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                    首页 > 行业解决方案 > 电力行业 > 私有云与大数据

                    私有云与大数据

                    整体概述
                    缩进随着电厂信息化程度的提高,采用各种模式的创新,电厂在生产时产生了海量生产数据和运营管理数据?;鸬绯г诓煌逼诙伎沽舜罅康男畔⒒低辰ㄉ?,虽然相关系统的应用,大大提高了生产管理人员的工作效率,为生产人员对海量数据信息的占有提供了帮助,但是由于大多数系统一般都是独立开发,且各系统实施工作时间周期跨度大,很难实现不同信息系统之间的数据交互共享,因此也为电厂开展信息系统的运行维护和充分应用造成了一定困难。为了对相关系统数据进行便捷的有效应用,建立一套统一的私有云数据中心已经成为各电厂开展相关信息系统规划的不二选择。
                     
                    缩进武汉博晟信息科技开发的电厂私有云数据中心将火电企业结构性数据与非结构性数据结合起来,打破众多信息化系统之间的数据孤岛,充分实现现有信息系统的数据融合,并且为后续“智慧电厂”建设提供良好的可拓展性和数据基础。
                     
                    解决思路
                    缩进数据中心需Hadoop集群实现计算资源的统一管理,应用CDH框架搭建统一的可视化管理平台,实现多种应用资源的有机整合和应用。文件资料私有云采用当前主流的云盘技术,实现现有文档资料的统一存储和共享管理,所有文档型资料可以按照用户自定义的分组,进行文档的查看、下载、上传等权限管理和配置。
                    缩进数据中心的数据主要分为数据采集层、数据层、数据处理层、数据应用层四个层次。数据中心的建设,一方面是为了满足信息系统管理和厂级生产数据的融合应用提供方便,另一方面则是为了满足后期“智慧电厂”开展大数据应用和数据挖掘提供技术准备。
                     
                    建设目标
                    缩进电厂私有云数据中心以电厂设备为信息载体,实现对SIS测点实时数据、离线数据的采集、预处理、标准计算以及可视化,同时搭建专属私有云平台,实现各种电子文档、设计资料、设备台账等文档资料的分类上传、下载及其他相关管理功能。
                     
                    缩进同时,在确保系统可用性、可拓展性、可恢复性、安全性的前提下,为电厂数据的准确性、完整性提供有力保障,提高管理效益,避免重复作业,实现电厂数据的统一化与可视化。
                     
                    详细内容
                    缩进电厂私有云数据中心对火电厂全部生产管理所需数据、文档进行统一化管理,以提高工作效率、工作质量、解放人力为出发点,建设安全性高、经济性好、绿色环保、适应性强的数字电厂。
                    • 缩进数据采集可以针对不同的数据库类型,建立不同的数据采集任务,并独立进行控制,从而实现多种实时与离线数据库的并行采集处理,确保数据完整性。
                    • 缩进系统将采集到的原始数据进行增量存储,对数据按照一定的上下限进行过滤等数据预处理,之后,调用后台数据处理动态库按时间断面,对相关数据进行计算处理,以构造新的数据指标供其它系统调用。自动剔除无用、错误数据,使数据更有可信度。
                    • 缩进数据接口管理能够将处理后的数据导入数据库中,能够根据不同系统、不同应用方向进行多层树形分组管理,以便于管理维护人员进行集中统一管理,并向外提供统一的数据接口,供其它各应用系统进行数据调用,实现数据的统一化管理。
                    • 缩进系统中各数据可按照存储数据库的不同,公布对应的数据库类型、数据库查询用户名和密码、数据库查询示例、接口开发函数等信息,便于管理人员与其他系统的调用查看。
                    • 缩进系统包含各服务监视界面,当发现采集到异常数据时,能够自动将对应数据采集的状态异常信息发布到数据采集状态监测页面中,便于生产人员与管理人员第一时间了解到此信息,避免出现因测点数据错误导致其他误操作。
                    • 缩进系统能够在电厂的局域网内部搭建一个专属私有云平台,实现各种电子文档、设计资料、设备台账等文档资料的管理操作功能,使各类文件管理更加便捷,提高信息传递效率。
                     
                     
                    整体概述
                    缩进在电力行业,电力智能化的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电力生产、企业管理快速融合,让纷繁庞杂的各类生产管理数据成为电力生产企业新的财富,指导着电力生产和管理。
                     
                    缩进 当前电力企业生产过程中sis系统记录着大量的生产数据,如发电量、电压、温度、耗煤量等方面的数据,如能充分利用这些实际生产数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务。对此博晟科技针对电力企业生产行业进行深入研究,形成一整套大数据分析挖掘方法体系和大数据挖掘平台,来实现设备的故障预警与处理、发电机组间负荷优化分配,燃煤寻优等,为电力生产提供最优化指导,全面降低企业成本,加强风险管控能力。
                     
                    解决思路
                    缩进电力大数据技术包括:高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。 电力大数据的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大(Volume)、二是处理速度快(Velocity)、三是数据类型多(Variety)、四是价值大(Value)、五是精确性高(Veracity),通过Hadoop分布式计算技术采用Spark框架建立分布式存储及计算集群,采用各种大数据挖掘方法以及TensorfFlow深度学习框架提供的深度学习方法分析大量数据,从大量数据中寻找规律,进行故障预警、诊断,以及燃料寻优,最终通过图形可视化清晰有效的传达信息的技术。
                     
                    建设目标
                    缩进电力行业数据在可获取的颗粒程度,数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽人意,大数据挖掘希望解决在线的状态监测数据(时序数据和视频),设备基本信息、实验数据、缺陷记录,人工日志信息等数据的高效、高可靠性、高实时性的企业级大数据分布式存储,并进行数据清洗整理、挖掘,保证数据的完整和高质量,提高数据的管控能力及数据价值,最终指导电力生产企业的生产运营。
                     
                    详细内容
                    • 缩进通过Hadoop分布式计算技术及Spark框架建立分布式存储及计算集群,充分利用了大量相对低廉的机器及存储资源,充分利用硬件资源的闲暇时间算力。
                    • 缩进数据挖掘技术是通过分析大量数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来 ;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。
                       
                      缩进数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等。
                    • 缩进采用机器学习框架,利用卷积神经网络、BP神经网络等深度学习算法对数据进行统计计算与分析,最终进行电力生产运行状态的预测分析。
                    • 缩进博晟科技自主开发出大数据可视化平台分析,通过多次迭代更新已经可以完好高效的对大量数据以丰富的图表方式进行可视化分析,大大降低非专业人员的操作门槛。
                     
                    应用价值
                    缩进电力大数据挖掘充分利用资源,解决目前存在的系统功能分散、集成度低、维护工作量大等问题,构建以数据为中心的一体化监控系统,优化电力生产企业的运行方式,达到经济运行,还可以快速查找、隔离故障,缩短故障导致停产带来的损失,更包含故障预警、决策优化等高级应用功能。
                     
                    缩进更加高效的需求侧管理。电力大数据可通过用户的用电量、环境温度、煤种等进行综合分析,确定最优运行和负荷控制计划、管理和控制,并通过最优能耗方式实现机组间的负荷分配,指导各机组运行操作,达到最佳节能降耗的目的,从而降低生产成本。
                     

                     

                    应用案例

                    • 国电铜陵入场煤皮带采样
                    • 华能黄台电厂汽车采样
                    • 华电青岛电厂火车采样

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