電力調度大數據

A. 國內首家虛擬電廠管理中心深圳虛擬電廠成立，什麼是虛擬電廠有何影響

國內首家虛擬電廠管理中心深圳虛擬電廠成立，這一成果將在電網管理過程中，起到跨時代意義。我個人理解虛擬電廠，即運用科技加人工智慧模式，運用互聯網來管理電廠，順利實現電力調度，與資源調節雙向通信。

有了虛擬電廠後，將能夠更好管理電能，實現電能合理有效調度。虛擬電廠成立，是科技進步體現，更是科技和生活相結合，一個實體應用。相比人工管理電廠，大數據科技管理下，會更加智能節能，也能夠充分利用電能，順利實現電能削峰填谷工作。

當然了人工智慧出現，也會使得一些工作崗位，不再需要工人管理；這樣一個時代，也給我們帶來危機感。

B. 億信華辰電力大數據解決方案優勢，詳細點哦

電網大數據一體化平台拓展覆蓋電網規劃等全部規劃領域，貫穿各層級，打通各環節，建設涵蓋規劃信息庫、輸電網規劃、配電網規劃、電網發展診斷、輸電網成果管理和配電網成果管理六大塊業務需求的全業務數據中心，全面支撐電網規劃設計業務。

平台建設藉助i@Report快速搭建數據採集平台，並通過億信DF完成各個業務系統數據的整合清洗，再結合億信BI實現大規劃、大建設成果的集中展示，快速完成數據採集-->數據處理-->數據應用的一整套流程。

i@Report完成歷史數據補錄以及新數據採集
平台藉助i@Report設計明細數據補錄表單，管理員根據採集需求在線完成表單自定義，按照省市縣各級單位進行補錄任務下發。各級單位在數據填報過程中，平台通過i@report全面的數據審核和審批流程，實現對其填報數據的精確管理和規劃，從採集的源頭保障了數據的質量，審批通過的數據即可上報入庫，上級可一鍵進行數據匯總，大幅度提高數據質量及工作效率。
EsDataFactory完成數據歸集，構建數據中心
為了建立統一的數據模型，將來源於不同業務系統中的數據規范化，保證數據一致性、准確性和可用性，平台按照分析應用主題，依託EsDataFactory多元化可視化建模、完整的數據處理流程等功能特性，對多源數據進行ETL進行整合、清洗及周期調度設計，最終完成面向於分析主題的數據中心的建設。
億信BI完成綜合數據查詢、數據分析
基於EsDataFactory構建好的數據中心，平台藉助億信BI完成規劃業務數據不同主題的綜合查詢與分析展現。

總體分析
通過利用平台集成融合的多源數據，實現對各級電網全景掃描，按照市縣、電壓等級、評估指標進行「三維」立體診斷分析與預警，全面診斷分析電網薄弱環節，精準定位，有針對性地提出解決措施，提升電網投資精準度。
電網規模
展示了包括配變、線路、開關設備等各類規模數據，可全面洞察電網規模情況。
供電質量
展示了包括供電可靠性、電能損耗、電壓質量等指標，電壓合格率等有閥值設定，低於閥值預警顯示。
電網結構
展示包括線路聯絡情況、供電半徑分布、架空網（電纜網）結構等指標，可查看各類結構條數佔比等。
裝備水平
展示包括設備運行年限、導線截面分布、架空線路導線界面分布等指標，監控各類裝備運行健康狀況，發現風險，及時更換。
供電能力
展示重過載線路佔比、重過載配變佔比等指標數據，以及線路和配變負載率分布，預警將出現的重過載情況，輔助做出應對措施。
決策支持
基於「監測預警-診斷分析-問題治理-項目儲備庫-建設成效」的電網診斷與問題治理全過程工作流程。

C. 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益。
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。

D. 日華科技電力應急指揮調度系統發揮了哪些作用

公司成功研發以大數據及人工智慧為技術核心的監控預警、資源統籌、預案管理、輔助決策、疏散指揮等智慧應急多業務協同系統及平台，通過設計感知層、網路層、平台層、應用層、表現層構建智慧應急完整業務架構，實施信息的無障礙採集及實時監測、數據的存儲及傳輸、有效數據的挖掘及分析、資源統籌和優化配置以及解決方案的綜合計算與解析等一系列功能；最終實現針對災害發生的時空規律對應急資源進行優化配置，對危機情景下應急物資的調運，人員的急速撤離進行最優的線路設計並提供給指揮人員進行決策。

E. 大數據從事於什麼工作

大數據從事的是開源工作，更傾向於「研發」，由於大數據屬新興領域，專業人才專比較缺屬乏，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。

大數據職業發展的方向：大數據開發、數據分析挖掘

大數據開發

主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。

大數據分析師

一種偏向產品和運營，更加註重業務，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等；

另一種則更注重數據挖掘技術，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力。同時薪資待遇也更好。

F. 為什麼電網企業要做大數據分析

為什麼電網企業要做大數據分析呢？這個必須得要分析，不分析的話，整個全市用電企業怎麼去分配這些數據，必須做依據，而通過依據再進行分析。