전력 빅 데이터의 발전에도 몇 가지 핵심 기술의 지원이 필요하다. (1) 대용량 데이터 전송 및 저장 기술: 전력 시스템의 모든 측면에서 운영 데이터, 장치 상태 온라인 모니터링 데이터는 대량의 데이터 전송 및 저장 문제를 야기합니다. (2) 실시간 데이터 분석 처리 기술: 향후 전력 시스템 환경에서는 발전, 송전, 송전, 전기 링크에 이르기까지 실시간 데이터 처리가 필요합니다. 전력 빅 데이터 분석 기술을 통해 전력 시스템의 방대한 데이터를 얻을 수 있다. (3) 빅 데이터 디스플레이 기술: 시각화 기술, 공간 정보 흐름 디스플레이 기술, 역사 흐름 디스플레이 기술 포함.
현재 전력 빅 데이터 애플리케이션 시나리오는 주로 다음과 같은 측면에 있습니다.
(1) 계획-부하 예측 능력을 향상시킵니다. 큰 데이터에 대한 분석을 통해 데이터 마이닝 기술을 활용하여 전력 부하의 분포와 변화 법칙을 보다 정확하게 파악하고 중장기 부하의 예측 정확도를 높일 수 있습니다.
(2) 건설--현장 안전 관리 능력을 향상시킵니다. 현장 사진 배치 비교 분석, 분산 스토리지, 병렬 컴퓨팅, 패턴 인식 등의 기술을 활용하여 시공 현장의 안전 위험을 파악하거나 안전 시정 조치 시행을 점검합니다.
(3) 운영--새로운 에너지 파견 관리 능력을 향상시킵니다. 기계 학습, 패턴 인식 등의 다차원 분석 예측 기술을 활용하여 새로운 에너지의 출력과 풍속, 조명, 온도 등의 기상 요소 간의 관계를 분석하여 새로운 에너지의 발전 능력을 보다 정확하게 예측하고 관리합니다.
(4) 유지 보수--상태 유지 보수의 관리 능력을 향상시킵니다. 부족, 수리, 운영 조건, 기상 조건 등의 요인이 장비 상태에 미치는 영향과 장비 운영의 위험 수준을 연구하고 병렬 컴퓨팅 기술을 사용하여 수리 전략을 최적화하고 상태 유지 관리의 심층적인 발전을 안내합니다.
(5) 마케팅-전기 행동 분석 능력을 향상시킵니다. 전기 수집 범위와 빈도를 확대하고 클러스터 모델과 같은 마이닝 방법을 사용하여 전기 행동 특성의 깊이 분석을 수행하고 차별화된 사용자 관리 전략을 구현합니다.
(6) 운송 감독-비즈니스 상관 분석 능력을 향상시킵니다. 스트리밍 컴퓨팅, 시각화 및 병렬 처리 기술을 활용하여 종합적인 온라인 모니터링, 분석 및 계산을 수행할 수 있습니다.
잠재 고객:
첫째, 거시 경제 상황 평가 및 예측
둘째, 서비스 전력 기업 및 전력 사용자; 1. 사용자 에너지 소비 분석 및 전력 최적화 전력 정보 신용 시스템 서비스;