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

电表:智能电表与采集器;输变设备状态在线监测;数字化变电站;电网广域监测系统wams;配电自动化与故障检测装置;物联网中的信息互动:能源大数据模型与信息模型;部门管理流程化/流程信息化;统一大数据服务;营配调用服售贯通一体化;基于数据分析的决策;网络智能:业务点-线-面的网络化协作;大量的M2M机器智能网络;基于大数据的人工智能;构建网络化的生态体系;电表的应用:业务信息化系统/调度自动化;运营监测/辅助决策系统;营配贯通与配网抢修指挥平台;综合能源服务平台;电力市场交易平台;能够有效减少产品设计的时间成本,简化产品设计过程,使设计人员能够以更加便利的方式进行设计。陕西WIFI物联网

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    网络智能阶段网络智能阶段,就是阿里曾鸣老师提的“网络协作、数据智能”的生态阶段了。在电网侧,由于自然垄断环节的相对封闭性,在这个环节主要往数据智能方向走,比如人工智能的分析,无人机机器人的应用,**终降低人工成本,减少错误决策损失。在综合能源服务侧则机会较多,一方面是电网企业未来战略可能定位于生态平台的构建,依靠现有巨大的一些客户、电力流和信息流,吸引更多的第三方合作;另一方面随着现货市场的建立完善,未来基于现货价格和增量配网、局域电网乃至微电网,可以构建更多的玩法,比如虚拟电厂参与现货和辅助服务交易。因此可以形成网络化的生态体系,以价格信号和服务需求串联起点、线、面,**终形成网络生态体。个人认为这也是国网泛在物联网的**终战略目标,也是国网转型的关键所在。 陕西WIFI物联网针对采集的数据进行各种模型分析和报告,为客户消除安全问题,提供能耗分析功能;

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      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。


    维度一:网络协同。即构建能源服务的平台化生态,从现在的“链式产业格局”,演化成内部外部协同一体化的网络式生态。举个例子,未来围绕现货市场的负荷优化服务,将会包括“能源运营线的负荷监测、负荷分析”,“市场交易线的价格响应、需求计划”,“设备服务线的运行计划,检修计划”,甚至包括“能源金融线的价格保底、期货对冲”。一个服务的需求,将把不同线条上的不同业务点串联起来,形成丰富的“点-线-面”网络协同。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。 平台通过对用户类型实施分级管理以实现更高的信息安全;

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信息互动阶段

在泛在物联解决数字化,实现“数字孪生”的前提下,如何利用这些数字为管理价值服务,这就是信息互动需要解决的问题。简单来说就是信息化、互动化。在综合能源服务侧,由于数字化水平极低(只有少数行业实现了能源专业的数字化,比如钢铁行业),因此信息互动这个阶段也处于非常初级的阶段,基本上就是电网公司在上个世纪80、90年代的水平,远远没有到互动,连**基本的能源管理信息化都没有实现,大量小系统处于孤岛状态,没有完整的业务标准和信息模型标准。未来随着能源服务市场化水平、专业化水平的提高,更专业的公司进入这个领域,存在较大的提升空间。 中端电表:功能单一,计量精度符合国家标准,只有一种通信方式,不支持多种协议通讯。陕西WIFI物联网

物联网涉及物理、化学、生物基础学科,从敏感机理、工艺技术、结构设计、产成品测试、市场应用全产业链。陕西WIFI物联网

       友先达带你了解物联网。大部分现有对泛在物联网的理解,只是停留在传感、物联、通信、大数据、云计算这些技术层面。国网公司将泛在电力物联网提升到企业战略层面,而非简单的将其作为一项企业技术战略去推进,需要从未来智能商业模式的角度去理解泛在电力物联网的战略意义。中国人做事讲究“取势、明道,优术”,势就是战略层面的把握,道是指业务设计和分析,术是技术方面的支撑。首先在战略层面形成分析,然后针对具体的业务场景、客户细分和需求进行梳理,才能形成对技术的正确理解。如果脱离了战略和业务(战役),战术层面的技术规划就容易变成技术堆砌。


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