大数据变电

『壹』 银行数据中心的变配电一般多少kv

国内外银行等高端用户多采用“两地三中心”(即生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心)建设方案。这种模式下，多个数据中心是主备关系，即存在主次，业务部署优先级存在差别，针对灾难的响应与切换周期非常长，RTO与RPO目标无法实现业务零中断，资源利用率低下，回报无法达到预期。两地三中心本质上是一种通过简单资源堆砌提高可用性的模式，对高可用的提高、业务连续性的保证仍然只是量变，业务连续性及容灾备份一直没有实质性的跨越。
目前，以银行为代表的、包括、公共交通、能源电力等诸多行业用户，开始将关注点转向“分布式多活数据中心”(Distributed Active/Active Data Centers)的建设。分布式多活数据中心将业务分布到多个数据中心，彼此之间并行为客户提供服务，分布式多活包括两大关键特征——分布式和多活，体现出级用户在建设与使用数据中心时对资源调度利用和业务部署灵活性的新思路。
所谓分布式，一是指数据中心在机房基础设施、地理空间、计算/存储/网络资源的软硬件部署上是分布而非集中的，满足灾备建设与业务联系的要求，多个DC在建设上可以循序渐进的展开，彼此保持一定的独立性，未来扩容升级可与现有架构保持良好兼容;二是资源的调度可以跨越多个数据中心，运维管理可以基于全局，多个数据中心间实现有机结合与资源共享，逻辑上可以视为一个全局的大数据中心。
所谓多活，一是多中心之间地位均等，正常模式下协同工作，并行的为业务访问提供服务，实现了对资源的充分利用，避免一个或两个备份中心处于闲置状态，造成资源与浪费，通过资源整合，多活数据中心的服务能力往往双倍甚至数倍于主备数据中心模式;二是在一个数据中心发生故障或灾难的情况下，其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管，达到互为备份的效果，实现用户的“故障无感知”

『贰』 电力系统自动化技术如何

电力系统自动化、互动化、信息化是未来电力系统发展的方向，也是智能电网实现的关键技术，近年来，我国的智能电网建设取得了丰硕的成果，开展了数百项智能电网试点项目建设，试点范围涵盖了发电、输电、变电、配电、用电、调度6大环节和通信信息平台，并根据技术成熟度和应用情况，陆续选择了智能电网调度系统、配电自动化、用电信息采集等14类项目进行推广建设。南方电网公司也建设了智能电网技术研究平台，并开展了海南省级电网、广州中新知识城智能配电网、珠海万山岛智能微电网等一批示范工程建设。归纳而言。我国在智能电网的建设方面，取得了如下一系列突出成果。
（1）一批智能输配电技术得到应用，提升了电网的可控性和灵活性，从而提升了电网输送能力和安全稳定水平。2015年12月，我国首个统一潮流控制器（UPFC）工程——南京220kV西环网UPFC工程正式投运。2017年12月，苏州南部电网500kVUPFC工程正式投运。2016年6月，我国首套源网荷友好互动精准负荷控制系统在江苏电网投入运行，可以提供3500MW秒级准实时控制和1000MW毫秒级紧急控制能力。
（2）智能电网调度技术支持系统全面推广应用，全面提升了大电网安全运行水平。研发了智能电网调度技术支持系统D5000，并在31个省级以上电网成功投运，大幅提高了大电网的可观测性和可控性，多调度中心协同运行和在线安全预警能力、电网运行经济性和新能源消纳能力以及电网调度抵御重大自然灾害和集团式网络攻击能力显著增强。
（3）智能变电站和配电自动化加速推广应用，显著提升了电网的互操作性。新建并投运了大批量智能变电站，实现了全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化;在全国范围内多个城市核心区建设配电网自动化系统，提升了配电网的智能化运行水平。
（4）开展了电网大数据平台的建设及应用探索。在国家电网范围内，建设并推广了调度系统D5000、WAMS、大规模的用电信息采集(AMI)系统等数据采集系统，积累了海量的电网大数据。在此基础上，中国电力科学研究院等单位在技术领域开展了大数据平台的建设探索，如基于SG统一数据模型开展了调控业务领域及配用电业务领域的数据融合等。在应用领域，启动了大数据挖掘和分析的研究工作，如基于大数据的配变重过载预警研究及应用等。

『叁』 省电科院和省会供电局有什么区别

主要有以下几点不同：

1、从事领域不同，供电局是电能通过输配电装置安全、可靠、连续、合格的销售给广大电力客户，满足广大客户经济建设和生活用电的需要。

电科院从事超/特高压交直流输变电技术、电网规划分析及安全控制技术、输变电工程设计与施工技术、配用电技术以及新能源、新材料、电力电子、信息与通信、能效测评及节能等技术的研究。

