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目前要做到这点,很多公司采用的是数据交换接口的方式,就是你要什么数据,我转换成你要的格式,以各种方式传输给你,这是很笨的做法,真正领先的是采用IEC61850/61970/61968的统一数据模型,也就是能源大数据已经按照标准的格式定义和存储好,并且按照标准的格式通过数据总线进行交互,这样避免了大量数据转换和私有交换的过程,一套数据模型能支撑所有的高级应用。
不过国内目前真正按照IEC/DLT标准去构建,并且整合各类应用的能源大数据系统,可谓凤毛麟角。
3、能源大数据的应用是个不断迭代的过程
能源大数据不是我们一般想象的那样,把一堆数据往一个数据中心一存,然后找一波人挖掘出有价值的东西。
能源大数据的应用是个不断迭代精化,循环上升的过程。还是以资产管理为例,一开始是静态数据(台账、维护数据)加少量的动态数据(运行数据、状态数据)就能挖掘出一些应用价值,支持计划性维护或者初级的预测性维护,随着维护水平的提升,需要更多的数据支撑,这时可能需要部署更多的传感器,按照更高的采样精度进行采集传输,形成新的分析模型,这样又提升了运维的效率。技术应用就这样不断的上升,带来的是对软件、硬件、通信的不断提升,这是一个动态的过程。
4、能源大数据是个很长的产业链,包含的传感器、采集装置、通信(子站通信、主站通信)、前置处理、规约解析、生熟数据转换、基础数据建模、数据抽象、数据维护、专业数据分析、数据展现、数据集成等多个环节,而且面向不同领域会有不同的大数据专业。
就像同样一袋面粉,到了面包房能生产各种面包,到了拉面店能做各种拉面,但是别指望磨面粉的把这些事都干了,所以那些搞个云平台号称要做XX大数据的IT公司,其实是比较外行的说法,真正具有专业性数据分析,往往需要在这个领域积累无数的运行和设备经验,很多甚至是设备厂家的不传之秘,比如同样一台变压器的油色谱曲线,可能只有制造商或者非常专业的运行人员才能分析出可能存在的故障和缺陷,以及可能出现的时间,这些经验知识,目前很可能还存在专家的脑子里,如何是它变成真正的运行分析专家库,那还需要很长的路要走。
结语:能源大数据,看上去挺火,但真正做到实处,还有很多基础性的扎实工作。
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