来源:贵阳大数据交易所2016-07-22
大数据技术在可再生能源领域最大的用武之处在风电领域,由于风的难以预测性和激烈波动性,以及风机的重资产属性,风电领域的大数据应用空间十分巨大。
来源:固废观察2016-07-21
《污染源监测管理办法》发布于1999年11月2日,主要规定了职责分工、污染源监测网络、监测要求、监督管理、数据应用、法律责任等内容。
来源:北极星电力网2016-07-21
7.大数据应用试点工程。在市场监管、企业管理、节能降耗、环境保护、食品安全、安全生产、社会信用等领域开展政务数据应用试点,通过数据关联分析应用,辅助决策和精准服务。8.智能制造应用示范试点工程。
来源:亮报2016-07-20
国家电网公司2016年年中工作会议报告中提到,今年上半年,国家电网公司已经在售电量预测、用电信息采集、线损管理、输变电设备状态监测等方面深化大数据应用,取得实效。...国家电网公司已经意识到大数据作为新兴产业的力量,大数据不只屡次出现在本次会议报告中,2015年,国家电网公司发布《国家电网公司大数据应用指导意见》,明确了到2020年将要实现的目标。
来源:光大证券2016-07-20
土壤监测网络的构建,能获取权威、统一、高精度的土壤环境调查数据,建立基于大数据应用的分类、分级、分区的国家土壤环境信息化管理平台,全面满足环保、国土、农业和卫生等领域需求,为全面实施土壤污染防治行动计划提供科学依据
来源:极晨智道订阅号2016-07-20
预计2015年能源行业大数据应用市场规模达8.29亿元人民币。(2)市场需求分析①石油行业的大数据需求国内三大石油国企将成为推动石油大数据进展的主力。
来源:北极星电力网2016-07-19
建设集采集、存储、管理、挖掘、利用于一体的国家级海洋数据中心,构建海洋数据综合服务平台及应用平台,着力开展海洋观测网示范、江海联运大数据应用示范和军民融合应用试点示范,探索建立海洋数据交易所。
来源:北极星输配电网2016-07-19
深化大数据应用,在售电量预测、用电信息采集、线损管理、输变电设备状态监测等方面取得实效。筹建首批技术标准创新基地。新发布国家标准33项、行业标准142项,制修订企业标准195项。
推进农业大数据应用,推广新一代信息技术在农业生产经营各环节的手机应用模式。大力发展农产品电子商务,加快培育电子商务企业,到2020年,全市电商企业达到2000家,年交易额达到20亿元以上。...建设全国重要的安防及节能环保产业基地;磁电子产业集群重点加强磁电子芯片的研发,积极发展基于信息与控制技术、物联网技术的智能交通、智能停车等智慧城市产业,加快发展以卫星遥感、测绘、导航数据分析处理应用为重点的数据应用产业
来源:山西隆腾博沣2016-07-18
预计2015年能源行业大数据应用市场规模达8.29亿元人民币。
来源:北极星环保网2016-07-18
来源:北极星电力网整理2016-07-18
来源:DTDATA2016-07-15
预计2015年能源行业大数据应用市场规模达8.29亿元人民币。(2)市场需求分析①石油行业的大数据需求国内三大石油国企将成为推动石油大数据进展的主力。
来源:北极星电力网2016-07-14
完善在线监测监控设施建设运行维护责任机制,加强信息共享和数据应用,对污染物排放实施严格监控。
来源:赛迪顾问2016-07-14
(二)强化企业信息关联度,鼓励环保大数据应用提升企业信息化与业务的关联度,是环保大数据应用的基础。...三、赛迪建议(一)加快政策出台与政府环保大数据体系构建政府需出台环保大数据相关规划政策,明确大数据应用的总体目标和要求,指明大数据应用的发展方向,布局推进大数据应用的重点任务,提出环保大数据便民的主要路径
来源:给水排水2016-07-14
(2)流量数据格式多样、且存储分散,数据应用效率、水平较低。(3)设备投入成本高、运行维护成本高。
来源:中国电力企业管理2016-07-14
但是真正的大数据应用尚未出现,实际上智能配电网不外乎在节能、安全性和经济性这三个元素之间寻找平衡,结合需求侧管理技术和应用的智能配电网可以使大规模新能源并网的经济性最优化,充分利用有限的电网传输容量,并且保证高质量的电能供应
来源:同晋新农2016-07-13
其次,应该推动环境治理能力现代化,在环境治理体系中全面推广大数据应用。加强基层环保部门的环境数据搜集、处理能力,提升信息化水平。...在美国,环保局对污染物有害物质排放和分布情况的适时掌握是环境大数据应用的基础。环保局获得数据和信息主要是靠严格的企业对污染物、有害物质的报告制度。
来源:北极星环保网2016-07-13
来源:给水排水2016-07-13
(2)流量数据格式多样、且存储分散,数据应用效率、水平较低。(3)设备投入成本高、运行维护成本高。...智慧水务并非简单地运用以往的专业业务信息系统就能实现,而是需要将各项应用系统间的信息进行高效融合,在大数据、互联网、云计算等现代技术的支撑下,建立科学的数据应用模型,分析研判,有效地实现各项业务服务功能