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智慧式用电安全系统建设方案一、项目背景随着社会的进步和经济的发展，用电需求量逐渐增加，对用电安全的要求也越来越高。
然而，由于设备老化、不合理的用电方式以及人为因素等原因，用电安全事故时有发生。
因此，建设一套智慧式用电安全系统是非常必要的。
二、系统目标1.提高用电安全性能，减少用电事故的发生率；2.提高用电效率，降低用电成本；3.提高维修和维护效率，减少故障处理时间；4.提高管理水平，实现用电管理的规范化和科学化。
三、系统方案1.基础设施建设（1）建设智能电流监测装置：在用电主线上加装电流传感器，实时监测电流的变化情况，一旦电流超过预设阈值，系统将发出警报并做出相应处理，以避免电流过大而引发火灾等事故。
（2）建设智能电力仪表：将传统电力仪表替换为智能电力仪表，通过与电力管理系统联动，实现对电能的监测和控制，提高用电效率。
（3）建设智能用电箱：在用电箱内安装智能保护装置，实现对用电设备的远程监控和控制，一旦出现异常情况，系统将即时报警并采取相应措施。
（4）建设智能维修管理系统：通过将维修记录、设备信息等数据录入系统，实现对设备的维修和维护进行科学管理，提高维修效率。
2.数据采集与分析（1）采集用电数据：通过智能电力仪表和其他传感器采集用电数据，包括电流、电压、功率、用电量等指标，并上传到数据中心。
（2）分析用电数据：利用大数据分析技术对采集到的用电数据进行分析，结合历史数据和先进的算法模型，实现对用电负荷、用电模式等进行预测和优化。
（3）预警和报警：根据分析结果，提前预测可能出现的用电故障，并发出预警信息；对于紧急情况，系统将发出报警信息，并自动采取相应措施，以减少事故发生的可能性。
3.远程监控与控制（1）监控用电设备状态：通过智能用电箱和其他传感器监控用电设备的运行状态，包括温度、湿度、电流等参数，一旦出现异常情况，系统将实时报警。
（2）远程控制用电设备：通过智能用电箱和其他控制器，实现对用电设备的远程控制，包括打开、关闭、调整电压等操作，以提高用电效率和灵活性。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨智慧电厂是指利用先进的信息技术、自动化控制技术和互联网技术，实现电力生产的智能化、数字化和网络化管理的一种电力生产形式。
智慧电厂的建设需要涉及多个关键技术，下面将对其中几个关键技术进行分析及实战探讨。
首先是物联网技术。
智慧电厂中的各类设备和系统需要实现互联互通，通过物联网技术可以实现设备之间的连接和数据的传输。
物联网技术可以建立一个智能的监测与控制系统，对电厂设备进行远程控制和监测，实现电厂运营的数字化、自动化和智能化管理。
物联网技术可以实现电厂设备的在线监测和预测性维护，提高电厂的运行效率和安全性。
其次是大数据分析技术。
智慧电厂中会产生大量的数据，包括电厂设备的监测数据、能源消耗数据、生产计划数据等。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行统计分析和挖掘，提取其中有价值的信息和规律。
通过分析数据，可以优化电厂的生产计划，提高能源利用效率，减少能源消耗和排放。
大数据分析技术还可以对电厂设备进行故障预测和优化，提高设备的可靠性和可用性。
再次是人工智能技术。
智慧电厂中，人工智能技术可以应用于电厂的运行管理、设备控制和优化决策等方面。
通过人工智能技术，可以建立电厂的智能化控制系统，实现设备的自动调节和优化控制。
人工智能技术可以对电厂的生产计划进行智能化调整，根据供需状况和电价变化，自动优化电厂的生产计划，实现电厂的经济性运营。
最后是网络安全技术。
智慧电厂建设中要求设备之间的互联互通，数据安全和网络安全就成为一项关键技术。
电厂需要建立起一个完善的网络安全体系，包括访问控制、数据加密、入侵检测等措施，保护电厂设备和数据的安全。
