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"大数据"如何应用于电力系统里?

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“大数据”对于电力系统有何意义,目前是否有相关的应用?

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易强-高压·0.00

2016-12-29 23:29:10提问

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电力大数据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:1、电网运行和设备检测或监测数据;2、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;3、电力企业管理数据。

电力应用:1、内部应用指应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。1)支持基建决策;2)升级客户分析;3)提高智能控制;4)加强协同管理。2、外部应用指利用电力行业大数据可获得社会效益。1)丰富增值服务;2)提供经济指导。

国内电力企业数据存储现状,随着智能电网、“三集五大两中心”业务建设推进,产生了大量数据。大数据在电力行业应用现状:在规划领域通过对用电采集数据分析,利用数据挖掘技术准确掌握用电负荷分布和变化规律,提高中长期负荷预测准确度;在建设业务方面,通过对现场照片进行批量对比分析,利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术,掌握施工现场安全隐患,或者检查安全整改措施落实情况;在运行领域,利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术、分析新能源出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系,以便更准确对新能源的发电能力进行预测和管理;在检修领域,通过研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响,以及设备运行的风险水平,利用并行计算等技术实现检修策略优化,指导状态检修的深入开展。

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  野马·0.00

2017-02-15 11:55:10回答

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zz

作为曾经搞过几个电力相关项目的人,就自己粗浅的理解,很写实的回答一下吧,也希望专家指正:

1、国内电网行业相对封闭,很多国外的新技术和新思想并不适用于国内,根本没施展的基础和环境;

2、但国内电网行业技术上并不算落后,对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解,只可惜,如1所述,确实没啥空间。

3、要玩大数据的前提是首先要有大数据,以前电网建设重点都集中在生产环节,配用电环节关注较少,而生产环节,起码目前,还谈不上大数据,相关的数据挖掘倒是一直都需要,也一直都在用。用电信息采集系统(用户能见到的就是智能电表)等的大面积推广,意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。

4、配用电环节要做到智能化,确实需要基于海量用户用电特征数据分析,进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是,理念归理念、技术归技术、现实归现实,虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好,但现实中还有很多问题。

5、以用电信息采集系统为例,其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施,这里需要分钟级的数据采集频率,目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由于用户住宅区的分布杂乱无章,要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大,PLC又慢又很不稳定。无线的话,GPRS目前使用较多,不过呢,大量用户数据都走GPRS,且不说费用,数据拥塞是避免不了的,受环境影响,干扰和屏蔽也较多。这样一来,后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况,因此很多数据根本无法全部有效采集。也就不存在完整的海量数据一说,那么又到哪里去分析呢?

6、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点,用户家里也可以用智能插座,这种环境下用户数据可以得到有效收集,如果用户量较大,必然会产生大数据,相对也就需要大数据技术来处理和分析,从而进一步提高电网智能服务水平。但这种整体的改造要用到目前现有电力系统中,显然不现实,成本过高,电老大再有钱,也不可能去干这种事。

7、从电力的后台系统来说,涉及到了大量的各种业务系统,但这些系统多年的建设过程中因为缺乏顶层设计,所以大多自成体系,数据很难互通共享并提供上层应用服务,因此即便这些数据真的也是海量大数据,但要实现整体的分析挖掘,难度依然十分巨大。

8、风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入,其实跟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,因此怎么分配这些能源,怎样与现有配电网很好的结合也会是十分麻烦的问题,要知道风电和太阳能等都是不确定性能源,对现网冲击还是很大的。这确实也需要数据分析技术的支持,譬如对风电准确的预测等。这些技术都很早就有人在研究,谈不上大数据。除非是大电网环境下,整体都构建成分布式能源,这时候可能才算得上是大数据吧。

8、总结一下,从未来看,智能电网的实现的确需要大数据做支撑,但在我国电网环境下,这将还是一个漫长的过程。当前说大数据,更多是噱头,吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据,顶多T级了。

 

链接:https://www.zhihu.com/question/23241126/answer/24036849

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  wx·1280.00

2017-02-03 20:10:20回答

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挑战见需求: 质量较低、共享畅、防御脆弱、基础牢于些电力行业推进数据困扰电信行业似曾相识觉?些问题部电信业同需要深思;些问题则恰恰电信业处电信业推进电力行业信息化机遇 数据质量较低数据管控能力强数据代数据质量高低、数据管控能力强弱直接影响数据析准确性实性目前电力行业数据获取颗粒程度数据获取及性、完整性、致性等面表现均尽意数据源唯性、及性准确性急需提升部数据尚需手输入采集效率准确度所欠缺行业企业缺乏完整数据管控策略、组织及管控流程 何海量数据提取价值信息?电信业面临问题观点认用智能信息基础设施替换复杂孤立数据库让企业能够需要捕捉、存储信息观点认倚靠软件处理能力甄别垃圾数据价值数据究竟哪种式更效目前仍定论论哪种情况都需要制定数据采集标准间、精度进行规范续数据析打基础 数据共享畅数据集度高数据技术本质关联复杂数据挖掘知识提升数据价值单业务、类型数据即使体量再缺乏共享集其价值打折扣目前电力行业缺乏行业层面数据模型定义与主数据管理各单位数据口径致行业存较严重数据壁垒业务链条间尚未实现充数据共享数据重复存储现象较突 打破企业门户见行业建立资源池让使用者按需获取数据资源电信业角度看现电信运营商间合作断推进例运营商发融合手机游戏计费平台;北京电信网营业厅微信平台用户仅自助查询电信业务能查询联通移业务使用费共享数据资源经验数据应用程加推广 防御能力足信息安全面临挑战电力数据由于涉及众电力用户隐私信息安全提更高要求电力企业域覆盖范围极广各类防护体系建设平衡信息安全水平致特别偏远区单位防护体系尚未全面建立安全性待提高行业企业安全防护手段关键防护措施需要进步加强目前防御向层、主防御转变 建立与数据相适应安全隐私保护机制通技术手段加强企业自律保证数据安全 承载能力足基础设施亟待完善电力数据储存间要求及海量电力数据爆发式增IT基础设施提更高要求目前电力企业已建体化企业级信息集平台能够满足业务处理要求其信息网络传输能力、数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力及数据互能力都满足电力数据要求尚需进步加强 面电力行业电信业各优势尽管电力行业进行宽带建设及智慧社区建设所谓术业专攻IT基础设施尤其网络基础设施电信业运维、计费等面着独厚优势同数据建设电力行业电能代表能耗问题着丰富经验两行业妨加强合作实现共赢 相关才欠缺专业员供应足数据崭新事业电力数据发展需要新型专业技术员例数据处理系统管理员、数据处理平台发员、数据析员数据科家等前行业内外类技术员缺乏影响电力数据发展重要素 加强数据才培养鼓励企业内部数据领域创新

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  滴答·110.00

2016-12-29 23:59:51回答

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