大數據變電

『壹』 銀行數據中心的變配電一般多少kv

國內外銀行等高端用戶多採用「兩地三中心」(即生產數據中心、同城災備中心、異地災備中心)建設方案。這種模式下，多個數據中心是主備關系，即存在主次，業務部署優先順序存在差別，針對災難的響應與切換周期非常長，RTO與RPO目標無法實現業務零中斷，資源利用率低下，回報無法達到預期。兩地三中心本質上是一種通過簡單資源堆砌提高可用性的模式，對高可用的提高、業務連續性的保證仍然只是量變，業務連續性及容災備份一直沒有實質性的跨越。
目前，以銀行為代表的、包括、公共交通、能源電力等諸多行業用戶，開始將關注點轉向「分布式多活數據中心」(Distributed Active/Active Data Centers)的建設。分布式多活數據中心將業務分布到多個數據中心，彼此之間並行為客戶提供服務，分布式多活包括兩大關鍵特徵——分布式和多活，體現出級用戶在建設與使用數據中心時對資源調度利用和業務部署靈活性的新思路。
所謂分布式，一是指數據中心在機房基礎設施、地理空間、計算/存儲/網路資源的軟硬體部署上是分布而非集中的，滿足災備建設與業務聯系的要求，多個DC在建設上可以循序漸進的展開，彼此保持一定的獨立性，未來擴容升級可與現有架構保持良好兼容;二是資源的調度可以跨越多個數據中心，運維管理可以基於全局，多個數據中心間實現有機結合與資源共享，邏輯上可以視為一個全局的大數據中心。
所謂多活，一是多中心之間地位均等，正常模式下協同工作，並行的為業務訪問提供服務，實現了對資源的充分利用，避免一個或兩個備份中心處於閑置狀態，造成資源與浪費，通過資源整合，多活數據中心的服務能力往往雙倍甚至數倍於主備數據中心模式;二是在一個數據中心發生故障或災難的情況下，其他數據中心可以正常運行並對關鍵業務或全部業務實現接管，達到互為備份的效果，實現用戶的「故障無感知」

『貳』 電力系統自動化技術如何

電力系統自動化、互動化、信息化是未來電力系統發展的方向，也是智能電網實現的關鍵技術，近年來，我國的智能電網建設取得了豐碩的成果，開展了數百項智能電網試點項目建設，試點范圍涵蓋了發電、輸電、變電、配電、用電、調度6大環節和通信信息平台，並根據技術成熟度和應用情況，陸續選擇了智能電網調度系統、配電自動化、用電信息採集等14類項目進行推廣建設。南方電網公司也建設了智能電網技術研究平台，並開展了海南省級電網、廣州中新知識城智能配電網、珠海萬山島智能微電網等一批示範工程建設。歸納而言。我國在智能電網的建設方面，取得了如下一系列突出成果。
（1）一批智能輸配電技術得到應用，提升了電網的可控性和靈活性，從而提升了電網輸送能力和安全穩定水平。2015年12月，我國首個統一潮流控制器（UPFC）工程——南京220kV西環網UPFC工程正式投運。2017年12月，蘇州南部電網500kVUPFC工程正式投運。2016年6月，我國首套源網荷友好互動精準負荷控制系統在江蘇電網投入運行，可以提供3500MW秒級准實時控制和1000MW毫秒級緊急控制能力。
（2）智能電網調度技術支持系統全面推廣應用，全面提升了大電網安全運行水平。研發了智能電網調度技術支持系統D5000，並在31個省級以上電網成功投運，大幅提高了大電網的可觀測性和可控性，多調度中心協同運行和在線安全預警能力、電網運行經濟性和新能源消納能力以及電網調度抵禦重大自然災害和集團式網路攻擊能力顯著增強。
（3）智能變電站和配電自動化加速推廣應用，顯著提升了電網的互操作性。新建並投運了大批量智能變電站，實現了全站信息數字化、通信平台網路化、信息共享標准化;在全國范圍內多個城市核心區建設配電網自動化系統，提升了配電網的智能化運行水平。
（4）開展了電網大數據平台的建設及應用探索。在國家電網范圍內，建設並推廣了調度系統D5000、WAMS、大規模的用電信息採集(AMI)系統等數據採集系統，積累了海量的電網大數據。在此基礎上，中國電力科學研究院等單位在技術領域開展了大數據平台的建設探索，如基於SG統一數據模型開展了調控業務領域及配用電業務領域的數據融合等。在應用領域，啟動了大數據挖掘和分析的研究工作，如基於大數據的配變重過載預警研究及應用等。

『叄』 省電科院和省會供電局有什麼區別

主要有以下幾點不同：

1、從事領域不同，供電局是電能通過輸配電裝置安全、可靠、連續、合格的銷售給廣大電力客戶，滿足廣大客戶經濟建設和生活用電的需要。

電科院從事超/特高壓交直流輸變電技術、電網規劃分析及安全控制技術、輸變電工程設計與施工技術、配用電技術以及新能源、新材料、電力電子、信息與通信、能效測評及節能等技術的研究。

2、性質不同，供電局屬於國家電力管理單位，電科院主要是從事電力方面研究的行政單位。

3、目的不同，供電局主要是面向電力消費者，為其提供良好的服務，電科院主要是從事電力研究，培養相關的科技人員。

4、單位機構劃分不同，供電局分為兩個部門，生產部門，包括變電管理所、修試所、線路工區、檢修班、帶電作業班、繼保所。 營銷部門包括客戶服務中心、電能計量中心、電費管理中心。電科院主要有電力科學研究中心和相關的實驗室。

