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《電力大數據》提升企業價值的電力大數據

2018-05-25 14:34:04 大云網  點擊量:1178 評論 (0)
大數據不光可以在一定程度上引發電網的技術變革,也可以在優化企業管理、創新企業業務模式等方面發揮巨大的作用,從而提升企業的價值。

4.5實現部門間的業務數據共享,促進業務融合

電網公司目前各業務部門各自實行部門職能,各部門間數據沒有融合共享。如生產系統主要維護設備缺陷及其歷史記錄,物資系統主要維護供應商管理及其評價考核,但在生產過程中的發現設備缺陷未能直接反映到設備的供座商,需要通過供應商履約服務評價和社會材料運行情況的綜合統計分析,將設備在生產運行當中產生的缺陷追溯到供應商的缺陷,才能形成閉環的缺陷管理。

電網中長期負荷預測與用電量分析

中長期負荷預測是電力調度部門制定電源、電網規劃方案的基本依據,其數據源涵蓋氣候、歷史用電量、政策等方面,這些數據分別存放在不同的機構部門中??紤]將這些部門數據與電力調度部門數據共享,一方面有利于中長期負荷預測數據查找的工作冗余;另一方面中長期負荷預測的結果也為其他部門制定方案、政策提供了參考依據。

1.現狀和需求

電網中長期負荷預測主要根據自然條件與社會影響等諸多因素,在滿足一定準確度要求的條件下,確定未來某特定時刻的負荷數據,其中負荷是指電力需求量(功率)或用電量。影響負荷預測準確度的原因是多方面的,建立理想的模型及處理隨機因素仍然是負荷預測的主要問題,具體可分為以下三個方面:

1)預測模型的質量。負荷預測模型的建模與預測依據的是歷史數據資料所包含的信息,因此歷史數據所包含信息的有效性和程度決定了預測水平的高低。

2)未來的不確定性。各個用戶的用電行為在未來都具有一定程度的不確定性。

3)信息的不完整性。由于大量用戶的用電行為與影響因素(如氣象因素)之間的關系在歷史數據中是沒有記載的,信息的缺失和不完整是無法避免的,這些因素致使負荷預測很難做到沒有誤差。

2.應用場景

利用分布式存儲和數據采集、網頁抓取技術,獲取用電信息采集數據、外部行政規劃數據、行業標準劃分數據、季節天氣等數據;采用大數據批處理技術,獲取區域用電分析、全社會用電統計分析、單位GDP(工業增加值)電耗統計分析、產業集聚區用電分析、工業企業開工分析、城鎮居民生活用電特性分析等。

利用數據挖掘技術,根據各產業負荷/居民負荷影響因素的影響因子,構建一個綜合的負荷影響因素分析模型,并考慮到影響因素的不確定性,進行模型誤差分析,識別出產業負荷主要影響因素及模型誤差來源。

根據用電信息采集數據、行業用電信息和產能信息等數據,統計分析行業的負荷用電信息,獲取行業用電特征和單位規模用電量,結合政府用地規劃數據和原有地理信息數據,預測地區用電負荷。

3.預期價值

可以提高電力系統規劃的決策能力,改善網絡布局的合理性,使得電網發展更加適應實際發展的需要和用戶正常用電需求;充分利用電網設備,提高規劃投資部門的資金利用效率;増強調度和運檢部門對電網運行管理的方便性,為電網安全可靠運行提供保障;實現營銷部門的電力市場洞察能力

書名:電力大數據:能源互聯網時代的電力企業轉型與價值創造

ISBN:978-7-111-51693-4

作者:賴征田

出版日期:2016-01

出版社:機械工業出版社

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責任編輯:繼電保護

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