电网企业大数据技术应用的相关分析

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数字化技术在以新能源为主体的新型电力系统中的运用

数字化技术在以新能源为主体的新型电力系统中的运用

数字化技术在以新能源为主体的新型电力系统中的运用摘要:通过数字化技术的应用可以基于大数据、人工智能以及云计算等技术高效开展数据处理工作,继而有效应对当前电力系统中烦杂的数据结构。

灵活使用数字化技术能够为新型电力系统的建设提供稳定坚实的技术支持,充分发挥数字化平台和枢纽的作用,使得以往以“优质电力”为核心的电网服务逐渐朝着具有“强大算力”的数字产业延伸和扩展,真正推动企业全方位改革。

关键词:数字化技术;新能源;新型电力系统;运用前言数字化技术本身有着极高的运算能力,能够在一定程度上推动运算能力和新型电力的深层次融合,继而真正将数字赋能到新型电力系统当中,搭建起规模更大、更加完善的新型电力系统,并提升其质效、可靠性及安全性。

1数字化技术概述数字化技术的运用对于电力电气的发展有着重要作用。

现如今,数字化技术已经在各行各业得到了较为广泛的运用,随着科技的快速发展,数字化技术已经成为很多电子产品生产以及高科技产品生产的重要技术。

所以数字化技术有着非常广阔的发展前景,对于数字化技术的了解也尤为必要。

数字化技术是将多种电子计算机技术作为一体的系统技术,数字化技术的运用需要依托各种电子信息设备将其融合成强大的功能,数字化技术可以实现对文字、图像和声音的有效结合,实现对技术的综合管理。

要想对这些技术进行加工、传送、存储等操作,就需要将这些数字信号进行转化,使其成为可以被计算机识别的二进制数据。

数字化技术可以说是一种综合性体系的数字化控制管理模式。

数字化技术的出现和广泛运用都需要依托计算机和信息编码。

就数字化技术的发展和运用来看,数字化技术在推动经济发展方面有着重要作用。

2数字化技术在电力工程建设质量管理中的应用2.1电网数字化转型基础新型电力系统建设面临的挑战颇大,主要包括:泛在物联、海量接入,新型电力系统需对海量设备进行监测和控制,且设备类型多、分布范围广,互联互通较为困难;高频采集、高效处理,各环节海量数据的实时采集汇聚和高效分析处理,对系统的感知采集频度、网络通信效率和数据处理能力都提出了更高要求;全网统筹、协同互动,新型电力系统参与协同互动的环节更多,需要统筹汇聚全网各环节数据,保障电网高效运行;源荷波动、随机性强,新型电力系统的电源侧和负荷侧受环境因素影响大,呈现很强的不确定性和随机性,给电网安全稳定运行带来了巨大影响,现有的控制技术和方法需进一步统筹优化。

电力行业的大数据分析与模型

电力行业的大数据分析与模型

电力行业的大数据分析与模型随着信息技术的飞速发展和数据的爆炸式增长,大数据已经成为了各个行业中的一大热点和核心竞争力。

在电力行业中,大数据的应用也逐渐成为一个重要的趋势。

本文将介绍电力行业中大数据分析与模型的相关内容,并探讨其对电力行业的影响和应用领域。

一、大数据分析在电力行业中的重要性电力行业是一个信息密集型行业,每天都会产生大量的数据,包括电力生产、供应和消费方面的数据。

这些数据对于电力企业来说具有重要的参考价值,可以帮助企业进行决策、优化运营、提高效率。

然而,由于数据量庞大且分散,传统的数据处理方法已经无法胜任,这就需要借助大数据分析技术来进行数据的挖掘与分析。

大数据分析在电力行业中的重要性主要体现在以下几个方面:1. 提供数据支持:通过对大数据的分析,电力企业可以更好地了解市场需求、用电趋势、用户行为等信息,为企业决策提供有力的数据支持。

2. 强化预测能力:基于大数据分析和模型构建,电力企业可以预测电力需求峰谷,合理调配资源,提高供电可靠性和效率。

3. 改善运维管理:通过对电力设备的数据监测和分析,可以实现对设备状况的实时监控和预警,提前发现潜在故障并采取相应措施,降低事故风险。

4. 优化能源消耗:利用大数据分析技术,结合电力设备的工作状态、用电负荷等信息,可以优化能源的分配和使用,降低能源消耗成本。

二、电力行业大数据分析的应用领域1. 电力需求预测:通过对历史用电数据和气象数据等进行分析,建立电力需求预测模型,准确预测未来一段时间内的电力需求,为电力企业提供供需平衡的参考依据,以及制定合理的发电计划和用电策略。

2. 资产管理优化:通过对电力设备、输电线路等关键资产的数据进行实时监测和分析,可以实现对设备状态的预测性维护,延长设备的使用寿命,提高设备运行效率和可靠性。

3. 负荷优化调度:通过对电力系统运行数据和用户用电数据进行分析,可实现电力系统的运行优化,提高供电质量,降低电网损耗,减少能源浪费。

基于大数据的配电网停电分析与管理

基于大数据的配电网停电分析与管理

基于大数据的配电网停电分析与管理摘要:配电网作为电网的重要组成部分,是与客户用电密切相关的重要环节。

配电网的停电分析与管理工作直接影响着供电公司的供电可靠性水平和客户的用电体验。

因此,做好该项工作无论是对提升优质服务水平和企业社会形象,还是对促进售电量增长、提高企业效益都具有十分重要的意义。

关键词:大数据;配电网;停电;管理一、配电网频繁停电产生的原因分析进一步研究和分析发现,配电网频繁停电的产生,主要体现在两个方面,即非故障性频繁停电和故障性频繁停电。

