火电大数据
『壹』 大数据在电力行业的应用前景有哪些
我们首先要先了解清楚什么是大数据?大数据是基于互联网的定义,而大数据技术主要处理“涌现”性的数据。
不是“大量数据”被称为大数据
但是,大功率数据在这个方向是否有未来呢?我认为未来是有的。
首先,大数据不使用“大数据”的概念,而是物联网+云+数据处理的综合概念。
其次,对电力数据的分析也在不断发展,学习大数据处理技术,恢复电力数据也有许多优点。
在不久的未来,物联网和智能电网高度发达的时候,店里大数据是非常必要的。
『贰』 电网企业大数据分析有什么作用
为了顺应能源革命和数字革命融合发展趋势,积极实现“三型两网、世界一专流”战略目标,亿信华属辰提出了电网自动化报表管理方案,来帮助国家电力部门来实现统计报表自动生成率100%。亿信华辰是智能数据全生命周期产品与服务提供商,提供数据采集、数据存储、数据治理、数据分析产品与服务。电网企业进行大数据分析后能实现以下目标:
1、建设数据集市,实现数据充分融合,报表数据统一从数据集市输出,保证各专业报表输出重叠部分能够保持一致,消除信息孤岛,报表对内对外统一提供。
2、在保证基础报表管理的基础上,实现电网业务平台化支撑,建设数据可视化分析、自主分析、智能分析等等,助力公司逐步实现报表自动化,切实推进基层减负。
『叁』 电力企业从大数据分析中能得到什么
电力企业从大数据分析中可以得到用户的使用数据
『肆』 如何开展电力大数据研究
想要做好数据分析,先要多读点书数据分析方面个人推荐书目:1、《统计与真理——怎样运用偶然性》2、GoogleAnalytic经典分析3、统计学:从数据到结论(吴喜之)第二版4、统计数据标准化方法补充几本书:1、统计学的世界2、民生数据的真相3、统计陷阱希望帮到你
『伍』 电力企业从大数据中得到了什么
1、线路优化,在没有大数据之前,某小区可能你们的设计容量非常庞大,但事实上只是浪费,这个小区没有预计的那么耗电,而在铺设地下电缆这些,如果有大数据,也可以做到更精准。
2、如果你有用户的用电数据,其实可以大概知道该用户的消费水平,未来或许能够提供一些精准服务,例如:某个用户常年电表不走,可能是房子空置,某一天开始,用电大增,可能是房子已经在装修了,后续是不是该买各种家电了?
3、电力的调配,把电力输送到真正需要的地方。
4、产能优化,是风电、核电、煤电、还是水电带来的效益更好?大数据或许可以帮你解答这个问题。
5、设备的维护,录入所有设备的数据信息,哪些设备该保养该更换一目了然。
说那么多,要达到那一天感觉还是很遥远,现在大数据大多还是停留在表面,与产业结合还不是很多。点我名字,扫我大头贴,发现更多大数据之美。
『陆』 电力行业如何应用大数据
挑战中见需求: 质量较低、共享不畅、防御脆弱、基础不牢,对于这些电力行业推进大数据的困扰,电信行业是不是也有似曾相识的感觉?这些问题中的一部分,电信业同样需要深思;还有一些问题,则恰恰是电信业的长处,是电信业推进电力行业信息化的机遇。 数据质量较低,数据管控能力不强。大数据时代,数据质量的高低、数据管控能力的强弱直接影响了数据分析的准确性和实时性。目前,电力行业数据在可获取的颗粒程度,数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意,数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升,部分数据尚需手动输入,采集效率和准确度还有所欠缺,行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。 如何从海量数据中提取有价值的信息?这也是电信业面临的问题。有观点认为,可以用智能信息基础设施替换复杂的孤立的数据库,让企业能够在需要时捕捉、存储信息。也有观点认为,可以倚靠软件的处理能力来甄别垃圾数据和有价值数据。究竟哪种方式更为有效,目前仍无定论。而无论哪种情况,都需要制定一个数据采集的标准,在时间、精度上进行规范,从而为后续的数据分析打好基础。 数据共享不畅,数据集成度不高。大数据技术的本质是从关联复杂的数据中挖掘知识,提升数据价值,单一业务、类型的数据即使体量再大,缺乏共享集成,其价值就会大打折扣。目前,电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理,各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒,业务链条间也尚未实现充分的数据共享,数据重复存储的现象较为突出。 打破企业的门户之见,在行业中建立一个资源池,让使用者可以按需获取数据资源。从电信业的角度来看,现在,电信运营商之间的合作在不断推进,例如,运营商开发了融合的手机游戏计费平台;在北京电信网上营业厅微信平台上,用户不仅可以自助查询电信业务,还能查询联通和移动业务的使用费,这样共享数据资源的经验也可在大数据的应用过程中加以推广。 