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電力大數據挖掘

 
 
 
整體概述
縮進在電力行業,電力智能化的迅速發展使信息通信技術正以前所未有的廣度、深度與電力生產、企業管理快速融合,讓紛繁龐雜的各類生產管理數據成為電力生產企業新的財富,指導著電力生產和管理。
 
縮進 當前電力企業生產過程中sis系統記錄著大量的生產數據,如發電量、電壓、溫度、耗煤量等方面的數據,如能充分利用這些實際生產數據,對其進行深入分析,便可以提供大量的高附加值服務。對此博晟科技針對電力企業生產行業進行深入研究,形成一整套大數據分析挖掘方法體系和大數據挖掘平臺,來實現設備的故障預警與處理、發電機組間負荷優化分配,燃煤尋優等,為電力生產提供最優化指導,全面降低企業成本,加強風險管控能力。
 
解決思路
縮進電力大數據技術包括:高性能計算、數據挖掘、統計分析、數據可視化等。 電力大數據的特性滿足大數據的五個特性,一是數據量大(Volume)、二是處理速度快(Velocity)、三是數據類型多(Variety)、四是價值大(Value)、五是精確性高(Veracity),通過Hadoop分布式計算技術采用Spark框架建立分布式存儲及計算集群,采用各種大數據挖掘方法以及TensorfFlow深度學習框架提供的深度學習方法分析大量數據,從大量數據中尋找規律,進行故障預警、診斷,以及燃料尋優,最終通過圖形可視化清晰有效的傳達信息的技術。
 
建設目標
縮進電力行業數據在可獲取的顆粒程度,數據獲取的及時性、完整性、一致性等方面的表現均不盡人意,大數據挖掘希望解決在線的狀態監測數據(時序數據和視頻),設備基本信息、實驗數據、缺陷記錄,人工日志信息等數據的高效、高可靠性、高實時性的企業級大數據分布式存儲,并進行數據清洗整理、挖掘,保證數據的完整和高質量,提高數據的管控能力及數據價值,最終指導電力生產企業的生產運營。
 
詳細內容
  • 縮進通過Hadoop分布式計算技術及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。
  • 縮進數據挖掘技術是通過分析大量數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來 ;規律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規律表示出來。
     
    縮進數據挖掘的任務有關聯分析、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。
  • 縮進采用機器學習框架,利用卷積神經網絡、BP神經網絡等深度學習算法對數據進行統計計算與分析,最終進行電力生產運行狀態的預測分析。
  • 縮進博晟科技自主開發出大數據可視化平臺分析,通過多次迭代更新已經可以完好高效的對大量數據以豐富的圖表方式進行可視化分析,大大降低非專業人員的操作門檻。
 
應用價值
縮進電力大數據挖掘充分利用資源,解決目前存在的系統功能分散、集成度低、維護工作量大等問題,構建以數據為中心的一體化監控系統,優化電力生產企業的運行方式,達到經濟運行,還可以快速查找、隔離故障,縮短故障導致停產帶來的損失,更包含故障預警、決策優化等高級應用功能。
 
縮進更加高效的需求側管理。電力大數據可通過用戶的用電量、環境溫度、煤種等進行綜合分析,確定最優運行和負荷控制計劃、管理和控制,并通過最優能耗方式實現機組間的負荷分配,指導各機組運行操作,達到最佳節能降耗的目的,從而降低生產成本。

 

應用案例

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