置能力、科學決策管理能力和靈活高效調控能力。
      對于電力領域來說,要實現電力設備的數字化和智能化,就需要利用計算機軟件技術、計算機網絡技術、遠程實時監測技術、遠程診斷技術、通信技術等,建立起一套高效、穩定的電力大數據采集、監測、管理、分析與服務系統,從而為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。并且在大數據及云計算技術的支撐下,電能雙向傳輸才能更有針對性,形成供需的動態平衡。
      電力大數據服務
      國內外電力企業進行了大量而先進的電網大數據建設、應用探索,采用多樣化的統計分析和數據挖掘手段,增強關聯度和預測性分析,發現大數據潛藏價值,提高服務公司戰略決策、業務應用、管理模式創新能力。
      (一)基于用戶用電信息提供定制分析服務
      隨著“智慧城市”項目在各個試點城市的深化應用開展,要求跨行業、區域、部門協作,實現信息的互聯互通,因而對電力大數據應用提出新的需求,即通過客戶用電信息結合區域歷史數據為政府、企業客戶的提供定制場景分析服務。定制服務平臺可定制開發高級應用功能,并根據該項功能各項指標成本收取合理費用。定制服務平臺最終可全面提高全民綜合素質,為現代化城市的建設奠定基礎。
      (二)基于用戶用電信息的征信體系服務
      征信體系數據庫除了需采集銀行的信貸信用信息外,還應采集非銀行信用信息,以全面分析評估企業或個人資質和信用情況,提升征信服務能力。構建基于用戶用電信息的征信體系服務,是對現有征信體系的有效提升,有利于聯合征信體系對非銀行信息的采集有了進一步的拓寬,有利于進一步倡導誠實守信的理念,引導消費者更為重視自己的信用。例如,用電信用信息查詢、客戶等級評價等等。
      (三)用戶能耗分析及用電方案優化
      基于大數據的用戶能耗分析及用電方案優化可以提高能源利用率,降低用能費用,保障客戶經濟利益,也有利于電網削峰填谷,平穩運行;促進以“電力生產為中心”向“以客戶為中心”的模式轉變,提升供電服務滿意度,提升企業社會形象。
      (四)電動汽車充電設施用電服務精準營銷
      通過分析電動汽車充電設施客戶的充電地址、客戶類別,掌握用戶分布情況,按區域提供更加合適的用戶繳費渠道。結合金融系統的客戶信用報告,按交費金額、繳費時間、繳費及時性、客戶住宅性質分析客戶信用等級,為未來開放市場條件下推出有吸引力、多樣化的用電價格體系提供數據支撐,同時作為增值服務可以提供給第三方機構使用。利用數據關聯分析、線性擬合等方法,分析不同電動汽車充電設施負荷行為的時間特征、地理特征、電量特征、功率特征等,為公司掌握電動汽車的負荷特性和儲能應用潛力積累數據,為公司智能用電業務發展和做好配電網建設規劃提供依據;分析不同電價對電動汽車充電設施客戶用電行為的影響,細分客戶類別和客戶信用等級,為精準營銷提供數據支持。
      電力大數據的數據體量大,類型繁多,處理速度快,它的存在為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供了較大的保障。在全球能源互聯網的推動下,電力大數據的發展會越來越迅速完善,對電力乃至能源領域的發展給予強大助力。
      電力大數據是能源互聯網的基石,緊密圍繞智能電力系統的發展開展電力大數據的應用實踐。以重塑電力核心價值、轉變電力發展方式為主線,在宏觀層面重建以人為本的核心價值,在中觀層面重建以科學發展為根本的核心能力,在微觀層面重建以客戶需求為導向的業務流程,實現電力工業更安全、更經濟、更綠色和更和諧的發展。(來源:中纜在線)

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