对于非故障性频繁停电,主要是番禺供电局在进行电网建设以及改造的过程中,没有合理安排生产计划,使得同一设备经常反复停役,进而导致配电网频繁停电。

对于故障性频繁停电,主要是供电设备自身出现故障,最终导致配电网频繁停电。

同时,短路过载等问题也会导致上级设备出现跳闸停电问题。

此外,由于外部因素的制约,如恶劣天气和自然灾害等,导致配电网停电。

一般季节性差异是故障性停电和非故障性停电的主要原因。

例如,春秋季节施工较为频繁,停电次数也较多。

二、配电网停电信息的分析1、配电变压器停运判定及损失电量估算为了能够更直观、真实地掌握客户停电情况,并为进一步开展频繁停电分析、停电计划执行情况分析提供有效的信息支撑。

利用用电信息采集系统配变电压、电流和表码数据对配电变压器停运情况进行分析。

基于用电信息采集系统以15min为1个采集点获取的配电变压器电压、电流和表码数据对配电变压器停运情况进行研判。

首先,利用经验筛除存在质量问题的异常数据;然后,将连续4个采集点无电压、电流值的配电变压器初步判定为停运,再进一步通过表码数据进行验证;最后,以前后第7天同时段电量平均值作为停运时段的损失电量。

2、停运类型分析在获取用电信息采集系统配电变压器停运信息以后,根据调度自动化系统的开关跳闸、电流突变情况以及配电自动化系统支线开关跳闸、故障指示器告警等信息,研判属于单台配电变压器停运、分段线路停运、分支线停运或主馈线停运,同时结合计划停电以及线路故障跳闸情况判断是属于计划停电或者故障停电,及时主动开展停运类型分析,快速发布停电信息,拦截95598故障报修。

大数据相关分析综述

大数据相关分析综述

大数据相关分析综述随着科技的快速发展,大数据技术已经成为了现代社会的重要组成部分,并且广泛应用于社会经济、科学研究等各个领域。

本文旨在综述大数据分析领域的研究现状和发展趋势,探讨相关的概念、方法和技术,以及分析大数据分析在各领域的应用现状、研究成果及不足之处。

一、大数据概述大数据是指在传统数据处理应用软件无法处理的大量、复杂的数据集。

这些数据包括结构化数据,如数据库中的数字和事实,以及非结构化数据,如社交媒体帖子、视频和音频。

大数据通常具有四个特征:数据量大、产生速度快、种类繁多和价值密度低。

大数据分析是指通过运用数据挖掘、统计分析等手段,从海量数据中提取有价值的信息和洞见的过程。

这些信息和洞见可以用于优化企业决策、提高生产效率、改善公共服务等方面。

二、大数据分析的研究现状和发展趋势1、研究现状大数据分析的研究现状可以概括为以下几个方面:(1)大数据分析方法的研究:研究者们提出了各种大数据分析方法,如数据挖掘、机器学习和深度学习等,以处理和解析大数据。

(2)大数据安全与隐私保护:随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私保护问题也日益凸显。

研究者们在大数据安全和隐私保护方面进行了大量研究。

(3)大数据与人工智能的融合:人工智能技术的快速发展为大数据分析提供了新的机遇。

研究者们正在研究如何将人工智能与大数据分析相结合,以实现更高效和智能的数据分析。

2、发展趋势大数据分析的发展趋势可以概括为以下几个方面:(1)大数据分析方法的不断优化和改进:随着数据处理技术的不断发展,大数据分析方法也将不断改进和优化,以提高数据分析的准确性和效率。

(2)工业大数据的广泛应用:随着工业4.0时代的到来,工业大数据的广泛应用将成为大数据分析的重要方向之一。

(3)跨学科融合:大数据分析的研究将不断融入其他学科,如物理学、生物学、社会学等,以实现跨学科的融合和发展。

三、大数据分析在各领域的应用现状及研究成果1、社会经济领域在社会经济领域,大数据分析被广泛应用于市场营销、金融风控、智慧城市等方面。

浅谈电网企业大数据综合治理体系的构建与实施

浅谈电网企业大数据综合治理体系的构建与实施

浅谈电网企业大数据综合治理体系的构建与实施文/国网大连供电公司 林春华 高维奇 王天宇随着信息化在公司各个层面的融合发展,各专业业务协同和数据共享需求爆发式增长,供电服务指挥平台、营配调贯通、同期线损、电网资产统一身份编码等专业应用均离不开全业务统一数据中心的支撑。

在实际分析应用过程中,出现了业务数据不同源、信息标准不统一、数据资产管理职责不清晰、融合类业务数据治理需求与技术支撑不匹配等问题,对系统分析应用及企业数据决策产生了一定的影响,构建大数据综合治理体系已迫在眉睫。

