¿Cuáles son las perspectivas de aplicación de big data en la industria energética?

El desarrollo del big data energético también requiere el apoyo de algunas tecnologías clave. (1) Tecnología de almacenamiento y transmisión de big data: los datos de operación y los datos de monitoreo en línea del estado del equipo de cada enlace del sistema eléctrico traerán problemas masivos de transmisión y almacenamiento de datos. (2) Tecnología de procesamiento y análisis de datos en tiempo real: en el futuro entorno del sistema eléctrico, se requiere procesamiento de datos en tiempo real desde la generación, transmisión y transformación de energía hasta el consumo de energía. Con la ayuda de la tecnología de análisis de big data de energía, se pueden obtener datos masivos del sistema eléctrico. (3) Tecnología de visualización de big data: incluida la tecnología de visualización, la tecnología de visualización de flujo de información espacial y la tecnología de visualización de flujo histórico.

En la actualidad, los escenarios de aplicación de power big data se encuentran principalmente en los siguientes aspectos:

(1) Planificación: mejora de las capacidades de previsión de carga. Mediante el análisis de big data y el uso de tecnología de minería de datos, se pueden captar con mayor precisión los patrones de distribución y cambio de las cargas de energía y se puede mejorar la precisión de la predicción de carga a mediano y largo plazo.

(2) Construcción - Mejorar las capacidades de gestión de seguridad en el sitio. Compare y analice fotografías en el sitio en lotes y utilice almacenamiento distribuido, computación paralela, reconocimiento de patrones y otras tecnologías para comprender los posibles riesgos de seguridad en el sitio de construcción o verificar la implementación de medidas de rectificación de seguridad.

(3) Operación - Mejorar nuevas capacidades de despacho y gestión de energía. Mediante el uso de tecnologías de predicción y análisis multidimensional, como el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, podemos analizar la relación entre la producción de nueva energía y factores meteorológicos como la velocidad del viento, la luz y la temperatura, y predecir y gestionar con mayor precisión la generación de energía. capacidad de nueva energía.

(4) Mantenimiento: mejorar las capacidades de gestión del mantenimiento de condiciones. Estudie el impacto de los defectos, el mantenimiento, las condiciones operativas, las condiciones meteorológicas y otros factores en el estado del equipo y el nivel de riesgo de la operación del equipo, utilice tecnología informática paralela para optimizar las estrategias de mantenimiento y oriente el desarrollo en profundidad del mantenimiento de las condiciones.

(5) Marketing - Mejorar la capacidad de analizar el comportamiento del consumo eléctrico. Ampliar el alcance y la frecuencia de la recopilación del consumo de electricidad, utilizar métodos de minería, como modelos de agrupación, para realizar un análisis en profundidad de las características del comportamiento del consumo de electricidad e implementar estrategias de gestión de usuarios diferenciadas.

(6) Supervisión del transporte: mejorar las capacidades de análisis de correlación empresarial. Utilice tecnologías de procesamiento paralelo, visualización y computación en tiempo real para lograr un monitoreo, análisis y cálculo completos en línea.

Clientes potenciales:

Primero, evaluación y predicción de la situación macroeconómica.

En segundo lugar, dar servicio a las empresas eléctricas y a los usuarios de energía 1. Análisis y uso del consumo de energía de los usuarios; Optimización de la electricidad; 2. Servicios del sistema de crédito de información de energía eléctrica;