电力大数据解决方案最佳实践

IDC PeerScape 图

• Figure: IDC Peer Scape: 电力行业大数据解决方案最佳案例

执行概要

同业洞察

• 实践 1：统一数据管理，搭建大数据平台，构建数据服务能力，促进IT和OT数据有效融合，实现企业数据标准化、资产化

• 挑战

• 数据分散在各个信息化系统中，孤岛现象存在，且数据采集没有形成统一的标准和模式，导致企业面临数据割裂、关联分析处理链路长、数据时效差、数据加工难等问题，以致于数据无法对电力业务分析和优化形成有效支撑，亟需统一的大数据平台对海量数据进行管理。

• 例子

• Figure: 华为云提供三峡集团智能数据湖项目架构图

• Figure: 华为云提供国网天津电力营销系统架构图

• Figure: 新华三提供国网某省级电力公司调度大数据项目架构图

• Figure: 新华三提供国网某省级电力公司调度大数据项目系统图

• 指导

• 为了避免数据孤岛现象，解决IT、OT无法融合的问题，电力企业需要建立设施设备“数据标准统一、源头唯一、协调共享”的机制，建立数据血缘关系，提供质量溯源能力。同时开展大数据平台建设，促进系统之间数据联通共享，深入挖掘数据价值、扩展应用场景，来提高电力生产与传输效率，降低停机风险。

• 实践 2：深度挖掘电力行业发输配用过程中积累的数据价值，对设备全生命周期数据综合提炼，形成大数据分析可视化，建立大数据预警与故障诊断系统，实现对设备状态的全方位掌握

• 挑战

• 传统故障诊断基本依靠人工分析，缺少有效手段为状态检修提供技术支持。已有的在线监测系统不具备预警功能，不能及时发现设备劣化趋势，避免和预防故障的发生。同时，还存在设备脱离运行环境受检不准确、受检时间连续性不足、设备监测全覆盖成本高等问题。

• 例子

• Figure: 健新科技提供广西桂冠电力架构图

• Figure: 健新科技提供三峡集团葛洲坝全息监测试点项目架构图

• Figure: 佰聆数据提供国网超高压项目界面图

• Figure: 佰聆数据提供国网超高压项目界面图

• Figure: 志翔科技提供智能电能表运行误差分析项目架构图

• 指导

• 实践 3：基于空冷历史运行的大数据分析建立设备运行参数的优化模型，降低系统耗电量，实现节能减排。

• 挑战

• 例子

• 指导

• 实践 4：对电网结构进行精细化的特征分析，构建双碳碳指标体系和碳核算建模，实现海量数据碳排放的精准分析

• 挑战

• 例子

• Figure: 滴普科技提供电碳计量系统架构图

• 指导