大数据能源监控系统方案
新能源集控系统规划及建设方案设计
新能源集控系统规划及建设方案设计文|张国珍,付正宁,斛晋璇,王其乐由于新能源场站分散部署、地理位置相对偏僻且数量逐渐增多,对场站进行单独管理呈现效率降低、成本升高的趋势。
此外,现场工作重心主要集中在设备检修和运维方面,而监控管理工作又需要人员24小时值守,不便于人力资源的合理分配。
因此,新能源集控系统的建设已成为各新能源企业未来发展的方向。
通过集控系统的建设,可以为新能源场站智能化发展提供坚实的技术支撑,并提高新能源场站的专业化管理水平。
本文根据新能源场站的实际情况以及过去的规划理念,结合网络安全等级保护要求,设计了新能源集控系统的整体框架和建设方案,提出了一种业务中心规划、功能开放互通、软件分层部署、网络安全分区的集控系统架构。
基于该架构,详细规划了通信系统建设方案,并对集控系统提出了详细的功能设计要求。
集控系统框架设计目前,相关企业对集控中心专业功能的需求逐步增强,涉及系统众多,若采用分散布置模式,将需要建设多个独立的系统,需要在各系统间采取点对点接口方式进行数据交互。
而且由于各系统数据独立,不便于开发新的应用功能。
而在标准、通用的软硬件基础平台上构建一体化主站系统,具有可靠性高、经济性好、扩展性强等优势,是未来自动化集控主站系统的发展趋势。
因此,集控中心的设计原则是以一体化平台构建为基础,以集控应用建设为核心,在统一的平台上建设集中监控、电能量采集等应用功能,通过一体化平台实现全方位的数据处理分析,同时对集控系统进行安全分区,明确各分区的安全要求,最终构建一套功能完善、全面开放、安全可靠的集控一体化主站系统。
由新能源场站分布特点,确定新能源集控系统为“一主多从”的部署模式。
将新能源集控系统依照不同角度分别划分为不同结构,划分方式如图1所示。
其中,场站监控层实现对现场的监控和数据上传;中心集控层实现远程集中监视和控制;上级监管层实现与电网调度和上级集团的协调沟通。
监控层采用集控中心远程SCADA值班管理模式;平台层采用大数据平台体系;应用层实现数据与业务的智能融合分析。
能源行业能源大数据应用解决方案
能源行业能源大数据应用解决方案第1章能源大数据概述 (4)1.1 能源大数据概念与特点 (4)1.2 能源大数据发展现状与趋势 (4)1.3 能源大数据在能源行业中的应用价值 (5)第2章能源大数据技术架构 (5)2.1 能源大数据技术体系 (6)2.1.1 技术体系概述 (6)2.1.2 技术体系特点 (6)2.2 数据采集与预处理技术 (6)2.2.1 数据采集技术 (6)2.2.2 数据传输技术 (6)2.2.3 数据预处理技术 (6)2.3 数据存储与管理技术 (6)2.3.1 数据存储技术 (6)2.3.2 数据管理技术 (7)2.4 数据分析与挖掘技术 (7)2.4.1 数据分析方法 (7)2.4.2 数据挖掘技术 (7)2.4.3 智能决策支持 (7)第3章能源大数据采集与预处理 (7)3.1 能源数据采集技术 (7)3.1.1 自动化监测技术 (7)3.1.2 通信技术 (7)3.1.3 数据存储与传输技术 (7)3.2 能源数据预处理方法 (8)3.2.1 数据清洗 (8)3.2.2 数据集成 (8)3.2.3 数据变换 (8)3.3 数据质量评估与提升策略 (8)3.3.1 数据质量评估 (8)3.3.2 数据质量提升策略 (8)第4章能源大数据存储与管理 (8)4.1 能源大数据存储技术 (9)4.1.1 分布式存储架构 (9)4.1.2 云存储技术 (9)4.2 能源大数据管理策略 (9)4.2.1 数据采集与预处理 (9)4.2.2 数据存储与管理策略 (9)4.3 数据仓库与数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.1 数据仓库在能源行业中的应用 (9)4.3.2 数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.3 数据湖与数据仓库的融合应用 (9)第5章能源大数据分析与挖掘 (10)5.1 能源大数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联性分析 (10)5.1.4 预测性分析 (10)5.2 能源大数据挖掘技术 (10)5.2.1 数据挖掘概述 (10)5.2.2 分类与预测 (10)5.2.3 聚类分析 (10)5.2.4 关联规则挖掘 (11)5.3 机器学习与深度学习在能源行业的应用 (11)5.3.1 机器学习概述 (11)5.3.2 深度学习概述 (11)5.3.3 能源需求预测 (11)5.3.4 能源消耗优化 (11)5.3.5 能源设备故障诊断 (11)第6章能源大数据可视化与交互 (11)6.1 能源大数据可视化技术 (11)6.1.1 数据可视化概述 (11)6.1.2 可视化技术分类 (11)6.1.3 能源大数据可视化工具 (12)6.2 能源数据交互式分析 (12)6.2.1 交互式分析概述 (12)6.2.2 交互式分析技术 (12)6.2.3 能源数据交互式分析应用 (12)6.3 能源大数据可视化应用案例 (12)6.3.1 电力系统可视化监控 (12)6.3.2 油气田开发可视化分析 (12)6.3.3 能源消费可视化分析 (12)第7章能源需求侧管理大数据应用 (12)7.1 能源需求侧管理概述 (12)7.2 能源需求侧大数据分析 (13)7.3 需求响应与需求侧竞价应用 (13)第8章能源供给侧管理大数据应用 (14)8.1 能源供给侧管理概述 (14)8.2 能源供给侧大数据分析 (14)8.2.1 能源生产数据分析 (14)8.2.2 能源传输数据分析 (14)8.2.3 能源分配数据分析 (14)8.3 能源生产与消费预测 (15)8.3.1 时间序列分析法 (15)8.3.2 机器学习方法 (15)8.3.4 混合模型 (15)第9章智能电网大数据应用 (15)9.1 智能电网概述 (15)9.2 智能电网大数据技术与应用 (15)9.2.1 数据采集与传输 (16)9.2.2 数据存储与管理 (16)9.2.3 数据分析与挖掘 (16)9.3 分布式能源与微电网大数据分析 (16)9.3.1 数据异构性 (16)9.3.2 实时性 (16)9.3.3 复杂性 (16)9.3.4 应用案例分析 (17)第10章能源大数据安全与隐私保护 (17)10.1 能源大数据安全风险与挑战 (17)10.1.1 数据泄露风险 (17)10.1.2 网络攻击风险 (17)10.1.3 系统故障风险 (17)10.1.4 法律法规与合规性挑战 (17)10.1.5 数据质量与真实性挑战 (17)10.2 能源大数据安全防护技术 (17)10.2.1 数据加密技术 (17)10.2.1.1 对称加密算法 (17)10.2.1.2 非对称加密算法 (17)10.2.1.3 混合加密算法 (17)10.2.2 访问控制技术 (17)10.2.2.1 基于角色的访问控制 (17)10.2.2.2 基于属性的访问控制 (18)10.2.2.3 访问控制策略管理 (18)10.2.3 安全审计技术 (18)10.2.3.1 安全事件审计 (18)10.2.3.2 行为分析审计 (18)10.2.3.3 审计日志管理 (18)10.2.4 安全态势感知与威胁情报 (18)10.2.4.1 安全态势评估 (18)10.2.4.2 威胁情报收集与分析 (18)10.2.4.3 响应与处置策略 (18)10.2.5 网络安全技术 (18)10.2.5.1 防火墙技术 (18)10.2.5.2 入侵检测与防御系统 (18)10.2.5.3 虚拟专用网络(VPN) (18)10.3 能源大数据隐私保护策略与应用实践 (18)10.3.1 隐私保护法规与标准 (18)10.3.1.1 国内外隐私保护法律法规 (18)10.3.2 数据脱敏技术 (18)10.3.2.1 静态脱敏技术 (18)10.3.2.2 动态脱敏技术 (18)10.3.2.3 脱敏效果评估 (18)10.3.3 差分隐私技术 (18)10.3.3.1 差分隐私定义与机制 (18)10.3.3.2 差分隐私在能源大数据中的应用 (18)10.3.4 联邦学习技术 (18)10.3.4.1 联邦学习原理与框架 (18)10.3.4.2 联邦学习在能源大数据中的应用案例 (18)10.3.5 隐私保护应用实践 (18)10.3.5.1 用户侧隐私保护实践 (19)10.3.5.2 企业侧隐私保护实践 (19)10.3.5.3 监管与合规性实践 (19)第1章能源大数据概述1.1 能源大数据概念与特点能源大数据是指在能源生产、传输、分配和消费过程中产生的大量、高速、多样和复杂的海量数据。
智慧能源解决方案
智慧能源解决方案一、能源监控与管理智慧能源解决方案的首要环节是能源监控与管理。
通过构建能源监控平台,实现能源数据的实时采集、传输和存储。
利用先进的传感器和监测设备,对各类能源设备、系统进行全面的监控,确保能源供应的稳定性和安全性。
同时,通过对能源数据的分析和处理,可以优化能源使用结构,降低能源消耗,提高能源利用效率。
二、物联网技术应用物联网技术是实现智慧能源的关键手段。
通过物联网技术,将能源设备、传感器、控制器等连接成一个网络,实现能源系统的互联互通。
物联网技术的应用使得能源数据的采集、传输和处理更加便捷高效,为能源监控和管理提供了强有力的支持。
此外,物联网技术还可以实现能源设备的远程控制和维护,提高能源管理的智能化水平。
三、大数据分析与挖掘智慧能源解决方案需要利用大数据技术进行数据分析和挖掘。
通过对海量能源数据的处理和分析,可以揭示能源使用的规律和趋势,发现能源管理的潜在问题和改进空间。
同时,大数据分析还可以为能源决策提供科学依据,支持能源政策的制定和实施。
四、人工智能优化策略人工智能技术的应用可以进一步提升智慧能源解决方案的效果。
通过构建人工智能模型,对能源使用进行预测和优化。
根据历史数据和实时数据,人工智能模型可以学习并适应不同的能源使用场景,提供个性化的能源优化方案。
此外,人工智能还可以对能源设备进行智能调度和控制,实现能源使用的自动化和智能化。
五、可再生能源利用智慧能源解决方案注重可再生能源的利用。
通过开发和利用太阳能、风能等可再生能源,减少对化石能源的依赖,降低碳排放,实现能源的可持续发展。
同时,通过对可再生能源的实时监测和智能管理,确保可再生能源的稳定供应和高效利用。
六、能源存储与调度能源存储与调度是智慧能源解决方案中的重要环节。
通过建设储能设施,如电池储能、压缩空气储能等,实现能源的存储和备用。
在能源需求高峰时段,可以通过调度储能设施进行供电,平衡能源供需关系,提高能源的供应稳定性和可靠性。
基于大数据技术的能源系统分析与优化
基于大数据技术的能源系统分析与优化能源是社会生产和生活中必不可少的一项基础资源。
随着社会的发展,能源消耗量也不断增加,但同时,社会对于能源的效能和可持续性也提出了更高的要求。
因此,在现代能源管理系统中,基于大数据技术的能源系统分析与优化愈发重要。
一、大数据技术在能源系统分析中的应用能源系统由多个子系统组成,每个子系统中的传感器、监控系统和控制器都会产生大量的数据。
这些数据包括温度、压力、流量、电压等等,有着多维度、多种类型的信息。
利用大数据技术,我们可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析,从而得到更精准和更详实的能源系统数据状况。
在能源系统中,利用大数据技术可以做到以下方面:1、数据采集:通过物联网技术和传感器技术实现对数据的采集。
2、数据存储:将采集的数据存储在物联网云端,以保证数据的安全和可靠性。
3、数据处理:在物联网云端上,进行数据预处理、数据清洗和数据质控等工作,使其符合分析要求。
4、数据分析:利用大数据分析技术,结合能源系统的特点,进行数据挖掘、数据分析和数据建模等工作。
通过对能源系统数据的采集、处理和分析,我们可以对能源系统进行深度的了解和评估,从而优化能源利用效率,提高能源管理水平,降低能源消耗,达到可持续发展的目标。
二、基于大数据技术的能源系统优化在能源系统优化中,利用大数据技术可以对能源系统进行实时监控和控制,同时对于能源系统的预测和调度也进行深入研究。
1、实时监控和控制在能源系统中,如果实现每个子系统的实时监控和控制,可以实现最大优化效果。
通过实时监控和控制能够做到:(1)能够实时检测、分析和响应能源系统中发生的异常情况,及时排查问题,降低事故发生概率。
(2)能够通过实时控制来优化能源利用效率,从而实现能源的更加节约和优化。
2、能源系统的预测和调度能源系统的预测和调度是优化能源系统的重要手段。
