The invention discloses a method for power users, large data services step 1: Demand Side Management / demand response; step 2: user efficiency analysis and management; step 3: analysis of marketing assistance; step 4: analysis of the power supply service for public opinion monitoring and early warning; step 5: electric vehicle charging infrastructure deployment. For power users of large data service method provided by the invention, the data of great value in use, not only can improve the management level of power grid operation itself to a new height, and even produce fundamental change, but also for the government, industry and the majority of users to provide more and better services, provide conditions for the power company to expand a lot of value-added services.
【技术实现步骤摘要】
一种面向电力用户的大数据服务方法
本专利技术涉及一种面向电力用户的大数据服务方法,属于计算机
技术介绍
大数据早期主要应用于商业、金融等领域,后逐渐扩展到交通、医疗、能源等领域,智能电网被看作是大数据应用的重要
之一。随着智能电网的快速发展,智能电表的大量部署和传感技术的广泛应用,电力工业产生了大量结构多样、来源复杂的数据,如何存储和应用这些数据,是电力公司面临的难题。
技术实现思路
目的:为了克服现有技术中存在的不足,本专利技术提供一种面向电力用户的大数据服务方法。技术方案:为解决上述技术问题,本专利技术采用的技术方案为:一种面向电力用户的大数据服务方法,包括如下步骤:步骤1:需求侧管理/需求响应;步骤2:用户能效分析和管理;步骤3:营销业务辅助分析;步骤4:供电服务舆情监测预警分析;步骤5:电动汽车充电设施建设部署。作为优选方案,所述步骤1包括:根据不同的气候条件,包括:潮湿、干燥地带,气温高、低地区,不同的社会阶层将用户进行分类;对于每一类用户又可绘制不同用电设备的日负荷曲线,分析其主要用电设备的用电特性,包括:用电量出现的时间区间,用电量影响因素,以及是否可转移、是否可削减;对于受天气影响的用电设备,包括:热水器、空调,分析用电设备对天气的敏感性,分析不同用户对电价的敏感性,在分类分析的基础上,通过聚合,得到某一片区域或某一类用户可提供的需求响应总量,再分析哪一部分容量、多少时间段的需求响应量是可靠的,分析结果可为制定需求管理/响应激励机制提供依据。作为优选方案,所述步骤2包括:采集到用户用电器分类用电数据,由传感器获取不同用电器的数据 ...
【技术保护点】
一种面向电力用户的大数据服务方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:需求侧管理/需求响应;步骤2:用户能效分析和管理;步骤3:营销业务辅助分析;步骤4:供电服务舆情监测预警分析;步骤5:电动汽车充电设施建设部署。
【技术特征摘要】
1.一种面向电力用户的大数据服务方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1:需求侧管理/需求响应;步骤2:用户能效分析和管理;步骤3:营销业务辅助分析;步骤4:供电服务舆情监测预警分析;步骤5:电动汽车充电设施建设部署。2.根据权利要求1所述的一种面向电力用户的大数据服务方法,其特征在于:所述步骤1包括:根据不同的气候条件,包括:潮湿、干燥地带,气温高、低地区,不同的社会阶层将用户进行分类;对于每一类用户又可绘制不同用电设备的日负荷曲线,分析其主要用电设备的用电特性,包括:用电量出现的时间区间,用电量影响因素,以及是否可转移、是否可削减;对于受天气影响的用电设备,包括:热水器、空调,分析用电设备对天气的敏感性,分析不同用户对电价的敏感性,在分类分析的基础上,通过聚合,得到某一片区域或某一类用户可提供的需求响应总量,再分析哪一部分容量、多少时间段的需求响应量是可靠的,分析结果可为制定需求管理/响应激励机制提供依据。3.根据权利要求1所述的一种面向电力用户的大数据服务方法,其特征在于:所述步骤2包括:采集到用户用电器分类用电数据,由传感器获取不同用电器的数据后,通过与典型数据、平均数据进行比对给出能效分析结论;通过电表数据,识别用户端的不同类型负荷比例,并与典型数据的比对得出能效分析结果;从海量用户的负荷曲线,采用数据挖掘技术,按照特定的函数算法,按行业、季度聚合成行业的典型负荷曲线模型,然后将所有的...
【专利技术属性】
技术研发人员:方芳,夏泽宇,陈斌,
申请(专利权)人:苏州大成电子科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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