大数据综合治理体系工作原则以“业务导向,需求引领”“注重应用,双向促进”“标准先行,分步治理”“技术创新,高效整合”为原则,完善数据认责体系,结合业务规则,实现数据的全生命周期监控,数据质量的全时段分析预警,分源端信息系统改造和后端全业务数据中心清洗转换同步推进存量和增量数据治理工作,按照分级分步治理的方式,采取合理治理策略,逐步改善系统数据质量,最终实现全量数据的标准化。

围绕数据的“完整性”“一致性”“及时性”“规范性”“准确性”问题,开展数据综合治理工作,是实现数据标准化、精益化、智能化的现实要求。

同时,挖掘数据价值,实现用数据管理企业,用信息驱动业务,特提出在公司范围内开展数据综合治理工作,通过对数据全生命周期进行管理,明确数据认责机制,对数据综合治理标准、流程及制度工作进行细化与落实,全面提升公司数据质量,实现跨业务、跨系统间数据高效贯通、有效共享,为公司管理提升、业务创新打好基础。

大数据综合治理体系构建数据规划管理数据规划管理是根据业务管理的需求,对业务操作过程中的数据、业务管理和分析需要的数据进行统一规划和协调管理,包括:数据认责管理、数据生命周期规划和数据治理考核。

数据标准管理承接国网公司公共信息模型标准(SG-CIM)以及企业级主数据管理对象的标准要求,定义实施落地数据标准化工作相关组织及职责,制定了数据标准的需求与制定、评审与发布、执行、变更、复审和考核的工作流程。

基于“双碳”目标的大数据双轨制应用模式

基于“双碳”目标的大数据双轨制应用模式

一、公司简介国网盘锦供电公司(简称“盘锦供电”)成立于1990年5月,是国网辽宁省电力有限公司下属的区域供电企业。

盘锦供电主要担负着盘锦地区工农业生产和人民生活的供电任务。

截至2021年底,公司拥有66千伏及以上变电站89座,变电容量724.11万千伏安,输电线路2447.15公里;配电容量155.97万千伏安,线路4823.8公里,供电面积4102.9平方公里,服务客户88.51万户。

近年来,盘锦供电以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻党的十九大和十九届历次全会精神,全面落实省公司和市委市政府各项决策部署,以“服务‘电靓’鹤乡、特色增彩辽电、文化塑强队伍”为目标,以“公正、合规、创新、争先”为手段,立足新发展阶段、贯彻新发展理念、服务新发展格局,埋头苦干、勇毅前行,加快构建新型电力系统,全力服务“双碳”目标落地落实,有序推进电价市场化改革,坚决守牢大电网安全生命线和民生用电底线,各项工作取得良好成效。

