四方伟业电力大数据平台简介
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着信息技术的发展和电力系统的深度智能化、数字化转型，电力系统正在朝着智慧电厂的方向发展。
智慧电厂是指利用互联网、大数据、人工智能等信息技术手段实现电厂全生命周期的优化管理，提高电力供应效率和质量，同时降低能源消耗和环境污染。
智慧电厂一体化大数据平台是实现智慧电厂的基础和核心，具有重要的应用价值。
1. 数据采集技术。
应用物联网技术，实现对电厂各个环节的数据实时采集、传输和汇总。
包括机组状态、机组参数、燃料消耗等数据。
2. 数据存储技术。
应用高性能、可扩展的云存储技术，实现海量数据的高效存储、备份和恢复。
同时，应用数据分析技术，实现数据的多维度分析和挖掘。
3. 数据预处理技术。
应用数据清洗、去重、归一化等技术，对采集到的数据进行预处理和优化，提高数据的准确性和完整性。
4. 数据分析与建模技术。
应用机器学习、深度学习等技术，对电厂数据进行挖掘，并建立机器学习模型、预测模型等，实现对电厂的智能预测、运行优化、异常检测等功能。
5. 可视化技术。
应用数据可视化技术，将海量的数据通过图表、地图等形式直观展示，帮助管理人员实时掌握电厂的运行情况和趋势变化，帮助管理人员快速做出决策。
智慧电厂一体化大数据平台的应用，可以在以下方面带来明显的效益：1. 电力供应效率和质量提高。
通过智能预测和运行优化功能，可以实现对机组的稳定运行，提高电力供应效率和质量，减少停机损失。
2. 能源消耗和运行成本降低。
通过数据分析和建模功能，对机组运行状态进行评估和优化，实现对能源消耗和成本的降低。
3. 环境保护效益提高。
通过对机组的燃烧过程进行监测和分析，实现减少污染物排放，提高环境保护效益。
4. 电厂运行安全性提高。
通过异常检测和预警功能，实现对机组运行异常情况的及时发现和处理，提高电厂运行安全性。
大数据分析的电力设备运行安全性综合评估_2
大数据分析的电力设备运行安全性综合评估发布时间：2021-08-23T14:57:40.963Z 来源：《当代电力文化》2021年4第12期作者：尚建华[导读] 在信息时代，利用大数据分析电力设备状态已经成为分析设备运行参数的重要手段尚建华塔西南开发公司油气生产服务部新疆乌鲁木齐 830000摘要：在信息时代，利用大数据分析电力设备状态已经成为分析设备运行参数的重要手段。
通过信息挖掘功能，可有效分析电力设备的各项参数，以判断其是否存在异常，并据此及时处理电力设备的异常情况，从而保证电力设备的安全运行。
此外，在电力行业的发展过程中，只有保证电力设备安全稳定运行，才能有效提升其经济效益。
本文主要分析大数据分析的电力设备运行安全性综合评估。
关键词：大数据分析;电力设备;综合评估;数据清洗引言为了提升当前电力系统的运行效率，电力设备在运行中要保证安全性、可靠性以及高效性。
如今电力领域的设备检测与评估手段不断升级，保证了电力设备运行的可控性。
与此同时，随着电力行业的不断进步，当前的电力设备数据处理量也随之增大，在评估过程中存在大量需要处理的数据。
传统的电力设备运行安全综合评估方法中评估指标较为单一，数据处理类型简单，评估的精准性较低。
1、电力设备状态大数据分析的概述1.1电力设备状态大数据分析含义电力设备状态大数据分析主要是通过判断电力设备运行、气象环境参量以及电网运行之间存在的关联及其发生的变化，分析电力设备在运行过程中可能出现的故障和存在的问题，从而判断故障产生的根源和故障发生的概率。
此外，应根据数据显示的情况及时采取相应措施，以确保电力设备安全稳定运行。
电力设备状态大数据分析时，通过多维统计分析和关联分析等方式，可进一步分析获取的各项数据，并从不同角度分析电力设备变化的规律，为电力设备状态大数据分析的预判发挥重要作用，从而进一步提高其预判能力，有效降低电力设备产生故障的概率，并保证设备运行的安全性和稳定性。
电力行业大数据分析报告
电力行业大数据分析报告在当今数字化时代，大数据已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力。
电力行业作为国民经济的基础产业，也在大数据的浪潮中经历着深刻的变革。
本报告将对电力行业大数据进行深入分析，探讨其特点、应用场景以及未来发展趋势。
一、电力行业大数据的特点1、数据量大电力系统的运行涉及到发电、输电、变电、配电和用电等多个环节，每个环节都会产生大量的数据。
例如，智能电表每 15 分钟就会采集一次用户的用电数据，一个中等规模的城市每年就能产生数十亿条的用电记录。
2、数据类型多样电力行业的数据不仅包括电量、电压、电流等电气量数据，还包括设备运行状态、环境监测数据、用户信息等非电气量数据。
这些数据来源广泛，格式各异，增加了数据处理和分析的难度。
3、数据速度快电力系统需要实时监控和控制，以确保电力的稳定供应。
因此，数据的产生和传输速度非常快，需要及时处理和分析，以便做出快速决策。
4、数据价值密度低虽然电力行业数据量巨大，但真正有价值的信息往往只占很小一部分。
例如，在大量的用电数据中，只有异常用电行为或设备故障等数据对电力企业的运营和管理具有重要意义。
二、电力行业大数据的应用场景1、智能电网通过对电力大数据的分析，可以实现电网的智能化运行和管理。
例如，根据用户的用电习惯和负荷预测，优化电网的调度和运行，提高电网的可靠性和稳定性。
2、设备运维利用大数据技术对电力设备的运行数据进行监测和分析，可以提前发现设备的潜在故障，实现设备的预防性维护，降低设备故障率，提高设备的使用寿命。