防御能力不足,信息安全面临挑战。电力大数据由于涉及众多电力用户的隐私,对信息安全也提出了更高的要求。电力企业地域覆盖范围极广,各类防护体系建设不平衡,信息安全水平不一致,特别是偏远地区单位防护体系尚未全面建立,安全性有待提高。行业中企业的安全防护手段和关键防护措施也需要进一步加强,从目前的被动防御向多层次、主动防御转变。 建立与大数据相适应的安全和隐私保护机制,通过技术手段和加强企业自律来保证数据的安全。 承载能力不足,基础设施亟待完善。电力数据储存时间要求以及海量电力数据的爆发式增长对IT基础设施提出了更高的要求。目前,电力企业大多已建成一体化企业级信息集成平台,能够满足日常业务的处理要求,但其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据互动能力都无法满足电力大数据的要求,尚需进一步加强。 在这方面,电力行业和电信业各有优势。尽管电力行业也在进行宽带建设以及智慧社区的建设,但是,所谓术业有专攻,在IT基础设施尤其是网络基础设施上,电信业在运维、计费等方面有着得天独厚的优势。同时,在数据中心的建设上,电力行业对以电能为代表的能耗问题又有着丰富的经验。因此,两个行业不妨加强合作,实现共赢。 相关人才欠缺,专业人员供应不足。大数据是一个崭新的事业,电力大数据的发展需要新型的专业技术人员,例如大数据处理系统管理员、大数据处理平台开发人员、数据分析员和数据科学家等。而当前行业内外此类技术人员的缺乏将会成为影响电力大数据发展的一个重要因素。 加强大数据人才的培养,鼓励企业内部在大数据领域的创新。
『柒』 电力行业做大数据平台有哪些价值体现能解决什么问题
充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术,实现电力内系统各环节万容物互联、人机交互,具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统,包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构。
『捌』 大数据在电力行业的应用前景有哪些
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,并逐渐成为重要的生产因素。
电力大数据:
对于电力行业而言,电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据,现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据,电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。
根据电力行业特征,电力大数据主要来源于:电力生产、管理运营、智能电网。
智慧电力解决方案:利用智能和科学的智慧电力解决方案,如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统,帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统,可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。
大数据支撑智能电网发展:
在本质上,智能电网是“大数据”在电力上的应用,智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息,来优化电的生产、分配以及消耗。
在智能电网中引入了信息流的概念,即电网要能够把电能流信息流结合在一起,实现传输能源的同时实现数据的采集。智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析,预测电能流的情况,最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据
的支撑。
信息化与智能化是电力行业发展的趋势,而若要实现电网的信息化与智能化,电力大数据 将是不可或缺的支撑。
『玖』 大数据现在那么火 能源领域应用了多少
第一次工业革命以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志,第二次工业革命以石油为基础,内燃机和电信技术为标志,第三次工业革命以核能基础,互联网技术为标志,第四次工业革命以可再生能源为基础,大数据领域为标志。
在工业中,压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上,一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。