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  • 简介:摘要随着科技的逐渐发展,电力营销工作也得到了相应的发展,在电力营销中,数据集成技术也得到了广泛的应用,在电力营销工作中应用数据集成技术,对于数据分析系统的稳定运行起着极为重要的影响。但是在电力营销工作中依然存在着一些问题,这些问题对电力营销行业的发展产生不良影响。本文主要论述了数据集成技术在电力营销数据分析系统中的应用。

  • 标签: 数据集成技术 电力营销数据 分析系统 应用
  • 简介:摘要能源计量和物资计量是企业管理的数据基础,在信息技术不断发展、企业信息化应用不断深入的大背景下,计量信息系统项目不仅要满足计量管理的基本要求,还必须考虑如何更好的发挥计量数据资源的作用,不断拓展和提升计量信息服务水平,因此基于大数据的计量数据采集与应用就成为新一代信息技术条件下企业信息化的重要课题。

  • 标签: 大数据 计量 数据采集 数据挖掘 应用实例
  • 简介:摘要针对电力企业在大数据时代面临的机遇和挑战,提出几点措施,来解决数据治理问题,使电力企业的数据治理和管理的水平提高,更好的接近国际轨道。

  • 标签: 电力企业 大数据 治理
  • 简介:摘要我国电力企业普遍存在信息孤岛问题,现有的电力应用系统无法满足突发性查询及决策的需求,在很大程度上影响了决策的效率,造成获取必要的决策信息成本很高。为解决这些问题,本文提出基于数据仓库技术的电力企业数据中心平台的设计方案。基于数据仓库技术的电力企业数据中心平台可以统一数据源,实现全电力企业信息的共享和交换,支持电力企业领导决策分析。

  • 标签: 数据仓库 数据中心 电力企业
  • 简介:摘要近年来,伴随我国信息技术以及互联网平台的不断发展和进步,使得各个行业逐步进入到信息发展趋势下的网络时代,在电力行业方面,以上所提到的先进技术已经被广泛应用,使得电力行业的自动化系统具备更多的应用形式,并能够积极适应复杂的信息处理需求。本文对电力行业中数据处理中遇到的问题进行详细的分析,并提出针对性的解决策略。

  • 标签: 大数字时代 电力 自动化系统 数据处理
  • 简介:摘要:随着我国各行业在信息化发展趋势下逐渐进入网络时代。在电力行业,各种先进技术得到了广泛应用,使得自动化系统在电力行业有了更多的应用形式。大数据技术的应用使电力自动化系统能够满足繁琐的数据处理要求,实现各种应用功能。电力系统由于有效性和动态性两个原因,电力系统实际运行中会产生大量的实时数据信息,这在一定程度上给调度部门的工作带来了困难。在这种情况下,电力行业的自动化系统就产生了,这就为电力系统在特定的运行条件下产生的大量数据信息提供了更为方便的处理方式。

  • 标签: 大数据 电力系统 自动化 数据处理
  • 简介:摘要当前,我国的电站已经基本步入了智能化时代,通过信息化技术进行设计可以电站的少人值班或无人值班,减少工作人员的工作量,从而实现电站经济效益的最大化。对大型电站而言,做好数据的采集与远程监控非常重要,可以安全、可靠的对电站进行控制、优化、检测和决策,充分、全面的掌握电站的设备运行情况。我国智能化电站管理规范,起步较早,近些年来在信息化、智能化方面也进行了许多改进。电站在能源利用率方面还有较大的提升空间,因此,本文将对光伏远程数据的传输与应用现状进行分析与探讨,希望能促进电站的智能化、信息化发展。

  • 标签: 大数据平台 光伏远程数据传输 应用
  • 简介:摘要随着科技的不断发展,人们期望更高品质的生活质量,越来越注重智慧家庭健康生活。大数据的飞速发展,并运用到各个领域,其中与云计算技术相结合的智慧家庭系统架构,使人们生活更智慧、更智能,不但能满足基本的家庭状况监控,而且还能使生活更舒适、更方便、更安全,建立一个智慧的家庭生态圈,迎接未来家庭的新时代。

  • 标签: 数据挖掘技术 智慧家庭 数据深度分析 研究
  • 简介:摘要:随着电网终端采集装置的大范围安装与现场应用,越来越多的电网业务应用具备了数据实时采集的能力。为了充分发挥实时采集的电网数据价值,要求技术发展能够适应大规模电网数据流实时处理的新要求。然而,当前电力大数据的处理方式仍以传统的数据批处理为主,而大规模电网数据流在实时性、无序性、无限性、易失性、突发性等方面均呈现出了诸多新特征,使得基于“先存储后处理”设计理念的数据批量处理在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面面临着前所未有的新的挑战。类似于MapReduce的离线处理并不能很好地解决问题,而流计算可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息。

  • 标签: 电力大数据 多数据流 实时处理 技术分析
  • 简介:摘要随着我国科学技术的突飞猛进,使人们进入到了大数据时代,丰富了人们的生活,提高了人们的生活与工作质量。我国也推出了有关政策,使大数据在各个领域中广泛应用。本文主要阐述了在大数据时代里,对电力运营监控数据处理的技术进行研究。

  • 标签: 大数据时代 电力运营监控 数据处理技术
  • 简介:摘要:近年来,随着我国信息技术和互联网平台的不断发展和进步,各行业在信息化发展的趋势下逐渐进入网络时代。在电力行业,上述先进技术得到了广泛的应用,使得电力行业的自动化系统有了更多的应用形式,能够主动适应复杂的信息处理需求。本文详细分析了电力行业数据处理中遇到的问题,并提出了相应的解决方案。