3、电力营销通过对用户用电行为和消费习惯的分析，电力企业可以制定个性化的电力套餐和营销策略，提高用户满意度和忠诚度。
4、能源管理对企业和公共机构的用电数据进行分析，可以帮助他们优化能源使用结构，降低能源消耗，实现节能减排的目标。
三、电力行业大数据分析的技术挑战1、数据存储和管理由于电力行业数据量巨大，传统的数据存储和管理方式已经无法满足需求。
用于智慧电厂建设的大数据一体化平台
用于智慧电厂建设的大数据一体化平台作者：丁悦晨肖博文来源：《消费电子》2021年第11期【关键词】智慧电厂;大数据;一体化平台如今，传统火力发电企业的建设大多是封闭单一，资源浪费较为严重。
智能化程度低，孤岛运营现象普遍存在。
在国家提倡经济、环境两手抓的大环境下，聚焦现有电厂升级改造迫在眉睫，智慧电厂应运而生。
智慧电厂的兴起，不仅顺应时代发展，也是传统电力企业自我变革的必经之路。
本文在智慧电厂原有概念的基础上，结合国内各发电集团建设智慧电厂的成功经验，提出了用于建设智慧电厂的大数据一体化模型，重点针对如何建设大数据一体化模型、应用大数据一体化模型进行智慧电厂建设进行描述，最后提出优化与合理建议。
智慧电厂是以数字化信号作为载体，通过计算机、云平台、网络系统、信息技术等大数据的应用，实现对电厂的智能化管控，从而实现由智能化向智慧化转变，实现电力企业生产和管理的标准化、一体化、数字化、智能化，最大限度地保证电厂的安全、经济、高效、环保的运行，从而创造数字工业的未来。
本文在智能化电厂建设的基础上，构建以大数据为根本的四位一体电厂平台构架，在此基础上发展智能应用，实现以数字化、标准化、智能化于一体的。
符合时代需要的智慧电厂。
在建设智慧电厂过程中，通过新技术，新方法的使用，创造了大量运营管理数据和生产经营数据，为深入挖掘数据信息。
提高数据管理效率与管理质量，利于系统内部的业务发展和扩展，设计了大数据一体化平台架构。
架构主要包括数据采集、数据传输处理、数据存储、数据共享这几个关键环节。
具体分为：1、数据采集层。
首先对生产现场原始数据进行样本采集识别处理，主要包括：锅炉数据、汽轮机数据、发电机数据、辅机数据、燃料数据和环境数据等。
通过大数据一体化平台，从源头上保障了数据的准确性，同时也为下一步数据的利用、价值发挥提供数据支撑。
2、数据传输处理层。
采集数据后对数据进行实时处理和分析，通过数据质量监控和大数据应用技术，根据业务功能的需要，建立实时数据库，智能清洗异常数据;通过异步消息队列。
大数据技术在电力行业中的应用研究_1
大数据技术在电力行业中的应用研究发布时间：2021-05-17T01:31:22.609Z 来源：《现代电信科技》2021年第2期作者：孙贻超1 姜立平2[导读] 电力企业的自身特点主要在于技术密集、资产密集，在目前的电力企业运行中，信息技术已经在企业内部得到广泛应用，这会产生较多的数据内容，且在运行过程中实时数据的数量不断增多。
（1.国家能源集团贵州电力有限公司风电分公司贵阳 550000；2.烟台龙源电力技术股份有限公司烟台 264000）摘要：电力企业的自身特点主要在于技术密集、资产密集，在目前的电力企业运行中，信息技术已经在企业内部得到广泛应用，这会产生较多的数据内容，且在运行过程中实时数据的数量不断增多。
对于电力企业而言，当下的问题除了在于如何收集和存储数据，更关键的在于如何分析数据、利用数据，让数据为电力企业发展提供有效的参考，从而给予电力企业自身业务发展和未来战略决策应有的支持。
所以，针对电力企业的发展需要做好大数据分析与处理工作，这在当前电力大数据发展背景下尤为关键。
关键词：智能电网；电力系统；大数据技术；电力行业对大数据来源和自身特点进行简述，对其相关技术做了简要分析，阐述了大数据技术在电力行业中的典型应用，论述了其对于电力行业进一步发展的重要性。
1电力大数据的特征电力是国民经济发展和人民生活的基础性能源，随着社会的进步及人民生活水平的提高，各领域对电力的需求越来越大，种类也越来越多。
参照大数据的相关定义，结合电力大数据的关键特点等，可以将电网大数据的特点概括为以下内容：规模性、多样性、高速性、价值性、有效性和真实性。
具体特征体现在以下四点：电力互联网中数据量巨大。
随着智能电网建设的逐步推进，越来越多的智能电表和监测设备投入到了电力系统中，这些设备无时无刻不在产生大量的数据，是电网稳定运行的基础。
同时，随着新时期物联网技术的进步，能源的生产和应用从电力扩充到与电力存在能源转化和互通互动的供热系统、供冷系统、燃气系统、交通系统，这极大地丰富了电力数据的来源。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析1. 引言1.1 研究背景智慧电厂一体化大数据平台是近年来随着信息技术的快速发展而逐渐兴起的新型管理模式。
在传统电厂中，数据的采集、分析和应用一直是一个相对分散和粗放的过程，导致了能源资源的低效利用和管理的不便。
而随着大数据技术的发展，智慧电厂一体化大数据平台应运而生，通过各种数据的集成和分析，为电厂的管理、运行和决策提供了更为科学和精准的支持。
研究背景：随着全球经济的快速发展，电力行业作为基础产业之一，扮演着至关重要的角色。
传统的电厂管理方式在面对日益复杂的市场需求和竞争压力时已显现出了瓶颈。
数据量庞大、种类复杂的电厂运行数据，如果无法有效地被采集、整合和分析，将无法为电厂管理者提供及时、准确的决策支持，影响电厂的运行效率和经济效益。
研究智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用，对于提高电厂管理水平、优化资源配置、提升运行效率具有重要的现实意义和深远的发展价值。