通过大数据技术,我们可以对能源系统中的各种特征进行分析和建模,预测出未来发生的情况。
智慧能源系统方案设计方案
智慧能源系统方案设计方案智慧能源系统方案设计方案1. 引言随着能源需求的增加和环境问题的加剧,智慧能源系统成为了解决能源问题的重要方向。
本文将提出一个智慧能源系统的设计方案,以实现能源的高效利用和减少对环境的影响。
2. 系统概述智慧能源系统将基于物联网和大数据技术实现能源的智能监控和管理。
系统包括能源采集、数据传输、数据处理和控制等核心模块。
3. 能源采集通过传感器和智能设备,采集能源的实时数据,包括能源的产量、消耗量、传输损耗等。
数据采集可以通过有线或无线方式进行,例如使用传感器网络或RFID技术。
4. 数据传输将采集到的能源数据通过网络传输到数据中心,以便进行后续的数据处理和分析。
数据传输可以通过有线或无线方式进行,例如使用以太网或无线传输协议。
5. 数据处理在数据中心,利用大数据分析技术对采集到的数据进行处理和分析。
通过数据挖掘和机器学习等算法,对能源的消耗模式和影响因素进行建模和预测,为能源管理提供科学依据。
6. 控制与优化通过智能控制算法和决策支持系统,对能源的生产、传输和使用进行优化。
例如,在能源产量高峰期,可以根据数据分析结果启动备用能源设备,以确保能源供应的稳定和可靠。
7. 用户参与与反馈智慧能源系统将用户作为系统的重要参与者,通过智能设备和用户界面提供实时的能源使用情况和建议,让用户参与能源管理的决策过程,并通过用户反馈和评价来不断改进系统的性能和服务。
8. 安全与隐私保护智慧能源系统将采取各种安全措施,保护系统的数据传输和处理过程的安全性。
同时,系统也将遵守相关的隐私法规,保护用户个人信息的安全。
9. 实施计划智慧能源系统的实施包括硬件设备和软件平台的开发与部署。
首先,需要进行能源系统的调研和数据采集工作,并建立数据中心和控制中心。
然后,开发和部署智能设备和用户界面。
最后,进行系统的测试和优化。
10. 总结通过智慧能源系统的实施,能够实现能源的高效利用和减少对环境的影响。
本文提出了一个智慧能源系统的设计方案,希望能为能源管理和环境保护提供一种新的解决方案。
数据中心的绿色能源解决方案
数据中心的绿色能源解决方案随着信息技术的快速发展和大数据应用的普及,数据中心作为信息存储和处理的核心设施,其能源消耗也日益增加。
然而,传统数据中心的能源供应主要依赖于煤炭、石油等化石燃料,这不仅会导致环境污染和能源安全问题,还会带来高昂的能源成本。
因此,绿色能源解决方案成为数据中心发展的必然趋势。
一、太阳能发电系统太阳能作为一种取之不尽的可再生能源,具备巨大的发展潜力。
通过在数据中心搭建太阳能发电系统,可以将太阳能转化为电能,为数据中心提供可靠、环保的电力供应。
太阳能发电系统由光伏电池板、逆变器等组成,能够有效地将阳光转化为电能。
光伏电池板可以安装在数据中心的屋顶或周围的空地上,最大限度地捕获阳光资源,为数据中心提供绿色能源。
二、风能发电系统风能作为一种清洁的可再生能源,具备更高的发电效率和供应稳定性。
通过在数据中心周边地区建设风力发电场,可以将风能转化为电能,为数据中心提供可靠、稳定的电力供应。
风能发电系统由风力发电机、变频器等组成,能够将风力转化为电能。
建设大规模的风力发电场,不仅可以为数据中心提供绿色能源,还可以将多余的电能输出到电网上,为社会供应电力。
三、地源热泵系统地源热泵是一种能够利用地下稳定温度的热能,实现建筑物供暖、供冷和热水供应的技术。
将地源热泵应用于数据中心,可以利用地下的稳定温度为数据中心提供冷却能量。
数据中心在运行过程中产生大量热量,通过地源热泵系统将这部分热能回收利用,不仅可以提高能源利用效率,还可以减少环境污染。
地源热泵系统由地热井、热泵机组等组成,通过地热井获取地下稳定温度的热能,再通过热泵机组将热能转化为冷却能量。
四、能源管理系统数据中心作为一个高能耗的设施,需要进行精细化的能源管理和监控。
能源管理系统可以对数据中心的能源消耗、电力负载等进行实时监测和分析,从而提出优化的能源管理方案。
通过引入智能化的能源管理系统,数据中心可以合理分配电力负载,有效控制数据中心的能源消耗,将能源利用率提高到最大。
能源行业智能节能监测与管理方案
能源行业智能节能监测与管理方案第一章智能节能监测与管理概述 (2)1.1 智能节能监测与管理背景 (2)1.2 智能节能监测与管理意义 (2)1.3 智能节能监测与管理发展趋势 (3)第二章能源数据采集与传输 (3)2.1 数据采集技术概述 (3)2.2 数据传输协议与标准 (4)2.3 数据采集与传输的安全性 (4)第三章能源监测系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 系统功能模块设计 (5)3.3 系统功能优化与扩展 (6)第四章能源数据分析与处理 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析方法 (6)4.3 数据可视化与报告 (7)第五章节能监测与管理策略 (7)5.1 节能监测策略设计 (7)5.2 节能管理策略制定 (8)5.3 策略实施与调整 (8)第六章智能节能控制技术 (8)6.1 自动化控制技术 (8)6.1.1 控制系统构成 (9)6.1.2 控制策略 (9)6.1.3 控制系统应用 (9)6.2 人工智能优化算法 (9)6.2.1 常用优化算法 (9)6.2.2 优化算法在能源行业的应用 (9)6.3 系统集成与优化 (9)6.3.1 系统集成 (10)6.3.2 系统优化 (10)第七章能源管理与决策支持 (10)7.1 能源管理平台建设 (10)7.1.1 建设背景 (10)7.1.2 建设目标 (10)7.1.3 建设内容 (11)7.2 决策支持系统设计 (11)7.2.1 设计原则 (11)7.2.2 设计内容 (11)7.3 能源管理与决策实施 (11)7.3.1 能源管理策略 (11)7.3.2 决策实施流程 (12)7.3.3 持续改进与优化 (12)第八章安全生产与环境保护 (12)8.1 安全生产监测与管理 (12)8.1.1 安全生产监测概述 (12)8.1.2 安全生产管理措施 (12)8.2 环境保护监测与管理 (13)8.2.1 环境保护监测概述 (13)8.2.2 环境保护管理措施 (13)8.3 安全生产与环境保护协同 (13)第九章智能节能监测与管理项目实施 (14)9.1 项目策划与管理 (14)9.2 项目实施与验收 (14)9.3 项目运行与维护 (15)第十章能源行业智能节能监测与管理未来发展 (15)10.1 智能节能技术发展趋势 (15)10.2 能源管理与市场发展 (16)10.3 行业政策与法规影响 (16)第一章智能节能监测与管理概述1.1 智能节能监测与管理背景我国经济的快速发展,能源需求逐年增长,能源消耗问题日益突出。
