智能电表大数据

Ⅰ 大数据技术处理的数据类型繁多,大约

目前，不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析？大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点， 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
大数据分析类型有哪些?
1．交易数据（TRANSACTION DATA）
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2．人为数据（HUMAN－GENERATED DATA）
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3．移动数据（MOBILE DATA）
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。
4．机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设备）。
大数据分析是成功开展业务的重要组成部分。有效地使用数据，可以更好地理解企业的先前绩效，使用像Smartbi这样的商业智能软件，可以协助业务人员管理者为未来的活动做出更好的决策。在公司运营的各个级别，可以采用多种方式利用数据。所有行业都使用四种类型的大数据分析。虽然Smartbi将这些类别分为几类，但它们都链接在一起并相互构建。从最简单的分析类型转变为更复杂的分析方法，难度和所需资源也随之增加。同时，增加的洞察力和价值水平也在增加。

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Ⅱ 有关智能电表大数据分析

智能电表是智能电网的基本构成模脊判团块，可是传统定义上的智能电网更侧重于电力网生产调度用于维护保养系统软件的平稳，而失去对电力能源运用的提升功效。

现阶段的智能电表状况，一些售电公司早已刚开始和代理顾客沟通交流安装智能化总表，数据信息可立即反馈到售电公司的数据采集系统软件，售电公司对顾客的用电量习惯性，用电量特点，及其峰谷时间段的用电负荷开展数据分析。

根据 智能电表 的全层面的基本信息收集，将 历史 记录与实时数据数据分析，产业链的模糊分析，自然环境与气侯的危害因子分析，人为因素现行政策危害因子分析，融合多种多样层面智能化系统的数据分析，才可以将智能电表的功效充分发挥到较大。

（注：本文冲孝纯属个人观樱橘点，仅供参考）

Ⅲ 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。

大数据应用案例之：医疗行业

SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

大数据应用案例之：能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些大稿数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据应用案例之：通信行业

XOCommunications通过使用IBMSPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

电信业者透过数以千万计的禅者客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

NTTdocomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾滚袭孝客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

大数据应用案例之：零售业

"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

Ⅳ 志翔科技参展数博会 大数据技术驱动工业和安全领域数智化升级

北京志翔 科技 股份有限公司(以下简称“志翔 科技 ”)利用大数据技术 探索 出一套数智化转型解决方案：结合智能电能表的回传 历史 数据，以及电表设备计量相关的信息数据，进行监测和分析。在此基础上先进行小规模的抽样和建模研判，而后再进行大规模抽检，进而有效判断出相应区域的失准器具，精准更换失准设备。

5月26日至28日，志翔 科技 的工业大数据和大数据安全技术产品将亮相中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)，围绕“数智变 物致新”主题展示最新技术应用成果。

大数据技术为企业节省数十亿元

志翔 科技 的智能电能表状态评价与更换产品，通过对智能电能表的在线监测、精准研判,对电力大数据检测实现从“定期检定”到“全程监控”的转变。大数据技术应用成果反映到财务数据中，志翔 科技 仅这一款产品，通过精准定位和更换失准智能电表，每年就能为电力企业节约数十亿元费用。

随着智能电表覆盖率的提升，大数据分析在电力行业的重要作用日益凸显。根据国家电网数据显示，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只，国家电网规划预计到2025年接入终端设备将超过10亿只，2030年接入的终端设备数量将达到20亿只。

海量的电力大数据具有多重属性。国家电网有限公司大数据中心副主任程志华表示，电力大数据具有覆盖面广、实时性强、真实性高、经济属性强、行业分类规范、数据基础相对理想等特点。电力大数据的复杂性，以及智能化需求不断升级，为管理工作带来挑战。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到电力大数据领域的商机，并根据市场需求逐步孵化拓展出大数据运维平台、服务平台和终端产品三大业务。

开篇所述的失准智能电表分析，定位即为其大数据平台和运维产品线中的一个产品。除此之外，市场新趋势如新能源 汽车 的发展，也推动电力行业的新支撑性应用出现，志翔 科技 也根据电力企业的需求，将大数据分析异常发现、定位和报警等功能应用于关口表、充电桩和户变等方面。

如果说大数据平台和运维产品是利用新方法解决新问题，那么志翔 科技 的电力大数据服务平台则是应用新技术解决老问题发展到新规模的挑战，促进电力行业的精细化运营管理。典型的应用场景便是构建异常用电分析模型，实现智能化窃电诊断，以及利用线损分析模型自动诊断结合专家人工诊断，进行智能线损治理。

电力大数据终端产品则是更具未来感的业务，主要是通过端点部署，解决电力IoT的智能优化需求，数据可用于辅助居民、电力公司、机构政府等做出科学决策。

志翔 科技 高级副总裁伍海桑解释道，通过终端产品对用电数据的分析处理，能了解用户用电负荷类别及使用状态；分析功能可集成为模块与下一代电能表搭售，可用于环保监测、用电安全监测、碳计量等事关 社会 发展大方向的场景。目前志翔 科技 的一系列电力大数据分析产品和服务以及应用已经覆盖全国20多个省市，在电力行业积累了丰富的经验，随着电力产品的演进而不断优化，其大数据分析模型在实践验证中已经迭代到第四代。

清华系创始团队瞄准安全业务

2020年，志翔 科技 来自工业领域的大数据技术应用的收入已占据公司营收的重要部分。而最早，志翔 科技 将其这块业务定义为大安全，作为公司创业起步的方向——大数据安全中的一部分。

