简介:摘要随着经济和电力行业的快速发展,目前在水电站大坝安全监测的过程中运用了自动化观测、人工观测及水情数据监测等监测形式进行数据的收集。由于监测对象不同,监测的数据也更加复杂并且格式也有格式不统一的情况存在。现如今我们一般都是由工程承包单位来负责相关的监测工作。因此经常会出现监测数据不准确、无效、虚假等严重问题,给大坝的日常监测与管理工作带来了很大的麻烦。现如今,由于没有完善的安全大坝监测制度,部分水电站更是在数据监测方面有很大的缺陷,对于数据的认知一直都停留在数据采集与汇总层面上,监测的数据没有质量保障更没有对数据进行严格把控,这些问题对大坝安全监测工作造成了不利影响。另外年度资料整编过程中经常会发现很多数据的缺失、错误数据的整理、成果计算错误等问题,有些重要的数据根本无法恢复,对大坝安全监测的结果产生了严重的负面影响并为后期维护带来很大困难,例如大坝安全监测的后续工作会出现偏差、安全资料整编不全面、定期检查工作不能正常进行等。想要改变这一现状,需要加强对日常监测工作的管理与监督,保证工作人员积极地认真检查、核对、处理每一个观测数据,保证数据的有效性,积极落实大坝安全监测工作,为大坝安全提供有效保障。
简介:摘要:电力大数据是指与电力企业运营、销售、生产相关的数据信息,是电力企业发展的重要内容。电力大数据的研究应用对电力系统的发展具有重要意义,因此提出电力系统大数据的分析利用具有重要作用。文章主要从大数据的定义出发,阐述了大数据对电网发展的重要影响,并重点对云计算中电力大数据技术的分析应用进行研究。 关键词:云计算;电力大数据分析技术;应用
简介:摘要近年来预算管理、往来款管理一直是国家电网公司和省电力公司重点关注的工作内容。由于预算编制数据在管控系统,执行数据在ERP系统,没有一个统一的平台来支撑全过程数据的展现及分析。嘉兴供电公司以业务管理为引导,借助运监分析工具进行数据挖掘工作,多维度展示财务核心业务开展情况,有力支持公司财务高效管理。
简介:摘要:本文利用数据分析方法,构建了 TBM 电气设备故障预测模型,并设计了实时监测和预警系统,以及维护策略。收集并分析了 TBM 电气设备的历史故障数据和相关参数,提取了影响故障发生的特征,形成数据样例,然后使用四种机器学习算法,构建了故障预测模型,并对模型进行了评估和优化。结果表明,神经网络和 SVM 模型具有最高的预测准确性。通过在 TBM 电气设备上安装传感器,实时监测设备的工作状态,并根据模型的预测结果,及时发出预警信号,以便采取相应的维护措施。此外,还提出了温度监测与控制、绝缘检查等维护措施,以保障设备的稳定性和可靠性,防止故障的发生和扩散。
简介:摘要电力营销数据分析系统建立是提高电力营销工作效率的重要基础,借助电力营销数据分析系统能够直观、全面的了解电力销售情况。在未来能源市场的激烈竞争形势下,依托电力营销数据分析系统开展客户用能数据分析,能掌握客户用能行为,并引导客户能源消费。还有助于使销售人员更加重视销售数量和销售质量。本文主要就电力营销数据分析系统的建立方式及实践价值进行分析。