2021年,盘锦地区全社会用电量完成123.45亿千瓦时,同比增长8.73%,其中工业用电量完成97.73亿千瓦时,同比增长8.58%。

公司售电量110.60亿千瓦时,同比增长9.10%;全口径最大电力155.7万千瓦。

二、创建背景(一)创建基于能源大数据中心的大数据“双轨制”应用模式是践行国家发展战略的必由之路随着大数据战略的持续推进,数据已成为国家重要基础性战略资源。

近年来,虽然国家层面出台一系列政策,推动和保障政府数据共享开放工作有效开展,但是仍存在一些突出问题亟待解决。

如,一些单位和机构不愿数据共享,一方面担心自己的数据共享出去后,会失去价值、无利可图;另一方面则担心数据流通会带来不确定的安全隐患。

还有一些单位由于数据服务系统不同,导致数据标准、系统接口等不同,而无法实现共享。

解决上述问题,离不开政府部门和各相关单位、企业携手合作。

一方面,政府要牵头出台完善推动数据共享的具体政策;另一方面,各企业要摒弃“等靠要”思想,主动出击,打通技术壁垒、实现数据共享,共同开发大数据产品,实现数据增值。

大数据技术的使用注意事项及在企业财务分析中的应用方法

大数据技术的使用注意事项及在企业财务分析中的应用方法

大数据技术的使用注意事项及在企业财务分析中的应用方法大数据技术在企业财务分析中的应用正日益受到重视。

借助大数据技术,企业能够从庞大的数据中挖掘出有价值的信息,为决策提供依据。

然而,大数据技术的使用也需要遵循一些注意事项,以确保准确性和有效性。

本文将介绍大数据技术的使用注意事项,并探讨其在企业财务分析中的应用方法。

首先,大数据技术的使用需要注意以下几点。

首先,数据的来源必须可靠,并且需要经过准确的数据清洗和整理。

在数据清洗过程中,需要剔除错误、冗余、重复和不完整的数据,确保数据的准确性和一致性。

其次,数据的存储和管理也需要得到充分的考虑。

大数据量需要合适的存储设备和数据库来进行存储和管理,以确保数据的完整性和可靠性。

再者,在使用大数据技术进行分析时,还需要注意数据的隐私和安全问题。

保护用户数据隐私是企业行为的重要一环,必须遵守相关法律法规,采取有效的数据安全措施。

接下来,让我们探讨大数据技术在企业财务分析中的应用方法。

首先,大数据技术可以帮助企业进行财务风险分析。

借助大数据技术,企业可以对市场风险、信用风险和操作风险等进行深入分析,提前预警并采取相应措施进行风险管理。

其次,大数据技术还可以帮助企业进行财务绩效评估。

企业可以通过分析大数据,了解企业的收入、成本、利润和资产负债情况,评估企业的盈利能力和偿债能力。

此外,大数据技术还可以帮助企业进行财务预测和预算控制。

通过对大数据的分析,企业可以预测市场需求、销售额和成本等因素,从而制定合理的预算和控制措施,实现财务目标的有效管理。

另外,大数据技术还可以在企业财务分析中应用于客户分析。

通过分析大数据,企业可以了解客户的消费行为、购买偏好和需求变化等信息,从而制定个性化的营销策略和产品定价策略,提高客户满意度和忠诚度。

此外,大数据技术还可以帮助企业进行供应链管理。

通过分析大数据,企业可以了解供应链各环节的瓶颈和风险,并通过优化供应链来提高效率和降低成本。

然而,在使用大数据技术进行企业财务分析时,也需注意遵循相关的伦理和法律规范。

大语言模型在电网企业的应用前景研究

大语言模型在电网企业的应用前景研究

大语言模型在电网企业的应用前景研究一、研究背景和意义随着互联网、大数据、云计算等技术的快速发展,人工智能技术逐渐成为推动社会进步的核心驱动力。

在这个背景下,大语言模型作为一种重要的人工智能技术,已经在自然语言处理、机器翻译、智能问答等领域取得了显著的成果。

将大语言模型应用于电网企业,尤其是在运营管理、设备监控、故障诊断等方面,尚未得到广泛的关注和研究。

本研究旨在探讨大语言模型在电网企业中的应用前景,为电网企业的发展提供理论支持和技术指导。

提高电网企业的运营管理水平:通过引入大语言模型,电网企业可以实现对海量数据的快速分析和处理,从而为企业决策提供有力支持。

通过对历史数据的挖掘和分析,可以预测未来电力需求的变化趋势,为企业制定合理的生产计划提供依据。

提高电网企业的服务质量:大语言模型可以实现对用户提问的实时回答,提高客户满意度。

通过对用户反馈信息的分析,电网企业可以及时发现潜在的问题和需求,从而优化产品和服务。

降低电网企业的运营成本:大语言模型可以帮助电网企业实现对设备的智能监控和故障诊断,减少人工巡检的工作量,降低运维成本。

通过对能源市场的预测分析,电网企业可以更加精准地制定价格策略,提高市场竞争力。

促进电网企业的创新发展:大语言模型的应用可以激发电网企业员工的创新意识和创新能力,推动企业在技术创新、管理创新等方面的发展。

通过对大量优秀案例的学习,电网企业可以借鉴先进的管理经验和技术方案,提升自身的核心竞争力。

本研究对于探讨大语言模型在电网企业中的应用前景具有重要的理论和实践意义。

通过对大语言模型在电网企业中的应用进行深入研究,有望为电网企业的发展提供新的思路和方法,推动行业的持续发展和进步。

A. 大语言模型的发展历程和现状大语言模型的发展历程丰富多样,目前已经取得了显著的成果。

随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域的应用前景将更加广阔。

作为电力行业的重要参与者,国家电网公司有责任和义务抓住这一历史性机遇,推动大语言模型在电力企业的应用研究和实践。

大数据平台及在电力行业的应用分析

大数据平台及在电力行业的应用分析

基于大数据的电力行业优化 - 对外:丰富社会效益
利用电力行业数据可给用户提供更加丰富 的增值服务内容&例如;通过给用户提供 其各月份分时明细用电视图;可让用户了 解自身用电习惯并能根据需要进行调整; 同时也使得电力收费过程更透明&随着无 线M2M传感器和大数据分析的普及;智能 恒温控制器等新型工具进入大型楼房和消 费者家庭成为可能;未来这些技术将给用 户带来很大的节能空间
丰富社会 效益
用电数据是一个地区经济运行的“风向 标”;可作为投资决策者的参考依据&美 国加州大学洛杉矶分校的研究者根据大数 据理论;将人口调查信息、电力企业提供 的用户实时用电信息和地理、气象等信息 全部整合;设计了一款“电力地图”&该 图以街区为单位;可以反映各时刻的用电 量;并可将用电量与人的平均收入、建筑 类型等信息进行比照&通过完善“电力地 图”;能更准确地反应该区经济状况及各 群体的行为习惯;以辅助投资者的决策;也 可为城市和电网规划提供基础依据&
丰富增值 服务
提供经济 指导
电力行业当前问题暨大数据应用场景
电力行业信息化历程
电力行业中数据量的增长也呈现出相似的态势&近几年;电力行业信息化也得到了长足的发展;我国电力 企业信息化起源于 20 世纪60 年代;从初始电力生产自动化到 80 年代以财务电算化为代表的管理信息化 建设;再到近年大规模的企业信息化建设;特别伴随着下一代智能化电网的全面建设;以物联网和云计算为代 表的新一代 IT 技术在电力行业中的广泛应用;电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模&从长远来 看;作为中国经济社会发展的“晴雨表”;电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系;将会呈现出无以伦比 的正外部性;对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力&