『肆』 人工智慧大數據和機器學習在電氣工程中有哪些應用

電氣工程及其自動化
電氣工程及其自動化（簡：電氣）本身就是一級學科，強電，含控制的知識。下屬五個二級學科：電機與電器、電力系統及其自動化、高壓與絕緣、電力電子與電力傳動、電工理論與新技術。該專業本科一般按一級學科招生，研究生階段按二級學科會有明顯區分。本科專業課程安排、偏向，各個學校稍有不同，大致可分為：電力系統方向和傳動方向，後者和控制交叉較多。工作偏重輸變電、電機、電子器件製造（大功率，不是給手機啊電腦用的那種）與變流技術（整流 逆變 變頻 斬波）。
自動化（研究生階段對應一級學科：控制科學與工程），以弱控強，屬於一個交叉性較強、寬口徑的專業。這個專業我覺得更偏弱電，但和通信、電子科學技術又完全不同，偏重於工業控制。下屬二級學科：控制理論與控制工程、檢測技術與自動裝置、系統工程、模式識別與智能系統、導航制導與控制、企業信息化系統與工程、生物信息學。
有些學校本科階段把這倆專業放一起了，有的不是電氣在本科期間，除了偏重於高壓、繼電保護、電力系統方向的部分，剩下的傳動控制和自動化區別不大，我只能說專業基礎課很多一樣。從對二級學科的羅列可以看出來，只有在研究生期間，專業偏向才十分明顯。甚至很多老牌的電氣名校都是在電力系統和高壓方向較強。
2. 電氣工程及其自動化、自動化就業方向
電氣工程及其自動化，有人的地方就有電嘛，就業口徑寬是必然的。主要的就業領域是電力相關企業，電力系統方向去國家電網、供電局、電力設計院、各電廠、國電南瑞、中廣核等等，總之與輸變電有關的單位都可以；偏電力電子與傳動的去電氣公司、電機廠、工業生產企業都可以，諸如較有名的西門子、ABB、通用電氣，特變電工等等；再者自動化，前面說了，口徑很寬，從專業上說其重在控制，不在「發電及其輸送的各個過程」，但是上面說的又都能去。半導體、嵌入式、PLC控制、PCB設計等等，製造業吧。
總的來說，對本科生這幾個方向就業口徑都挺寬，但能做的也非常基礎，研發崗一般不要本科生這放在哪個專業都是一般性規則。電力系統更注重供電、輸變電、相比其它更有針對性，能進電網也不錯。
3.可否作碼農或轉向人工智慧
人工智慧未來將滲透到各個領域，但就解決的問題目標來說，AI和電氣完全兩碼事。有的人把AI劃到計算機科學下，我個人覺得是學科大交叉。如果一定要找一個最對口的專業，除了計算機，可能是「控制科學與工程」下的「模式識別與智能系統」（但那又怎樣）。俗話說隔行如隔山，除非你本科就是計算機，其他專業差別不大

『伍』 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。

『陸』 大數據在電力行業的應用前景有哪些

關鍵技術：

電力大數據的發展也需要一些關鍵技術的支撐，（1）大數據傳輸及存儲技術：電力系統各個環節的運行數據及設備狀態在線監測數據將會帶來海量數據傳輸和存儲問題（2）實時數據分析及處理技術：在未來的電力系統環境中，從發電、輸變電環節，到用電環節，都需要實時數據處理，藉助電力大數據的分析技術可以從電力系統的海量數據中找出潛在的模態與規律，為決策人員提供決策支持。（3）大數據展示技術：包括可視化技術、空間信息流展示技術、歷史流展示技術等.
目前，電力大數據應用場景主要在以下方面：

（1）規劃—提升負荷 預測能力。通過對大數據的分析，利用數據挖掘技術，更准確地掌握用電負荷的分布和變化規律，提高中長期負荷的預測准確度。
（2）建設—提升現場安全管理能力。對現場照片進行批量比對分析，利用分布式存儲、並行計算、模式識別等技術，掌握施工現場的安全隱患，或者核查安全整改措施的落實情況。
（3）運行—提升新能源調度管理能力。利用機器學習、模式識別等多維分析預測技術，分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯關系，更准確地對新能源的發電能力進行預測和管理。
（4）檢修—提升狀態檢修管理能力。研究消缺、檢修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態的影響，以及設備運行的風險水平，利用並行計算等技術實現檢修策略優化，指導狀態檢修的深入開展。
（5）營銷—提升對用電行為的分析能力。擴展用電採集的范圍和頻次，利用聚類模型等挖掘手段，開展對用電行為特徵的深入分析，並實施區別化的用戶管理策略。
（6）運監—提升業務關聯分析能力。利用流式計算、可視化和並行處理等技術，實現全方位在線監測、分析、計算。
前景：
一、宏觀經濟形勢評價與預測
二、服務電力企業、電力用戶；1.用戶能耗分析及用電優化；2.用電信息徵信體系服務；

『柒』 你認為大數據在電力行業的應用前景有哪些，為什麼

通過使用智能電表等智能終端設備可採集整個電力系統的運行數據，再對採集的電力大數據進行系統的處理和分析，從而實現對電網的實時監控；進一步地，結合大數據分析與電力系統模型，可以對電網運行進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障。雲計算、大數據分析等信息新技術必將激活電力大數據中蘊含的價值，也必將釋放電力大數據的市場潛力。根據GTM Research的研究分析，到2020年，全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模，電力大數據的採集、管理、分析與服務行業將迎來前所未有的發展機遇。