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下面可以讲讲,我们认为在电力行业这几年,刚兴起的一个学科,智能电网分析元。给大家介绍一下整体思路,后面再介绍一下例子。智能电网分析元(Data Analytics),去年从国外回到国内,想一个很好的词翻译过来,行业里认为这个定义本身有两重意思,第一个是以数据分析学或者数据分析方法,第二个意思是靠分析得出一些程序或者算法实施的时候,实施数据分析元。但是我没有想好特别得很好的词。中国电力学报,翻译这个词的时候,我没有想到太好的翻译。数据分析、数据挖掘不一样,数据分析根据推理、知识得到一个结论,数据挖掘不知道什么原因,通过大量数据分析得出一个结论。Data Analytics比较大数据。北美、欧洲、中国点行业里最热话题,各个电力公司都在做自己的数据分析元。现在市场比较流行用户分析元,对用户进行分类,提供优良服务,需求响应,资产管理一些分类,优化的,包括变电站管理、变压器管理,第三是电网优化策略,就是一些分析元,怎么做了以后,怎么实行配电效率,怎么快速故障定位,怎么进行输电。这是功能对象来说,侧重IT行业,描述以前的,分析以往信息,还原以前的场景,电力系统常说的窃电分析,用过去数据分析用户行为,发生线路故障,信息全掉出来,我来分析,当时为什么发生这个故障。预测性分析元,分析未来,好多我们做的风险评估、负荷预测,都符合这个场景。优化式分析元,根据得到的所有信息,能给电力公司或者给用户推荐一种优化场景,你这么做,可能对你的运行或者服务更好一些。现在市面上数据,电力行用的数据分析元基本上属于这几种类型之中。
在北美50%以上电力公司都在做这方面工作,但是有一个特点,大数据的平台基本上都是各大厂家提供的,包括IBM、EMC,做大数据平台,数据元做分析,很多电力公司委托厂家做开发,有不少做自己的开发,包括回国以前也在做这方面开发,中国也是这样情况,很多公司自己做一些应用,主要把电网优化和客户服务作为重点。智能电表数据也是这几年刚拿到位,现在市场预测,GTM研究机构预测,现在的市场会在未来的几年,现在基本上每年11亿美元电力行业数据分析元,扩大过几年到40亿美元。还有IBM大的咨询公司,还有EMC,这方面做了很多工作。
现在很多场景,在做Data Analytics这方面的开发。数据分析元本身的作用和大家想的一样,其实把数据中找出一些隐含原因,再给大家做决策、推荐,通过数据分析,找出问题的地点和时间、原因,再把推进策略怎么应对,工程师和现场人员得到启示,做展示,这是现在数据分析元工作的套路和思路。
数据分析元系统架构,底下一个平台、服务器,中间部分做电力公司开发电表数据分析元,电网、可再生能源数据分析元,这个数据是加利福尼亚州的电力公司做的分析,左下侧是数据分析元,右下侧是数据平台,中间一层做数据展现和分析,美国电力公司自己开发和买的数据分析元,这是架构。各个电力公司基本上按照这个思路来做。
下面利用几分钟讲一下,现在在电力公司里面,大家都在开发智能电网数据分析元,电力行业刚兴起一个行业,电力公司得到大量数据,以前有很多数据,多了以后,大家想办法来做,现在大家行业里比较关注或者常见一些分析元,包括常见的系统TOP连接生成和完善,电力公司里通过电力信息系统,把电力公司的线路和用户连接做了很好的标定,有很多错误,电力公司没有太多的人手管理,因此在北美和咱们国家一样的情况,二次测的线路里面,线路怎么连接,电力公司变压器有些联系,这个关系非常多,以前靠人力、人工方式排查,上海电力公司前几年花两亿左右,两年时间,线路全排查一遍,线路咱们国家经济发展特别快,这个线路不停地变,刚查完,发现线路又变了,有了电表数据以后,通过回归方式,数据分析方式,自动生成TOP,然后识别负荷一些设备,有些设备发现有问题的话,可以快速判断,包括在美国佛罗里达有一个电力公司,他根据电压值变化,可以判断变压器要烧坏,有一个固态,烧坏以前,二次绝缘子,突然升高10%,一个月以后,变压器基本上烧坏,有这个过程。每天扫描这个数据,发现这个情况监测,发现有问题,自动报警,认为变压器要坏了,发现以后马上要换了。
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3月份,规模以上工业增加值同比实际增长4.5%(增加值增速均为扣除价格因素的实际增长率)。从环比看,3月份,规模以上工业增加值比上月下降0.08%。1—3月份,规模以上工业增加值同比增长6.1%。分三大门类看,3月份,采矿业增加值同比增长0.2%,制造业增长5.1%,电力、热力、燃气及水生产和供应业增长4.
3月份,规模以上工业(以下简称规上工业)原煤、原油、天然气、电力生产总体平稳。一、原煤、原油和天然气生产及相关情况原煤生产基本稳定,进口同比增长。3月份,规上工业原煤产量4.0亿吨,同比下降4.2%,增速与1—2月份持平;日均产量1288万吨,仍处较高水平。进口煤炭4138万吨,同比增长0.5%。1—3
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