智慧能源能效管控系统使用计划方案
智慧能源能效管控系统使用计划方案一、实施背景随着全球能源消耗不断增加,能源的供应与需求之间的不平衡问题日益突出。
为了解决这一问题,各国纷纷提出了能源节约和环保的政策,而智慧能源能效管控系统也应运而生。
智慧能源能效管控系统是一种基于物联网、大数据、云计算等先进技术的能源管理系统,通过实时监测和分析能源的使用情况,提高能源的利用效率,降低能源的浪费,从而达到节约能源的目的。
二、工作原理智慧能源能效管控系统主要由三个部分组成,即数据采集部分、数据处理部分和数据展示部分。
其中,数据采集部分主要负责采集能源使用的数据,包括电、水、气等各种能源的用量、用时等信息;数据处理部分主要负责对采集的数据进行分析和处理,通过算法模型,预测能源使用的趋势,同时通过比对历史数据,发现能源使用的异常情况,及时进行报警和处理;数据展示部分主要负责将分析和处理后的数据以图表、报表等形式展示出来,供用户进行查看和分析。
三、实施计划步骤(一)需求分析:根据企业的需求,确定智慧能源能效管控系统的应用场景和功能。
(二)系统设计:根据需求分析,设计智慧能源能效管控系统的硬件和软件架构,确定各个模块的功能和接口。
(三)系统实现:根据系统设计,进行各个模块的编码和调试,完成系统的实现。
(四)系统测试:进行系统的功能测试、性能测试和安全测试,确保系统的稳定性和安全性。
(五)系统上线:将系统部署到生产环境中,进行系统的上线和运营。
(六)系统维护:对系统进行日常维护和升级,保证系统的正常运行。
四、适用范围智慧能源能效管控系统适用于各种能源的管理和监控,包括电、水、气等各种能源的使用情况,适用于各种企业和机构,如工厂、商场、写字楼、医院、学校等。
五、创新要点智慧能源能效管控系统的创新点主要有以下几个方面:(一)采用物联网技术,实现能源的实时监测和管理。
(二)采用大数据技术,实现能源数据的分析和预测。
(三)采用云计算技术,实现数据的存储和展示,提高系统的可扩展性和可靠性。
能源行业 能源大数据应用方案
能源行业能源大数据应用方案第一章能源大数据概述 (2)1.1 能源大数据的定义 (2)1.2 能源大数据的特点与价值 (2)第二章能源大数据采集与整合 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据整合方法 (4)2.3 数据质量保障 (4)第三章能源大数据存储与管理 (4)3.1 存储技术选择 (4)3.2 数据管理策略 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)第四章能源大数据分析与挖掘 (6)4.1 分析方法与应用 (6)4.2 挖掘技术与实践 (6)4.3 模型评估与优化 (6)第五章能源大数据在电力系统中的应用 (7)5.1 电力市场预测 (7)5.2 电力系统优化 (7)5.3 电力设备维护 (7)第六章能源大数据在新能源领域的应用 (8)6.1 太阳能发电预测 (8)6.1.1 数据来源 (8)6.1.2 预测方法 (8)6.1.3 应用案例 (8)6.2 风能发电预测 (8)6.2.1 数据来源 (8)6.2.2 预测方法 (9)6.2.3 应用案例 (9)6.3 新能源并网管理 (9)6.3.1 数据来源 (9)6.3.2 管理方法 (9)6.3.3 应用案例 (9)第七章能源大数据在能源政策制定中的应用 (9)7.1 政策制定依据 (9)7.1.1 数据来源及处理 (9)7.1.2 数据分析模型 (10)7.1.3 政策制定流程 (10)7.2 政策效果评估 (10)7.2.1 评估指标体系 (10)7.2.2 评估方法 (10)7.2.3 评估流程 (10)7.3 政策优化建议 (10)7.3.1 政策调整方向 (10)7.3.2 政策实施保障 (11)7.3.3 政策持续优化 (11)第八章能源大数据在能源企业管理中的应用 (11)8.1 企业运营分析 (11)8.2 企业决策支持 (11)8.3 企业风险管理 (12)第九章能源大数据在节能减排中的应用 (12)9.1 节能潜力分析 (12)9.1.1 数据采集与整合 (12)9.1.2 数据挖掘与分析 (13)9.1.3 节能潜力评估 (13)9.2 减排措施制定 (13)9.2.1 设备更新与优化 (13)9.2.2 能源结构调整 (13)9.2.3 管理制度改进 (13)9.3 效果评估与优化 (13)9.3.1 效果评估指标体系 (13)9.3.2 效果评估方法 (13)9.3.3 优化措施 (14)第十章能源大数据产业发展与未来趋势 (14)10.1 能源大数据产业发展现状 (14)10.2 能源大数据产业链分析 (14)10.3 未来发展趋势与挑战 (15)第一章能源大数据概述1.1 能源大数据的定义能源大数据是指在能源生产、传输、消费等各个环节中产生的海量数据。
新能源设备远程监控解决方案
新能源设备远程监控解决方案在当今全球能源转型的大背景下,新能源设备的广泛应用已成为应对环境挑战、推动可连续发展的紧要途径。
然而,新能源设备的高效运维与管理却面对诸多挑战,尤其是在地域广阔、环境多而杂的应用场景中,如何实现对设备的实时、精准、远程监控成为亟待解决的关键问题。
一、系统架构与技术集成远程监控解决方案以物联网为基础,构建了掩盖广泛、连接稳定的设备网络。
新能源设备如风力发电机、光伏电站、储能装置等,通过嵌入式传感器、智能掌控器、蓝蜂智能网关等硬件设备,转化为具备数据手记、通信本领的“智能节点”,接入EMCP物联网云平台。
这些设备能够实时监测自身的运行状态、环境参数、能耗数据等关键信息,并通过无线通信技术(如4G/5G等)将其传输至云端服务器。
网关在边沿侧对海量设备数据进行高效整合、清洗、存储与分析,再传输到EMCP物联网云平台。
利用先进的数据挖掘算法,平台能从海量数据中提取出设备性能趋势、故障预警信号、运维优化建议等高价值信息。
