物联网基本参数
  • 产地
  • 深圳
  • 品牌
  • 友先达
  • 型号
  • 齐全
  • 是否定制
物联网企业商机

智能配电房综合管理系统由配电房端监测子系统、传输网络、智能配电房综合管理服务平台三个相互衔接、缺一不可的部分组成。智能配电房综合管理服务平台通过对分散到各处的配电房实时数据收集和分析,实现对区域内配电房在线综合管理。通过智能配电房综合管理服务平台对每个配电房监测子系统的数据采集,及时发现配电房异常(故障),并通过故障识别模型,对故障进行分析和定位,并利用派单系统,联系故障点附近维保人员快速处理故障。系统组成:1、基于GIS的配电可视化。2、配电房故障在线识别。3、配电维保工单管理。AD技术适用于大型机械产品设计中,对于细节数据有较高要求的时候,使产品设计工作的整体效益得到有效提高。物联网技术

    电网领域(管道)在电网领域,泛在电力物联网更多的是在信息互联和数据智能层面的探索和突破;在局部环节,比如智能台区及以下、配电自动化等,存在一定的物联空白,可能根据管理需要,投资一部分的自动化和数字化设备。由于电网公司未来在这个领域的泛在智能电网建设,主要受成本压力的限制较大,存在三个制约因素,一是电力市场开放以后,原有的售电客户被售电公司拿走,售电量下降导致利润下滑;二是降低工商业电价的政策压力持续,还需要一部分让利;三是第二轮输配电成本定价监审工作开展,后续在管制业务成本费用方面受到更严格监管。所以个人认为电网领域的泛在电力物联投资,将会更加精益化,投资较为谨慎,更加务实,需要有清晰的管理价值驱动落地。 广东远传物联网物联网非授权频谱的技术,这个以中兴主推的LoRa技术为**,它是自己有基站和有终端,不需要运营商的网络;

友先达带你泛在电力物联网解读:一个战略,两个领域,三个阶段。**近泛在电力物联网风头无两,瞬间盖过“综合能源服务”、“增量配网”,颇有较广网红气质。三个阶段即为了更好的理解泛在电力物联网在电网侧和综合能源服务侧的技术内涵及未来的趋势,我把泛在物联在电力能源行业的应用,分为三个阶段泛在物联、信息互动、网络智能,每个阶段的特征及技术内涵。泛在物联:大量的传感器,计量和采集装置;较广存在的通信网络;在实践中/空间上密集的感知;本地/边缘的现场计算和分析;大量“哑设备”变成智能设备;

    在提升客户服务水平方面,要达到一网通办的效果。而且提升电网安全经济运行水平,对用户是个特别好的事儿。提高电表数据共享即时性,让停电故障更准确预测,一旦出现故障也能大幅缩短停电时间。在5G的毫秒级延迟助力下,可能重要负荷将在几毫秒内恢复送电。这**的为客户提升了便利。实现统一物联管理,建成统一标准、统一模型的数据中台,实现对电网业务与新兴业务的较全支撑。实现全业务在线协同和全流程贯通,电网安全经济运行水平、公司经营绩效和服务质量达到国际**; 目前泛在电力物联网在欧美国家并未普及。我们国家目前已经投入运营。

    当综合能源服务的客户价值和市场现状处于(甚至还没到)的时代,在技术上就已经分析规划到5G/6G,这里面只能说对业务价值和商业模式的理解不够吧。友先达认为泛在电力物联网在用电侧有很长的路要走,不是技术的原因,而是在市场现实方面,随着市场的发展,技术也会呈现出完全不同的形态,可能和我们当下规划的完全不一样(当年计算机处于ENIAC的时代,美国人认为未来只需要几十台大型计算机就足够全人类使用了)。因此,泛在电力物联网在综合能源服务领域,应该是商业模式和业务模式的探索落地,先于技术规划和技术建设。从当下用户真正需要的综合能源服务开始做起(园区综合能源服务,严格意义上不是真正的用户需要的综合能源服务),什么样的业务模式需要什么样的数据,配合什么样的采集通信,以什么样的成本去建设,成本如何在到后面轮的迭代中就回收。这才是真正具有互联网思维的“精益创业”。作为卖点还想说的是,资本市场如何解读泛在电力物联网,友先达认为短线看消息想象,中线看产品和营收,长线看企业价值。过渡解读,容易限于短线作为卖点,和真正的价值投资也距离较远。 通过故障识别模型,对故障进行分析和定位,并利用派单系统,联系故障点附近维保人员快速处理故障。校园物联网硬件

电力物联网包括感知层、网络层、平台层、应用层。感知层是各类的传感器,电表也属于感知层。物联网技术

      维度二:精细服务。围绕园区客户和终端客户的能源服务需求,形成精益生产(比如分布式发电、余热发电等);精益调度(源网荷储一体化调度、多能联合调度等);精细交易(针对不同负荷特征的客户形成策略性报价、精益的负荷预测、多维度的风险管控);精益能效(根据行业-客户生产特性-订单等多种维度形成的能效服务)。高度个性化和精确化的匹配与服务解决方案交付是其特点。

维度三:数据技术。即从在线物联、统一数据管理与数据服务(图数模统一体)、数据统计性分析,到高级阶段的人工智能数据分析。


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