简介:摘要:电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应,并且在现阶段我国电力企业逐渐增多,电力市场也最开始的卖方市场,逐渐转变成了卖方市场,为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模,也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题,提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数据,从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息,建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上,使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。
简介:大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数据系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据的分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。
简介:摘要:随着智能电网的快速发展和大数据技术的广泛应用,电力行业正面临着前所未有的数据挑战与机遇。电能计量数据作为电力系统运行和管理的重要信息来源,其准确分析与预测对于电力系统的优化调度、能源管理以及政策制定等方面具有重要意义。本文旨在探讨大数据技术在电能计量数据分析与预测中的应用,以期为电力行业提供更精准、高效的决策支持。
简介:摘要电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分,电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据,积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利,能够有效提升电力管理效率,增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益,即基于五位一体的管理要素,通过关键流程环节的电力数据监测,及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板,有效优化业务流程,增强部门协同性,促进电力企业综合管理体系高效运转。因而,电力企业要积极培训相关电力运营监测员,要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习,促进电力企业对数据的利用,从而为供电部门的供电服务工作提供支持。
简介:摘要:电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分,电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据,积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利,能够有效提升电力管理效率,增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益,即基于五位一体的管理要素,通过关键流程环节的电力数据监测,及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板,有效优化业务流程,增强部门协同性,促进电力企业综合管理体系高效运转。因而,电力企业要积极培训相关电力运营监测员,要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习,促进电力企业对数据的利用,从而为供电部门的供电服务工作提供支持。