论大数据在变电站的数字化建设当中的运用

论大数据在变电站的数字化建设当中的运用

论大数据在变电站的数字化建设当中的运用发布时间:2022-01-07T05:30:27.755Z 来源:《中国电业》2021年第22期作者:王国义、曹一斌、付华[导读] 现在,大数据在各行各业的运用都十分广泛。

“大数据”是数字化时代一个人人都意识到的存在王国义、曹一斌、付华国网浙江省电力有限公司宁波供电公司摘要:现在,大数据在各行各业的运用都十分广泛。

“大数据”是数字化时代一个人人都意识到的存在,也是当下非常流行的词语。

但大数据究竟给我们带来些什么,大数据对我们每个人意味着什么,如何利用大数据时代带来的无限可能,这对每个人都有雾里看花想一探究竟的吸引力。

云计算推动着大数据,如细雨一样不知不觉间已经撒落在我们每个人身上。

如果发电厂、变电站、输电线路在建设开工之前,就能够利用现代信息技术在计算机里将其虚拟建设出来,实际建成之后将这些成果全面移交业主管理单位,并在此基础上引入物联网技术且技术更新实物信息,形成三维虚拟电网,即电网信息平台GIM(GridInformaTIonModeling),实现真正意义上的数字化设计,那么我们的规划、设计、建设、运维的理念、过程和界限都会发生深刻的变化。

关键词:大数据;变电站;数字化建设;有效运用1 引言数字化设计技术是地理信息系统、三维建模技术、数字化协同设计技术、数字化设计成果移交技术的集成应用。

这一技术将设计人员从大量繁琐、重复的绘图工作中解脱出来,实现设计手段的创新,设计流程的再造和设计成果的升华。

数字化设计技术包含三个层次的内容:一是利用三维建模技术,建立设计对象模型,实现设计对象的数字化表达;二是利用网络技术,统一设计工作平台,实现多专业设计协同;三是统一设计成品的移交要求,实现设计成品的跨平台空间表达,确保设计成果包含全部基础信息,具备关联性、唯一性、溯源性等特征,满足从规划设计到建设运行各阶段的要求。

近几年,数字化设计已经在石化、核电、建筑等企业获得成功,初步实现了设备采购管理、接口控制、质量控制、现场施工组织、模块化施工、现场维修和隔离、设备历史记录和管理、工程技术人员培训等方面。

大数据技术在企业管理中的应用与创新

大数据技术在企业管理中的应用与创新

大数据技术在企业管理中的应用与创新近年来,大数据技术在企业管理中的应用越来越广泛。

大数据技术能够收集和分析企业内外部的海量数据,为企业决策提供有力的支持和指引。

同时,大数据技术也能够帮助企业发现其内部潜在问题并指导企业进行优化和改进。

本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用和创新,以及大数据技术的未来发展趋势。

一、大数据技术在企业管理中的应用1. 企业数据管理企业内部涉及到的数据种类和数量非常庞大,如销售、财务、库存、员工、生产等等各个方面。

传统的方式往往需要人力进行处理,不仅效率低下,而且容易出现人为的错误。

而借助大数据技术,企业可以借助计算机程序对数据进行整合、清洗、分析、处理,这样不仅可以大幅提高数据处理的效率,而且可以避免误操作,从而更准确快速地获取有用的信息和数据。

2. 制定营销策略借助大数据分析提供的可视化深入细微的数据分析,企业可以更加透彻地研究与企业相似的个人和人群的行为模式和偏好。

通过这些数据信息,企业的营销管理者可以制定更切合实际、更有效的营销策略,通过对产品、移动应用、广告、促销等方面进行优化,实现增长与降低成本的最高度平衡。

3. 风险控制与企业小调整大量的商业数据对企业实时监测其内部的潜在风险显得至关重要。

借助大数据技术,企业可以对风险进行快速监控,及时发现,从而采取预防或控制措施。

同时,企业也可以根据大数据算法建立预测模型对企业的内部经营环节进行分析,如果存在质量问题、销售不佳、成本过高、员工离职率过高等问题,输出相关分析内容,寻找问题所在,以便更加精准地进行调整。

二、大数据技术在企业管理中的创新1. 数据驱动的决策制定大数据技术为企业决策指明了正确的方向。

更多的数据可以让企业领导们明确地了解管理策略是否实际可行,给企业管理层提供真实可靠的信息背景,更好地指导企业管理层制定企业的发展战略和决策。

2. 运维监控与防火墙系统代码集成和基础设施监控保障企业不间断稳定的运行。

大数据技术的应用,能够对企业架构的复杂性进行管理,从而增强企业对中心体系的控制力。

智能电网“多源”大数据处理方法优化

智能电网“多源”大数据处理方法优化

智能电网“多源”大数据处理方法优化摘要:随着高新技术的出现,国家电网逐渐在向智能化发展,现如今的国家电网智能化发展已经有了一个不小的成就,但是还需要不断的改进,为了更好的促进国家电网的智能化发展,本文在阅读已有研究内容的基础上,通过分析智能电网“多源”大数据处理的方法,深入了解智能电网数据处理的需求,根据企业的实际需求情况,优化设计了智能电网“多源”大数据的处理系统,实现智能电网业务板块的可视化,促进企业发展。