二、实时监控与智能预警实时监控是该解决方案的核心功能之一、对每台设备的运行数据进行实时手记与更新,通过可视化界面,管理人员可以随时随地查看设备的工作状态、输出功率、故障报警等信息,实现对设备的监控。
另外,EMCP物联网云平台支持多维度、多层次的数据呈现,如远程监控控制现场设备、设备地图分布、历史数据回溯等,便于用户从宏观到微观全面掌握设备运营情况。
智能预警则是保障设备安全稳定运行的紧要手段。
通过预设阈值或运用机器学习算法建立故障猜测模型,平台能在设备显现异常或即将发生故障时,自动触发预警通知,将潜在风险以短信、电话、消息推送、网页语音等方式及时转达给相关人员,为故障排查、防备性维护赢得宝贵时间。
这种自动式的运维模式显著提升了设备可用率,降低了因突发故障导致的经济损失。
三、数据分析与决策支持借助云平台大数据分析,该解决方案能深度挖掘设备数据的价值,为运维决策供应有力支持。
能源行业能源大数据分析与应用方案
能源行业能源大数据分析与应用方案第一章能源大数据概述 (3)1.1 能源大数据的定义与特征 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 特征 (3)1.2 能源大数据的发展历程 (3)1.2.1 起步阶段 (3)1.2.2 发展阶段 (4)1.2.3 深化阶段 (4)1.3 能源大数据的价值与应用领域 (4)1.3.1 价值 (4)1.3.2 应用领域 (4)第二章能源大数据采集与存储 (5)2.1 能源大数据采集技术 (5)2.2 能源大数据存储技术 (5)2.3 能源大数据采集与存储的安全问题 (5)第三章能源大数据处理与分析 (6)3.1 能源大数据预处理技术 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据集成 (6)3.1.3 数据转换 (7)3.2 能源大数据分析技术 (7)3.2.1 描述性分析 (7)3.2.2 预测性分析 (7)3.2.3 优化性分析 (7)3.3 能源大数据挖掘方法 (7)3.3.1 关联规则挖掘 (8)3.3.2 聚类分析 (8)3.3.3 分类分析 (8)3.3.4 机器学习方法 (8)第四章能源大数据在电力行业的应用 (8)4.1 电力系统负荷预测 (8)4.2 电力市场分析 (8)4.3 电力设备故障诊断 (9)第五章能源大数据在石油行业的应用 (9)5.1 石油勘探与开发 (9)5.2 石油生产与优化 (10)5.3 石油市场分析 (10)第六章能源大数据在天然气行业的应用 (10)6.1 天然气资源勘探 (10)6.1.1 数据来源及处理 (10)6.1.2 应用方法 (11)6.2.1 数据来源及处理 (11)6.2.2 应用方法 (11)6.3 天然气管道优化 (11)6.3.1 数据来源及处理 (11)6.3.2 应用方法 (12)第七章能源大数据在新能源行业的应用 (12)7.1 太阳能发电分析 (12)7.1.1 数据来源与处理 (12)7.1.2 分析方法 (12)7.1.3 应用案例 (12)7.2 风能发电分析 (12)7.2.1 数据来源与处理 (12)7.2.2 分析方法 (13)7.2.3 应用案例 (13)7.3 新能源市场预测 (13)7.3.1 预测方法 (13)7.3.2 应用案例 (13)第八章能源大数据在节能减排领域的应用 (13)8.1 能源消耗分析 (13)8.1.1 能源消耗现状分析 (13)8.1.2 能源消耗趋势预测 (14)8.2 节能减排策略 (14)8.2.1 节能减排政策制定 (14)8.2.2 节能减排项目评估 (14)8.3 环境监测与评价 (14)8.3.1 环境质量监测 (14)8.3.2 环境质量评价 (14)第九章能源大数据在能源政策制定与监管中的应用 (14)9.1 能源政策分析 (15)9.2 能源监管策略 (15)9.3 能源行业风险预警 (15)第十章能源大数据产业生态构建与展望 (16)10.1 能源大数据产业链分析 (16)10.1.1 数据采集 (16)10.1.2 数据处理 (16)10.1.3 数据分析 (16)10.1.4 数据应用 (16)10.1.5 相关服务业 (16)10.2 能源大数据产业政策环境 (16)10.2.1 政策支持 (16)10.2.2 资金投入 (16)10.2.3 产业协同 (17)10.3 能源大数据产业发展趋势与展望 (17)10.3.2 市场需求 (17)10.3.3 政策引导 (17)10.3.4 产业融合 (17)10.3.5 国际合作 (17)第一章能源大数据概述1.1 能源大数据的定义与特征1.1.1 定义能源大数据是指能源行业在生产、传输、消费等环节产生的海量数据,通过数据挖掘、分析与处理,为能源行业提供决策支持与服务的一种新型数据资源。
基于大数据的智慧能源管理系统
基于大数据的智慧能源管理系统随着现代科技的不断发展,大数据技术在能源管理领域中的应用也越来越广泛。
基于大数据技术的智慧能源管理系统不仅可以提高能源的利用效率,还可以减少能源的浪费,从而达到节能减排的目的。
本文将从介绍智慧能源管理系统的定义、功能以及优势出发,重点阐述大数据技术在智慧能源管理系统中的应用。
智慧能源管理系统简介智慧能源管理系统是一种基于物联网技术和大数据技术的系统,它可以实现对能源的实时监测、分析和管理。
智慧能源管理系统可以通过传感器技术对能源的供应、传输和消费进行实时监测,通过大数据分析技术对能源数据进行深度挖掘和分析,从而提高能源利用效率并减少能源的浪费。
智慧能源管理系统的功能智慧能源管理系统主要包括以下几个功能:1. 能源监测系统可以实时监测不同类型能源的供应、传输和消费情况,同时对能源的功率、电流、电压等参数进行监测和分析,从而帮助用户了解能源的使用情况和能源消费模式。
2. 能源分析系统可以通过大数据分析技术对能源数据进行深度挖掘和分析,帮助用户找到能源使用的规律和模式,从而实现对能源的科学管理和控制。
同时,系统还可以通过数据挖掘技术对能源使用的风险和漏洞进行识别和分析,以提高能源的安全性和可靠性。
3. 能源控制系统可以通过物联网技术和控制算法对能源进行控制和调度,比如通过自动化控制系统对能源的供应和消费进行调节和优化,以实现能源的高效利用,同时降低能源的消耗和浪费。