清华系的创始团队背景，让志翔 科技 甫一诞生便将技术根植于公司的基因中。公司创始人之一蒋天仪本科毕业于清华大学电子工程系，在美国完成博士学位后，曾服务过芯片企业Marvell；创始团队的许多成员包括伍海桑等也都毕业于清华电子系。目前，志翔 科技 团队中研发、产品相关人员占比达到60%，其中半数以上学历都在研究生以上。

数字经济时代，网络安全服务需求激增，催生了巨大的市场空间。赛迪顾问报告显示，2020年中国网络安全市场规模达到734.6亿元，同比增长20.8%。志翔 科技 自2014年开始聚焦大数据、云计算等一系列技术发展带来的安全问题，为集成电路设计、政府、金融等行业客户提供解决方案，开拓了紫光展锐、寒武纪、中兴、国家开发银行、中国农业银行等行业标杆客户。

公司的大数据安全产品基于“零信任”和“无边界”的理念，面向政法、金融、高 科技 行业数字化转型所面临的“上云”和“云上”的提供数据与业务安全等问题。2019-2020年，志翔 科技 的至明产品连续两年入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。

高 科技 定位的公司和清华系创始团队，令志翔 科技 备受资本青睐。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年内即获得近千万元的天使轮投资和数千万元的A轮融资，2017年6月获得国家基金领投的B轮融资，并在2019年10月完成B+轮融资。

谈及未来发展方向，在伍海桑看来，公司所具有的服务能力不仅在纵深上可以向更多的电力行业企业拓展，进入电力系统中“发输变配用”各个环节，从广度上也能将服务延伸至太阳能发电、智能制造等其他能源领域和工业门类。在“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的目标下，大数据技术还将释放新红利。

Ⅳ 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。

Ⅵ 现在安装了智能电表说每个月都不需要电工来查看就知道表多少度是怎么做到的

智能电表是智能电网的智能终端，远程抄表的操作主要是运用远程智能终端对数据进行计量与采集，运用合理的网络和方式将其送到特定的系统而引用的抄表方式，同时在系统中也可以采用其他方式进行操作。

远程抄表系统的优势就是能够解放一部分劳动力，不再只是以传统的手工抄表，而是采用专网无线等对电能表等信息进行采集，并且通过 TCP/IP、GPRS 等通讯链路远程传送到主站计算机，从主站软件对采集的相关数据信息进行分析与计算。

远程抄表系统是在无线通讯不断发展，网络通信方式不断优化的背景下应运而生的，能够与当前的众多技术相融，其中也包括物联网技术的决策和应用，实现电力智能仪表的远程抄表目标。现阶段，我国的电力系统与物联网的完美融合典型代表就是应用电力载波抄表的方式，实现远程抄表。

电力载波抄表指的是电力线应用低压电力线，随之采用电力载波的方式对电能的相关数据进行传输。其优势在于节省了重新布线的时间，只要有电线，数据传输就可以成为现实。

红外线作为高科技的产物，应用于我国的各个行业，采用红外抄表方式即可实现本地的一对一抄表方式，抄表员只需要在现场利用红外设备，对电能表进行抄表，现场情况即可清晰展现。不足之处在于必须人工在场，并且不可以进行大面积的自动抄表。无线微功率与载波抄表优势有所相同。

拓展资料：
智能电表是智能电网的智能终端，它已经不是传统意义上的电能表，智能电表除了具备传统电能表基本用电量的计量功能以外，为了适应智能电网和新能源的使用它还具有双向多种费率计量功能、用户端控制功能、多种数据传输模式的双向数据通信功能、防窃电功能等智能化的功能，智能电表代表着未来节能型智能电网最终用户智能化终端的发展方向。

智能电表正在快速发展的电表类别，传统的智能电表用户持IC卡到供电部门交款购电，供电部门用售电管理机将购电量写入IC卡中，用户持IC卡在感应区刷非接触式IC卡（简称刷卡，下同），即可合闸供电，供电后将卡拿走。

当表内剩余电量等于报警电量时，拉闸断电报警（或蜂鸣器报警），此时用户在感应区刷卡即可恢复供电；当剩余电量为零时，自动拉闸断电，用户必须再次持卡交费购电，才可以恢复用电。

而新型的智能电表已实现银行及网络供电，用户可通过电力公司营业窗口，合作银行、第三方代售电机构及网络进行购电，极大的方便了用户，以北京网银购电为例：

1、登陆银行网站，点击“分行特色”下“电费”。

2、点击左侧“智能表购电”。

3、输入客户编号，点击确定。

4、核对客户信息，点击确定。

5、输入购电金额，点击确定。如需查询，点击左侧“查询”。

6、核对客户信息与缴费信息，并选择“缴费卡号”。

7、确认缴费信息，并插入银行U盾，输入密码，点击确定。

8、购电成功。如需发票，请于三个月内至工行网点或自助机具补打发票。

Ⅶ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APPResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我搏衫们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也困毕越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。SociometricSolutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政汪银芹府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。XcelEnergy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBMSlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

Ⅷ 什么是大数据

• 01

  大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  什么是大数据

  大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  大数据历史和当前考虑因素

  虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：

  1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。

  2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。

  3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。

  在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：

  1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。

  2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。

  为什么大数据很重要？

  大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：

  1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；

  2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；

  3.在几分钟内重新计算整个风险组合；

  4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。