本文将围绕智慧电厂一体化大数据平台的概念、关键技术、应用场景和发展趋势展开深入分析，旨在探讨如何借助大数据技术实现智慧电厂的智能化管理，推动电力行业的可持续发展。
1.2 研究目的智慧电厂一体化大数据平台作为能源行业数字化转型的重要一环，其关键技术及应用分析对于推动能源行业的发展具有重要意义。
本文旨在深入探讨智慧电厂一体化大数据平台的关键技术，并分析其在能源行业中的应用场景，以及通过案例分析展现其具体实践效果。
本文还将对智慧电厂一体化大数据平台的未来发展趋势进行展望，总结其目前面临的挑战与问题，并提出未来研究方向，以及探讨其在能源行业中的意义与价值。
通过此研究，旨在为推动能源行业数字化转型，提升能源行业的智能化水平，提供理论与实践参考，并促进智慧电厂一体化大数据平台在能源领域的广泛应用与发展。
2. 正文2.1 智慧电厂一体化大数据平台概述智慧电厂一体化大数据平台是指利用先进的信息技术和大数据分析手段，对电厂的运营数据、生产数据和设备状态进行全面监测、分析和优化的集成平台。
电力行业的大数据应用解决方案
电力行业的大数据应用解决方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会各行各业追求竞争优势的关键要素之一。
在电力行业中，大数据的应用也日益受到重视。
本文将探讨电力行业中大数据的应用以及解决方案，帮助该行业更好地利用大数据以提升效率和服务质量。
一、大数据在电力行业中的应用1. 智能电网管理大数据技术可以帮助电力公司实时监控电网运行情况，并通过数据分析与挖掘来预测电网的负荷需求和故障潜在风险。
通过建立智能电网管理系统，可以准确预测负荷需求，提前调整发电和输电计划，以避免停电和供电不足的情况出现。
2. 用户需求预测通过对大量用户数据进行挖掘和分析，电力公司可以准确了解用户的用电需求，预测用户的用电行为模式。
这些数据可以帮助电力公司优化发电计划，合理配置发电资源，提高供电效率。
3. 分布式能源管理随着分布式能源的发展，电力行业面临着管理分散的电力资源的挑战。
大数据技术可以帮助电力企业从各种分布式能源设备中收集数据，并进行智能分析。
通过对数据的分析，电力公司可以实时调整分布式能源的供应和需求，提高能源利用效率。
4. 风险管理与安全保障大数据技术可以帮助电力公司实现对电网的全面监控和风险评估。
通过收集和分析大量电网设备的运行数据，可以提前发现潜在的故障和安全隐患，并采取相应的措施来保障电力系统的安全稳定运行。
二、电力行业大数据应用的解决方案1. 数据采集和处理系统建立一个完善的数据采集和处理系统是电力行业应用大数据的基础。
该系统应能够实时采集和存储来自各个电力设备的数据，并对数据进行处理和分析。
2. 数据挖掘和分析技术电力公司应该借助数据挖掘和分析技术，从庞大的数据中提取有价值的信息。
例如，通过对历史数据的分析，预测未来的负荷需求；通过对用户数据的挖掘，了解用户的用电行为模式。
3. 建立智能决策支持系统基于大数据的分析结果，电力公司可以建立一个智能决策支持系统，帮助管理人员做出决策。
该系统应该提供实时的数据可视化界面，直观地展示电力系统的运行状况和风险。
电力公司大数据分析平台项目的构建方案
信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald15大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的出现对国家经济发展和企业转型带来深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代，因为随着信息网络和物联网技术的不断发展，会产生出越来越多庞大数据，此时的大数据处理正是应势而生。
1 项目简介四川省电力公司眉山公司也将在自建的大数据分析平台中，充分调动平台的能动性及数据分析能力，将传统的行业信息收集，转换为具有分析性，前瞻性的数据集成平台。
系统通过将公司过往及未来的运维、施工等数据进行统一收录，通过数据挖掘等方式分析公司的运作模式的优劣，以数据引导的方式为公司提供更具有市场竞争力的产品和管理模式。
2 项目整体框架该课题通过建立一套平台信息收集的方式，将目前眉山电力公司过往的运维、管理、施工等数据进行统一录入。
通过数据的录入/导入等方式将已入库的数据进行数据分析及挖掘，并以图表、文字报表、数据分析说明等方式展现给管理机关。
2.1 系统技术架构见图1。
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2015.33.015电力公司大数据分析平台项目的构建方案应泽贵(国网四川省电力公司技能培训中心 四川成都 610000)摘 要：随着电力行业技术的不断创新，为了能列好的服务于电力行业，该公司将采用目前市面最为成熟的B/S Hadoop系统框架建立大数据分析平台。
通过PI、WEB服务、中间件、多元适配器等主流技术充分保障项目的市场先进性以及在同行业中同类产品的领导地位。
关键词：电力公司 大数据分析 项目方案中图分类号：F426.61文献标识码：A文章编号：1674-098X(2015)11(c)-0015-03图1 系统开发框架图信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald162.1.1 框架描述。
电力大数据平台研究与设计_朱朝阳
用 提 供 支 撑。 在 电 网 公 司 信 息 化 建 设 早 期，数 据 库
据 存 储，支 持 结 构 化 数 据、非 结 构 化 数 据、半 结 构 化