大数据技术在智慧能源管理系统中的应用智慧能源管理系统基于大数据技术的应用主要体现在以下几个方面:1. 数据采集与处理智慧能源管理系统需要收集和处理大量的能源数据,这就需要大数据技术的支持。
系统通过传感器技术实时采集能源数据,然后通过大数据处理技术对数据进行深度挖掘分析,从而实现对能源消费模式的分析和管理。
2. 数据挖掘与分析智慧能源管理系统利用大数据技术对能源数据进行挖掘和分析,从而实现对能源消费模式的监测和管理。
电力监控系统方案
电力监控系统方案第1篇电力监控系统方案一、背景随着我国经济的持续发展,能源需求不断增长,电力系统作为能源的重要组成部分,其安全稳定运行对经济社会的稳定和发展具有重大意义。
电力监控系统作为确保电力系统安全、提高电力系统运行效率的重要手段,其重要性日益凸显。
本方案旨在为某电力监控系统建设项目提供全面、严谨、合规的方案设计。
二、目标1. 实现对电力系统的实时监控,确保电力系统安全稳定运行。
2. 提高电力系统运行效率,降低运行成本。
3. 提升电力系统的信息化、智能化水平,为电力市场运营提供有力支持。
4. 遵循国家相关法律法规,确保系统建设的合法合规。
三、系统设计1. 系统架构本系统采用分层、模块化的设计思想,分为数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层。
2. 数据采集层数据采集层主要负责实时采集电力系统的各项运行参数,包括电压、电流、功率、频率等。
采集设备应具备高精度、高可靠性、低功耗等特点。
3. 数据传输层数据传输层采用有线和无线相结合的方式,确保数据传输的实时性和稳定性。
传输协议遵循国际标准,保障数据的安全性和互操作性。
4. 数据处理层数据处理层对采集到的数据进行处理、分析和存储,为应用层提供数据支持。
处理算法应具备高效性、准确性和可扩展性。
5. 应用层应用层根据用户需求提供相应的功能模块,包括实时监控、历史数据查询、故障诊断、预警报警等。
界面设计应简洁直观,易于操作。
四、技术要求1. 数据采集技术采用高精度、高可靠性的传感器和采集设备,确保数据的真实性和准确性。
2. 通信技术结合有线和无线通信技术,实现数据的高速、稳定传输。
采用加密和认证技术,保障数据安全。
3. 数据处理技术运用大数据分析和人工智能技术,实现对电力系统运行状态的实时监控、分析和预测。
4. 软件技术采用成熟、稳定的软件开发平台,遵循国家相关软件工程标准,确保软件的可靠性和可维护性。
五、合法合规性1. 遵循法律法规本方案遵循《电力法》、《电力监控系统安全防护规定》等相关法律法规,确保系统建设的合法合规。
电力系统大数据分析与综合监控系统设计
电力系统大数据分析与综合监控系统设计电力系统是现代社会的基础设施之一,对于能源的供应和电力的稳定运行有着重要的作用。
随着电力系统规模的不断扩大和技术水平的提高,以及国家对于能源的要求不断提高,电力系统运行中产生的大数据也越来越多。
如何利用这些大数据进行分析,为电力系统的运行提供科学依据,成为了当前研究和实践的热点之一。
本文将从电力系统大数据分析和综合监控系统设计两个方面展开,介绍电力系统大数据分析的意义和方法,并提出一个可行的综合监控系统设计方案。
首先,电力系统大数据分析的意义重大。
电力系统的运行涉及复杂的技术和管理问题,而大数据分析可以帮助我们从庞杂的数据中获取有用的信息,为电力系统的规划和运营提供决策依据。
通过对电力系统运行数据的分析,可以深入了解电力系统的工作状态、问题和潜在风险,及时采取措施避免事故的发生。
同时,大数据分析还可以为电力系统的优化和节能提供参考,通过对历史数据和实时数据的分析,找出电力系统的能耗高峰,进一步优化系统运行,提高能源利用率。
其次,电力系统大数据分析的方法多样。
首先是对电力系统数据的收集和预处理。
电力系统的大数据来源于不同的数据源,如传感器、计量仪器等,这些数据来源多样化,需要利用先进的传感器技术和通信技术将数据进行采集和传输,同时还需要对采集到的数据进行预处理,如去除异常值和噪声信号,确保数据的可靠性和准确性。
其次是数据存储和管理。
由于电力系统数据量庞大,需要建立合理的数据存储系统和管理机制,确保数据的安全和可靠存储。
再次是数据分析和挖掘。
通过使用数据挖掘和机器学习算法分析数据,可以发现数据中的规律和潜在的信息,进而提出相应的建议和措施。
最后是数据可视化。
将分析得到的数据结果以直观的图表形式展示,可以使决策者更好地理解数据,做出正确的决策。
综合监控系统设计是电力系统大数据分析的重要应用。
在大数据分析的基础上,设计一个综合监控系统可以实现对电力系统的全面监控和管理。
能源行业的大数据分析解决方案
能源行业的大数据分析解决方案近年来,随着大数据技术的快速发展,能源行业开始广泛应用大数据分析解决方案,以应对日益复杂的能源市场和运营环境。
大数据分析为能源行业带来了诸多机遇和挑战,有效地提高了能源的生产、传输和消费效率。
本文将介绍能源行业的大数据分析解决方案,深入探讨其应用领域和优势。
一、能源行业的大数据分析应用领域在能源行业中,大数据分析应用广泛涵盖了生产、传输、分销和消费等各个环节。
以下是几个典型的应用领域:1. 能源需求预测:通过分析历史能源数据、天气数据、社会经济数据等,预测未来能源需求的变化趋势。
这有助于制定合理的能源供应计划,提高能源利用效率。
2. 能源生产优化:通过对生产设备、能源供应链、生产环境等数据进行分析,实现能源生产过程的精细化管理,提高生产效率和产品质量。
3. 能源供应链管理:通过对能源供应链各环节数据进行分析,实现实时监测和优化供应链管理,减少能源损耗和成本。
4. 智能电网运营:通过对智能电网中各个节点的数据进行实时分析,优化电网运行,提高供电可靠性和安全性。
5. 能源消费行为分析:对能源用户的消费行为、用电习惯等数据进行分析,提供个性化的能源管理建议,引导用户合理用能。
二、能源行业大数据分析解决方案的优势1. 洞察市场趋势:大数据分析可以将多来源的市场数据整合分析,洞察市场趋势,为企业决策者提供决策支持。
通过准确的数据预测和市场分析,能更好地适应市场变化,降低投资风险。
2. 提高能源效率:通过对能源使用数据的分析,可以识别出能源浪费的地方,并提供相应的改进措施。
通过实施能源效率提升方案,降低能源成本,减少对环境的影响。
3. 强化安全管理:大数据分析可以对能源系统中的各种风险进行实时监控,及时发现异常情况。
