利用大数据优化电力配置,长城推进智能电力解决方案

发表于:2019-01-11 15:01 编辑:杭州铭一网络科技有限公司 阅读:

导言:鉴于当前的发展趋势,电力需求的逐步改善,要求未来电网更加灵活、适应性更强。中国长城的发展
    
     从目前的发展来看,电力需求的逐步提高,要求未来电网更加灵活、适应性强,长城结合发展趋势,引入大数据与城市电力运行相结合的智能配电应用系统。通过对用户行为和用电特点的数据分析,长城优化了电力资源配置,不仅提高了效率,而且节约了资源,实现了城市智能用电的理念,该智能电力解决方案也在上海成功实施。一。
    
     长城智能配电与电力大数据应用系统集成了用户与电力数据、电网数据和外部数据等十多个数据源,建立了数据仓库和数据集市,实现了配电与电力大数据的多源集成、统一存储和关联融合,实现了电力大数据与电力大数据的硬件集成和关联集成。D软件平台是为满足大型配电数据业务的需要而构建的。这些数据是通过使用诸如Hyperbase和Discovery之类的工具来存储和计算的。具有数据密集型和计算密集型混合并行处理能力,实现了配电大数据的高效处理和分析,在多源数据集成和大数据平台的基础上,中国长城智能配电和大数据应用系统实现了配电网的自动化。SIC功能包括电力查询、电力地图和其他业务应用程序,如用户行为分析、节能、功耗预测、电网优化和错峰调度。
    
     在智能配电大数据应用系统中,其基本功能之一是功率图,可以看到各行业的用电趋势、各站区各时段的负荷率、浦东规划功能块的功率密度图和电力热力图,通过智能配电网,通过智能配电网,可以看到各行业的用电趋势。实现了用户端到网端的数据采集和地理信息系统空间可视化技术的集成,实现了浦东地区的全景能耗监测和能耗监测,为城市和电网发展规划提供服务。
    
     中国长城智能配电与电力大数据应用系统除了具备电力查询与电力地图的基本功能外,还成功地将大数据技术应用于电力系统的传统业务。通过大数据采集,分析了用户的用电行为,实现了电力预测、电网优化、节电、错峰调度等智能应用。
    
     智能配电大数据应用系统为负荷预测提供了多种方法。一是建立考虑温度、湿度、气压、周型、节假日等天气因素的预测模型,能够准确预测未来7天的最大、最小日用电量和负荷曲线,二是利用聚类和深入学习的方法对未来7天的用电量进行预测。E站区:深度学习法考虑天气预报和用电负荷的数据,聚类预测法考虑站区用电负荷的特点,经BP神经网络优化后,预测误差可降至1.2%左右。
    
     此外,该应用系统还可以提供块电预测。通过分析各区块用户的经济类型、行业的经济趋势以及各个体的用电行为,可以预测未来三个月内每个月的用电量。
    
     我国长城智能配电与用电大数据应用系统综合考虑环境因素,将电力负荷、电量等电力时间序列数据结合起来,采用回归、神经网络、深度学习等数据方法提高负荷预测的精度。长城智能配电与用电监测对于合理、经济地规范电网运行方式、制定发电计划和维护计划、保证电力设备安全、提高经济效益具有重要意义。
    
     在配电网结构优化中,智能大数据应用系统采用多源数据关联分析,对拓扑聚类结果、潮流分布、线损数据、可靠性数据等11种数据之间的相关性进行分析,挖掘出多个数据之间的相关性。在数据分析的基础上,给出了不同的优化方案。
    
     优化方案将充分考虑负荷增长和可能出现的新负荷点,分别给予不同线路扩容或新线路方案,提高电网供电可靠性、网损、负荷率、建设运营维护成本,同时潮流网格优化前后可以进行比较。
    
     基于大数据的电网优化方法,不仅在传统的优化方法中体现了潮流、可靠性等功能方程表示的群体因素,而且还考虑了统计描述的因素,如负荷用户画像、用户行业分布等,以反映个体信息。因此,基于大数据的网格优化方法能更好地适应实际生产,并提出了一种更为可行和可信的方法,即度优化方案。
    
     随着下一代电力系统的逐步发展,高度灵活的数据驱动的电力供应链将逐步取代传统的电力供应链,中国长城表示,未来将继续依靠大型数据平台和智能配电与用电示范工程,实现电力供应链的智能化。结合电力生产需求、政府和社会应用需求,开展数据分析研究和业务应用开发,以促进配电和电力发展,实现以客户为中心的电力核心价值,有效配置清洁电力资源,促进绿色能源结构。中国酒。努力改变颜色。
    
    


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