用大數據優化用電安全管理，力安科技推出“智慧用電”解決方案

　　當下的發展趨勢來看，用電需求的逐步提升，帶來更嚴峻的電氣安全隱患及挑戰。力安科技結合發展趨勢，推出了“智慧用電解決方案”，將大數據與電氣安全管理深入結合，借助數據分析用電設備的動態、特點，有針對性的對資源進行優化配置，不僅提升了效率，更節約了資源，從而實現了智慧用電的理念。力安“智慧用電”解決方案已在上海、浙江、深圳、山東、江蘇等地得到了成功實施。

　　強大的數據收集、分析能力

　　力安科技的“智慧用電系統解決方案”，首先集成了用電設備的電流、溫度、電弧等十余個數據源，建立數據倉庫和數據集市，實現配電氣安全大數據的多源集成、統一存儲和關聯融合。然后，搭建滿足智慧用電大數據業務需求的軟硬件平臺，利用大數據、云計算等工具對數據進行存儲和計算，具備數據密集型和計算密集型混合并行處理能力，實現對電氣安全相關數據的大數據的高效處理分析。在多源數據集成及大數據平臺基礎之上，力安科技“智慧用電系統解決方案”可以實現隱患實時查詢、隱患預警地圖定位等基礎功能，以及用戶用電設備趨勢分析、節電、隱患預測等業務應用。

　　智慧用電精準監控服務城市消防用電安全

　　在“智慧用電系統”中，其中一個基礎功能是“gis地圖定位”，在這里可以查看每個用戶的電氣設備參數變化趨勢、每個時刻的負載及隱患，通過用戶側到智慧用電平臺數據的關聯集成，與GIS空間可視化技術融合，實現全景用電設備監測及能耗監測，為智慧城市及智慧消防發展規劃提供服務。

　　電氣安全隱患行為數據分析實現科學預測、智慧應用

　　除了實時查詢、電力地圖等基本功能之外，力安科技“智慧用電系統”成功將大數據技術應用于電氣火災監控系統傳統業務中，通過收集到的大數據對用戶用電行為進行分析，實現了用電隱患預測、系統優化、智能預報警等智慧應用。

　　“智慧用電系統”提供了多種方法的用電隱患預測，一種是綜合考慮溫度、電流、電壓等因素，建立預測模型，可對單一設備相關參數的最大值、最小值，以及未來七天用電負荷曲線進行準確預測。另一種是運用聚類、深度學習兩種方法進行趨勢預測。深度學習方法考慮負載、用電負荷等數據。經過數據的優化，預測的誤差可以降低到1.2%左右。

　　此外，力安科技“智慧用電系統”綜合考慮環境因素，結合電力負荷、電量等電力時序數據，利用回歸、神經網絡、深度學習等大數據方法，提高了負荷預測精度，對于合理調節用電設備運行方式、制定維護計劃及檢修計劃、確保用電設備安全、提高經濟效益，具有著重要意義。

　　基于大數據的智慧用電平臺更好地適應生產實際

　　“智慧用電系統”采取多源數據關聯分析，分析拓撲聚類結果、潮流分布、線損數據、可靠性數據等多種數據之間的相關性，挖掘多元數據之間的相關性。在數據分析的基礎上給出不同的優化方案。

　　優化方案會充分考慮負荷增長及可能出現的新增負荷點，分別給出不同的電氣安全管理方案，并基于大數據的網架優化方法不僅能體現傳統優化方法中潮流、可靠性等用函數方程表達的群體性因素，還能考慮用統計量描述的因素，如負荷用戶畫像、用戶行業分布等體現個體信息，因而基于大數據的網架優化方法能更好地適應生產實際，提出更具可行性與可信度的優化方案。

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