关键词:智能电网;大数据;智能报表;可视化0引言“十四五”规划指出,国家需要重点发展高新技术产业,实现产业创新发展,重点扶持国内新兴产业,智能化发展一直是国家未来发展的趋势和方向,电网智能化发展是现如今众多学者、专家、技术人员研究的热点问题之一。

王晨[1]等以电梯安全为例,利用大数据技术,对现有的技术进行深入挖掘,提出了数据采集在多源大数据处理中占据中国要的地位,是大数据处理不可缺少的一部分,大数据处理部分包括了处理、分析以及挖掘等部分,多源异构数据处理,可以为电网的稳定运行提供数据支持和理论支持;陈世超[2]等研究了现阶段多源异构数据处理的新技术,现阶段的数据结构处理面临着挑战和机遇,大数据处理需要与设备管理、业务发展等共同进行,才能进行综合性的处理,达到优化大数据处理模式的方法;傅磊[3]等主要研究了多源数据采集的一些方法,利用LabVIEW编程技术可以将系统运行的状态以及系统设计的参数,后期运行需要的数据等,进行综合整理和归纳分析,最终将数据处理的方式进行优化,达到节约时间,减少资源浪费和人力投入的一些不需要的支出;汪俊亮[4]等利用云端技术,与边缘端协作,以达到多源数据的处理的需求,利用云端技术还可以保证数据的安全性,数据保存的完整性等;王瑞杰[5]研究了电力系统的多源数据处理,从设计模式开始,设计出一个多源数据处理的系统框架,利用多源异构数据ETL处理模型,优化了电力调度系统的数据处理方式,操作更为的便利,可视化程度和智能化程度都有所提升,基于上述的研究内容,本文中主要优化设计并解决了企业在面临数据处理分析中存在的问题。

能源行业中的大数据分析技术教程

能源行业中的大数据分析技术教程

能源行业中的大数据分析技术教程随着技术的快速发展和应用范围的不断扩大,大数据分析技术在各个行业中起着至关重要的作用。

能源行业作为国民经济发展的基础,同样也积极应用大数据分析技术来优化能源资源的利用效率、提升能源供应的质量和可靠性。

本文将介绍能源行业中的大数据分析技术以及如何进行相关的技术教程。

首先,大数据分析技术在能源行业中的应用非常广泛。

通过对海量的能源数据进行收集、存储、处理和分析,能够帮助能源企业更好地实现资源的规划与调度,提高能源的生产效率和能源供应的可靠性。

例如,通过对电力系统的数据进行分析,能够实时监测电网的运行状态,预测负荷需求,优化电力的分配,从而降低电力供需之间的不平衡,减少电力损耗,提高电力供应的稳定性。

其次,为了能够应用大数据分析技术,能源行业需要具备相应的技术能力和支持。

首先是数据采集技术。

能源行业是一个数据密集型行业,大量的传感器和仪器会产生大量的数据。

因此,需要利用现代化的数据采集设备和技术来对这些数据进行快速和准确的采集,并确保数据的完整性和可靠性。

其次是数据存储和管理技术。

大量的能源数据需要进行存储和管理,以便进行后续的分析和挖掘。

因此,需要建立起高效可靠的数据存储和管理系统,可以选择云存储或者分布式数据库来存储数据。

最后是数据分析技术。

能源行业的数据特点是时间序列、时空结构和多维度。

因此,在进行数据分析时,需要掌握时间序列分析、空间数据分析和多维数据分析等技术。

同时,还需要熟悉机器学习和人工智能等相关技术,以便能够更好地挖掘数据中的潜在规律和趋势。

大数据分析技术在能源行业中的教程可以从以下几个方面进行介绍。

首先是数据采集和处理的教程。

这个教程可以包括如何选择合适的传感器和仪器进行数据采集,如何利用现代化的数据采集设备进行数据采集和传输,以及如何进行数据的预处理和清洗。

其次是数据存储和管理的教程。

这个教程可以包括如何选择合适的数据库和存储设备,如何优化数据的存储和索引,以及如何确保数据的安全和隐私。

大数据技术的应用

大数据技术的应用

大数据技术的应用概述:大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。

随着互联网和信息技术的迅猛发展,大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。

本文将详细介绍大数据技术的应用领域和相关案例,以及大数据技术的优势和挑战。

一、大数据技术的应用领域1. 零售业大数据技术在零售业的应用可以匡助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好,从而进行精准的市场定位和产品推广。

