大数据在电力系统中的应用

大数据在电力系统中的应用

大数据应用之电力应用

大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前,金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量,帮助企业实现转型。在电力行业,大数据已经被视作企业战略层面的重要议题:中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心,其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器,每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么,电力行业如何应用大数据?在电力行业面临的挑战中,电信业能找到哪些共性,电信业又有怎样的机遇?电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴? 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广,市场规模迅速扩大,2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测,2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元,而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力,为了获得数据中的价值,必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践,是大数据应用的重点领域之一。 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)。 二、大数据应用机遇 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 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高,对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称,每当数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样,电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式,提升电力企业经营管理水平,主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合,利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据,通过使用超级计算机及大数据模型解决方案,来支

数据中心高压配电系统应用方案

数据中心高压配电系统应用方案 数据中心高压变配电系统是数据中心供配电系统联系市电供电网络和用户的中间环节,它起着变换和分配电能的作用。从电压等级而言,该系统主要会涉及到35kV/10kV/6kV/3kV等电压等级。 1.1 电压选择 1.标准电压 数据中心的高压变配电系统电压主要根据用电容量、用电设备特性、供电距离、供电线路的回路数、当地公共电网现状及其发展现状等因素综合考虑决定。 根据国家标准《标准电压》GB/T 156-2007(该标准基本对应IEC60038:2002),我国三相交流系统的标称电压、相关的设备最高电压如下表:

2.送电能力不同电压等级线路由于受制于线路种类和供电距离,其送电的能力也各不相同,如下表: 1.2 高压系统中性点运行方式 电力系统中性点接地是一个比较复杂的综合技术问题,它与系统的供电可靠性、人身安全、设备安全、绝缘水平、过电压保护、继电保护和自动装置的配置及动作状态、系统稳定及接地装置等问题有密切关系。电力系统的中性点系指电力

系统三相交流发电机、变压器接成星形的公共点,而电力系统中性点与大地间的电气连接方式,称之为电力系统中性点接地方式。电力系统中性点接地方式是保证系统运行、系统安全、经济有效运行的基础。 电力系统中性点接地方式分为三种:中性点不接地、中性点经阻抗(电阻或消弧线圈)接地以及中性点直接接地等。前两种被称为非有效接地系统或小电流接地系统,后一种被称为有效接地系统或大电流接地系统。如何确定电力系统中性点接地方式应从供电可靠性、内过电压、对通信线路的干扰、继电保护以及确保人身安全诸方面综合考虑。 基本上,我国电力系统的中性点运行方式范围分布如下图:下面分别讨论三种方式的特点及应用。

基于大数据的电力系统数据应用

基于大数据的电力系统数据应用 发表时间:2018-12-25T16:19:20.450Z 来源:《电力设备》2018年第23期作者:张新伯[导读] 摘要:电能与生产生活密切相关,电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成,电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据,有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平,是电力企业提高管理水平的重要途径。 (深圳供电局有限公司广东深圳 518000)摘要:电能与生产生活密切相关,电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成,电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据,有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平,是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用,提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略,仅供参考。 关键词:电力大数据;电力系统数据处理;应用在当前我国电力行业的发展背景下,电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势,就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中,就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据,并对电力大数据信息进行必要的预测,真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看,大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限,并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况,就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景,无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下,就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术,能够通过对大量数据信息的选择和分析,进行整理、计算等,筛选出其中蕴含的规律,进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势,近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义,能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面,大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多,而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面,大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次,引入数据挖掘等各项先进技术,提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系,用于基础数据收集、运行数据计算工具,仅局限于正常的营销业务的处理,仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次,很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联,数据使用率低,造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展,无论是数据采集,还是电费计算,电网营销数据每年的增长速度较快,数据完整性有很大提高,在数据真实性与及时性方面也有一定提高,但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题,还有这部分的数据不一致,不准确,造成了营销系统的数据更新压力很大,难以成为多方数据的共享平台,内部无法为公司决策层提供数据支撑,更不要说对客户的用电分析,难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛,没有真正达到信息的纵向集成与横向联合,没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制,多年来一直单轨运行,数据更新不及时,工作平台不共享,造成重复工作很多,难免形成数据疏漏,经常出现系统运行一段时间后,需要大量时间进行数据重新梳理,没有形成日常化更新运作,人员变动频繁,交接疏漏时有发生。 3.3数据量大,可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据,而不同的数据代表不同的信息,电力自动化系统是由许多的子系统构成,各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息,整个系统中的数据量非常庞大,数据交叉现象时有发生,繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新,随着存储数据的增多,出现问题的几率也越来越大,降低了数据处理的安全性和准确性,对系统的数据库进行统一管理,保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下,我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深,社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下,我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中,就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息,并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析,最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点,通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等,通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合,再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行,对于设备及检测点数据的异常及时预警,及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库,以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测,以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测,在全球范围内,大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。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增值服务业务,对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称,每当数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,可大致分为三类:一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据,再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析,从而实现对电网的实时监控;进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy(美国Enphase 能源股份有限公司) Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外,Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态,在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析,如在电网检修运维领域,通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面,从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取,分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响,协调 三个因素综合最优,同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控,为公司检修策略制定提供指导和服务。 (图中分析场景所用的数据为测试数据) 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP)(美国电力有限公司) 在AEP的资产健康中心,数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件,他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今,AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本,收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