应 主要承担数据存储和管理的功能，仅仅是便于数据 数据等存储需求。支持结构化数据和半结构化数据
用 的集中存放和管理。随着电网企业生产信息化与管 低延迟即席查询，可以以大吞吐量高效地批量加载
响应及时性等方面都有较高要求。 1）安全性。数据应具备机密性、完整性、可用性
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保障措施。对于敏感数据有隐私处理手段或数据加
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密手段，保证敏感信息不泄露。不同用户、不同大数
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据应用对数据访问可隔离，只能访问授权数据。 2）稳 定 性。 大 数 据 平 台 应 该 能 保 证 较 长 时
少数据分析挖掘的高级方法、非结构化数据尚缺乏 与大数据相关技术的细节，简化了大数据应用的开
有效利用等问题，这制约了电力行业信息化从数字 发；电力大数据平台是电力大数据分析的应用平台，
化向智能化的发展。
可以直接为大数据分析者提供各类数据分析的工
电力大数据平台是大数据应用的基础和技术支 具，以完成数据分析任务。
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查询平均响应时间小于 10 s。简单数据分析任务平
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均响应时间小于 5 s；复杂数据分析任务平均响应时 间为分钟级；在线分析平均响应时间小于 5 s；离线 （批量）分析平均响应时间分钟级。
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电力行业大数据平台简介
2
A BETTER WAY
大数据生态湖泊
数据运维
数据治理流程 数据质量管理 主数据管理 元数据管理
数据标准 数据审计 数据安全
应
基于大数据的应用体系
用
大数据检索
大数据关联
大数据分析
知 知识 识
知识展现区
大数据可视化
知识发现区
数据台账
信息发现区
信信 息息
ODS
数据多维报表 关键索引
知识交互区
大数据操纵
平台
✓ 统一电价及电力营销行为分 析
✓ 电力巡检模型分析
✓ 大型活动临时配电调度管理 ✓ 变电站故障及处理平台 ✓ 智能巡检机器人数据管理
✓ 用电量与环保关联性分析 ✓ 电量GDP关联分析 ✓ 用电区域分布引导管理
一体化企业级信息集成平台 八大业务应用
六个信息化保障体系
2011-2015
建立覆盖面更广，集成度更深，智 能化更高，安全性更强，可视化更 优的新型IT架构,纳入了电力应用 的全过程，在数据集采基础上加强
数据分析和辅助决策的功能
A BETTER WAY
一平台 一系统 多场景 微应用
2016-2020
国网拆分背景，去SOA（SAP、 Oracle、Accenture）化需求，对 过去大系统建设的反思和调整。强 调自身UAP平台的应用。
售电
中国电力建设集团有限公司 （200）
中国能源建设集团有限公司 （309）
特性四：新机遇挑战 伴随着国家电网总经理 刘振亚离职，以及国务 院2015九号文的颁布， 新的变化与机遇开始出 现。
电力大数据——电力相关企业信息化分
析
国家电网信息化建设路径
国家电网信息化建设套路
电力大数据资料
电力大数据资料第一点：电力大数据的应用前景电力大数据是指在电力系统运行过程中产生的大量数据，包括发电、输电、变电、配电和用电等各个环节。
随着能源转型和电力改革的深入推进，电力大数据的重要性日益凸显。
在未来，电力大数据将在以下几个方面发挥巨大的作用。
首先，电力大数据将推动电力系统的智能化发展。
通过收集和分析电力系统运行过程中的数据，可以实现对电力系统的实时监控和预测分析，从而提高电力系统的安全性和可靠性。
例如，利用电力大数据可以进行设备故障预测和电力需求预测，提前采取措施，避免电力系统发生重大事故。
其次，电力大数据将促进电力市场的健康发展。
电力市场是一个高度复杂的市场，涉及到众多的市场参与者，包括发电企业、电网企业、售电公司、用户等。
电力大数据可以帮助市场参与者更好地了解市场情况，做出明智的决策。
例如，发电企业可以利用电力大数据预测电力需求，合理安排发电计划；用户可以利用电力大数据了解电力市场的实时情况，选择合适的用电时间，降低用电成本。
再次，电力大数据将助力新能源的发展。
新能源的开发和利用是能源转型的重要方向，而电力大数据可以提供有关新能源发电效率、输出稳定性等方面的关键信息。
通过分析电力大数据，可以优化新能源发电设备的布局和运行策略，提高新能源的利用效率。
最后，电力大数据将有助于实现电力系统的可持续发展。
电力大数据可以提供有关电力系统运行过程中的各种信息，包括能源消耗、碳排放等，为政府和企业制定相关政策提供数据支持。
例如，政府可以利用电力大数据制定合理的能源政策，推动能源结构的优化调整；企业可以利用电力大数据提高能源利用效率，降低运营成本。
第二点：电力大数据的挑战及应对策略虽然电力大数据具有巨大的应用价值，但在实际应用过程中也面临着一系列的挑战。
为了充分发挥电力大数据的作用，需要采取有效的应对策略。
首先，电力大数据的采集、存储和处理能力是一个巨大的挑战。
电力系统运行过程中产生的数据量巨大，且数据类型多样，包括实时数据、历史数据、结构化数据和非结构化数据等。
四方伟业公司简介
国内业务分布
400+ 政府厅局单位：工商 国税 法院 城管 20+ 电信领域合作：华为 移动 电信 联通 5+ 军工合作伙伴：中电科 五十七所
