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大数据在智能变电站中的应用(1).pdf 20页

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大数据在智能变电站中的应用 1 目的意义 2 系统架构 3 技术路线 4 案例分享 一 目的意义 ? 设备状态数据不满足运检要求 ? 存在信息孤岛问题;“平时很多数据,故障时用不上” ? 信息展示跟设备运检专业结合不紧密 ,造成运维人员或决策人员分析诊断困难。 ? 数据质量亟待提高 ? 在线监测如何消除坏数据的影响? ? 带电检测数据如何更便捷、更快速的存储与分析? ? 海量、多渠道的设备状态数据规范性、统一性难以保证,如何开展自动分析? ? 评估诊断方法不够灵活 ? 评价导则为基础的状态评价打分方法,没有引入综合的评价模型 (如:未考虑设备等 级、用户等级、失效损失等情况); ? 阈值一刀切,缺乏对不同地区、不同状态设备的区别分析与灵活对待; ? 检修计划参考状态评价结果人工制定,未达到“状态检修”的目的。 ? 智能站具备开展大数据应用的条件 ? 随着信息通信技术在输变电设备上的应用,输变电设备产生的运检数据量呈指数级增 长,已具备开展了“大数据”分析的对象基础 一 目的意义 状态信息 规模日益 管理提升 对状态评价 评价依据 在线监测 获取 数据量大 扩大的输 工作提出 带电检测 透明度低 变电设备 规模效应 新的要求 离线试验 无效数据多 运行环境 大数据平台 设备状态 设备可靠 设备故障 支撑在线 实时评价 性和风险 预警 评价体系 评估 1 目的意义 2 系统架构 3 技术路线 4 案例分享 二 系统架构 大数据应用的关键不是 “大”和 “数据” ,其核心价值是将数据视作与人财物一 样的企业核心资产 ,让资产创造价值。与传统数据挖掘分析的区别是通过采用新的采 集、存储和处理技术 ,实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析 , 满足公司在电网生产、经营管理、优质服务三方面的管理提升和业务创新需求。 规模:数据量巨大。 规模 (Volume ) 多样:数据类型多,数据源多,多为半结构 快速 多样 化、非结构化数据。 (Velocity ) (Variety ) 快速:时效性强,要求传输速度快、处理速 度快。 5V + 1C 价值:价值潜力大,价值密度

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