来源:亮报2020-04-01
在新冠肺炎疫情防控期间,各地健康码、行踪轨迹分析、患者流调溯源等都体现出大数据应用的价值,各地大数据挖掘的能力也高下立判。
来源:亮报2020-03-25
这一类技术主要对应于电力大数据挖掘的结果发布环节,主要包含tableau、power bi、ets等。...此类技术主要面向用户、电力企业业务运营及管理人员,通过可视化的方式将电力大数据挖掘的结果展示给用户,借助图形表达数据中的复杂信息。
来源:国家电网公司2020-03-23
近日国家电网公司电子商务平台发布了国网江苏省电力有限公司2020年第二批物资公开招标采购项目招标公告,涉及铝包钢芯耐热铝合金绞线、避雷器在线监测、智能变电站时间同步系统、钢芯耐热铝合金绞线、预制光缆、数据挖掘软件
来源:中国能源网2020-03-19
“输变电设备状态大数据评估系统及大规模应用”成果是由国网山东电科院牵头研究的国家863课题项目,提出了面向设备状态评估的大数据集成融合、存储、检索及数据分析挖掘方法,攻克了输变电设备状态智能感知和大数据挖掘分析的关键技术瓶颈
来源:中国电力报2020-03-13
国家电网公司的大数据资源可以实现从宏观到微观的全覆盖,包括分地区、分行业、分企业的电力数据挖掘和全面分析;并且在电力数据的基础上,融合热、冷、气等行业数据与周边环境数据,实现多维度数据分析。
来源:中国电力企业管理2020-03-13
加大大数据挖掘、高质量的信息和数据处理经验,实现电力行业和用户侧的信息互联,以去中心化的创新管理方式,为客户提供优质、高效的智慧能源综合服务。
来源:北极星储能网2020-03-13
(3)电化学储能电站的海量信息应及时、准确收集、存储,通过大数据、云存储、区块链等技术,支持基于大数据挖掘的电池在线评估与预警系统,为电站的远程安全稳定运行,智能运维提供有力保障。
来源:广东省生态环境厅2020-03-12
答:全国排污许可证管理信息平台(以下简称平台)由“一库四系统”组成,即排污许可申请核发系统、排污许可实施与监管系统、排污许可信息公开系统、全国固定污染源数据挖掘与应用系统、国家固定污染源数据库组成。
来源:数据工匠俱乐部2020-03-10
大多数据集团型水务企业现有系统中已存储了海量的数据,如:客户信息、水表信息、历史水量、水质、水压数据等,但由于系统中缺少有效的数据挖掘与分析功能,导致数据过于死板僵化,并未发挥其对集团过去的追溯和对现在及未来的指导作用
来源:华北电力大学2020-03-10
04 数据科学与大数据技术专业 华北电力大学数据科学与大数据技术专业将培养具备扎实的数学基础和数学思维能力,掌握数学、统计学和数据科学相关的基本理论、方法与技能,具有较强大数据分析与存储设计、数据挖掘和应用编程能力
来源:朗新研究院2020-03-10
,供需双方存在信息不对称且沟通不畅,也缺乏互动交流渠道,而解决这些问题,就需要为传统的业务提供数字化支撑服务;为新型业务提供数据挖掘找出潜在客户,并利用数据分析客户潜在特征和需求。...3、客户引导和数据挖掘是获取市场的关键传统能源服务业务在市场中存在大量的竞争和同质化,新型的综合能源业务更需要信息化支撑,但两者都需要解决的是信息匹配问题,即:市场上客户不了解自己需要的服务,服务商和供应商找不到客户资源
来源:中国电力2020-03-02
主要源自认为在此次疫情当中,由于数据贯通、数据集成等基础工作的不足,以及利用人工智能、数据挖掘等先进技术的灵活性不够,大数据未能充分发挥对疫情峰值、拐点、扩散区域等相关内容预测研判的功能,使得出现疫情防控措施准备不充分
来源:中国电力企业管理2020-02-24
技术力量重塑管理形态从短缺时代走向质量时代,电力管理创新的重点也从传统的安全生产、高效生产,逐渐走向市场营销、低碳管理、风险防范乃至数据挖掘、信息驱动。
形成管理主要包含录入规范和流程规范等,侧重于从数据收集角度提升数据质量;运维管理主要包含质量筛查和安全管控,侧重于从现场作业角度提升流程规范性和安全性;应用管理主要包含统计分析和数据挖掘,侧重于从分析总结角度提升数据资产的长期价值
来源:南方电网报2020-02-24
为每一种新能源研发一套管控系统工作量非常巨大,各种能源之间由于没有互联形成信息孤岛,无法进行大数据挖掘以开展增值服务。
来源:安信证券环保公用研究2020-02-17
“物联网+”,智慧环卫应用广泛物联网产品作为数据挖掘和作业执行的主体,也是智慧环卫实现的基础。智能环卫的应用场景十分广泛,贯穿整个产业链。
来源:中国电力设备管理协会2020-02-17
在数据展现层加入更多的功能组件,如统计查询、数据挖掘以及辅助决策等,为变电设备生产管理和辅助决策提供较为准确的信息,也为各种变电设备提供信息预警、分析、诊断、评估和预测功能。
来源:北极星输配电网2020-02-17
这些数据在数量方面是充足的,足以支撑起安全生产、经营管理、优质服务等各方面的数据挖掘与模型分析。...届时,通过大数据分析,可以清晰预判潜在故障与安全风险;通过客户画像,清晰掌握客户的缴费习惯、能源使用情况等基本信息,从而提前防范电费风险;通过数据挖掘,准确预测未来经营管理,甚至是国家经济整体走向。