华东团队
以上海分公司为据点
100+技术团队
包含售前、交付、研发
产品核心竞争力
智慧政务 | 智慧城市 | 经济大数据 | 民生大数据 | 金融大数据 | 企业大数据 | 交通大数据 ……
数据治理：SDC Govern获中国最佳大数据产品奖，五名专家参与国内标准制定 可视化平台：国内排名第一；可视化市场年度成功企业（2017） 全线产品具备国际竞争力：对标美国QlikView、Tableau、SAS、informatics等大数据公司产品
感谢您的指导
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Vodacom(南非)
VIVO(巴西)
用友
浪潮 神州数码
政府
交通
太极
运营商
企业
华为
中国烟草
宝信
税友
中兴
中国电力
28 东战
58 网军
10
空军
30 西战
海军
电网 石化
石油
金融
军工
29
57
56
611
电力
煤矿
能源
其他
业务分布
海外业务分布
70+ 国家和地区
全球服务团队
50+ 全球服务专家 350+ 技术研发专家 50+ 大数据分析师和咨询顾问
公司介绍
行业分布
民政
检察院 公安
中组部经信委检察院源自卫生 工商税务法院
交通 中组部
电力大数据总结(二)2024
电力大数据总结（二）引言概述：电力大数据是指通过对电力系统各个环节产生的数据进行采集、存储、分析和应用，以实现对电力系统运行状态、负荷需求、设备性能等方面进行综合分析和决策支持的技术手段。
本文将围绕电力大数据的相关内容，结合实际案例，从五个主要方面进行详细探讨。
正文：一、电力大数据的采集和存储1. 设备数据采集：包括电力设备的实时状态和性能指标采集，如发电机组的电流、电压、功率等。
2. 电力负荷数据采集：通过智能电表等设备实时采集用户用电信息，包括用户用电量、用电负荷曲线等。
3. 数据存储方案：介绍选择适合电力大数据存储的方法和技术，如分布式存储系统、云存储等。
二、电力大数据的处理和分析1. 数据清洗和预处理：介绍清洗和去噪技术在电力大数据中的应用，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据聚合和降维：通过数据聚合和降维，减少数据维度，提高数据处理效率和分析性能。
3. 数据挖掘和模型建立：利用机器学习和数据挖掘算法，挖掘电力大数据中的隐藏关联和规律。
4. 预测和优化：通过对电力大数据进行预测和优化分析，提高电力系统的运行效率和稳定性。
5. 统计分析和可视化展示：利用统计学方法进行数据分析，并通过可视化方式展示分析结果，方便用户理解和使用。
三、电力大数据在电力系统中的应用1. 电力设备状态监测与维护：通过对设备运行数据进行监测和分析，提前发现设备故障和缺陷，进行及时维护和修复。
2. 负荷需求预测和调度优化：通过对用户用电信息进行分析和预测，优化电力调度策略，提供供需平衡的决策支持。
3. 设备性能评估与改进：通过对设备运行数据进行分析和比对，评估设备的性能指标，并提出改进建议。
4. 电力安全与故障分析：通过对电力大数据进行故障诊断和故障原因分析，提升电力系统的安全性和可靠性。
5. 能源消耗监控与管理：通过对能源消耗数据进行监控和分析，提高能源利用效率，减少能源浪费。
四、电力大数据的挑战与问题1. 数据隐私和安全：电力大数据涉及到用户用电信息和电力系统的安全相关数据，需要采取合适的隐私保护和数据安全措施。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着信息技术的快速发展，智慧电厂一体化大数据平台已经成为了电力行业的热点话题。
传统的电厂难以适应当今的信息化要求，如何通过大数据技术来提高电厂的运营效率和能源利用率成为了电力行业面临的重要问题。
本文将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析，希望能够为相关领域的研究和实践提供一定的参考。
一、智慧电厂一体化大数据平台的概念与特点智慧电厂一体化大数据平台是指将传统电厂的各个部分融合在一起，通过大数据技术实现对电厂各个方面的监控、管理和优化的平台。
其特点主要包括以下几个方面：1. 多数据源接入：智慧电厂一体化大数据平台不仅能够接入电厂自身产生的各类数据，还可以接入外部环境、市场等多个数据源的数据，实现了全局数据的融合和分析。
2. 大数据分析：通过各种大数据分析技术，智慧电厂一体化大数据平台可以实现对电厂各个方面的数据进行实时分析，挖掘出其中的规律和价值。
3. 智能决策支持：为电厂的各级管理者提供智能决策支持，从而提高整个电厂的管理水平和运营效率。
4. 系统集成：整合了各种信息系统和专业软件，提供了一体化的管理、监控和运维平台。
二、智慧电厂一体化大数据平台的关键技术1. 数据采集与存储技术对于智慧电厂一体化大数据平台来说，首先必须解决好数据采集与存储的问题。
目前，常用的数据采集技术包括传感器、数据仓库、云存储等，而针对大规模数据的存储技术则主要包括分布式存储、云存储等。
2. 数据处理与分析技术大数据平台需要具备强大的数据处理与分析能力，以便对各种类型、大量、快速变化的数据进行处理和分析。
目前，常用的数据处理与分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
3. 数据可视化与展示技术为了更好地理解和利用数据，智慧电厂一体化大数据平台需要具备数据可视化与展示技术。
目前，常用的数据可视化与展示技术包括图表、报表、仪表盘等。
4. 智能决策支持技术智慧电厂一体化大数据平台还需要具备智能决策支持技术，以便为电厂的管理者提供智能决策支持。
