来源:论文网2015-11-06
智慧城市的应用标准是指智慧城市典型行业或领域的技术参考模型、标准应用指南等标准及规范,是根据具体领域的业务需求,对及时掌握的各类感知信息进行综合加工、数据挖掘和智能分析,辅助统计、分析、预测、仿真等手段构建的智慧应用体系
来源:风电后市场2015-11-06
目前整个风电领域都十分关注互联网和大数据的应用,对此壳牌在风电后市场服务上也有了新动作-壳牌全天候风电服务包2.0:是基于新兴的大数据挖掘技术和为客户服务的思维而建立的,集定制化、交互性、高效率、还有自动换油车服务等为一体的增值服务
来源:北极星售电网2015-11-06
国家发改委还提出了智能电网发展指导意见,综合应用云计算、网格计算、大数据挖掘等技术,实现海量数据的深层利用,全面支撑智能家庭、智能楼宇和智慧城市建设。
来源:中国资本证券网2015-11-05
合资公司主要开展环保数据咨询与分析、数据交互与交易、环境公众信息服务等业务,提供污染排放监测数据服务和大气环境质量监测数据服务,并在此基础上通过数据挖掘提供数据增值服务等。
来源:中达电通股份有限公司2015-11-04
该系统通过实时模拟/数字信号获取、网络化数据传输、海量数据存储、智能大数据挖掘与分析、超高清晰度数据可视化等技术,提供海量可视化信息,帮助及时有效决策和远程控制。
来源:北极星售电网2015-10-30
王书高表示,电改9号文当中列出六类可以由售电资质的公司,节能集成商是其中之一,朗德华将通过能源管理与数据挖掘,为工商用电企业提供节能服务的售电公司,依托云平台打造覆盖电力需求侧管理、售电、能源管控、节能改造的闭环业务
来源:中兴力维2015-10-29
在平台系统中,最基本的处理技术需要包括云存储技术,数据预处理技术,数据挖掘技术,智能分析技术,机器学习、决策、调度技术等。
来源:电力喵2015-10-29
ami业务主要产品包括:全系列智能电能表、智能水表、智能燃气表、超声波热量表;各类配电仪表,电能质量监测设备;全系列能效数据采集终端,负荷管理终端,用户管理装置;计量自动化系统及各类应用系统与服务,能源数据挖掘
来源:中泰证券2015-10-29
公司将从与现有业务结合较为密切的智慧分布式能源管理领域入手,通过对智慧分布式能源管理云平台及关键技术、智慧能效管理云平台及关键技术和微电网系统平台及关键设备三大核心技术领域展开研发,全面提高公司在云计算与互联应用、分布式数据挖掘与专家系统
来源:甲科数据2015-10-28
其推荐系统的本质正是通过对海量数据挖掘,以消费实体为单位,对消费习惯的深层次挖掘,预测,引导客户消费,以获取最大的经济效益。...利用大数据技术,深度开展数据挖掘工作,为节能环保决策提供数据支撑。从工业界对大数据技术应用效果来看,其突出一点就是能够优化和改进现有业务流程,为决策提供数据支撑。
来源:全景网2015-10-28
来源:能源杂志2015-10-27
陈斌在接受采访时详细地介绍了新近推出的壳牌全天候风电服务包2.0:这是基于新兴的大数据挖掘技术和为客户服务的思维而建立的,首先是定制化,我们拥有上万台风机运行的整个油品检测数据库,基于这些数据可以有针对性地给每一个风场提供预测性保养建议和定制化方案
来源:北极星太阳能光伏网(独家)2015-10-27
在上端,我们还提供了相配套的云存储、大数据挖掘和智能云中心。为什么要提供那么一套大数据分析的系统呢?还是基于我们现在的电站。
来源:千家楼宇自控网2015-10-27
另外,数据挖掘结果在维保单位、行政监管单位、其他第三方单位实行数据共享,减少资源浪费。
来源:珠海清英智能电网研究院2015-10-25
虽然耗电量、电压及停电信息都有了,sce还在探究深一步的数据挖掘,由此也开展了一些试点项目,特别用于挖掘工程、规划和运营业务的崭新可能性!
来源:新华科技2015-10-23
:第一个特征是信息基础设施高度互联,包括生产设备、机器人、操作人员、物料和成品;第二是制造过程数据具备实时性,生产数据具有平稳的节拍和到达流,数据的存储与处理也具有实时性;第三是可以利用存储的数据从事数据挖掘分析
来源:北极星输配电网2015-10-22
此外,智慧能源管理还需要在设备与设备之间建立联系,实现远程管理、后续数据挖掘甚至控制等功能。
来源:《风能》2015-10-21
针对市场的变化,我们在今年推出的风电服务包2.0,就是基于我们独一无二的油品检测数据库的分析,为风电行业的客户提供大数据挖掘下的定制化、交互性、高效率的润滑解决方案和服务。
来源:晶科能源控股有限公司2015-10-19
晶科能源副总裁钱晶表示:非常高兴能获得2015中国智慧能源新锐企业的称号,晶科能源始终致力于通过光伏发电开启能源互联网的新时代,通过了解客户的用电模式和用电习惯,根据海量数据和数据挖掘,提供客制化服务。
来源:国家电网报2015-10-19
提前进行客户用电风险预测,是我们运用大数据挖掘技术开展客户用电行为分析的重要任务之一。李晖肯定地说。...基于大数据挖掘技术的配变重过载预测分析,能够更加准确、及时地预判配变重过载情况,提高配网技改效率,保障配网供电的可靠性及安全性。