浅谈大数据技术在电力系统中的应用

浅谈大数据技术在电力系统中的应用 发表时间:2019-07-08T11:56:48.010Z 来源:《电力设备》2019年第4期作者:赵辰 [导读] 摘要:电网的建设直接推动了电力行业的发展。 (内蒙古电力(集团)有限责任公司呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特 010010) 摘要:电网的建设直接推动了电力行业的发展。电力行业的大数据不单单是指个人,以及企业的用电量,还包括在整个电网运行中所产出的数据,因为数据各不相同,根据这些数据筛选,探查和推测进而选出更有价值意义的信息。大数据的特点就是数量大类型多,范围比较广。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据,还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据,所以正确的处理大数据,能很好的提高行业的质量,在各行业中也得到了很好的推广。 关键词:大数据;电力系统;应用 1大数据技术在电力系统中的应用现状 (1)认知度不够。很多电力企业的高层管理对于大数据的认知还存在很大的普及性。不太了解大数据在全国自动化电力中起到的重要作用和存在的意义。另一个原因,大数据的引进需要人力和财力。需要专业的技术人员以及资金的投入,因为大数据的优势不能被摆在明面上来,导致了很多企业的不重视。再者,一些企业为节约成本购买的低配置的计算机等设备,大大减少了大数据的精准程度,在这个信息化管理时代,会直接导致数据处理的运行程度,设备使用出现各种故障,导致大数据的引进和接受。 (2)员工自身专业水平不够。员工综合素质不高,这是当下很多企业都面临的问题。大数据的运行以及分析管理,需要更专业的人员进行运作。但是现在很多员工不是对口专业,导致在工作上就会出现失误以及懈怠。因为自身的知识面不够,就导致该工作人员对于电力设备自动化运作中产生的大数据无法正确分析,或者在数据处理中对软件的运行感到束手无策,无法保证任务的完成。 (3)大数据的不稳定性。电力系统在运作中就会产生大量的数据,全网信息时代,各种电力产生的数据加起来是非常庞大的。但是,每种数据的产生代表的信息也就不同。这个就需要数据分析统一管理。这样的话,整体的数据库中数据会导致碰撞,导致了问题的出现,从而也降低了数据的精准性。所以庞大的储存空间,数据库的统一管理,是保证大数据准确性的必要选择。 2电力系统大数据如何应用 (1)大数据在可视化监控的电网运用:整个电网,大量的设备在传输,整理,发电运作中会通过传感器去采集各种电流、电压等数据,在通过实时处理进行数据的整合以及提取。并且通过可视化大屏实时监测设备运行状态,这样设备出现故障问题能从数据库中分析出来,并参考出相应处理方法。 (2)故障预测中大数据的应用:大数据系统现在分为主站和子站,主站用来收集各个子站提供的分析结果,收集到之后进一步的进行分析和处理。而子站就是用来收集各种数据并且进行分析提供给主站。这样在庞大的数据库中,就大大减少了一些无用的数据。比以往传统模式的电力故障检测提高了效率和质的保证。 (3)互联网中电力大数据的应用:当下互联网信息的全民覆盖,推动了信息产品加快发展。移动设备的普及使用,加大了信息量的传播也加大了大数据的合理使用。同时为高层管理提供更方便有利的条件,随时随地掌握企业的运行,及时作出决策。并且对于报警系统也提供了大量的便利,通过数据进行预警,向移动端传输消息。 3数据挖掘在电力系统中的应用效果 (1)降低电力检修成本。电力设备的检修分为日常巡检和故障检修。日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成,存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异,可能导致浪费了人力,却没有起到设备巡检预期效果。现阶段,针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况,设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断,这样的判断具有不确定性,从而导致设备或人员的资源浪费;针对意外故障的检修,主要是利用监控系统对故障进行发展,并且及时对其进行处理,避免设备更大问题的出现。 (2)加强电力系统的调度运行。随着经济的发展,对电能的需求日益增长,电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证。在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用,有利于电力调度工作的正常运行。电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容,同时还能够加强对信息的预测工作,从而确保电力生产决策的正确决定,稳定电力系统的健康发展。传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题,实际中,要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难,而通过利用数据挖掘技术,能够对数据的潜在信息进行分析,从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统。 (3)提高电网企业的营销能力。由于信息资源是电力企业发展的重要前提,而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源,所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力。电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面。利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务,其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善,从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高;营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程,降低电费管理运营风险,提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益;利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析,从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作,促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等。 4大数据技术的应用前景 (1)大数据将改变发电能源供给方式。风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入,这些都是与前端用户用电行为是密切相关的,由于目前还没有低成本高效率的储能系统,因此如何分配这些能源,怎样与现有配电网很好的结合就需要大数据技术的支持,以此来构成大的、分布式能源,要知道风电和太阳能等都是不确定性能源,对电网冲击还是很大的。譬如对风电准确的预测等。以此来改变能源结构,改善环境。 (2)大数据技术是我国电网未来发展的重要基础。未来大数据技术将贯穿整个电力产业,电力行业蕴藏着巨大的数据资源,同时也曾现出数据价值的需求,发达国家已经开始在电力领域着手相关数据的研究工作,如IBM给出了其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。这些都为我国今后电网发展提供了借鉴。 (3)电力行业的“大数据”分析研究。“大数据的潜在价值,在物联网、智能电网高度发达的时候,电力大数据的落点在于质量检修的