2、性质不同，供电局属于国家电力管理单位，电科院主要是从事电力方面研究的行政单位。

3、目的不同，供电局主要是面向电力消费者，为其提供良好的服务，电科院主要是从事电力研究，培养相关的科技人员。

4、单位机构划分不同，供电局分为两个部门，生产部门，包括变电管理所、修试所、线路工区、检修班、带电作业班、继保所。 营销部门包括客户服务中心、电能计量中心、电费管理中心。电科院主要有电力科学研究中心和相关的实验室。

『肆』 人工智能大数据和机器学习在电气工程中有哪些应用

电气工程及其自动化
电气工程及其自动化（简：电气）本身就是一级学科，强电，含控制的知识。下属五个二级学科：电机与电器、电力系统及其自动化、高压与绝缘、电力电子与电力传动、电工理论与新技术。该专业本科一般按一级学科招生，研究生阶段按二级学科会有明显区分。本科专业课程安排、偏向，各个学校稍有不同，大致可分为：电力系统方向和传动方向，后者和控制交叉较多。工作偏重输变电、电机、电子器件制造（大功率，不是给手机啊电脑用的那种）与变流技术（整流 逆变 变频 斩波）。
自动化（研究生阶段对应一级学科：控制科学与工程），以弱控强，属于一个交叉性较强、宽口径的专业。这个专业我觉得更偏弱电，但和通信、电子科学技术又完全不同，偏重于工业控制。下属二级学科：控制理论与控制工程、检测技术与自动装置、系统工程、模式识别与智能系统、导航制导与控制、企业信息化系统与工程、生物信息学。
有些学校本科阶段把这俩专业放一起了，有的不是电气在本科期间，除了偏重于高压、继电保护、电力系统方向的部分，剩下的传动控制和自动化区别不大，我只能说专业基础课很多一样。从对二级学科的罗列可以看出来，只有在研究生期间，专业偏向才十分明显。甚至很多老牌的电气名校都是在电力系统和高压方向较强。
2. 电气工程及其自动化、自动化就业方向
电气工程及其自动化，有人的地方就有电嘛，就业口径宽是必然的。主要的就业领域是电力相关企业，电力系统方向去国家电网、供电局、电力设计院、各电厂、国电南瑞、中广核等等，总之与输变电有关的单位都可以；偏电力电子与传动的去电气公司、电机厂、工业生产企业都可以，诸如较有名的西门子、ABB、通用电气，特变电工等等；再者自动化，前面说了，口径很宽，从专业上说其重在控制，不在“发电及其输送的各个过程”，但是上面说的又都能去。半导体、嵌入式、PLC控制、PCB设计等等，制造业吧。
总的来说，对本科生这几个方向就业口径都挺宽，但能做的也非常基础，研发岗一般不要本科生这放在哪个专业都是一般性规则。电力系统更注重供电、输变电、相比其它更有针对性，能进电网也不错。
3.可否作码农或转向人工智能
人工智能未来将渗透到各个领域，但就解决的问题目标来说，AI和电气完全两码事。有的人把AI划到计算机科学下，我个人觉得是学科大交叉。如果一定要找一个最对口的专业，除了计算机，可能是“控制科学与工程”下的“模式识别与智能系统”（但那又怎样）。俗话说隔行如隔山，除非你本科就是计算机，其他专业差别不大

『伍』 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。

『陆』 大数据在电力行业的应用前景有哪些

关键技术：

电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑，（1）大数据传输及存储技术：电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统环境中，从发电、输变电环节，到用电环节，都需要实时数据处理，借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）大数据展示技术：包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等.
目前，电力大数据应用场景主要在以下方面：

（1）规划—提升负荷 预测能力。通过对大数据的分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷的分布和变化规律，提高中长期负荷的预测准确度。
（2）建设—提升现场安全管理能力。对现场照片进行批量比对分析，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或者核查安全整改措施的落实情况。
（3）运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。
（4）检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，利用并行计算等技术实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。
（5）营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次，利用聚类模型等挖掘手段，开展对用电行为特征的深入分析，并实施区别化的用户管理策略。
（6）运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术，实现全方位在线监测、分析、计算。
前景：
一、宏观经济形势评价与预测
二、服务电力企业、电力用户；1.用户能耗分析及用电优化；2.用电信息征信体系服务；

『柒』 你认为大数据在电力行业的应用前景有哪些，为什么

通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。