电力调度大数据

A. 国内首家虚拟电厂管理中心深圳虚拟电厂成立，什么是虚拟电厂有何影响

国内首家虚拟电厂管理中心深圳虚拟电厂成立，这一成果将在电网管理过程中，起到跨时代意义。我个人理解虚拟电厂，即运用科技加人工智能模式，运用互联网来管理电厂，顺利实现电力调度，与资源调节双向通信。

有了虚拟电厂后，将能够更好管理电能，实现电能合理有效调度。虚拟电厂成立，是科技进步体现，更是科技和生活相结合，一个实体应用。相比人工管理电厂，大数据科技管理下，会更加智能节能，也能够充分利用电能，顺利实现电能削峰填谷工作。

当然了人工智能出现，也会使得一些工作岗位，不再需要工人管理；这样一个时代，也给我们带来危机感。

B. 亿信华辰电力大数据解决方案优势，详细点哦

电网大数据一体化平台拓展覆盖电网规划等全部规划领域，贯穿各层级，打通各环节，建设涵盖规划信息库、输电网规划、配电网规划、电网发展诊断、输电网成果管理和配电网成果管理六大块业务需求的全业务数据中心，全面支撑电网规划设计业务。

平台建设借助i@Report快速搭建数据采集平台，并通过亿信DF完成各个业务系统数据的整合清洗，再结合亿信BI实现大规划、大建设成果的集中展示，快速完成数据采集-->数据处理-->数据应用的一整套流程。

i@Report完成历史数据补录以及新数据采集
平台借助i@Report设计明细数据补录表单，管理员根据采集需求在线完成表单自定义，按照省市县各级单位进行补录任务下发。各级单位在数据填报过程中，平台通过i@report全面的数据审核和审批流程，实现对其填报数据的精确管理和规划，从采集的源头保障了数据的质量，审批通过的数据即可上报入库，上级可一键进行数据汇总，大幅度提高数据质量及工作效率。
EsDataFactory完成数据归集，构建数据中心
为了建立统一的数据模型，将来源于不同业务系统中的数据规范化，保证数据一致性、准确性和可用性，平台按照分析应用主题，依托EsDataFactory多元化可视化建模、完整的数据处理流程等功能特性，对多源数据进行ETL进行整合、清洗及周期调度设计，最终完成面向于分析主题的数据中心的建设。
亿信BI完成综合数据查询、数据分析
基于EsDataFactory构建好的数据中心，平台借助亿信BI完成规划业务数据不同主题的综合查询与分析展现。

总体分析
通过利用平台集成融合的多源数据，实现对各级电网全景扫描，按照市县、电压等级、评估指标进行“三维”立体诊断分析与预警，全面诊断分析电网薄弱环节，精准定位，有针对性地提出解决措施，提升电网投资精准度。
电网规模
展示了包括配变、线路、开关设备等各类规模数据，可全面洞察电网规模情况。
供电质量
展示了包括供电可靠性、电能损耗、电压质量等指标，电压合格率等有阀值设定，低于阀值预警显示。
电网结构
展示包括线路联络情况、供电半径分布、架空网（电缆网）结构等指标，可查看各类结构条数占比等。
装备水平
展示包括设备运行年限、导线截面分布、架空线路导线界面分布等指标，监控各类装备运行健康状况，发现风险，及时更换。
供电能力
展示重过载线路占比、重过载配变占比等指标数据，以及线路和配变负载率分布，预警将出现的重过载情况，辅助做出应对措施。
决策支持
基于“监测预警-诊断分析-问题治理-项目储备库-建设成效”的电网诊断与问题治理全过程工作流程。

C. 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益。
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

D. 日华科技电力应急指挥调度系统发挥了哪些作用

公司成功研发以大数据及人工智能为技术核心的监控预警、资源统筹、预案管理、辅助决策、疏散指挥等智慧应急多业务协同系统及平台，通过设计感知层、网络层、平台层、应用层、表现层构建智慧应急完整业务架构，实施信息的无障碍采集及实时监测、数据的存储及传输、有效数据的挖掘及分析、资源统筹和优化配置以及解决方案的综合计算与解析等一系列功能；最终实现针对灾害发生的时空规律对应急资源进行优化配置，对危机情景下应急物资的调运，人员的急速撤离进行最优的线路设计并提供给指挥人员进行决策。

E. 大数据从事于什么工作

大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，由于大数据属新兴领域，专业人才专比较缺属乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。

大数据职业发展的方向：大数据开发、数据分析挖掘

大数据开发

主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。

大数据分析师

一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；

另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

F. 为什么电网企业要做大数据分析

为什么电网企业要做大数据分析呢？这个必须得要分析，不分析的话，整个全市用电企业怎么去分配这些数据，必须做依据，而通过依据再进行分析。