电力大数据有哪些应用场景?



大数据技术在电网中的应用,依靠集群分析处理数据,支持半结构化和非机构化数据处理能力,突破传统技术瓶颈,带来巨大的技术变革,同时改善电力企业管理,提高企业价值,创新电力运营模式,发挥关键作用。
其中,电力大数据应用涉及电网公司的业务方向:典型的应用领域包括规划、建设、运营、维护、营销、运输监督、企业管理、服务等八大类。
在规划方面:通过应用电大数据,提高中长期负荷预测的准确性,指导电网规划。
在运行方面:通过应用电力大数据,提高短期和日前负荷预测的准确性,指导调度计划的制定;通过应用电网运行大数据,提高电网运行模式,提高新能源发电预测水平,提高电网消耗新能源发电的能力。
在营销方面:应用电力大数据,描述电力客户的电力行为特征,完善客户管理模式。
在服务方面:利用电力大数据为政府机构提供产业集聚、产业发展、住房空置率等社会经济指标;利用客户服务大数据优化热点问题资源配置。
以服务企业用户为例,电力大数据可做以下分析:
帮助准确判断和改善避峰用电。
根据我国出台的电价政策,从企业的角度,可以模拟分时选择、生产功率控制、电力成本计算等环节,判断公司获得理论最大电力收入的择时生产策略。电力大数据的分析可以使公司在不影响产能的情况下合理提高用电时间的选择,降低用电成本,为企业创造更多的收入,也有利于宏观调控电力供应区域的避峰填谷。
2.帮助资源配置创造更大的回报。
基于基本电费收取政策,结合电力大数据设计基本电费策略分析模型,根据用户历史负荷数据,综合负荷稳定性、增长、及时性等因素预测分析公司下一时期负荷趋势,从概率分析到负荷趋势再从风险评估完整分析模型,使用户在参考的基础上决定基本电费策略。
通过积累公司用电数据,电力大数据不断提高用电服务的广度和深度,实现基于电力大数据模型的用电策略“最优解”,在帮助企业客户发展的道路上不断进步。
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