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億信動態(tài)
數據通常分散在不同的系統(tǒng)和部門中,輸電、配電、售電等環(huán)節(jié)的數據相互獨立,難以整合,且數據可能存在不完整、不準確、不一致等問題,影響分析結果的可靠性。
缺乏專業(yè)的數據分析工具和平臺,且數據分析人才不足,尤其是具備電力行業(yè)背景的,一些現(xiàn)有算法模型無法滿足負荷預測、設備故障診斷等復雜場景的需求。
數據分析結果需要通過直觀的可視化和決策支持工具呈現(xiàn),但現(xiàn)有可視化工具功能單一,無法展示復雜分析結果,缺乏實時監(jiān)控和預警功,決策支持系統(tǒng)的智能化水平較低
搭建數字化“云腦”一站式分析平臺,對接輸電、配電、客戶服務等業(yè)務板塊,實現(xiàn)多源異構數據采集,進行系列數據治理工作后,逐步完善指標體系、細化電網運行效率、電網可靠性、電網經濟性、電網安全性等各項指標體系分支,針對不同用戶提供個性化分析場景,助力數據賦能業(yè)務,實現(xiàn)數字化轉型。
數據集成
構建指標體系
全面的數據治理
數據分析應用
從技術、經濟、環(huán)境、社會、負荷、可再生能源、安全、政策等多個維度展開,涵蓋供電可靠性、電網損耗、投資成本、碳排放、用戶滿意度等具體指標。通過科學的分析方法和工具,可以制定出符合未來需求的電網規(guī)劃方案,確保電力系統(tǒng)的安全、可靠、經濟和可持續(xù)發(fā)展。
實時監(jiān)控電網運行狀態(tài)、優(yōu)化電力調度、確保供電可靠性和提升運行效率,主要從技術、經濟、安全、環(huán)保等維度展開。可以從電網損耗率、負荷率、供電可靠率(ASAI)、平均停電時間(SAIDI)、頻率偏差、電壓合格率、碳排放強度、可再生能源占比等指標出發(fā),進行負荷預測、故障診斷、需求響應、儲能調度等工作。
實時監(jiān)控設備運行狀態(tài)、診斷潛在故障、優(yōu)化維護策略和延長設備壽命,通過對設備故障率、負載率、溫度、振動、絕緣狀態(tài)、運行效率、維護成本、故障恢復時間、碳排放強度等不同維度的分析,再借助狀態(tài)評估、故障預警、健康管理等手段,實現(xiàn)變電監(jiān)測、輸電監(jiān)測、電纜監(jiān)測、技術監(jiān)測及可靠性分析,確保設備安全可靠運行,降低運維成本,提升電網整體效率和環(huán)保水平。
將分散的電網輸電、變電、配電、農電運行數據、營銷高??蛻?、應急資源等內部數據,以及政府應急辦、省防汛辦、氣象、水利、森林火災、交通、新聞輿情等外部信息數據進行集成及應用,實現(xiàn)對內外部相關應急業(yè)務信息全方位的展示、監(jiān)測、匯集、預警、分析、研判、報送和交互共享,根據相關數據信息,為應急指揮提供重要輔助決策,提高應急指揮的處置能力和效率。
從技術、經濟、行為、滿意度等維度展開,分析包括用電量、負荷曲線、功率因數、電費支出、投訴率、滿意度評分、需求響應參與率、電能替代率在內的各項指標,通過數據挖掘、用戶畫像、負荷預測、精準營銷等手段,進行用戶用電行為分析、需求響應優(yōu)化、服務質量提升等,優(yōu)化電力資源配置,提升用戶滿意度,支持電力市場化改革和“雙碳”目標的實現(xiàn)。
通過實時監(jiān)控和故障診斷,快速定位和處理電網故障,減少停電時間和范圍;通過精準調度和負荷管理,降低運行成本,提高經濟效益。通過設備健康管理和風險評估,提前發(fā)現(xiàn)潛在故障,減少突發(fā)事故,增強電網抗風險能力。
利用大數據、人工智能等技術,實現(xiàn)電網的智能化管理和優(yōu)化運行;通過智能電表和自動化設備,實時采集和分析用電數據,提升決策效率。通過用戶用電行為分析,提供個性化服務和精準營銷,提升用戶體驗;快速響應用戶投訴和故障報修,提升服務質量和用戶滿意度。
通過分析,可優(yōu)化電網規(guī)劃,提升農村和偏遠地區(qū)的供電覆蓋率,促進能源公平和區(qū)域經濟發(fā)展,促進社會效益與可持續(xù)發(fā)展;優(yōu)化電力交易和調度策略,支持現(xiàn)貨市場和輔助服務市場的建設;通過分時電價和需求響應機制,引導用戶削峰填谷,提高電網運行效率。
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