安阳智慧电力 提供专业咨询方案

建设智能电网，规划是**。国网供电公司相关负责人告诉记者，如何构建智能电网规划体系，是近年来国网供电公司工作的“重头戏”。为此，国网供电公司首先调整和优化了整个电网规划体系，并与市**相关部门沟通，形成了三个层面即面向电力系统、面向电力用户和面向社会的智能电网规划体系。在此体系的框架下，调整和完成了总体规划和各专项规划，为建设坚强智能电网提供前瞻性的规划**，以适应电网发展方式的转变，适应智能电网驱动智慧城市建设的需要。其次，国网供电公司确定了坚强智能输变电网络、坚强智能配用电网络、可靠通信信息网络和自动化等规划作为整个规划体系中的重点规划，为电网的发展插上信息化、自动化和互动化的“翅膀”，提升智能电网服务经济发展、服务节能减排、服务民生建设的能力。
智慧电厂采用的技术还有有很多
巡点检机器人
W-UWB定位
二维码技术
全厂无线工业WIFI
智能VR眼镜
......
只有你想不到
没有智慧电厂做不到
将各种*技术运用到电厂中
提升电厂设备的可靠性和安全生产能力
实现柔性化的管理
提升经济效益
实现可持续发展
才是智慧电厂的良好目标
赛摩博晟大数据可视化诊断平台（DDP）是基于大数据分析，用于发电机组性能评估及诊断的平台。系统内置变工况设计基准、历史寻优基准，结合邻机基准、时间基准等开展带条件综合统计分析，能够进行单台机组能耗的纵向深入诊断分析以及不同电厂、不同机组之间的横向对比分析诊断，是电厂开展节能管理和分析的有效工具。

工业耗能巨大智慧能源发展前景广阔
目前我国工业耗能巨大，全国规模以上企业单位工业增加值能耗总体呈下降趋势。2012-2017年全国规模以上企业单位工业增加值能耗下降34.1%，其中2016年规模以上工业增加值能耗同比下降5.47%，2017年规模以上工业增加值能耗同比下降4.6%。
虽然我国工业绿色发展成效明显，但工业耗能总量在社会耗能中仍然占据重要地位。以电力举例，社会用电量主要以工业用电为主，其中2017年工业用电量占社会用电量的69.16%。2013-2017年，我国工业用电量呈总体上升趋势，其中2015-2017年工业用电量增速逐渐增长，预计未来工业用电量需求将稳中有进。
目前工业耗能主要存在于六大高耗能行业，其主要包括石油加工、炼焦和核燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，电力、热力生产和供应业。自从我国环保监察力度加大以来，六大高耗能行业投资出现下滑趋势，其中2017年六大高耗能行业投资64430亿元，下降1.8%。投资的下滑，有助于抑制高耗能行业的粗犷发展，提高能源使用效率，减少能源的浪费。
智慧能源是一种互联网与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态，具有设备智能、多能协同、信息对称、供需分散、系统扁平、交易开放等主要特征。鉴于工业对于能源需求巨大，而发展智慧能源有助于节约能源、保护环境、降低企业生产成本，因此中长期来看，智慧能源的前景广阔。
智慧电力**智慧城市建设
微信关注微信公众服务平台，动动手指，就能准确掌握家里每天、每月的详细用电情况，还可以直接充值缴费；智能总保普及到村，一旦停电，电工及时赶到现场抢修……2012年，市智能电网建设被列为省13个智慧城市试点项目之一，我市的智慧电力进入了发展的快车道。今年是我市智能电网建设的*三年，近日，记者在采访中发现，借助“互联网+”，我市的电力供应正变得越来越智能，在日益便利城镇居民生活的同时，有力支撑起了智慧城市的建设
法宝3：商业智能报表——快速准确地提供报表并提出决策依据
针对发电企业用户大量、易变、多数据源的生产管理报表需求，赛摩博晟开发了一套商业智能报表平台。通过该平台，用户可对相关报表进行自由配置和自行维护，配套报表服务管理工具，后台实时进行报表数据的生成，提高报表响应速度。
通过方便灵活的报表数据源选配、计算公式选择、报表服务定时控制，自动生成经济运行、安全生产、运营管理所需的各种业务报表，支持EXCEL、HTML文件等多种格式展示，实现报表功能零开发，直接生产配置完成，报表维护柔性管理，满足不断变化的用户报表需求。
法宝4：全景三维数字模型——让电厂系统、设备全面可视化
全景三维数字模型采用3D可视化技术将全厂建筑与设备虚拟化，包含：升压站、汽机房、集控楼、锅炉房、脱硫塔、煤场等全部区域的全部设备，对电厂各系统和设备的外观、工艺流程进行三维实时在线展示，直观地显现系统和设备的运行状态及报警情况。
全景三维数字模型可与分散控制系统（DCS）、厂级监控信息系统（SIS）、管理信息系统（MIS）及视频监视系统（VMS）对接，进行可视化的设备控制和信息管理。
法宝2：大数据可视化诊断平台——驱动电厂数据应用
据数据统计，电厂现有安全事故90%发生在生产过程中，85%以上都与人的因素有关，智慧电厂的发展目标，就是应用较新的技术解决安全生产管理问题，实现多发电保安全的目的。
在电力运行过程中，存储着越来越多的数据，合理利用这些海量的历史数据就可以解决更多的现实问题。通过基于大数据的机器学习和深度学习方法，可全程跟踪机组系统设备的运行，记录、分析、挖掘系统设备运行数据的规律，获取特征值，对比试验调试过程以及状态特性的发展趋势，获得可达到、可管控的优化边界，建立机组设备健康度评价模型，开展对发电机组系统的调优和检修工作。