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

电力行业数据中心建设方案

电力行业数据中心建设方案 基于本方案,将建立一个标准化的数据存储备份中心,使用存储区域网(SAN)为数据中心提供一个强健的集中存储平台,在为关键应用提供集中存储空间外,关键应用系统能够处于安全的数据备份系统保护之中。 “电力供应的安全稳定,是电力部门的首要目标。在计算机设备不断进入电力行业的今天,电力系统数据存储的稳定和安全,成为保障电力系统稳定运行的重要条件。银兴科技针对电力系统数据安全要求高,数据分布比较分散等特点,推出电力系统解决方案,满足电力部门数据存储的需要…” 方案背景 基于本方案,将建立一个标准化的数据存储备份中心,使用存储区域网(SAN)为数据中心提供一个强健的集中存储平台,在为关键应用提供集中存储空间外,关键应用系统能够处于安全的数据备份系统保护之中。同时,在数据中心机房以外的地方建立容灾系统,从而有效的避免自然灾害、供电问题、人为因素、病毒等各方面的破坏,像2008年初的这种突然雪灾是灾难性的,对电力的安全提出了更高的要求,所以我们要确保信息资源安全。 电力行业可以分成电厂和电网两类,它们在存储方面有着各自不同的需求。例如对于电厂而言,它的资产管理和资产维护非常重要,相对来说,电厂在财务和人事方面的管理就简单一些。所以对于存储就会产生不同的需求。对于电网而言,则不仅仅是维护好现有资产,更重要的是把生产出来的电供给社会,并转换为经济效益。以前,电网只管发电,然后由国家制定价钱。现在则不同,电网需要进行企业化运作,高效率地供电,同时自身获取最大的收益。那么如何解决这些问题,以满足电网和电厂的需求呢?那就是要实现电力相关业务的信息化。其实,银兴科技公司倡导的信息生命周期管理战略可以帮助电网和电厂企业解决上述的问题,助其信息化一臂之力。众所周知,存储领域最重要的技术包括数据存储的备份、容灾和虚拟存储等。银兴科技的存储产品从高端的Infortrend EonStor FC to FC及SAS 系列到中端的SAS to SATA,IP存储覆盖各个不同的需求阶段。银兴科技因而能够为客户提供完整全面的、安全性高、简易方便的解决方案。 综合来看,银兴科技可以帮助电力客户量身定做网络解决方案,降低总拥有成本,降低管理风险,并建立适合的、可扩展的、简化易操作的存储网络。 电力行业分析 电力系统是信息化建设比较彻底的行业之一,电力系统信息化包含的业务齐全,已渗透到电力生产、管理的各个角落。电力系统信息化包括以下功能: 1、电力生产及电力市场的支持系统 2、各种电力MIS 业务 3、客户管理 4、视频监控 5、EMS 备品备件管理 6、电子商务(e-Commerce) 7、网络交互业务 8、内联网数据交换中心(IXC) 9、Internet 访问等新型服务。 电力系统对存储的要求: 因为电力系统的稳定性影响到整个国家的生产, 工作和日常生活. 可以说稳定性是电力系统最重要的部分: 高可用性HA(SILVER HAPlus Cluster)

