简介:摘要: 大数据分析与挖掘技术近几年伴随互联网技术的不断提升而飞速发展,获取大数据的战略意义是对数据进行专业化处理,从而获得更有价值的信息,对未来趋势进行科学预判。如今大数据已经渗透我们生活的各个领域,其中也包括电力企业,大数据分析正不断促进我国从传统的工业社会向信息化、智能化社会发展。从市场实际情况来看,电力企业目前处于激烈的市场竞争之中,不断地进行创新营销管理是推动企业长足健康发展的关键之一。电力营销是指基于市场营销学基础,满足消费者对电力的需求,并且协调整体电力市场的活动,最终支持企业获取经济收益。从一定程度上说,大数据的发展为我国电力产业提供了机遇,同时也带来新的挑战。大数据确保了电力市场营销的全局性、市场性、综合性发展,满足了电力营销的创新要求。
简介:摘要随着信息化水平的提升和智能电网建设的深入,供电企业积累了海量的数据信息,于此同时数据管理工作的问题也凸显出来。问题产生的主要根源在现行的数据管理标准没有严格实施,交叉业务数据标准繁杂没有统一梳理规范。电网企业作为资产密集型企业拥有庞大的数据资产,如何建立数据标准化体系成为未来企业管理的第一要务。作为电网数据资产管理应用工作者中的一员,对近几年在主营业务系统数据管理、应用过程中发现的热点、难点问题进行归类,谈谈数据标准在电网企业数据规范化管理实施工作的一些看法。
简介:摘要智能配电网中存在大量异构多源的数据,其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。首先总结配电网大数据的来源和特征,然后从智能配电网中的应用场景出发,分别从配电网负荷预测、运行状态评估与预警、电能质量监测和评估、基于配电网数据融合的停电优化等方面进行分析。从不同系统和不同数据结构角度,对多源数据融合中的不良数据辨识进行重点分析,同时还归纳了配电网大数据关联模型建模方法和配电网大数据分析手段。通过在配电网中运行大数据的分析技术,能够为智能配电网开展分析提供强有力的计算和分析条件,大数据的分析结果可为配电网规划和安全运行提供数据支撑,也可有效提升配电网各类资产健康水平。