还需要加强对网络攻击和数据泄露的风险评估和监测，及时发现和处理潜在的安全威胁。
在实际的智慧电厂建设中，需要综合运用这些关键技术，根据电厂的具体需求和特点，进行系统的选型和规划。
需要考虑技术的可行性、成本效益、操作性等因素，并结合实际情况进行实施。
智慧电厂的建设还需要注重培养相关技术人才，提升员工的技术水平，以适应新的智能化和信息化管理模式。
大型水电装备智慧运维系统的体系架构、关键技术和产业应用大型水电装备智慧运维系统的体系架构主要包括数据采集与传输、数据处理与分析、运维决策与执行等模块组成。
1. 数据采集与传输模块：通过各种传感器和监测设备采集水电装备的运行数据，包括温度、压力、振动、电流、电压等。
采集到的数据通过无线通信方式传输到数据处理与分析模块。
2. 数据处理与分析模块：对采集到的数据进行实时处理与分析，提取关键指标和异常信息。
采用大数据技术和机器学习算法对数据进行建模和分析，实现对水电装备的状态监测、故障预警和预测分析。
3. 运维决策与执行模块：根据数据分析结果，进行运维决策，制定维护、修复和升级方案。
运维人员可以通过智能终端设备进行运维任务的派发、执行和跟踪。
系统还可以与企业的计划管理、人员管理和物料管理等其他系统进行集成，实现高效的运维管理。
关键技术方面，大型水电装备智慧运维系统需要应用到以下技术：1. 物联网技术：通过传感器和监测设备实现数据的实时采集和传输，实现对水电装备的远程监控和管理。
2. 大数据技术：对采集到的大量数据进行存储、管理和分析，帮助运维人员进行故障预测和决策。
3. 人工智能技术：利用机器学习和深度学习算法，对水电装备的运行数据进行建模和分析，实现自动化的故障预警和维护决策。
4. 虚拟现实技术：通过虚拟现实技术，提供全景式的水电装备运维培训和操作指导，提高运维人员的工作效率和质量。
大型水电装备智慧运维系统的产业应用主要包括水力发电站、水坝等水电工程的运维管理。
通过应用智能化技术，可以实现对水电装备的实时监控和预测分析，提高设备的可靠性和安全性，减少故障停机时间，提高发电效率。
同时，还可以实现对运维过程的全面管理和跟踪，提高运维效率和精细化管理水平。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨智慧电厂是指应用物联网、人工智能、大数据等信息技术在电力行业中进行智能化改造，并实现以智能化技术为基础的高效、安全、可靠的电力生产运营模式。
智慧电厂的建设需要依赖一系列关键技术，下面将对其中几个关键技术进行分析和探讨。
物联网技术是智慧电厂的基础。
通过在设备上部署传感器和通信模块，实现设备之间的互联互通，实时采集和传输各类数据。
物联网技术可以实现对电厂设备的远程监控、故障诊断等功能，提高电厂的运维效率和设备利用率。
人工智能技术在智慧电厂中扮演着重要角色。
人工智能可以对电厂的海量数据进行深度学习和分析，实现对电厂的智能优化和决策支持。
通过分析历史数据和实时数据，提前预测电厂设备的故障，并进行相应的维护措施，提高电厂的可靠性和安全性。
大数据技术也是智慧电厂的核心技术之一。
电厂产生的大量数据包含了丰富的信息，通过对这些数据进行采集、清洗、存储和分析，可以揭示出潜在的运营问题和隐性规律。
大数据技术还可以实时监控电网的负荷情况、电厂的实时运行状态等信息，为电力调度和能源管理提供决策支持。
虚拟仿真技术也是智慧电厂的重要技术之一。
通过将电厂的各个环节建立起精确的数学模型，并使用仿真软件进行仿真运行，可以实现对电厂的全生命周期管理和优化。
通过虚拟仿真技术，可以对电厂的运行、设备的性能进行模拟和预测，为电厂的设计和运营提供参考依据。
云计算和边缘计算技术也在智慧电厂中发挥重要作用。
云计算可以提供强大的计算和存储能力，将电厂的数据进行整合和共享，实现跨地域、跨部门的协同工作。
而边缘计算则可将计算和存储功能移至离数据产生源头更近的地方，提高数据处理和响应速度，适应对实时性要求更高的场景。