电力大数据资料

“大数据”为电力企业带来什么 以更准确的分析预测,为智能电网与新能源发展提供决策依据 “大数据”这个词是最近的新热点,《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”,随着这个词的频频曝光,它的商业价值也逐渐凸显,“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象,意昂(E.ON)等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。那么,“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢? “大数据”的核心:更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata,对这个概念的解释千差万别,美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说:“大数据,就是我们可以在更大规模的数据上,做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为,“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析,从而可以更准确地预测,这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例,该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析,找出最受欢迎的产品,作为实体店的推荐参考,果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈:“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等,所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心,最终各方信息都将被分类处理,成为设计、生产、销售的指引。ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点:通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了,不必再去追问“为什么”,就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎,不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说,尤为重要。 需要专业化的数据处理机构 意昂集团(E.ON),欧洲最大的电力集团公司之一,兼营石油、贸易、运输等业务,2 012年在世界500强榜单上排名第16位,英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产,用户数量超过2600万人。今年4月,该集团宣布携手瑞典爱立信(Er-ics son)公司探索“大数据”。 爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件,用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%,可见这家电力企业在未来对数据的依赖。爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析,从而为企业经营服务。这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网,意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。

浅析电力系统大数据的应用

浅析电力系统大数据的应用 发表时间:2019-03-14T10:41:47.537Z 来源:《电力设备》2018年第28期作者:雍茹艳俞贤文于方夏玉柱 [导读] 摘要:由于国家经济实力的不断增长,我们逐步迈入数字信息化的新的时代,信息化时代顾名思义,社会中的信息量也是爆炸增长。 (国网中卫供电公司宁夏中卫 755000) 摘要:由于国家经济实力的不断增长,我们逐步迈入数字信息化的新的时代,信息化时代顾名思义,社会中的信息量也是爆炸增长。人们在信息高速发展的时代,享受着这些信息所带来的第一手资源和便捷时,从而使全球信息资源的发展趋势正向着一个曾未预见的态势快速增长。社会在发展进步的过程中离不开人才的支持和技术的应用,电力系统对于整个社会的运行都具有积极的作用。电力系统在运行中为了提升效率,在很多环节中应用了大数据技术。