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电力能源大数据解决方案  2015-05-26

随着全球能源问题日益严峻,电力能源行业需要建立覆盖整个生产过程,多个环节的全景实时智能网络系统。能源网络运行、设备检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据, 高效、可靠、低廉地存储和对累积的海量、多源数据进行快速分析处理,能支撑智能网络系统安全、自愈、绿色、坚强、可靠地运行。

 

精诚电力能源行业大数据解决方案通过数量巨大的传感器采集设备,实时获取海量网络运行、设备检测或监测数据,通过数据同步Streaming/sqoop同步到hadoop平台,做ETL处理后,并结合能源企业管理数据和营销数据,按照设计好的数据模型将数据存入仓库中,构建多级存储系统。按照不同的维度对数据仓库中的数据做汇总计算和统计分析处理,通过各种可视化展示,提供前台的预测功能,支持客户自行设置参数。

 

用于能源行业智能电表分析、基于天气数据的风机选址等决策支持,也可适用于各类能源行业基于决策的运维、分配负荷预测与调度等。

 

 

以电力行业为例,可对发电、输电、变电、配电、用电及调度等进行智能预测和控制。

 

 

(1)发电侧可利用海量的过程数据,解决以前基于分析的模型方法和基于定性经验知识的监控方法所不能解决的生产过程和设备的故障诊断、优化配置和评价的问题,分析生产运行状态、提供控制和优化策略、故障诊断,完成基于数据驱动的故障诊断;对大量的分布式能源进行实时监测和控制,及时准确掌握分布式能源的设备及运行状态;

 

(2)高效解决能源行业海量数据快速搜索的数据分析。通过快速查找错误,实现隔离故障,缩短用户的停电时间;从而优化电网运行的效率,构建一体化管理分析系统,优化运行效率; 解决目前存在的系统功能分散、集成度低、维护工作量大等问题,提升电网监控系统的集成化和智能化水平。

 

(3)面对能源企业更加高效的管理需求,在电量分析、分时电价、天气预报等确定最优的生产运行方式,从而提高节能减排,减少电力消耗和电力需求。构建智能电网大数据通过对电力公司和用户之间的交互行为数据进行分析,可以更好地理解电力客户的用电行为、合理地设计电力需求响应系统和短期负荷预测系统等。

 

 

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