品牌 | Acrel/安科瑞 | 应用领域 | 环保,食品,化工,地矿,交通 |
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鉴于电力公司业务现状,将大数据技术应用到电力系统中,其主要是通过数据挖掘技术,对电力行业中未来业务进行预测,同时对数据计算、集成和存储等功能进行整合,从而总结出适应于现在和未来的新型管理模式,不仅促进了电力业务发展,还有效提高了电网内部的管理水平[3]。大数据的主要特点是:一,体量大,即各业务的数据增长远比预期要快;二,类型多,数据主要包括半结构化数据和非结构化数据等;三,速度快,即对电力系统的数据采集、分析、处理技术速度要求越快越好;四,安全性,不管是数据收集、处理、调用、分析等多个环节,都需保证数据不受磨损,保证数据的质量,保护数据在各个环节的安全性,要集中管理数据,以免丢失数据造成重大后果。
1.2电力系统中数据类型
电力系统数据的主要类型分为以下四种:
(1)基础类数据:这类数据主要是与变压器、发电机等电力设备相关联的数据,电网内部依照实际情况来规划管理基础类数据,与此同时在电力系统相应的更新数据,以此来保证调度中心所做决策是以新数据为基础。
(2)实时数据:这类数据是在产生于电力系统的整个运行过程中,庞大的实时数据量需要配备较大的存储空间,实时数据能显示出电力系统的运行情况。无线电表分项计量电表配三只φ15开口互感器
(3)日常管理数据:这类数据主要包括每个部门所整理的电力系统处理问题后的数据。日常管理数据是在的范围中所产生,在建立了共享平台的基础上,实时对电力设备的运行状态进行反馈,便于电网中每个部门得到所需数据信息,有利于所以部门进行下一步工作。无线电表分项计量电表配三只φ15开口互感器
(4)外部数据:这类数据主要产生于与电力系统相连接的其它网络,这些网络主要有物联网、一次能源网络、互联网等网络。这类数据与电力系统的运行和维护有着重要关系。比如:天气温度变化数据能对风力和太阳能发电站的产生影响,使得电力系统调度发生变化。从而电力系统的数据中把这些外部信息纳入进行考虑,能有利于调度部门做出更全面的决策。