大数据技术应用,包括发电环节、监测环节以及管理环节等。电力系统通过运用大数据技术,分析消费者的用电行为,可以帮助消费者更好的对自身的用电行为进行调整,合理规划电力的使用,提升资源的利用效率。 关键词:电力系统;大数据;应用;分析 1导言 大数据已成为国家基础性战略资源,运用大数据推动产业创新发展、培育新兴业态、助力经济转型正成为趋势。电力是社会发展的重要基础。电力大数据综合了电力企业的生产、运营和管理数据。充分利用电力大数据将有助于全面推动电网向更安全、可靠、高效、经济、清洁、互动的现代能源互联网转变,有利于提高电力企业管理水平和运营效率,实现企业价值增长模式转型。研究和应用电力大数据也是提质增效、推动电网发展方式和公司发展方式转变的迫切要求。 2电力大数据技术的相关概述 2.1大数据的定义 大数据本质上是数据组,数据数量比较多,数据来源范围广泛,因此具有很强的针对性。大数据的范围不仅包括传统意义上的数据信息,还包括图形以及声音等新型数据类型。广泛的数据来源使得利用大数据得出的计算结果更具有代表性。大数据是时代发展的结晶,并依赖于一些电子产品,包括计算机、传感器等,正是通过这些工具的运用,提升了数据的传递速度。 2.2电力大数据的来源及分类 电力大数据的来源比较广泛,包括采集系统、管理系统以及监测系统,采集系统主要是对数据进行收集整理,是其他系统运行的基础。管理系统是电力系统的核心,管理系统是对采集系统收集而来的数据进行处理分析,从而了解电力系统的运行情况。监测系统是对电力系统的运行进行监测,及时排除电力系统运行中存在的不稳定因素,为电力系统的运行提供一个良好的环境。电力大数据可以分为三类,分别为运行数据、管理数据以及客户数据,这些数据之间具有一定的联系。运行数据主要涵盖的范围是电力系统的运行环节,包括发电、配电以及输电等,管理数据主要是对电力系统运行过程中的人力以及物力资源进行管理。客户数据是指客户的电力行为,包括用电量、用电高峰期等。另外根据数据来源可以将电力大数据分为内部数据和外部数据两种。内部数据是电力系统运行中的各种数据。外部数据则是通过外部获取的数据。虽然通过不同的分类标准可以将电力大数据分为不同的形式,但是无论是何种形式的数据,都对电力系统工作的开展具有重要的影响。 3电力系统中的主要数据类型 3.1基础类数据 该类型数据是指与变压器、发电机等电力设施设备属性相关的基础数据。电力企业要根据自身实际情况,规划和管理基础类数据,并在电力系统中同步更新数据,确保调度中心掌握最新数据,并根据最新数据作为正确决策。同时,还要集中存储、整理这些数据,避免数据丢失。 3.2实时数据 该类型数据产生于电力系统运行的全过程中,其数据量十分庞大,要求配备大容量的存储空间。实时数据能够如实反映电力系统运行状况,通过对实时数据进行纠错处理,可进一步提升实时数据的使用价值,为调度部门决策提供依据。在现阶段的电力系统中,无需对实时数据进行再处理,而只需将稳定接口建立在数据输入与输出过程中。 3.3日常管理数据 该类型数据是各部门统计电力系统运行中产生的各类数据,以及在处理完问题后形成的数据信息。在电力系统中,日常管理数据会在特定范围内自动生成,并在电力系统建立的数据同步与共享平台上进行共享。通过对日常管理数据的共享,可如实反映出电力设施设备是否处于正常运行状态,同时还能便于电力各部门获取所需数据信息,为本部门工作的有序开展提供依据。 4电力大数据应用分析 4.1在电力规划中大数据的智能化应用 近年来配网规划业务的涵盖面不断外延,TB级数据得以不断积累,因此电力数据的采集、分析和处理面临更高的标准。除此之外电力规划中大数据技术还具备以下用途:一是预测空间负荷。根据电力网中小区的整个面积、行业的建筑或占地面积负荷密度、用地类型、容积率,小区目标年占地或建筑面积、总的或者行业负荷值等数值,进一步预测远景年电量负荷。二是预测用电量。以曾经大量的电量数据为基础,以及历史人口、三产比例、历史国民经济数据、规划区域面积等变化情况,预测一定区域内的用电量,并将电量数据作为下一步规划的基础。三是对多项指标进行关联分析。从不同的局外系统例如GIS,采集所需要数据的时间一致性切片,然后进一步分析利用,最后实现规划设计的要求。 4.2电力建设中大数据的有效管理 电力系统基本每年在大建设管理应用方面的项目多达3000,但本身受到数据储存、处理能力的限制,在进行项目管理时只允许储蓄较少的建设现场的相关信息。而且仅限图片,视频不合要求,因此系统管理人员不能系统深入的了解项目的各个细节,而且不具备决策应用支持和自动化的分析,管理人员也不能有效的利用这些数据。在“大建设”基建系统中,想要充分利用大数据技术必须注意以下几个方面:一是电力系统非结构化数据的储存能力要不断提升;二是项目管理的准确性需要不断提升;三是现场信息收集频率和范围要不断扩大;充分