  • 标签: 大数字时代 电力 自动化系统 数据处理
  • 简介:摘要:电力系统是由发电、变电、输电和配电组成的动态电力系统。由于电能不具有储存功能,因此电力系统将具有有效性和动态性的特点。由于以上两个原因,电力系统在实际运行中会产生大量的实时数据信息,给调度部门的工作带来一定的困难。在这种情况下,电力行业的自动化系统应运而生,它为电力系统在具体的运行过程中提供了大量的数据信息,提供了更为方便的处理条件。

  • 标签: 大数据时代 电力自动化系统 数据处理
  • 简介:摘要:随着大数据时代的到来,电力企业在大数据环境之下需要通过对相关专业技术手段的革新和熟悉,对企业经营管理模式进行相应的调整,从而提高数据治理的水平。科学技术进步给电力企业带来发展机遇的同时也会带来一些挑战,通过详细探究电力企业大数据环境下的数据治理模式,提出核心问题,找到治理的方法,也可使电力企业的数据管理工作更具水平。

  • 标签: 电力企业 大数据环境 数据治理
  • 简介:摘要:随着风电技术的发展与应用,风电机组数据采集及监控系统对风电场起着关键作用。这类系统的高效运行既能提高风电场运行效率与稳定性,又能确保风电设备安全工作。但由于风电机组的规模越来越大,复杂程度越来越高,因此系统中异常数据发生的频率越来越高。所以识别并剔除这些异常数据就成了保证风电机组数据采集及监控系统能够正常工作的一项关键举措。文章将对风电机组数据采集及监控系统中异常数据的识别方法及措施进行论述,希望能够对风电行业技术发展及风电场安全运行起到借鉴及指导作用。

  • 标签: 风电机组 数据采集 监控系统 异常数据 识别措施
  • 简介:摘要当前,我国虽然正在加快能源结构改革,促进新能源清洁能源的使用,但是作为能源消耗大国,火力发电仍是当前我国电力来源的主要形式,所以对于火电厂机组的集控运行来说,具有较大的现实意义,以600MW机组集控运行为例,纵观当前我国现状,在此方面仍然存在较大的不足,由此造成的资源损失巨大,所以,笔者基于当前状况进行分析讨论,提出相关的改善建议,提高我国火电厂600MW机组集控运行的效率,更好地促进我国社会生产力的发展。

  • 标签: 火电厂 600MW机组 集控运行 改善
  • 简介:摘要随着大数据等新技术在电网中的应用,智能电网“输-变-配-用-调”各环节以及各业务应用中的大量数据成为有效元素整合起来,传统网络安全防护架构已经不能完全适用于现有智能电网体系。文章根据电力大数据的特性,运用特征提取、行为建模、关联分析、威胁预判等方式,探讨电力行业大数据网络安全分析技术的可行性,为新形势下电力行业网络安全事件预警与防护提供技术支持。

  • 标签: 电力数据 数据处理 安全分析方法 解决方案
  • 简介:摘要随着我国智能化电网建设进程的加快,电能计量设备和系统智能性大大提高,电能计量自动化系统随之建立,每日采集及处理大量的电能计量数据数据呈指数级增长,呈现数据的分布式和空间特征。系统通过后台数据的分析及处理形成前台各项功能应用,为电力营销、生产工作提供有效的技术支撑。本文介绍了计量自动化系统的概念及数据的监测与分析。通过系统远程采集的用电信息分析用户电能计量装置运行情况,重点针对计量装置异常的数据特征进行了相关分析。

  • 标签: 计量自动化系统 电能计量 数据异常
  • 简介:摘要社会经济的发展,使得电力资源在其中发挥的作用也日益提高,成为支撑社会持续发展不可获取的有力资源之一。为了更好地满足人们不断提高的用电需求,在电力营销中应用新技术、新的管理方式已经成为众多电力企业改革与发展的重点。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行一定的分析。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析,以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

  • 标签: 数据挖掘 电力营销 应用
  • 简介:摘要随着我国经济的发展,科技的进步。电成为我们生活中不可获取的重要环节,随着科技发展,各种智能设备投入到电力保障服务中去。为了能够加快人工电网到智能电网的转型,就有必要在起始施工中以及数据应用上不断完善。有效提高电力系统智能电网技术水平。因此,文章分析了可靠的数据对于智能电网支撑以及数据的应用。

  • 标签: 电力系统 智能电网 数据应用
  • 简介:摘要近年来,在企业中存储空间的使用往往是惊人的,例如备份数据、文件服务器数据、虚拟化平台数据等。企业数据量不断增长和数据传输要求也不断地提高,数据中心海量的存储空间和高带宽低延时的传输要求成为当前企业网络存储区域面临了严峻挑战,重复的数据过大过多地保存在存储中,使得存储环境的资源被过渡浪费,同时影响系统的响应时间和网络带宽,如同一份的报表文件占用100M,10个用户将100M的文件存放在文件服务器的不同位置上,这样就占用1000M的空间,其中90%的存储空间被浪费掉。所有,通过数据重复删除技术,能让特定集内数据高度的冗余性得到提高,同时在大数据时代下提高存储效率和保存更多的数据资源。

  • 标签: 数据重复 算法 块区