電網大數據技術的發展策略

2017/06/16

1 大數據傳輸和存儲技術

智能電網在逐漸建設過程中,電力系統運行數據及設備運行狀態信息全部需要精確記錄下來,這樣就會造成數據儲存出現問題,對電力系統監控裝置運行造成嚴重影響,對電網智能化發展建設造成影響。通過數據壓縮,網路數據傳輸量可以有效提升。就以數據儲存方面來說,智能電網內數據採取文件系統,落實智能電網存儲工作,進而對數據進行儲存。在這種情況下,就需要以大數據性能作為切入點,通過構建資料庫系統,對業務數據類別進行劃分。

2 實時數據的處理技術

內存資料庫關注程度顯著提升,內存資料庫實際上就是將所需要儲存的數據儲存到內存內,然後直接對數據進行操作。內存數據和磁碟相比較,儲存速度顯著提升。按照電力系統實際情況來說,內存資料庫廣泛應用,電力系統實時性也能夠顯著提升,對智能電網所產生的數據進行整合,對數據進行集成整合,這樣才可以對電能消費情況進行系統性了解,進而採取針對性解決措施。雲計算平台在對數據進行檢測上,存取性能還需要進一步提高,這樣才能夠有效滿足電力系統實時性要求,對電網運行實際情況進行詳細跟蹤檢測。

3 異構多數據源處理技術

電網在今後發展建設過程中,對於發電、輸電及用電等內容進行深入貫通,這就需要信息詳細採集,保證信息傳輸流暢,提高信息處理效率,對異構信息進行有效整合。智能電網基礎設施建設規模較大,所產生的數據數量較多,並且分佈在不同地點上,基礎設施管理力度需要有效提升,有效降低數據中心運營成本。

智能電網大數據技術研究工作還處於探索流程,按照大數據信息系統所存在的問題,大數據技術還需要進一步進行完善,對於智能電網大數據進行深入分析研究,具有重要現實意義。

ETHINK如何助力電力行業信息化進程

用數據分析預警設備故障

通過大數據分析,精確定位和預警設備故障,把大量的人工檢修變成智能診斷,從而大幅降低人力、物力成本,提前預警,做好檢修計劃,保證供電的穩定性。

診斷竊漏電用戶

通過對竊漏電用戶的特徵進行分析,構建竊漏電診斷模型,從而達到快速精確定位竊漏電嫌疑用戶的目的。

電量預測

從已知的用電需求出發,考慮影響電力負荷的各種因素,運用可靠的方法和演算法預測未來的用電需求,對電力負荷的發展趨勢做出科學合理的判斷。

實現電力大數據智慧管理

通過數據分析平台,應用現代化通信及智能化軟、硬體技術,可幫助用戶實現旗下所有電站的透明化管理、自動化運維、智能化診斷和輔助決策等核心功能,實現多個地區、不同類型電站的集中統一管理。減少發電量損失,降低運維費用。

在全球新一輪科技革命和產業變革中,電力大數據已成為電力行業發展的核心。ETHINK在過去的十年中,憑藉強大的功能以及良好的用戶體驗,漸漸成為行業領軍品牌,為推動電力行業的信息化建設和發展貢獻更多的力量。

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