电力系统大数据平台的数据分析与研究

电力系统大数据平台的数据分析与研究 发表时间:2017-11-03T15:46:05.833Z 来源:《电力设备》2017年第18期作者:王英楠代东旭宋楠 [导读] 摘要:经过近年的发展,数据挖掘已经形成了很成熟的理论,应用也渗透到各个领域。在最近多年来,随着计算机技术和网络技术的飞速发展,人们面临的数据量呈现指数增长,传统数据采集的方法和技术面临巨大困难,如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来,已经成为一个亟待解决的重要课题。在电力行业,随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及,电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增,数据挖掘技术 (国网辽宁省电力有限公司本溪供电公司辽宁本溪 117000) 摘要:经过近年的发展,数据挖掘已经形成了很成熟的理论,应用也渗透到各个领域。在最近多年来,随着计算机技术和网络技术的飞速发展,人们面临的数据量呈现指数增长,传统数据采集的方法和技术面临巨大困难,如何将来自于大量原始数据的重要内容从中挖掘出来,已经成为一个亟待解决的重要课题。在电力行业,随着电力业务体系应用智能化、自动化技术的深入和普及,电力数据的数据分析、测试、仿真等应用需求与时俱增,数据挖掘技术与大数据分析的结合已成为电力系统高效发展、稳定运行的有效智能保障。 关键字:信息大数据平台;数据分析 1、电力系统数据分析现状 近年来,全球能源市场发展迅速,全球电网规模日益增大,数据量也呈现爆发式增长。于此同时,大数据技术也随之悄然发展,并进入了技术成熟的阶段。与之相伴的深度机器学习甚至人工智能相关技术都得到了长足发展,整个大数据技术呈现蒸蒸日上的形式,并落地生根到了各行各业,电力行业也不例外。随着大数据技术在电力行业得到应用,电力大数据的概念被提出,并开始被电力行业相关从业人员及科研人员开始研究。 随着智能电网的不断建成,电力系统的数据种类、数据量、数据复杂度都在爆发式增长,电力系统的数据存储管理已然面临具体挑战,对电力系统的数据的价值挖掘就更有大量技术研究工作有待开展。目前的电力系统运行数据主要集中于各变电站、电网地放调度和电网省调中心中,其中电网省调中心存储的数据种类和数量都最多,并且能够通过访问地放调度数据,从而实现电网内部共享电力系统数据。但目前的电网省调中心内部的监控运行系统,仅实现自身业务需求就以达到其性能瓶颈,对电力系统运行产生的数据一般只作存储记录和简单的统计工作,并不再对数据进行更深入的价值挖掘。目前,如果电力系统的工作人员想对电力系统数据进行数据计算和分析,往往只能通过将数据导出至离线存储,再进行分析和计算。 2、电力系统信息大数据平台研究意义 随着我国制造业的快速发展,电力网络发展迅猛、规模庞大,大量电力系统运行设备所处地理环境分布广泛、环境恶劣,由此引发的各类故障、事故已严重威胁着电网、电力信息网络的安全运行。根据大数据监测数据,对电力系统的区域性状况进行分析评估,充分挖掘监测数据的潜在规律,是电力系统安全防范的重要手段。通过现代电力大数据技术,对监测数据进行科学有效的分析,可以为变电站及线路的清洗策略及新站点和线路选址提供科学的方案参考,从而提升电力系统安全运行能力,降低系统运行人力、物力、财力成本,为电力系统运行环境评估提供可靠的分析评估。 伴随着大数据技术的发展,大数据分析计算平台也被提出和研发,不同于传统的计算统计分析软件,大数据分析计算平台支持更多种类的数据输入、更复杂的数据分析算法,从而跳出传统的数据计算分析软件的局限,提供更强大的数据计算分析能力。 3、总体结构: 在架构设计上,平台采用松耦合架构设计,以元数据驱动各模块进行数据的处理。满足海量多源异构数据的批量采集,实现数据批量离线存储和处理、内存计算等需求,采用体系化分布式并行处理框架,实现数据的高效和流程化处理。平台实现多层架构松耦合:数据源层、数据采集层、存储与处理层、应用层。平台分多个子系统并实现模块化,内部各层各模块间实现标准化的接口和集成模式,与外部系统集成在安全可控状态下采用开放式的集成接口。 分布式电力大数据分析计算平台总体功能模块可分为两个部分,分布式数据存储管理及计算模块和系统业务逻辑功能实现模块,模块也可以物理地分为平台前端模块和平台后端服务模块。在后端模块中,包含了业务计算核心模块和业务支持模块及数据存储及访问管理模块。在前端模块中,主要包括平台业务支持基础模块、计算核心业务模块和电力大数据定制分析计算支持模块。 在传统的电力监测数据分析中,需要处理的数据量很有限,而且这些数据是通过随机采样得到的,并不是全体数据或是较为完整的数据。因此为了能够准确发掘出数据中隐含的信息,需要通过一整套严格的数学计算输出结果。这包括了数据的统计归纳,样本分析,建立理论模型,多次验证等一系列步骤,需要时间很长,资源也很多。但在电力设备状态监测数据急速增长的当下,传统的数据处理方式显然难以应对。新时代的智能电力系统需要一种高效、快速的数据分析系统,为电力设备的可靠经济运行提供参考。相关性分析是一种快速、简单的数据分析方法。这种方法能够用较为简单的算法,在海量的数据中发掘出它们之间的相关关系。相关性分析不仅计算环节简练,而且它的分析是基于数据驱动的,不会受到已有概念、模型的束缚,更容易发现新的信息。 4、信息大数据平台的关键技术 基于以上对面向大数据的电力设备状态监测、架构的分析,提出典型的大数据信息聚合方式的大数据分析系统。该应用系统包括了数据的采集、传输、转化、存储、聚合、发布,是一个完整的电力监测釆集、分析、发布式的大数据分析体系。现有的电力设备状态监测系统都是釆用设备的某一类信息来进行设备状态估计的,但在电力大数据时代,数据采集节点数量和种类都在快速的增加,状态监测系统的底层会连续不断上传多源、异构、巨量的数据。如果还是依照传统的状态监测系统的数据处理方法,不但会使处理速度的大幅降低,还会导致设备状态判断的错误。因此按数据的不同类别将状态监测量分成电气量、状态量、过程量三类,分类釆集是很有必要的。三类传感器釆集三类数据首先在低层次的数据节点实现对原始数据的分类、预处理和数据级的数据融合。经过预处理的三类数据和数据级聚合得到的信息通过数据传输网络,将初步处理的数据上传到通信控制器,完成数据的规约转化、介质转化、简单的特征提取和数据存储。通信控制器再通过以太网等方式,将数据上传到信息聚合大数据平台,实现信息级的聚合和决策级的聚合。 5、结语: 智能电网及大数据技术的发展,本文提出了一种分布式电力大数据计算分析平台,旨在为新的电力系统数据中心提供一套完整的功能

