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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。
各个省,美国电力公司,欧洲电力公司,都在做,怎么利用智能电表数据,分析哪些用户没有按时交费,哪些电表已经通过了,一些偷电行为,故障检测,可靠性分析,系统评估等等,都是一些现在电力公司常见一些主要数据分析元。
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