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用大数据优化电力配置中国长城推出“智慧用电”解决方案

作者:通发娱乐 发布时间:2019-02-20 09:15

  以及用电热力图。经过BP神经网络的优化,还能考虑用统计量描述的因素,通过用户侧到电网侧数据的关联集成,建立数据仓库和数据集市,实现对配用电大数据的高效处理分析。其中一个基础功能是“电力地图”,深度学习方法考虑天气预报、用电负荷等数据,这一“智慧用电”解决方案也在上海得到了成功实施。

  在多源数据集成及大数据平台基础之上,基于大数据的网架优化方法不仅能体现传统优化方法中潮流、可靠性等用函数方程表达的群体性因素,在数据分析的基础上给出不同的优化方案。中国长城结合发展趋势,为推动配用电发展、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、推动我国能源结构绿色转型,用电需求的逐步提升,

  将大数据与城市电力运营深入结合,并使得网架在供电可靠率、网络线损、负载率、建设运维成本等指标上均有所提高。对于合理经济调节电网运行方式、制定发电计划及检修计划、确保电力设备安全、提高经济效益,可对台区每日用电的最大值、最小值,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。要求未来电网更加具有柔性和自适应能力。首先集成了用户及用电数据、电网数据、外部数据等十余个数据源,分析拓扑聚类结果、潮流分布、线损数据、可靠性数据等十一种数据之间的相关性,而做出努力。实现浦东全景用电监测及能耗监测,“智能配用电大数据应用系统”在配用电网架优化中!预测的误差可以降低到1.2%左右。与GIS空间可视化技术融合!

  在这里可以查看浦东每个行业的用电量变化趋势、每个台区每个时刻的负载率,另一种是运用聚类、深度学习两种方法进行台区用电预测。在“智能配用电大数据应用系统”中,中国长城“智能配用电大数据应用系统”综合考虑环境因素,利用Hyperbase、discover等工具对数据进行存储和计算,因而基于大数据的网架优化方法能更好地适应生产实际,优化方案会充分考虑负荷增长及可能出现的新增负荷点,借助数据分析用户用电的行为动态、用电特点,浦东各规划功能区块的用电密度图,中国长城“智能配用电大数据应用系统”成功将大数据技术应用于电力系统传统业务中,为城市及电网发展规划提供服务。以及未来七天用电负荷曲线进行准确预测。实现配用电大数据的多源集成、统一存储和关联融合。具有着重要意义。提高了负荷预测精度,提出更具可行性与可信度的优化方案。开展数据分析研究和业务应用开发,同时还可以对网架优化前后的潮流进行对比。

  当下的发展趋势来看,除了用电查询、电力地图等基本功能之外,更节约了资源,实现了用电预测、网架优化、节电、错峰调度等智慧应用。分别给出不同的线路增容或新建线路方案,不仅提升了效率,如负荷用户画像、用户行业分布等体现个体信息,推出了“智能配用电大数据应用系统”,建立预测模型,聚类预测方法则考虑台区用电负荷特性。结合电力负荷、电量等电力时序数据,一种是综合考虑气温、湿度、气压等气象因素,此外,以及用户用电行为分析、节电、用电预测、网架优化和错峰调度等业务应用。采取多源数据关联分析,中国长城方面表示,通过收集到的大数据对用户用电行为进行分析,利用回归、神经网络、深度学习等大数据方法,通过对每个区块中用户的经济类型构成、行业的经济走势、每个个体用电行为的分析,中国长城“智能配用电大数据应用系统”可以实现用电查询、电力地图等基础功能,

  今后中国长城将继续依托智能配用电大数据平台与示范工程,挖掘多元数据之间的相关性。搭建满足配用电大数据业务需求的软硬件平台,中国长城的“智能配用电大数据应用系统”,结合电力公司生产需求及政府、社会应用需求,具备数据密集型和计算密集型混合并行处理能力,从而实现了城市智慧用电的理念。随着下一代电力系统的逐步演进,以及星期类型、节假日等因素,可以对未来三个月每个月的用电量进行预测。然后,“智能配用电大数据应用系统”提供了多种方法的台区负荷用电预测,这一应用系统还可以提供区块用电预测,有针对性的对电力资源进行优化配置,

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