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电网

POWER GRID

行业应用

  • 赋能电网生产

    构建能源互联网 电网数字化转型
  • 赋能客户服务

    设计参数寻优 试验数据研判 产品研发管控
  • 赋能企业经营

    企业经营提质增效 核心资源数字化
  • 释放数据价值

    释放数据价值 助力数据治理 完善数据模型

典型案例

特殊时段配网运行异动预警分析

春节、迎峰度夏等特殊时段配网台区重过载、低电压、停运等事件频发。配网运行异动,导致故障报修、投诉数量增多。巡检及配网抢修传统手段难以根治配网异动。通过影响因素分析、特征工程、机器学习等大数据手段,进行配网运行异动预测,降低配网故障发生概率,减少投诉事件,提高供电可靠性,促进供电服务水平提升。

价值:

特殊时段的配网故障率引起的投诉量降低50%

指导配网抢修、服务资源配置及保电工作开展,配网抢修速度提升40%

适用场景:

设备重过载预警 配网运行异动预测 设备部供电服务指挥
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重点企业污染防治监测分析

发挥电力大数据对用电客户的实时监测优势,运用大数据算法,对排污企业的实时电量、功率等数据构建企业电力排污水平的评分模型、企业生产活跃分析模型、减排效益指标模型、企业生产排污智能预警模型等,运用数字化手段辅助环保部门进行排污企业全天候监控。

价值:

辅助环保部门提升监督效率,节省人工现场核查人次30人*月;

提升相关部门对污染企业排污的监管把控;

适用场景:

排污智能预警 污染企业排污监控 企业用电量监测
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同期线损相关基础数据治理

通过构建影响同期线损分线、分台线损计算模型,基于模型运用业务规则、大数据算法,核查影响线损计算的档案、电量相关的关键数据,找到影响线损计算的数据异常并精准定位到具体的数据表和对应业务系统的异常数据界面,减少基层的异常排查难度、提高排查效率和准确性。

价值:

降低线损异常数据排查门槛,保证基层工作人员治理参与度

降低管理人员线损异常管理难度,发现本单位线损异常重点问题所在

缩短基层线损异常排查时间80%以上

适用场景:

营销部分台同期线损关系 设备部分线同期线损管理 同期线损关系
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