大数据在电力营销工作中的创新应用,电力营销大数据的研究及应用
电力企业从大数据中得到了什么?
1、线路优化,在没有大数据之前,某小区可能你们的设计容量非常庞大,但事实上只是浪费,这个小区没有预计的那么耗电,而在铺设地下电缆这些,如果有大数据,也可以做到更精准。
2、通过准确分析用电需求走势,华东电网周均开机容量2月底迅速提升到复工初期水平的4倍,达到1000万千瓦以上,满足了复工复产用电需求。保障区内外清洁能源消纳,面对负荷低位时期的新能源发电消纳挑战,国网华东分部应用大数据做好分析,在复工初期精准控制开机节奏。
3、对电网企业来说,在以能源大数据为基础的生态系统中占据主导地位具有十分重要的意义。
大数据在电力行业的应用前景有哪些
1、目前,电力大数据的应用场景主要包括: 规划——提升负荷预测能力:通过大数据分析,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,从而提高中长期负荷预测的准确性。
2、应用前景如下:参考《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示, 以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础,电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。
3、大数据支撑智能电网发展:在本质上,智能电网是“大数据”在电力上的应用,智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息,来优化电的生产、分配以及消耗。在智能电网中引入了信息流的概念,即电网要能够把电能流信息流结合在一起,实现传输能源的同时实现数据的采集。
4、大数据(big data)在可允许的时间范围内,无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的,如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤,而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样,大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。
大数据时代电力营销管理创新研究论文
大数据时代电力营销管理创新研究论文 摘要: 对电力企业来说,大数据营销能基于海量数据的分析,为其制定营销战略提供依据,而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。
远程抄表技术在电力营销管理的应用论文 远程抄表技术在电力营销管理中的应用 (一)实测数据的上传 工作人员在工作初期可以利用电能采集系统下发数据,其中可能会关系到电能表的抄表间隔等数据信息,需要工作人员能够做好记录。
因此企业为了顺应时代发展,满足消费者的需要,就要进一步创新市场营销手段和方式,化网络经济时代的挑战为机遇,开拓更大的发展空间和前景,转变传统的营销理念,提高企业的市场竞争力,实现更大的收益。
大数据在电力行业的应用前景有哪些?
1、目前,电力大数据的应用场景主要包括: 规划——提升负荷预测能力:通过大数据分析,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,从而提高中长期负荷预测的准确性。
2、应用前景如下:参考《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示, 以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础,电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。
3、参考前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,主要有基于用电信息、用户负荷等数据,研究用户的负荷特性及用电行为习惯,研究用户用电行为分析、用电负荷特性分析、用电影响模型、用户能耗分析、用户用电建议等。
4、大数据(big data)在可允许的时间范围内,无法捕获、管理和处理传统软件工具的数据集合。有些人把这些数据比作积累能量的煤矿。煤炭是按其性质分类的,如炼焦煤、无烟煤、肥煤和劣质煤,而露天矿和深山煤的开采成本则不同。同样,大数据不是“大”而是“有用”。价值和开采成本比数量更重要。
5、能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
浅析电力行业如何拥抱大数据
电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用,也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。
在“双碳”目标的指引下,空冷岛作为绿色能源的守护者,图扑软件的智慧解决方案正在助力电力行业实现数字化转型。通过数据集成和可视化,企业可以提升资源配置,降低能耗,以智能优化、自适应的空冷系统,推动产业的绿色升级。
以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用为基础,电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。作为经济社会发展的“晴雨表”,电力大数据将会在服务政府与社会、服务电力企业、服务电力用户等方面发挥积极作用。
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。
智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析,预测电能流的情况,最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据 的支撑。信息化与智能化是电力行业发展的趋势,而若要实现电网的信息化与智能化,电力大数据 将是不可或缺的支撑。