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電力大數(shù)據(jù)挖掘

產(chǎn)品二維碼
參  考  價:面議
具體成交價以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 產(chǎn)品型號:
  • 品牌:
  • 產(chǎn)品類別:大數(shù)據(jù)|云計算相關(guān)
  • 所在地:武漢市
  • 信息完整度:
  • 樣本:
  • 更新時間:2025-01-27 19:17:00
  • 瀏覽次數(shù):1
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  • 經(jīng)營模式:其他
  • 商鋪產(chǎn)品:96條
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產(chǎn)品簡介

電力大數(shù)據(jù)挖掘電力大數(shù)據(jù)挖掘整體概述縮進在電力行業(yè),電力智能化的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以的廣度、深度與電力生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合,讓紛繁龐雜的各類生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)成為電力生產(chǎn)企業(yè)新的財富,指導(dǎo)著電力生產(chǎn)和管理

詳情介紹
整體概述
縮進在電力行業(yè),電力智能化的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以的廣度、深度與電力生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合,讓紛繁龐雜的各類生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)成為電力生產(chǎn)企業(yè)新的財富,指導(dǎo)著電力生產(chǎn)和管理。
縮進 當(dāng)前電力企業(yè)生產(chǎn)過程中sis系統(tǒng)記錄著大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù),如發(fā)電量、電壓、溫度、耗煤量等方面的數(shù)據(jù),如能充分利用這些實際生產(chǎn)數(shù)據(jù),對其進行深入分析,便可以提供大量的高附加值服務(wù)。對此博晟科技針對電力企業(yè)生產(chǎn)行業(yè)進行深入研究,形成一整套大數(shù)據(jù)分析挖掘方法體系和大數(shù)據(jù)挖掘平臺,來實現(xiàn)設(shè)備的故障預(yù)警與處理、發(fā)電機組間負(fù)荷優(yōu)化分配,燃煤尋優(yōu)等,為電力生產(chǎn)提供化指導(dǎo),全面降低企業(yè)成本,加強風(fēng)險管控能力。
解決思路
縮進電力大數(shù)據(jù)技術(shù)包括:高性能計算、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化等。 電力大數(shù)據(jù)的特性滿足大數(shù)據(jù)的五個特性,一是數(shù)據(jù)量大(Volume)、二是處理速度快(Velocity)、三是數(shù)據(jù)類型多(Variety)、四是價值大(Value)、五是精確性高(Veracity),通過Hadoop分布式計算技術(shù)采用Spark框架建立分布式存儲及計算集群,采用各種大數(shù)據(jù)挖掘方法以及TensorfFlow深度學(xué)習(xí)框架提供的深度學(xué)習(xí)方法分析大量數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律,進行故障預(yù)警、診斷,以及燃料尋優(yōu),最終通過圖形可視化清晰有效的傳達信息的技術(shù)。
建設(shè)目標(biāo)
縮進電力行業(yè)數(shù)據(jù)在可獲取的顆粒程度,數(shù)據(jù)獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現(xiàn)均不盡人意,大數(shù)據(jù)挖掘希望解決在線的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)(時序數(shù)據(jù)和視頻),設(shè)備基本信息、實驗數(shù)據(jù)、缺陷記錄,人工日志信息等數(shù)據(jù)的高效、高可靠性、高實時性的企業(yè)級大數(shù)據(jù)分布式存儲,并進行數(shù)據(jù)清洗整理、挖掘,保證數(shù)據(jù)的完整和高質(zhì)量,提高數(shù)據(jù)的管控能力及數(shù)據(jù)價值,最終指導(dǎo)電力生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)運營。
詳細內(nèi)容
  • 縮進通過Hadoop分布式計算技術(shù)及Spark框架建立分布式存儲及計算集群,充分利用了大量相對低廉的機器及存儲資源,充分利用硬件資源的閑暇時間算力。
  • 縮進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過分析大量數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來 ;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。
    縮進數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等等。
  • 縮進采用機器學(xué)習(xí)框架,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算與分析,最終進行電力生產(chǎn)運行狀態(tài)的預(yù)測分析。
  • 縮進博晟科技自主開發(fā)出大數(shù)據(jù)可視化平臺分析,通過多次迭代更新已經(jīng)可以完好高效的對大量數(shù)據(jù)以豐富的圖表方式進行可視化分析,大大降低非專業(yè)人員的操作門檻。
應(yīng)用價值
縮進電力大數(shù)據(jù)挖掘充分利用資源,解決目前存在的系統(tǒng)功能分散、集成度低、維護工作量大等問題,構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的一體化監(jiān)控系統(tǒng),優(yōu)化電力生產(chǎn)企業(yè)的運行方式,達到經(jīng)濟運行,還可以快速查找、隔離故障,縮短故障導(dǎo)致停產(chǎn)帶來的損失,更包含故障預(yù)警、決策優(yōu)化等高級應(yīng)用功能。
縮進更加高效的需求側(cè)管理。電力大數(shù)據(jù)可通過用戶的用電量、環(huán)境溫度、煤種等進行綜合分析,確定運行和負(fù)荷控制計劃、管理和控制,并通過能耗方式實現(xiàn)機組間的負(fù)荷分配,指導(dǎo)各機組運行操作,達到節(jié)能降耗的目的,從而降低生產(chǎn)成本。
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