智慧电厂建设离不开物联网、人工智能、大数据、虚拟仿真、云计算和边缘计算等关键技术的支持。
随着技术的进一步发展，智慧电厂将会在提高电力生产效率、降低运营成本、改善能源利用效率等方面发挥越来越重要的作用。
智慧配用电生态系统的建设构想及其关键技术发表时间：2020-04-14T08:24:34.653Z 来源：《中国电业》（发电）》2020年第1期作者：李植鹏1 戴志勇1 张雪峰2 涂昊曦1 崔建磊1 陈拓1[导读] 也不再仅仅满足于“用上电”，而是更加关注怎样才能“用好电”，对电力服务的需求不断升级。
1.深圳市华睿丰盛投资合伙企业（有限合伙）深圳 518000；2.深圳新能电力开发设计院有限公司深圳 518000摘要：本文针对近年来新兴技术在配用电领域不断深化应用和电力用户电力服务需求不断升级的现状，提出了建设智慧配用电生态系统的构想，并分析梳理其具体内涵、典型特征、总体架构和关键技术。
关键词：智慧配用电；智慧运维；客户增值服务；智能配电房1 引言目前，我国已逐步迈入创新驱动发展的新阶段。
云计算、大数据、物联网、人工智能等基础性技术向各个行业快速渗透。
近年来随着电力市场的开放，电力服务市场也在逐步崛起，新兴技术在电力行业的不断深化应用已是必然趋势。
配用电作为电力行业中直接面向广大用电客户的领域，需求丰富、价值创造直接，是新技术、新业态、新模式产生和迭代的良好土壤。
与此同时，随着经济社会的发展，电力用户对电力的需求，也不再仅仅满足于“用上电”，而是更加关注怎样才能“用好电”，对电力服务的需求不断升级。
为更好地满足经济社会发展和人民群众追求美好生活的用能需求，系统整合新兴技术在电力行业的应用，本文以配用电领域为具体切入口，提出智慧配用电生态系统的建设构想，并梳理系统构建中涉及到的关键技术。
2 智慧配用电生态系统的具体内涵与典型特征2.1 具体内涵基于目前国内新兴技术在配用电行业深化应用的有关实践和电力用户的生产生活用电实际需求，本团队采用德尔菲法[1]，分析归纳出电力用户在用电服务方面的五大核心需求，包括便捷的设备运维、高效的能源利用效率、可靠的供电保障、安全的用电环境、经济的临时用电等。
从五大核心需求出发，分析其内在联系和业务外延，通过归整融合，打通业务模块关系，进一步提出建设智慧配用电生态系统的构想，并明确其具体内涵：智慧配用电生态系统，是以智慧运维为入口，以数据云平台为纽带，以客户增值服务为核心，以带电作业、用电安全、临电共享等业务为补充的配用电服务生态。
2.1.1 智慧运维智慧运维，是利用智能化设备、大数据分析、信息通信技术等手段，将传统的线下运维模式升级为线上线下一体化的新型运维模式[2-3]。
一般具有主动服务、可视化监控、在线监测、专家诊断等特点。
2.1.2 客户增值服务客户增值服务，是以客户为中心、以提高客户满意度和价值增长为目标，为客户提供多元化、个性化、差异化、可拓展、可创造价值的用电业务[4-5]。
作为传统用电服务的延伸，客户增值服务一般包括用电工程、能效服务（合同能源管理、综合节能、合理用能咨询）、电能质量、客户服务等业务[6-7]。
2.1.3 不停电作业不停电作业，是采用对用户不停电而进行电力线路或设备测试、维修和施工的作业方式。
不停电作业方式主要有两种：一种是直接在带电的线路或设备上作业，即带电作业；另一种是先对用户采用旁路或移动电源灯方法连续供电，再将线路或设备停电进行作业。
随着配电网供电可靠性要求的不断提高，配电线路带电作业和不停电作业法也得到了广泛应用和推广[8]。
2.1.4 用电安全用电安全，主要指用户侧因设备误操作、违章用电、装置和线路年久失修以及因雷电引起的漏电和触电事故。
一旦发生用电安全事故，不但会造成经济损失，还容易造成人身伤亡，社会影响恶劣，需采取科学的用电安全检查和治理技术，解决用电安全的难题[9]。
2.1.5 临电共享临电，主要指施工现场服务于工程建设，且在工程竣工后马上拆除的临时性用电。