通过分析大量的销售数据和消费者行为数据,企业可以预测市场趋势,优化供应链管理,提高销售效益。

2. 金融业大数据技术在金融业的应用可以匡助银行和保险公司更好地进行风险评估和反欺诈分析。

通过分析大量的交易数据和客户行为数据,金融机构可以识别潜在的欺诈行为,提高风险管理水平,保护客户的资金安全。

3. 健康医疗大数据技术在健康医疗领域的应用可以匡助医疗机构提高诊断和治疗的准确性。

通过分析大量的病例数据和医疗影像数据,医生可以获取更全面的病情信息,辅助决策,提高医疗质量。

同时,大数据技术还可以用于疾病预测和流行病监测,匡助公共卫生部门做出及时的应对措施。

4. 交通运输大数据技术在交通运输领域的应用可以匡助交通管理部门优化交通流量,提高交通运输效率。

通过分析大量的交通数据和车辆轨迹数据,交通管理部门可以实时监测交通状况,调整交通信号灯的配时,减少拥堵和事故发生的概率。

5. 媒体与娱乐大数据技术在媒体与娱乐领域的应用可以匡助媒体公司和娱乐产业更好地了解用户需求,提供个性化的内容推荐和服务。

通过分析大量的用户行为数据和社交媒体数据,媒体公司可以实时追踪用户的兴趣和偏好,根据用户的需求进行定制化的内容推荐,提高用户体验和粘性。

二、大数据技术的优势1. 处理海量数据大数据技术可以处理海量的结构化和非结构化数据,包括文本、图象、音频等多种类型的数据。

传统的数据库系统无法满足对大规模数据的存储和处理需求,而大数据技术可以通过分布式计算和存储技术,实现对海量数据的高效处理。

如何利用大数据技术进行业务和需求

如何利用大数据技术进行业务和需求

如何利用大数据技术进行业务和需求在当今信息时代,大数据技术被广泛应用于各个领域,成为企业发展和运营的有力工具。

利用大数据技术进行业务和需求分析,可以帮助企业更好地了解市场、优化产品、提高效率,进而实现可持续发展。

本文将介绍如何有效利用大数据技术进行业务和需求分析的方法和步骤。

一、收集和整理数据首先,要利用大数据技术进行业务和需求分析,就需要有大量的数据作为基础。

企业可以收集各种与业务和需求相关的数据,例如销售数据、用户数据、市场调研数据等。

这些数据可以通过内部系统收集,也可以通过外部渠道获取。

收集到的数据需要进行整理和清洗,以保证数据的准确性和完整性。

这需要利用数据清洗和处理工具,清除无效数据、填补缺失值、去除重复数据等,确保数据质量。

二、建立数据模型在进行业务和需求分析之前,需要建立适当的数据模型。

数据模型是一种描述数据之间关系的方法,可以帮助我们更好地理解和分析数据。

建立数据模型需要根据实际情况选择合适的模型类型,例如关系型数据模型、多维数据模型等。

通过建立数据模型,可以将复杂的数据结构简化为易于理解和分析的形式。

三、数据分析和挖掘在建立好数据模型之后,可以进行数据分析和挖掘的工作。

数据分析和挖掘是利用统计分析、机器学习等方法,从数据中挖掘出有价值的信息和知识。

数据分析和挖掘可以帮助企业了解市场趋势、用户需求、产品特点等,为业务发展和需求满足提供重要参考。

例如,可以通过数据分析找出用户行为模式,提升用户体验;可以通过数据挖掘预测市场需求,优化产品策略。

四、可视化和报告数据分析和挖掘得到的结果需要以可视化的方式呈现出来,以便更好地理解和传达。

可视化工具可以帮助将数据转换为图表、图形等形式,直观地展示出来。

通过可视化和报告,可以将分析结果展示给决策者和相关团队,以支持业务和需求决策。

例如,可以利用报表展示产品销售数据,帮助决策者了解产品销售情况;可以利用图表展示市场调研结果,帮助决策者确定产品定位。

生产运作中的大数据应用与数据分析实践案例分享总结

生产运作中的大数据应用与数据分析实践案例分享总结

生产运作中的大数据应用与数据分析实践案例分享引言随着信息技术的迅猛发展,大数据在各行各业的应用越来越广泛,其中包括生产运作领域。

大数据应用与数据分析可以帮助企业在生产过程中识别问题、优化运作以及提高效率。

本文将分享一些在生产运作中应用大数据和进行数据分析的实践案例,并经验与启示。

实践案例一:供应链优化在供应链管理中,利用大数据和数据分析技术可以追踪物流流程、分析供应商和分销商表现,并识别优化潜力。

以某电子产品制造商为例,他们利用大数据分析来实现供应链的优化。

首先,他们通过物联网设备收集了大量与物流相关的数据,包括运输时间、仓储时间、运输距离等。

然后,利用数据分析技术对这些数据进行处理和分析,发现了一些潜在问题,比如运输时间过长、仓储时间过长等。

接下来,他们使用数据可视化工具将分析结果以图表的形式展示出来,对异常情况进行了及时跟踪和处理。

最后,他们根据数据分析的结果进行了改进措施,比如优化物流路线、调整仓储策略等,以提高供应链的效率和运作质量。

这个案例表明,通过应用大数据和数据分析技术,可以帮助企业发现供应链中的问题,并采取相应的改进措施,从而提高生产运作的效率和效果。

实践案例二:质量管控改进在生产运作中,质量管控是十分重要的一个环节。

利用大数据和数据分析可以帮助企业更好地进行质量管控,并改进生产过程中的质量问题。

以某汽车制造企业为例,他们通过在生产线上安装传感器和数据采集设备,收集了大量与质量相关的数据,包括零件尺寸、工序耗时、设备故障等。

然后,他们利用数据分析技术对这些数据进行处理和分析,发现了一些质量问题的潜在原因,比如设备故障导致的质量问题、某一工序操作不当导致的质量问题等。

接下来,他们针对这些潜在的问题进行了改进措施,如修理设备、培训工人等。

最后,他们通过数据分析来检验改进措施的效果,并对其进行持续优化。

这个案例表明,通过应用大数据和数据分析技术,可以帮助企业更好地进行质量管控,提高产品的质量,从而提升竞争力。

大数据分析下的供电公司客户服务过程优化

大数据分析下的供电公司客户服务过程优化

大数据分析下的供电公司客户服务过程优化摘要:随着信息技术的进步,将大数据应用到社会各行各业成为社会经济发展的热点问题,在发现了大数据的潜在价值后,我国电力行业将其作为存在巨大潜力的新资产,并逐渐应用到现实工作当中。

