来源:深圳中兴力维技术有限公司2015-12-01
目前,中兴力维帮助中国电信、中国联通、中国移动、阿里巴巴、腾讯、奇虎360、中国人民银行、西南证券等多个大数据应用先行者建设智慧数据中心综合管理系统,在业务安全、供电保障、降低能耗、资产管理等方面提升数据中心管理能力
来源:华夏能源网2015-12-01
能源信息是能源互联网的重要构成要素,在能源互联网的第二大内涵,信息交互的主导下,能源大数据理念将会使电力、石油、天然气等能源领域数据应用得到充分发展。
来源:能见派2015-11-26
而大数据应用是其重要一环。...2国外电力能源数据应用案例分析正是由于电力大数据诱人的市场前景,逐渐吸引众多企业到此掘金。
来源:环球表计2015-11-25
而大数据应用是其重要一环。...电力大数据应用展望背景一:能源互联网的推进2011美国著名学者杰里米里夫金在其著作《第三次工业革命》中,首次提出了能源互联网(energy internet)的愿景。
来源:仪表网2015-11-23
相关阅读:大数据应用传统行业 为仪器仪表带来转型升级
来源:北极星输配电网整理2015-11-23
11月6日,公司开展大数据应用创新实践提升生产经营管理水平11月10日,公司2015年第三期100亿元企业债券在银行间市场顺利发行,12日募集资金到位。
来源:中电新闻网2015-11-20
能源电力行业的信息化发展水平较高,有资本密集优势,是大数据应用的先行部门,应当主动适应和引领大数据变革。...交通用能方面,大量货运企业都是小、散、乱的组织形态,大数据应用和节能减排方面的能力不足,需要重点关注。
来源:北极星输配电网2015-11-20
图8:从托管服务向高端增值服务延伸大数据应用将成为能源互联网的潮流能源互联网带来的不仅是互联网理念对能源行业的根本性变革,而且也会随之产生爆炸式的信息数据。数据应用将成为能源互联网的潮流。
来源:信网2015-11-13
今年,灵山湾影视文化产业区内东方影都、惠普全球大数据应用基地及文化创意产业园等重点项目全面开工建设,为项目建设配套的道路、电力等基础设施同时加速推进。
来源:南方电网报2015-11-12
(欧阳婷婷张林山)数据应用物联网技术后,云南电网公司示范工程关键指标同比分析:输变电设备状态监测误报率为0%,输变电设备故障率相对降低了17.7%,输变电设备维修成本降低了32.2%,备品备件管理效率提高了
来源:国家电网杂志2015-11-12
下面结合国网江苏电力开展的负荷预测大数据应用简述大数据应用方法。首先是数据预处理。...大数据应用的本质是推导规律、预知未来,并非简单的统计分析。
来源:山西经济日报2015-11-12
4.数据应用价值没有充分挖掘目前电能信息采集系统因为由多个系统组成,各系统只实现了部分用户数据的采集和初步应用,由于受到数据采集面与处理能力的限制,营销人员无法及时、准确、多角度、全面地掌握售电侧电能信息
电网企业如何应用大数据,如何使之成为推动管理创新、商业模式创新与产业革命的内在动力,成为大数据应用中的关键问题。...这意味着电网企业开展大数据应用不能局限于本企业掌握的电力数据及相关客户数据、设备数据,而应从促进能源生产、供应、存储、消费的产业格局下发挥电网企业的数据资源优势。
数据价值仍待深入挖掘在一流配电网建设运营方面,大数据应用前景广阔,但目前,现有配网方面大数据应用仍处于起步阶阶段,数据价值还有待进一步挖掘。...在配网项目全过程管控方面,大数据应用的促进作用也十分明显。
来源:北极星输配电网整理2015-11-11
从托管服务向高端增值服务延伸2.大数据应用将成为能源互联网的潮流能源互联网带来的不仅是互联网理念对能源行业的根本性变革,而且也会随之产生爆炸式的信息数据。数据应用将成为能源互联网的潮流。
来源:国家电网杂志2015-11-11
与预测相比,时间仅相差一天,负荷仅相差40万千瓦,足以证明大数据应用的巨大威力。另外一个是低电压治理。...能力君:国家电网公司重点在哪些领域开展大数据应用?王继业:大数据工作包括了数据采集、数据传输、数据存储处理和数据分析四个主要环节的工作。
来源:新华社2015-11-10
在日本,安倍内阁于2013年6月发布了创建最尖端it国家宣言,全面阐述了2013年至2020年间以发展开放公共数据和大数据为核心的国家战略,强调提升日本竞争力,大数据应用不可或缺。
来源:国家电网杂志2015-11-10
国家电网公司三集五大体系和坚强智能电网建设,积累了体量大、类型多、价值高、速度快等典型大数据特征的运营数据,具备了推广大数据应用的基础条件。应用哪些领域?电网运行。
来源:供用电杂志2015-11-09
在支撑电网公司的技术监管方面,将开展大数据应用分析和平台建设,以及实验检测能力方面的建设。
来源:能源圈2015-11-06
从大数据的处理过程来看,大数据关键技术包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。