智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务，首先分析智能配用电大数据的特征；然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景，其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景，提出大数据环境下的研究思路和方法；接着分析业务应用中的大数据关键技术；最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
随着复杂系统测试、试验和状态监测产生的数据呈级数增长，大数据逐渐成为各种工业领域的研究热点。为此，从大数据定义、产生、特性的角度阐述大数据的内涵，重点强调大数据产生三要素的彻底变革，并按照大数据处理流程———产生、存储、预处理、分析及挖掘、呈现，归纳得出大数据处理的通用技术体系，分析了技术体系中各环节技术的发展现状。最后，从数据科学、工业 4． 0 以及信息物理系统的角度，阐述大数据发展的趋势，并分析了大数据发展的挑战。
大数据为智能电网的发展注入新的活力，掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上，给出具有通用性的电力大数据平台总体架构，并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过 3 个典型案例，分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革，将智能电网的发展推向新的阶段。
随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展，电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大，逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求，迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源，针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点，指出电力用户侧的 大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台，将智能电表、SCADA 系统和各种传感器中采集的数据整合，并利用并行化计算模型 MapReduce 与内存并行化计算框架Spark 对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法，将随机森林算法进行并行化，对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析，缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于 Hadoop 的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统，包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等 功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验，实验结果表明，并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度，且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度，能够较好的对大数据进行分析处理。
关于数据架构，包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元，和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构，主要是想谈谈近期工作推进过程的当下，对于数据架构的新的理解和认识。
在钢铁厂的生产和运行过程中，风机设备在其中发挥着极为关键的作用，如炼铁单元工艺段涉及的风机设备便包括除尘风机、主排风机、回热风机、环冷风机、主抽风机、脱硫氧化风机等，而为了保证风机设备更好地服务于钢铁厂生产，正是本文圍绕风机设备综合性维护开展具体研究的原因所在。
通过互联网络,将需要计算的服务,交给服务器去计算。一种按使用量付费的模式,提供快速可用的、便捷的、按需的可配置的计算资源共享池（网络,服务器,存储, IT资源、应用软件,数据、服务） ,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。通过虚拟化技术将资源虚拟成资源池。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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