例如,在智能电网运营中,通过对电网数据的实时分析,能够准确判断电网故障,并采取相应措施,保障供电安全。
4. 优化供应链管理:通过对供应链中的各个环节数据进行分析,能够实现供应链的可视化管理,提高供应链的透明度和运作效率。
能源大数据中心建设方案
能源大数据中心建设方案一、项目背景随着我国经济的快速发展,能源需求持续增长,能源行业迎来了新一轮的发展机遇。
大数据技术的出现,为能源行业提供了强大的数据支撑。
建设能源大数据中心,有助于提高能源管理效率,优化能源结构,促进能源行业可持续发展。
二、项目目标1.实现能源数据资源的整合与共享,提高能源数据利用率。
2.为政府和企业提供实时、准确的能源数据,辅助决策。
3.推动能源行业技术创新,促进能源产业升级。
4.建立完善的能源大数据服务体系,提高能源行业服务能力。
三、项目内容1.数据采集与整合(1)采集能源行业相关数据,包括能源生产、消费、传输、存储等环节的数据。
(2)整合各类能源数据,建立统一的数据标准,实现数据互联互通。
2.数据分析与挖掘(1)运用大数据分析技术,对能源数据进行深入挖掘,发现能源行业规律。
(2)建立能源预测模型,为政府和企业提供决策支持。
3.数据可视化与展示(1)利用可视化技术,将能源数据以图表、地图等形式展示,提高数据解读性。
(2)搭建能源大数据展示平台,方便政府、企业和社会公众查询能源数据。
4.数据服务与应用(1)为政府和企业提供定制化的能源数据服务,助力能源管理。
(2)开发能源大数据应用产品,推动能源行业创新发展。
四、项目实施1.项目启动(1)组建项目团队,明确项目目标和任务。
(2)制定项目实施计划,明确时间节点和责任人。
2.数据采集与整合(1)开展数据采集工作,确保数据质量。
(2)整合各类能源数据,建立数据仓库。
3.数据分析与挖掘(1)运用大数据分析技术,挖掘能源数据价值。
(2)建立能源预测模型,为决策提供依据。
4.数据可视化与展示(1)设计可视化模板,展示能源数据。
(2)搭建能源大数据展示平台,实现数据共享。
5.数据服务与应用(1)提供定制化的能源数据服务,满足政府和企业需求。
(2)开发能源大数据应用产品,推动产业升级。
五、项目风险与应对措施1.数据安全风险(1)加强数据安全管理,确保数据安全。
基于大数据的智能能源管理系统
基于大数据的智能能源管理系统随着科技的不断发展和能源问题的日益凸显,智能能源管理系统已经成为了解决日常能源消耗和管理的重要手段。
而其中,大数据技术的应用更是为智能能源管理系统带来了巨大的推动力。
本文将介绍基于大数据的智能能源管理系统的原理、应用及其优势。
一、智能能源管理系统的原理与功能智能能源管理系统基于大数据技术,通过实时监测、数据收集和分析,对能源的生产和消耗进行全方位、全过程的管理和优化。
其主要功能包括以下几个方面:1. 数据采集:智能能源管理系统通过传感器等设备,对能源使用和产生数据进行采集,包括电力、水、天然气等各类能源的使用情况。
2. 数据传输:采集到的数据通过网络传输,快速、稳定地传输到大数据平台。
3. 数据存储与管理:大数据平台对采集到的数据进行存储与管理,提供相应的数据接口和操作权限。
4. 数据分析与建模:通过大数据分析技术,对采集到的数据进行挖掘与分析,构建能源使用模型和预测模型,提供预测和分析结果。
5. 能源调度与优化:基于分析结果,智能能源管理系统能够实现能源的智能调度和优化,降低能源浪费,提升能源利用效率。
二、基于大数据的智能能源管理系统的应用1. 灵活的能源管理策略:通过对大数据的分析,智能能源管理系统可以实现对能源的灵活管理,根据能源需求和市场情况制定相应的能源供应策略,提高能源供应的稳定性和可靠性。
2. 能源消费监测与分析:通过大数据技术,智能能源管理系统可以实时监测和分析各种能源的消耗情况,提供精确的能源消费数据,帮助用户做出合理的能源管理决策。
3. 能源效率分析与优化:智能能源管理系统能够对能源使用过程进行全面的监测和分析,发现能源消耗的瓶颈和问题,提供相应的优化方案,从而提高能源利用效率。
4. 能源预测与规划:基于大数据平台的数据分析和建模,智能能源管理系统能够预测未来的能源需求和供应情况,帮助决策者进行能源规划和决策,提前做好能源配置和调度准备。
三、基于大数据的智能能源管理系统的优势1. 实时性:基于大数据技术的智能能源管理系统能够实现对能源使用情况的实时监测和分析,帮助用户及时发现问题和采取相应的措施。
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基于IOT 技术的能源监控方案
基于IOT 技术的能源监控方案 (1)
1、总体架构 (3)
2、数据管控 (3)
2.1 数据全过程管控 (3)
2.1.1 数据目录 (3)
2.1.2 数据来源 (4)
2.1.3 数据接入 (4)
2.1.4 数据安全和权限 (5)
3 应用体系设计 (6)
3.1 开发思路 (6)
3.2 建设蓝图 (7)
3.3 应用场景 (8)
3.3.1 能源监测预警和规划管理 (8)
3.3.2“互联网+”办电便民服务 (10)
1、总体架构
2、数据管控
2.1 数据全过程管控
数据是能源大数据应用中心的核心资产,是多元化应用体系设计的基础。
有必要结合应用研发要求,梳理数据目录,确定数据来源和接入方式,确定数据安全和权限管理流程。
2.1.1 数据目录
梳理数据目录,涵盖煤炭、石油、天然气、电力、新能源等各能源品类资源生产与供应、消费与投资、资源转储、利用效率全过程数据,以及宏观经济运行、生态环境、气象、地理信息、交通等跨部门跨领
域数据,主要包括宏观层面、能源行业、及其他相关数据。
宏观层面数据包括全省宏观经济运行、发展规划、产业政策、体制改革、市场发展趋势等方面数据,以及世界主要国家和地区、全国、先进省份等经济社会、能源发展等数据。
能源行业数据包括电、煤、油、气、新能源等各能源品类的资源禀赋、开采加工、运输配送、能源转化、能源消费全过程数据。
其他相关数据包括生态环境、气象、地理信息、交通、技术革新、工业价格等数据。
2.1.2 数据来源
数据来源包括政府部门、能源企业、互联网等其他渠道。
宏观层面数据主要来源于相关政府权威部门或研究机构,官方发布的政策文件、统计公报、研究报告以及国际能源署、世界银行等国际权威数据统计平台相关数据的定期获取。
能源行业数据主要来源于政府能源行业管理部门和相关企业,建立固定的信息报送机制,通过信息报送系统定期上报相关能源信息。
