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国内电力大数据初显,引继电保护测试仪热潮

发布日期:2014-12-01 |
责任编辑:一只前进的蜗牛
        今年初,我国建立了国内首个电力用户维护的综合集控中心—大数据存储中心,可提供220千伏及以下变电站和同电压等级送电线路的维护、试验、检修、改造、节能降耗、健康评估、重点保电、电能检测等专业服务。将大数据、云计算、物联网等科技手段运用到电力服务中,不仅实现“变电站无人值守”,还可为使用者提供量化的节能方案。近年来,诸如天津安捷这样,在大数据基础上,实现为电力细分行业服务的公司已经不在少数。
 
  国网信通公司在北京亦庄的数据中心安装传感器,及时采集数据,存储到云并进行分析和利用;华为提出构建全联接的智能电网解决方案;北京洛斯达科技发展有限公司提出区域500千伏电网三维数字化及一体化运营平台等。面对电力大数据时代来临,这些企业正在用数据、信息工具,抢占电力信息市场的一片蓝海。
 
  大数据应用成效逐渐显现
 
  大数据早就存在,为什么在近两年才对社会产生爆炸式影响?原因是大数据的技术。大数据的产生、发展、流动,需要技术作支撑。如今,我们有技术有能力对大数据进行解读。
 
  近年来,随着智能电网建设加快,要求对电网全景实时数据采集、传输和存储,以及累积的海量多源数据快速分析。智能电网建设的不断深入和推进,电网运行和设备检/监测产生的数据量呈指数级增长,需要相应的存储和快速处理技术作为支撑,电力行业大数据应时而生。
 
  业内专家认为,鉴于大数据在电网中出现的场合越来越多,难度再大也要对其进行研究,为以后在智能电网建设中的应用提供有益的参考。另有专家分析称,每当电力大数据利用率调高10%,便可使电网提高20%~49%的利润。
 
  从提出大数据,到进行试点研究,在电力行业,大数据已经被视作企业战略层面的重要议题。国家电网在北京亦庄、上海、陕西建立了三个大数据中心,其中北京亦庄大数据中心已安装超过10200个传感器,每月可节约的能耗价值约30万元。
 
  国网重庆信通公司也为重庆电网建设了“大数据中心”,将重庆电网现有海量数据资源集中存储、统一管理,实现海量数据共享共用。
 
  无独有偶,河南省电力部门积极应用大数据技术,通过大数据存储和分析处理,以用电信息采集海量数据接入为突破口,对用电信息采集通讯前置机终端连接功能进行优化改进,使单台终端连接能力提升5倍、连接数量达15万,为河南4000万电力用户、300万计量终端的高效用电管理提供了技术支撑。    可见,大数据对电网的贡献程度越来越高。在电力其他领域,大数据作用亦不可小觑。利用大数据平台,远光软件为电力企业提供了远光电价分析应用解决方案。东润环能为新能源企业提供监测调度系统等。信息企业已经瞄准了电力大数据市场,未来这一市场将有更广阔的前景。
 
  云计算的基础就是大数据。工业和信息化部赛迪研究院认为,“十二五”期间为我国大数据云计算起飞阶段。2011、2012、2013年,中国云计算的市场规模为315亿元,600亿元和1174亿元,增长速度惊人。
 
  工信部也表示,将持续加大对大数据产业的扶植力度,通过相关规划。对大数据发展进行部署,推动开展大数据标准化需求分析,标准化体系框架和相关标准研制,支持关键技术产品开发和产业化。
 
  数据存储和处理滞后
 
  在电力行业,智能电网建设带来信息采集点越来越多,常规的调度自动化系统数十万点,而配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。国家正在大力推进智能电网的工作,前端的智能电表安装很快,但后端数据整合还远跟不上。
 
  智能电网实时数据以及沉淀的历史数据,是电网企业实现精益化管理的基础。现有实时数据库存在缺陷。目前这些数据大多采用关系型数据库进行存储,随着智能化的不断提升,电力行业对数据库处理能力、存储空间、查询能力等方面提出了越来越高的要求。
 
  电力行业数据的特点是,电力周期差别大。电力高频设备切换,基本上在几微秒一级,如微机继电保护测试仪检测结果只需20毫秒到30毫秒之间,需要做每小时、每天、每周、每年的负荷预测,包括做发电容量预测,有可能做几十年。还有电力资产,如VRT、发动机,生命周期就在80年到一百年过程。这个数据有非   常大的跨度、特点、区别。这样对于电力行业大数据整合,提出很多挑战。
 
  目前,国外的信息公司有一些成功的案例可供借鉴。如谷歌公司的分布式数据库技术,能可靠处理PB以上级别的数据,能支持千台服务器以上的集群,并能实现适用性广泛、可扩展、高性能和高可用等4个目标。IBM智力问答机器人Watson,收集了2亿页知识文本数据,可在1秒内完成对大量非结构化信息的检索。
 
  对于国内的企业,如何应对挑战,专家表示,要把大数据工作列为各公司的基础工作,纳入工作计划安排。要有一个技术后台。大数据工作涉及到数据的采集、存储、输送、加工、利用等多个环节,每个环节都需要强有力的技术支撑。制定规划,发展大数据工作要保持一定数量的资金和技术装备投入。

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