对供电公司而言,大数据技术的应用对提高供电服务质量有重要意义,随着我国能源大数据的建设规模不断扩大,供电公司大数据类型呈函数递增趋势,传统的数据分析处理方式不再适用于海量信息和智能优化服务的行业诉求,制约了供电公司客户服务质量。

在大数据业务量不断提升的背景下,全面利用大数据分析客户需求,将其深入到供电服务当中,促进二者有机结合,提供及时、优质、高效、智能服务,可让供电公司在巩固传统市场服务的同时拓展非传统市场延伸服务,促进其主动转型和创新发展,从而提供优质的客户服务体验,改变“强电网”、“弱服务”的矛盾业态,构建供电公司“供电、用电、数据、服务”的优质服务模式。

关键词:大数据分析;供电公司;电力服务;服务能力;过程优化Optimization of customer service process of power supply companies based on big data analysisZhangyanchao, Gu Tianyou, wuruxiang, Wu Chen,(State Grid Bortala power supply company, Xinjiang Bole 833400;)Abstract:with the progress of information technology, the application of big data toall walks of life has become a hot issue in social and economic development. After discovering the potential value of big data, China's power industry regards it as a new asset with great potential and gradually applies it to practical work. For power supply companies, the application of big data technology is of great significance to improve the quality of power supply services. With the continuous expansion of the construction scale of China's energy big data, the type of big data of power supply companies shows a functional increasing trend. The traditional data analysis and processing methods are no longer applicable to the industrial demands of massive information and intelligent optimization services, which restricts the quality of customer service of power supply companies. In the context of the increasing business volume of big data, we should make full use of big data to analyze customer needs, deepen them into power supply services, promote the organic combination of the two, and provide timely, high-quality, efficient and intelligent services, so that power supply companies can expand non-traditional market extension services while consolidating traditional market services, promote their active transformation and innovative development, so as to provide high-quality customer service experience and change the "strong power network" Thecontradictory business form of "weak service" is to build a high-quality service mode of "power supply, power consumption, data and service" for power supply companies.Key words:big data analysis; Power supply company; Power services; Service capability; process optimization客户服务工作是供电公司的主要经营活动,既关系到供电公司的经营效益又关系到用电客户的实际利益,更是整个电力行业社会责任和形象的主要影响因素[1]。

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科 技 经 济信 息 化
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科技 经 济 导 刊
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6 1 期 03 2
电网 企 业大 数 据技 术应 用 的 相关 分析
杨红 宇
唐钢 微 ( 尔 自动 化 公 司 河北 唐 山
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前言
大 数据 的优 势在于 它 有 着更 多 容 量 的存 储 空 间 并 且 不 仅 对 数 字 进 行统 计 同 时也 能 够 对 图像 视 频 等 文件 进行 处 理 大 数据 应用 与 传 统 方 式不 同 它 以 建 立 连 接 端 口 的办法 对 采 集 技 术 与处 理 功能 进行 划 分 实 现跨 领域 多 类型 的信 息 手段 1 电 网 企 业 大 数 据 的特 点 1 1 数 据量 大 数据 量 大 是 电 网 企 业直 接 的 特点 之 一 信 息化 设 计 端 口 的 组 成 方 式 使 得 智 能 网 络 的 象 征性 特 点 形 成 大 数 据技 术 应 用 到 了 电网 运 作 的 各 个环 节 其 中包 括 电力 检 查 生 产 运 作 监 督 管 理服 务 等 等 数 据 存 储 的 等级 也 在逐 渐升 高 发 生 了 由 量到 质 的 转 变 原 有 的 电网 数 据 存 储 量 为 P B 而 现在 的存 储 量 已 经 变 为 E B 数 据库 也 由此 形 成 并 且 能 够在 错综 复杂 的处 理 系 统 内部 进 行 自 我组 织 1 2 数 据种 类 多 数据 种 类 多 主 要 表 现在 大 数据 为 应 用者 所 呈 现 的服 务类 型 的多 样 化 传 统 统计 方 式 中主 要 是 对数 字 进 行 整 合 并 且形 成 效率 非 常低 下 而 现有 大 数 据 技术 中 数 据会 进行 自动 化 采 集与 分 类 在集 合 的 基 础 上 以 图像 文 本 或 者是 视 频 的方 式 呈 现在 人们 的面前 操 作 者 只 需 要在 格 式化 的基 础 上就 能 够 将 电力 的整 个状 态 体 现 出 来
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