其他相关数据主要来源于相关部门公共数据,建立部门、单位对接汇集机制,实现相关数据的定期报送。
2.1.3 数据接入
根据不同数据类型及来源,将能源数据接入方式分为3种:
1)数据报送:针对各级政府部门与相关能源企业,形成固定的信息报送机制,通过信息报送系统定期在线上报能源信息。
报送过程采用多级审核的流程,确保数据准确;
2)数据抓取:针对互联网发布的各类公开信息来源,通过大数据手段完成信息的爬取、清洗、录入;
3)系统接入:对于运行于互联网或政务外网的其他信息系统,根据双方约定的数据访问方式和内容标准,建立数据接口,实现数据对接。
2.1.4 数据安全和权限
数据安全方面:推进能源信息按主题和安全级别分类分级管理。
按照主题分为大类、中类、小类3类。
按信息来源将数据分为电力、煤炭、石油、宏观经济、气象、环境等基础大类,对于每一个大类主题,按线分类法划分中类。
对于每个中类,按照线分类法划分小类。
以电力行业大类为例,可划分为电力生产、采购与交易、供电能力、电力设备、销售与服务、电能质量等中类。
电力生产可进一步划分为发电厂分布及数量、分类型发电量、装机容量、运行指标、污染物排放等小类。
按照敏感程度分为涉密数据、内部数据、公开数据3级,涉及国家秘密、企业秘密的数据应列为涉密数据,涉及用户隐私的数据应列为内部数据,非敏感数据可列为公开数据。
数据权限方面:结合数据安全等级和用户类型设置管控要求和合理的访问权限,针对数据交接、数据共享发布等关键环节设置多级审批处理流程,确保信息安全可控。
涉密数据按国家法律法规处理,决定是否共享,可根据要求部分条件共享或不予共享;原则上不允许开放,对于部分需要开放的数据,需进行脱密处理,且控制数据分析类型。
内部数据会员用户无条件共享;按国家法律法规决定是否开放,原则
上不违反国家法律法规的条件下,予以开放或脱敏开放。
公开数据无条件共享,可以完全开放。
3 应用体系设计
3.1 开发思路
能源大数据应用场景开发思路坚持2个原则:
1)设计应用场景时,自上而下逐级分解,将场景逐层细化为:功能—微应用—微服务,并逐一明确到数据源;
2)开发应用场景时,自下而上逐级开发模块化的微服务、微应用,再组合实现各项功能和应用场景。
场景开发过程共10个环节。
(1)自上而下需求分解的5个步骤:
1)场景收集:坚持目标导向和问题导向,收集梳理形成业务场景;2)场景分解:将应用场景分解形成详细功能需求清单;
3)功能分解:将功能需求进一步分解形成微应用清单;
4)微应用分解:将微应用需求进一步分解形成微服务清单;
5)数据归集:根据微服务需求,收集需求数据、数据来源、传输频率,规范数据使用标准,实现数据源导入。
(2)自下而上场景开发的5个步骤:
1)数据抽取:根据微服务需求,自动抽取所需数据;
2)微服务开发:开发形成模块化微服务群;
3)微应用开发:组合微服务,开发形成模块化微应用群;
4)功能开发:筛选所需微应用,开发形成目标功能;
5)场景开发:筛选所需功能,组合形成目标场景。
3.2 建设蓝图
针对政府、企业、公众3大类服务对象,按照系统性、整体性、协同性的建设原则,构建能源大数据多元化分析应用体系,如下图:
结合不同场景的功能设计,单项应用场景在满足主要客户群体诉求的基础上,可同时面向多类服务对象。
面向政府:定位于指导监督能源消费总量控制,探索建立基于大数据精确需求导向的能源规划新模式,促进多能协同综合规划,提升重大能源基础设施规划的科学决策水平。
包括能源监测预警和规划管理、重点用能单位能耗在线监测等应用场景。
面向企业:定位于为精准化调度生产、精细化设备管理提供支撑,提高能源行业经济效益和安全生产水平。
包括新能源规划与消纳监测预警、分布式新能源数据归集与监测等应用场景。
面向公众:定位于积极开展用能大数据信息服务,实现远程、友好、互动的智能用能控制。
包括“互联网+”办电便民服务、新能源汽车智能充电服务等应用场景。
3.3 应用场景
3.3.1 能源监测预警和规划管理
能源监测预警和规划管理应用场景旨在建立实用高效的能源数据归集机制,促进相关省煤炭、油气、电力、新能源等数据融合;搭建能源研究工具平台,有效辅助省政府、能源局精准管理及科学决策。
该场景功能树如图如下:
该应用场景涉及的数据类型包括能源、经济、环境、气象等其他相关数据。
能源资源类和经济类数据源自国际能源署、世界银行、英国石
油公司、国家统计局、省统计局,能源项目类源自国家能源局、省能源局,能源市场类源自中电联、煤炭市场网、化工产品网、能源企业等;能源监测类源自电网企业的智能电网调度技术支持系统、用电信息采集系统、营销业务应用系统、规划计划信息管理平台、统一地图服务平台;环境和气象数据源自国家生态环境部、省环保厅。
数据集包括:国民经济核算,人口、就业、固定资产投资、对外贸易、财政、价格指数、消费、工业等数据,能源资源、生产、消费、能耗等数据,发电、供电、输电、售电、用电、负荷、气温、大气污染物排放情况,工业产品产量、价格等。
场景建成后,可构建省级能源数据库,实现全省能源运行情况的可视化展示、监测分析和预测预警,有助于推进能源行业数据汇集和多方会商机制的建立。
3.3.2“互联网+”办电便民服务
“互联网+”办电便民服务旨在推进政企信息融合,优化电力业务办理流程,在政务服务网集成电力业务板块,助力“一证通办”多项业务。
助力多能一证通办。
引入公安户籍数据和工商企业信息数据,构建电力用户实名认证体系。
打通线上业务办理渠道,简化办电流程,提升客户体验。
该场景功能如下:
该应用场景涉及的数据类型包括电力营销、企业信用、公安户籍等。
数据源自电力营销业务应用系统的客户档案和办电信息,微信、支付宝电力缴费平台的客户实名认证和办电信息,企业信用信息系统的企业工商营业执照和信用档案,公安户籍系统的居民身份信息。
收集客户居民身份证号码、姓名、人脸图像,企业统一社会信用代码、企业名称等信息分别与公安居民身份信息、工商企业信息比对,并根据匹配的结果对电力客户档案信息进行补充和完善,对接不动产登记中心,获取不动产交易买卖双方身份证信息、联系电话、不动产权证、影像资料等信息,开展电力过户业务。
政务服务网电力模块涵盖新装用电、增容用电、交费、账单、停电通知等近30项功能。
场景建成后,实现多元信息融合,企业提供统一社会信用代码、居民提供身份
证号即可实现电力业务“一证通办”,微信、支付宝、政务服务等平台具备实名认证、电力业务办理和进度查询等功能。