全方位理解电力行业大数据
全方位理解电力行业大数据核心提示：如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。
但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。
但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。
其中3“V”分别是体量大(Volume)、类型多(Variety)和速度快(Velocity)，3“E”分别是数据即能量(Energy)、数据即交互(Exchange)、数据即共情(Empathy)。
重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。
电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。
电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。
此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务。
“大数据”在电力行业到底有多大?创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告。
报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
什么是大数据?“大数据”到底有多大?根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8万亿GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。
这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析智慧电厂一体化大数据平台是指将电厂运营中产生的各类数据进行采集、存储、分析和应用的平台。
它通过对电厂的数据进行深度挖掘和分析，实现对电厂运营管理和优化的支持，提升电厂的运行效率和经济性。
下面将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之一是数据采集和存储技术。
数据采集是指对电厂运行时生成的各种数据进行实时采集和传输，其中包括电厂设备的传感器数据、生产数据、能源消耗数据等。
数据采集技术要求高速、高稳定性和高可靠性，实现数据的实时采集和传输。
数据存储技术是指对采集到的大量数据进行存储和管理，包括数据的存储结构和算法设计。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统等。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之二是数据挖掘和分析技术。
数据挖掘和分析是指对电厂的数据进行分析和建模，提取其中的规律和知识，为电厂运营管理提供支持。
数据挖掘和分析技术主要包括数据清洗和预处理、特征选择和提取、数据建模和算法等。
通过数据挖掘和分析，可以实现对电厂运行状态的监测和预测，为电厂的决策提供科学依据。
智慧电厂一体化大数据平台的关键技术之三是数据可视化和应用技术。
数据可视化是指将采集和分析得到的数据以直观的图表或图形的方式展示出来，使用户更容易理解和使用。
数据可视化技术主要包括数据图表设计、交互式数据可视化等。
应用技术是指将数据分析的结果应用到电厂运营管理中，例如通过数据分析结果实现电厂设备的故障预测和维修优化，实现电厂运行的智能化和自动化。
智慧电厂一体化大数据平台的应用可以提升电厂的运行效率和经济性。
通过对电厂数据的实时采集和分析，可以实现对电厂运行状态的实时监测和预测，及时发现和解决问题，提高设备的利用率和可靠性。
通过对电厂数据的挖掘和分析，可以识别出电厂运营中存在的潜在问题和隐患，为决策者提供科学依据，优化电厂的运营管理。
通过数据可视化和应用技术，可以提供直观的数据展示和操作界面，使用户更方便地进行电厂运营管理和决策，提高管理效率。
苏州四方伟业软件有限责任公司介绍企业发展分析报告模板
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告苏州四方伟业软件有限责任公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:苏州四方伟业软件有限责任公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分苏州四方伟业软件有限责任公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质空产品服务：测绘服务（依法须经批准的项目，经相关部门1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
京能电力大数据云平台实施
京能电力大数据云平台实施
刘维伟;张宏元
【期刊名称】《电力系统装备》
【年(卷),期】2018(000)004
【摘要】数字化转型是工业企业迈向工业4.0的必经之路,而工业大数据云平台可以加速企业数字化的步伐,更是中国制造2025、两化融合的核心组成部分.面向电力集团的工业大数据云平台是通过云计算为电力企业提供专业数据与应用服务,通过数据驱动模式为企业带来可见的生产管理水平的提升.文章简述京能电力大数据云平台项目背景及相应实施方案,并介绍项目意义及产品相关优势.
