① 发电厂安全运行分析会应有哪些内容
发电厂运行部门定期对安全生产形势进行总结,针对存在的安全隐患,制订出相应的防范措施,等。
② 大数据在电力行业的应用前景有哪些
关键技术:
电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑,(1)大数据传输及存储技术:电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题(2)实时数据分析及处理技术:在未来的电力系统环境中,从发电、输变电环节,到用电环节,都需要实时数据处理,借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律,为决策人员提供决策支持。(3)大数据展示技术:包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等.
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。对现场照片进行批量比对分析,利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术,掌握施工现场的安全隐患,或者核查安全整改措施的落实情况。
(3)运行—提升新能源调度管理能力。利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术,分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系,更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。
(4)检修—提升状态检修管理能力。研究消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对设备状态的影响,以及设备运行的风险水平,利用并行计算等技术实现检修策略优化,指导状态检修的深入开展。
(5)营销—提升对用电行为的分析能力。扩展用电采集的范围和频次,利用聚类模型等挖掘手段,开展对用电行为特征的深入分析,并实施区别化的用户管理策略。
(6)运监—提升业务关联分析能力。利用流式计算、可视化和并行处理等技术,实现全方位在线监测、分析、计算。
前景:
一、宏观经济形势评价与预测
二、服务电力企业、电力用户;1.用户能耗分析及用电优化;2.用电信息征信体系服务;
③ 请懂风力发电行业的人说说这个行业目前的前景如何
根据中国碳论坛发布的《2020年中国碳价调查》,截至2020年10月30日,在已获得减排量备案且材料公示中,水电、风电、光伏发电和农村户用沼气四大领域的项目数量占比已经高达83.07%,减排量占比也早已超过了2/3。
2021年2月1日起,《碳排放权交易管理办法(试行)》正式施行,标志着全国碳市场的建设和发展进入新阶段。受“3060目标”影响,中国风电累计装机容量有望在 2035 年达到 8 亿千瓦, 2060 年达到 30 亿千瓦,现在风电装机才 2 亿多千瓦。这给中国风电行业一个共同努力的目标,也是一个充满巨大市场空间的发展前景。
风电是环保清洁的绿色能源,有着很好的经济效益、社会效益和环境效益;随着风电机组功率增大、叶片增长的技术创新,度电成本进一步下降,也将成为颇具竞争力的能源形式,为“3060 目标”作出重大贡献。
与此同时,也需要智能风场加持,赋能风电行业迈向智能化向好。创新和技术在风电领域发挥着越来越重要的作用,结合 GIS 技术、大数据、物联网、移动应用和智能应用等先进技术的综合应用给风电行业带来更大的价值提升,解决着困扰风电行业的深层顽疾。数字化技术的深度应用打通了数据壁垒,实现数据共享,让风电行业与数字化实现深度融合。
打造风电场远程集控中心可视化系统,建立风电场远程监控自动化,实现风电场运行管理、检修管理、经营管理和后勤管理集中化,是风电发电场未来发展的趋势,同时也是保障风电场综合利用效益最大化实现的方式。如下Hightopo组态搭建出一个三维风力发电场管理监测系统的解决方案。
陆地风机场
将多台大型并网式的风力发电机安装在风能资源好的场地,按照地形和主风向排成阵列,并向电网供电的机群。HT 结合 GIS 在用地选址、路径规划、资源分配以及环境监测等方面,宏观上辅助决策分析,微观上监控管控。
运营管理精细化
可实现整个风电场系统的过程管理和运行管理,提高了风电场系统的管理效率。通过数据面板信息实时了解风电场的运行情况实现精准的管理。利用大数据分析及风电模型仿真技术,定量分析运营过程中的各项运营指标,用数字驱动风电机的运营管理与决策。
监测管理透明化
实现远程监控、无人值守,通过远程智慧控制,只需在集控中心就能实现均衡输送、精确调节,并能及时发现风电机损耗情况,及时检测修复,保障风电场的安全运维。
点击面板上的任意风机,画面会切换至风力发电机的效果预览,风机呈现科幻风格,整体场景以2D 面板与3D 风机相结合。系统采用 HT 来构造轻量化的 3D 可视化场景,从不同的形态来还原风机的运行状况
整体效果预览:
科幻风格的线框式展示了风机的内部工艺构造,并结合两侧的2D数据面板,通过后台数据接入,实时监测了解风机的最新动态,如遇到风机故障可进行及时发现与修复,实现管理最大化。
发展清洁绿色的电力能源,是一个国家生态文明和社会进步的重要标志,“既要金山银山,也要绿水青山”,推动人与自然和谐相处,人类社会必须走可持续发展道路是必然的要求。在“3060目标”引导下的中国能源革命和能源转型,风电是当仁不让的主力军之一。
④ 为什么风电场要进行运行分析
所有发电厂都存在运行分析这项工作,风电厂通过对平时运行记录进行分析,可以总结出一些规律:例如,什么季节风力较大适合发电,什么季节季节不适合发电适合安排检修维护。什么季节生产成本较低。什么时候容易出现故障等。
⑤ 电力企业从大数据分析中能得到什么
电力企业从大数据分析中可以得到用户的使用数据
⑥ 如何写发电厂运行分析
应该围绕一个分析周期(通常可能是月度)内的影响生产秩序(安全生产和生产成本)的主要问题和事故、事件等来进行。比如针对影响生产的问题,进行分类排序,找出主要或关键问题,提出整改方案。
⑦ 如何写电厂运行分析
根据实际情况进行分析,主要包括1.分析设备运行异常现象。2.分析缺陷发生的原因、发展趋势及对安全运行影响。3.分析“两票三制”的执行情况。
⑧ 调研报告大数据分析怎么做
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后,就要建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的,这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法,还要熟悉数据分析软件的操作。而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法,就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,它是根据用户的特定要求,从浩如烟海的数据中找出所需的信息,以满足用户的特定需求。
5、展现数据
一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等,当然可以对这些图表进一步整理加工,使之变为我们所需要的图形。
6、撰写报告
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,供决策者参考。一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。最后,好的分析报告一定要有建议或解决方案。