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掘金电力大数据时代

发布时间:2019-08-15 18:24:41

  1月25日,腾讯利用大数据分析实现了朋友圈首批广告的个性化投放,关于豪车、和饮料的三条广告引爆了整个朋友圈。一时间,大数据成为络搜索的热点词汇。

  在领域,围绕大数据的分析、应用已不鲜见。从电能计量到设备检修、巡视记录,从调控监控信号到生产报修数据 通过深度挖掘这些数据背后的价值,不论是智能化运行还是企业精细化管理,都将获得有利的技术支撑。

  作为电运营方的公司(以下简称 国 )和南方电公司(以下简称 南 )显然更早意识到了大数据的重要性。截至201 年底,国已建成世界最大电能计量自动化系统,累计安装智能电能表1.82亿只,实现采集1.91亿户,采集覆盖率56%,自动抄表核算率超过97%。由此产生的数据量极为惊人,比如国信通在北京五个小区, 5 个采集点,采集1.2万个参数,包括频率、电压、电流等,15分钟采集一次,一天就能产生 4GB。

  同时,南也已展开包括电大数据体系架构、多源异构数据集成、存储、处理及可视化技术,大数据用于负载能力动态评估、故障预测、状态评价和运行风险评估技术在内的多项研究,并利用大数据开展电能质量监测、雷电监测、覆冰监测等系统研发。

  专家分析称,每当数据利用率调高10%,便可使电提高20%~49%的利润。目前,围绕电力大数据的概念推广、解决方案推广、商业模式创新等已如火如荼展开。

  西门子此前宣布携手数据分析平台、应用和服务供应商Teradata进行 大数据营销 ,将电力企业设定为目标客户,提供从到电运行系统的设备制造与数据分析服务。与此同时,西门子也将首次整合来自传感器、制造流程、机器生成数据,以及各种源系统的数据,利用Teradata技术提升其制造流程及产品质量。

  而秉承合作共赢与开放互联的思想,施耐德电气自主研发EnergyMost(云能效)能源管理开放平台也具有云架构系统特点和大数据的系统设计思路,免除了客户购买服务器、软件等的大量初始投入和后续运行维护投入,克服传统系统对数据规模的限制,使客户以最少的投入,轻松覆盖多点、多地分布式的广域能效管理需求,并随着客户业务的不断增长,快速将新的管理对象和功能需求纳入到平台中来。

  可以预见的是,随着电力系统的日益复杂,无论对于电运营方还是设备的提供商,对于海量多元的数据进行分析、利用都将是一种巨大的挑战,但长远看来,这并不妨碍数据成为一种资产,亦或是财富。

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