电力 数字化「电网数字化建设」

今天带来电力 数字化「电网数字化建设」，关于电力 数字化「电网数字化建设」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

随着城市建设进程的加快，完善消防救援机制已成当务之急，大数据为此提供了重要的技术支持，使之在建设智慧消防体系方面发挥出重要作用。大数据技术主要通过消防数据信息采集、整合、处理，在提升城市火灾防控能力与实施消防救援机制方面进行广泛应用，使其构建了智慧消防的基础架构，在实现自动化火灾防控、智能化救援指挥、精细化服务管理等方面充分发挥优势。

随着信息化建设的推进，电力行业在日常生产、经营和管理中会产生大规模、多种类的数据信息，传统的数据处理机制面临处理庞大规模数据乏力、时效性差，对诸如图片视频等数据处理能力明显不足的窘境。大数据技术在电网中的应用，依靠集群力量对数据进行分析处理，支持半结构化和非机构化数据的处理能力，突破了传统技术的瓶颈，带来了巨大的技术变革，同时在优化电力企业管理、提高企业价值、创新电力业务模式等方面，都发挥了巨大作用。

1、电力行业大数据存在数据泄露风险

电力在其整个“发、输、变、调、配、用”的周期中，每个环节、每个瞬间都在产生海量的数据，如在电网运行过程中通过各类传感器实时或定期获取设备状态信息，仅涵盖主网设备的情况数量级可以达到TB级。这些数据均可极大促进电网智能感知、内部管控能力以及用户服务效率提升，但如果数据提供者对数据的采集、传输、存储、处理、使用过程中无法实施有效的控制，那么可能造成海量敏感数据泄露。

2. 电力行业大数据更易成为网络攻击目标

电力作为各国家关键基础设施，一旦发生网络战争必然成为网络攻击的首选目标，例如“乌克兰停电事件”还是“震网病毒”攻击伊朗核设施事件。通过攻击获取电力大数据价值信息，可以分析出攻击目标所在地的用电分布、关键信息基础设施的位置，篡改关键节点监测预警信息、操作指令等关键数据，造成电力系统故障或重大安全事故。同时，电网是公用事业企业，服务于社会大众，

电力数据化的优点

1、安全评估及故障诊断

基于数据挖掘技术的设备运行状态监视：基于DCS、PI等系统的实时数据和海量的历史数据，结合其他第三方系统数据（例如天气状况、电网调度历史数据等），建立机组安全运行状态模型，数据挖掘技术可以自动发现某些不正常的数据分布，从而暴露设备运行中的异常变化，分析潜在的不安全因素，协助运行和检修人员预测机组运行状态，并迅速找出问题发生的范围及时检修和采取对策。

2、发电生产决策与控制

基于数据挖掘技术的决策支持和控制：决策支持方面，发电企业门户系统的主要功能是统计和展示，并没有提供决策信息（例如某电厂的月度发电量指标、年度经营指标等如何制定）；控制方面，当机组出现异常情况时，目前仍然是基于专家系统的控制方式，即依赖经验丰富的专家（值长），此时呈现在专家面前的数据量从几十条/min瞬时上升为几十条/s，数据量的激增使得专家在应对异常状况时也有较大压力，因此这种控制方式也已无法适应生产要求。数据挖掘技术具有定性分析能力。从大量数据中去除冗余信息，可将每一种状态的故障特征提取出来，成为判断机组状态、如何快速处理故障、准确决策的依据。

以数据为中心的信息化理念异军突起，正在逐步变革传统的信息化工作思路，促进信息化与工业化深度融合，给电力行业带来全新的工作方式和商业模式。在不远的将来，电力大数据一定能够变革传统的电力生产、营销模式，使电力产业以崭新的姿态出现在国民经济发展之中。