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又如在传统的变电站里,天津市海天量子科技发展有限公司将大数据、云计算、物联网等科技手段运用到电力服务中,改变了传统电站运作模式,据该公 司负责人透露,以前要有两名以上专业人员24小时轮流值守,监控电站的运行情况,以便出现问题能及时抢修,现在实现了变电站的无人值守。
另外,在实时数据库方面,江苏瑞中数据股份有限公司陆续研发出海迅关系数据库等国产软硬件产品。实时数据库专门用来处理具有时间序列特征的海量数据,最典型的运用就是智能电网。传统市场多使用国外实时数据库产品,不仅价格昂贵,国内最大应用规模也不过50万测点,远远满足不了智能电网发展对海量数据的处理需求。
亟需打破行业数据壁垒
“目前,除海量数据的采集、处理、应用以外,亟需推动电力企业间的数据开放共享,建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台,建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心,开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库。各企业之间、各个企业的部门之间,存在数据孤岛现象,很难将这些数据孤岛通过一定的数据流向和渠道,整合在一起,形成整个全量的数据。”李国欢表示。
事实上,在电力大数据应用的初期,电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理,各单位数据口径不一致。
行业中存在较为严重的数据壁垒,电气设备、电气材料、电力物资等业务链条间也尚未实现充分的数据共享,数据重复存储的现象较为突出。
未来,怎么样通过一个数据连接平台,来实现整体提高电力系统核心能力,这是关键。另外数据的流通和交易方面,
通过怎样的平台、怎样的方式,将有价值的数据交易出去,同时能够把行业内有益的数据交换进来,这个平台以及这个商业模式怎么来做,也是电力行业内要重点考虑的。
中国电力科学研究院大数据联合攻关项目部主任邓春宇也对广大电力大数据研究者发出倡议,希望电力企业从自身做起,以开放的心态、创新的思维,利用“项目合作、服务支撑、资源互换”等模式来攻克“数据共享”这一大数据研究工作中遇到的首要难题。
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