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國內電力大數據初顯,引繼電保護測試儀熱潮

發布日期:2014-12-01 |
責任編輯:一只前進的蝸牛
        今年初,我國建立了國內首個電力用戶維護的綜合集控中心—大數據存儲中心,可提供220千伏及以下變電站和同電壓等級送電線路的維護、試驗、檢修、改造、節能降耗、健康評估、重點保電、電能檢測等專業服務。將大數據、云計算、物聯網等科技手段運用到電力服務中,不僅實現“變電站無人值守”,還可為使用者提供量化的節能方案。近年來,諸如天津安捷這樣,在大數據基礎上,實現為電力細分行業服務的公司已經不在少數。
 
  國網信通公司在北京亦莊的數據中心安裝傳感器,及時采集數據,存儲到云并進行分析和利用;華為提出構建全聯接的智能電網解決方案;北京洛斯達科技發展有限公司提出區域500千伏電網三維數字化及一體化運營平臺等。面對電力大數據時代來臨,這些企業正在用數據、信息工具,搶占電力信息市場的一片藍海。
 
  大數據應用成效逐漸顯現
 
  大數據早就存在,為什么在近兩年才對社會產生爆炸式影響?原因是大數據的技術。大數據的產生、發展、流動,需要技術作支撐。如今,我們有技術有能力對大數據進行解讀。
 
  近年來,隨著智能電網建設加快,要求對電網全景實時數據采集、傳輸和存儲,以及累積的海量多源數據快速分析。智能電網建設的不斷深入和推進,電網運行和設備檢/監測產生的數據量呈指數級增長,需要相應的存儲和快速處理技術作為支撐,電力行業大數據應時而生。
 
  業內專家認為,鑒于大數據在電網中出現的場合越來越多,難度再大也要對其進行研究,為以后在智能電網建設中的應用提供有益的參考。另有專家分析稱,每當電力大數據利用率調高10%,便可使電網提高20%~49%的利潤。
 
  從提出大數據,到進行試點研究,在電力行業,大數據已經被視作企業戰略層面的重要議題。國家電網在北京亦莊、上海、陜西建立了三個大數據中心,其中北京亦莊大數據中心已安裝超過10200個傳感器,每月可節約的能耗價值約30萬元。
 
  國網重慶信通公司也為重慶電網建設了“大數據中心”,將重慶電網現有海量數據資源集中存儲、統一管理,實現海量數據共享共用。
 
  無獨有偶,河南省電力部門積極應用大數據技術,通過大數據存儲和分析處理,以用電信息采集海量數據接入為突破口,對用電信息采集通訊前置機終端連接功能進行優化改進,使單臺終端連接能力提升5倍、連接數量達15萬,為河南4000萬電力用戶、300萬計量終端的高效用電管理提供了技術支撐。    可見,大數據對電網的貢獻程度越來越高。在電力其他領域,大數據作用亦不可小覷。利用大數據平臺,遠光軟件為電力企業提供了遠光電價分析應用解決方案。東潤環能為新能源企業提供監測調度系統等。信息企業已經瞄準了電力大數據市場,未來這一市場將有更廣闊的前景。
 
  云計算的基礎就是大數據。工業和信息化部賽迪研究院認為,“十二五”期間為我國大數據云計算起飛階段。2011、2012、2013年,中國云計算的市場規模為315億元,600億元和1174億元,增長速度驚人。
 
  工信部也表示,將持續加大對大數據產業的扶植力度,通過相關規劃。對大數據發展進行部署,推動開展大數據標準化需求分析,標準化體系框架和相關標準研制,支持關鍵技術產品開發和產業化。
 
  數據存儲和處理滯后
 
  在電力行業,智能電網建設帶來信息采集點越來越多,常規的調度自動化系統數十萬點,而配用電、數據中心將達到百萬甚至千萬級。國家正在大力推進智能電網的工作,前端的智能電表安裝很快,但后端數據整合還遠跟不上。
 
  智能電網實時數據以及沉淀的歷史數據,是電網企業實現精益化管理的基礎。現有實時數據庫存在缺陷。目前這些數據大多采用關系型數據庫進行存儲,隨著智能化的不斷提升,電力行業對數據庫處理能力、存儲空間、查詢能力等方面提出了越來越高的要求。
 
  電力行業數據的特點是,電力周期差別大。電力高頻設備切換,基本上在幾微秒一級,如微機繼電保護測試儀檢測結果只需20毫秒到30毫秒之間,需要做每小時、每天、每周、每年的負荷預測,包括做發電容量預測,有可能做幾十年。還有電力資產,如VRT、發動機,生命周期就在80年到一百年過程。這個數據有非   常大的跨度、特點、區別。這樣對于電力行業大數據整合,提出很多挑戰。
 
  目前,國外的信息公司有一些成功的案例可供借鑒。如谷歌公司的分布式數據庫技術,能可靠處理PB以上級別的數據,能支持千臺服務器以上的集群,并能實現適用性廣泛、可擴展、高性能和高可用等4個目標。IBM智力問答機器人Watson,收集了2億頁知識文本數據,可在1秒內完成對大量非結構化信息的檢索。
 
  對于國內的企業,如何應對挑戰,專家表示,要把大數據工作列為各公司的基礎工作,納入工作計劃安排。要有一個技術后臺。大數據工作涉及到數據的采集、存儲、輸送、加工、利用等多個環節,每個環節都需要強有力的技術支撐。制定規劃,發展大數據工作要保持一定數量的資金和技術裝備投入。

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