通常涉及的用电设备种类繁多、设备容量较大、多采用露天作业方式。
因此临电的合理高效实用不仅关系施工进度以及工程质量，更关系到作业人员的人身安全。
临电共享是指基于资源循环利用和集约化专业化服务思维，为电力用户提供一站式的临时用电服务[10-11]。
2.2 典型特征以本节提出的具体内涵为核心，可进一步分析提炼出智慧配用电生态系统存在的几个典型特征：2.2.1 生态化特征智慧配用电生态系统的概念覆盖范围甚广，已超过以往任何其他的配用电服务理念。
借助新一代互联网信息技术，将智慧配用电生态系统所涉及的所有服务内容，打通壁垒，高度联动，充分整合，为用电客户提供一体化的服务，形成完备的服务生态，因此，呈现明显的生态化特征。
2.2.2 信息化特征数据云平台承担着信息收集、传递、分析和处理的功能，是智慧配用电生态系统的关键纽带。
因此，信息化不仅是智慧配用电生态系统的特征，更是区别于以往其他配用电生态的特色。
2.2.3 价值化特征智慧配用电生态系统虽覆盖面广，但归根结底，是以为客户提供全面、经济、高效的用电服务和创造价值为目的。
价值化，不仅是智慧配用电生态系统的最终归宿，也是其存在使命。
图2 智慧配用电生态系统物理架构设想3 智慧配用电生态系统的总体架构智慧配用电生态系统，是借助大数据、物联网等新一代互联网信息技术，对各类要素资源进行挖掘和聚合，以更好地匹配和满足配用电客户的多样化需求，为电力用户提供更加安全、可靠、经济、高效、便捷、省心的电力服务。
系统架构从业务层面和物理层面分别进行设计构想。
3.1 业务架构设想根据业务特点，本文在业务层面提出了图1的框架结构，框架结构分为三个层次，即前台、中台和后台。
其中，智慧运维作为前台业务，在为电力用户提供运维服务的同时，通过监控测量设备，实现电力数据的全面收集；数据云平台作为中台，对前台传递过来的数据进行诊断，分析用户用电痛点、难点，提供解决方案；后台业务以客户增值服务为核心，用电安全、带电作业、临电共享等业务模块为补充。
3.2 物理架构设想为了提升系统的可靠性和稳定性，智慧配用电生态系统的物理层面可借鉴先进的物联网“云、网、端”分层架构的理念进行系统设计，如图2所示。
其中，“云”侧建设综合能源服务管理云平台，为用户提供多样化的服务和可视化界面；“网”侧实现数据的统一标准化采集和高效的传输处理；“端”侧设置多样化的采集终端，为电力用户配用电设备提供全面的监控测量服务。
4 关键技术根据目前智慧配用电生态系统的具体内涵和总体框架，梳理出智慧配用电生态系统的关键支撑技术，具体包括智能配电房技术、智能感知技术、电力大数据技术。
4.1 智能配电房智能配电房，是在传统配电房的基础上，加装综合检测系统，实现配电房环境和供电设备各种状态量在线监测，通过后台系统集成开发，实现各种监测数据的查询、分析、预警及综合展示，以提高配电房的运行能力，保障配电房设备的安全运行[12]。
智能配电房是智慧运维得以实现的物质基础，也是智慧配用电生态系统构成的基本单元。
4.2 智能感知技术智能感知技术包含数据感知、采集、传输、处理、服务等技术[13]。
智能感知技术是智慧配用电生态系统的基础，为后续业务的进行提供数据来源和依据。
4.3 电力大数据技术电力大数据来源于电力生产和实用的各环节，以体量大、类型多、价值高、处理速度快、准确性高为显著特点，包含数据分析、数据管理、数据处理、数据可视化等关键技术。
通过电力大数据技术，对电力用户的用电行为进行深度分析，引导和挖掘电力用户潜在需求，将给行业带来极大的价值增值潜力[13]。
5 结语智慧配用电生态系统是满足电力用户多样化需求的必要手段，是新兴技术在电力行业，特别是配用电领域深化应用的必然结果。
本文在提出智慧配用电生态系统的具体内涵和典型特征后，搭建了系统的业务架构和总体架构，并梳理出系统建设的关键技术，对配用电领域的未来发展方向提供一定的指导意义。
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