【总页数】3页(P73-74,183)
【作者】刘维伟;张宏元
【作者单位】北京京能电力股份有限公司,北京 100025;北京京能电力股份有限公司,北京 100025
【正文语种】中文
【中图分类】TM769
【相关文献】
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2.百家京企向“中国商业整合第一云平台”抛绣球 [J], 强音
3.京北方发布云测平台,打造一站式综合测试云平台服务 [J],
4.基于云平台的电力大数据变化趋势预测 [J], 罗兰溪;柯行思;宋凯
5.实践中思考,探索中前行:论传统教材出版单位的数字化转型
——以北京出版集团京版云平台为例 [J], 国艳
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四方伟业大数据平台产品架构
全面透视大数据平台的架构、能力与价值
CHENGDU SEFONSOFT CO.,LTD
CONTENT
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中国能源建设集团有限公司 （309）
特性四：新机遇挑战 伴随着国家电网总经理 刘振亚离职，以及国务 院2015九号文的颁布， 新的变化与机遇开始出 现。
电力大数据——电力相关企业信息化分析
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国家电网信息化建设路径
国家电网信息化建设套路
SG-186
更广泛的连接方式
数据库连接支持集群，和数据库分区访问。数据库连接的方式支持JDBC、ODBC和 JNDI方式，提供了数据连接池功能，能够大大提高数据库的访问效率。
更人性化的控制方式
提供了图形化界面的操作方式，开发人员只需拖动相应的组件到控制台即可。
更强大的性能和处理速度
采用并行处理的方式实现数据的高效处理，支持10Ｇ以内的大数据量的数据采集， 并在网络断开后重新执行任务时，支持断点续传功能。
1 大数据应用生态 2 WYDC大数据平台 3 成都四方伟业公司简介
1
大数据应用生命周期
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数据驱动决策
数据提供服务
大数据可视化
大数据分析计算处理
大数据存储
数据获取和治理
数据源（管理、交易、事务、传感、监控、文件……）
2
大数据生态湖泊
数据运维
输电线路规划分析模型 输电线路环境影响及自然灾害评估 输电负载分析管理 输电线路建设资源预测模型 输电建设承运商/承建商等级评估
发电
急需支撑的 先锋领域
国家开放了个人发电销售业务以后，出现了围观 冷场的情况，如何让发电销售说服大众和电网公 司，成为国家一个新的创业增长点，再没有比大 数据更具说服力的科学依据了。
开发环境
用直观且以角色为基础的图 形用户界面，管理数据处理， 提供拖拽功能，源系统访问
和可自定义的元数据树
集成设计
用可视化端到端的事件 设计器，建立和编辑数
据管理流程
ETL
抽取、转换、加载，通过开箱即 用的基于SQL的数据转换功能支
持ELT，获得更高的灵活性
数据联合
获得虚拟访问多种数据库结 构、企业应用、主机遗留旧 文件、文本、XML、消息队
变电站选址分析模型 变电站建设舆情监控 变电站检修项目风险监控 变电站分时段负载分析及关联分析 配电设备传感巡检数据分析及故障率
分析
输电
传统领域 的新突破
输电业务将会继续由电网公司负责，但是目前的 用电发电端同时开放以后，输电关联的业务将会 不可避免地带来影响，电网将会放下自身“老大” 的地位，输电将会变更其经济效益和社会效益的 权重，更多地“迁就”社会实际需要。
4
电力的大型基建特性注 定了电力行业的垄断性， 国家电网和南方电网公 司是目前国内企业体量 最大的存在。
作为基础存在的电力供 应是国计民生的大事， 即便作为企业，也是将 社会效益看重于经济效 益的存在。
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售电
中国电力建设集团有限公司 （200）
大数据智 能运维平
台
智能 部署 系统
资源 监控 系统
选矿
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原生态 数据烟囱
原始 RDB
原始 FILE
流媒体 数据
互联网 数据
分布式 RDB
构造大数据的数据之源
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WYDC大数据交换汇集平台
16
大数据交换汇集平台核心价值
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数据生产区（原始数据）
数数
据据
结构化数据
文本文件
多媒体数据
3
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大数据预测
数据之源
数据APIS 行业规则 主数据
互联网数据 社会数据
描述类数据
机构内部数据
电力大数据概述
发电
输电
配电
中国华能集团公司（217） 中国大唐集团公司（376）
国务院关于印发电力体制改革 方案的通知【国发[2002]5号】
数据治理流程 数据质量管理 主数据管理 元数据管理