工业大数据驱动智能制造

工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来,工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎,是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分,一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机,潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞,不仅仅是一个产品的成功研制,更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月,国务院印发《中国制造2025》规划,部署全面推进实施制造强国战略。规划提出,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称,它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智

能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征,其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破,形成了我国大型客机发展的核心能力,其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍,大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级,也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司,不仅要成功研制自主知识产权大飞机,还要成功运营大飞机制造商,从适航试飞到供应链管理,分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示,设计图纸将成为过去,飞机完全是在数字世界里设计的,3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息,不仅含有产品几何体,而且还含有制造产品所需的信息,比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段,数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此,中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部,并专门下设数据处,用数据驱动创新。如今,中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准,给大大小

大数据在数字电网建设中的应用

融合论坛INTEGRATION FORUM 60软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 我们公司于2017年3月份成立,是南方电网的全资子公司,专注于电网信息化、电网大数据以及A I人才队伍培养等。我今天的汇报分为两部分,一部分是介绍一下数字南网建设,另一部分是分享我们在大数据领域的平台建设及应用。2019年公司董事长孟振平同志提出数字化转型,2019年5月份公司发布了数字化转型的行动方案和“数字南网”建设行动方案。整个战略的侧重点包括对内和对外两部分:对内提升公司运营效率和效益,同时提升物理电网的安全可靠;对外服务消费者,应对市场变化,并且能够重塑能源产业链生态环境。总体来说,南网利用“云大物移智”等数字化技术,将物理世界的人、事、物在数字世界进行重构,从而实现能源流、价值流和信息流的 融合,形成新的企业形态。 数字化转型则是以数据为核心,依托数字化平台开展业务运营,进行平台赋能,支撑公司进行数据变现和业务创新,并提升用户体验。我们的总体蓝图是向末端通过物联网联接各类 监测和自动化终端,向前端通过大数据中心和 数字电网平台,构建电网管理、调度运行、运营管控、客户服务等一系列柔性应用。在此基础上,我们构建大数据中心,实现IoT数据、企业内部数据及用户数据的汇聚与分析,从而为数字电网平台提供能力支撑。技术架构可以分为感知、网络、数据源、平台、应用、渠道六层,以 及支撑数字化转型和“数字南网”建设的安全 防御、运营管理、标准规范三大体系。 —南方电网数字电网研究院有限公司 助理总监张世良 能源网和信息网的深度融合,物 联网终端与大数据中心、数字 电网平台的相向驱动,共同构建 起电网管理、调度运行、运营管 控、客户服务等一系列柔性应 用。 大数据在数字电网建设中的应用

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