数据标准 数据审计 数据安全
应
基于大数据的应用体系
用
大数据检索
大数据关联
大数据分析
知识展现区
大数据可视化
知知 识识 知识发现区
数据台账
信息发现区
信信 息息
ODS
数据多维报表 关键索引
知识交互区
大数据操纵
知识挖掘区
大数据挖掘
数据魔方
元数据 多维数据关联
分割后的 新领域
配电业务在今后将会一分为二，特高压高压配电 继续由传统电网公司负责，高低压配电建设则可 能由新诞生的售电公司负责，老树新花将会为配 电建设工作带来新的活力。
用电客户市场细分模型 高价值工业用电客户分析模型 居民用电忠诚度分析 耗能电器用户画像 节能智能家电推荐 用电高峰时段区域分析
通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 的用电量情况，助力“智慧城市”应用的同时， 有效预测用电需求，协助电力相关单位应对用电 高峰期的电力调度和资源确保能力。
电力大数据
——雅砻江流域水电开发有限公司大数据案例分享（成果展示）
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基于3*12的大屏展示以下内容：电站发电生产数据、水文气象观测数据、日常KPI指标、视频监控数据
成型
大数据 主题应用
政务 大数据
经济 大数据
政法 大数据
财税 大数据
民生 大数据
旅游 大数据
SE环FO保NSOFT S工OL业UTIONS A商B用ETTER WAY
大数据
大数据
大数据
铸模
大数据 可视化
平台
大数据门户展示
移动数据可视化应用
敏捷BI
DAC数据总线
可视化大屏 大屏显示控制模板
大数据
根因
关系
过于分散和原 始成为大数据 应用的障碍
复杂数据算法 与业务模型
衔接
诸多大数据并 行计算架构的
选择
大数据应用实 现路径：
从哪里开始？
专业人才匮乏
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CONTENT
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1 大数据应用生态 2 WYDC大数据平台 3 成都四方伟业公司简介
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Data Discovery Family
中国华电集团公司（345） 中国国电集团公司（299） 中国电力投资集团公司（408）
中国南方电网 （18）
中国国家电网 （2）
国务院关于印发电力体制改革 方案的通知【国发[2015]9号】
特性一：不可存储能源
特性二：垄断性
特性三：关注社会效益
电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。
国网拆分背景，去SOA（SAP、 Oracle、Accenture）化需求，对 过去大系统建设的反思和调整。强 调自身UAP平台的应用。
5
业务部门提报 可行性研究报告
国网直属型单位 国网紧密型单位 甲方代写
相关管理部门 进行初审
单位所属信息化科室 国家电网经济研究院 国家电网信通部门 电科院信息安全部门
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电力大数据
——四川电力物资公司典型建设
调度大厅建设 在途信息集成 监控信息集成
合同招标管理 需求预测管理 平衡利库管理
物流设备集成 库位规划集成 仓库物流规划 辅助决策 现场收发货 入库管理 出库管理 库内管理
物资调度 中心
采购部门
仓库
资金支付深化 财务结算 财物一体化
财务部门
传感信息集成 视频传输集成 GPS信息集成
配送资源
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1+23+84仓储网络布局图
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电力大数据
——物资需求模型应用
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行业大数据应用面对的挑战
SEFONSOFT SOLUTIONS A BETTER WAY
硬件无法跟进 数据规模的 指数级增长
算法库 管理
大数据智能分析平台
模型 设计
模型 训练
模型 发布
模型 管理
机器学习
实时分析
Hadoop 运维管理
大数据应用驾驶舱
大数据应用 智能调度
大数据应用 门户系统
并行批处理 Map/Reduce
HDFS
大数据基础架构
其他Hadoop 生态
Spark
流计算
数据转换 爬虫软件
数据清洗比对 数据迁移
数据处理流程 实时采集
电力大数据——整体框架
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外部 大数据
电网改革的决策支撑； 能源结构的调整改善； 基于多维视角的决策分析； 提供日常建设、运维的监管；
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宏观 大数据
实现对最末端消费的数据采集分析； 对关联上下游产业提供战略性指导； 改造提升经济效益目标的营销管理； 配合国家产业调整目标，协助供给侧改
列和其它源的功能