目前，電力大數(shù)據(jù)應用場景主要在以下方面：

 

    （1）規(guī)劃—提升負荷預測能力。更準確地掌握用電負荷的分布和變化規(guī)律，提高中長期負荷的預測準確度。

 

    （2）運行—提升新能源調度管理能力。利用機器學習、模式識別等多維分析預測技術，分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯(lián)關系，更準確地對新能源的發(fā)電能力進行預測和管理。

 

    （3）建設—提升現(xiàn)場安全管理能力。對現(xiàn)場照片進行批量比對分析，利用分布式存儲、并行計算、模式識別等技術，掌握施工現(xiàn)場的安全隱患，或者核查安全整改措施的落實情況。

 

    （4）檢修—提升狀態(tài)檢修管理能力。研究消缺、檢修、運行工況、氣象條件等因素對設備狀態(tài)的影響，以及設備運行的風險水平，指導狀態(tài)檢修的深入開展。

 

    （5）運監(jiān)—提升業(yè)務關聯(lián)分析能力。利用流式計算、可視化和并行處理等技術，實現(xiàn)全方位在線監(jiān)測、分析、計算。

 

    圖撲軟件（Hightopo）數(shù)據(jù)可視化平臺可以搭建三維仿真地圖，在地圖上以三維立體模型、動畫等方式展現(xiàn)能源企業(yè)業(yè)務范圍、能源資源地理位置分布、仿真環(huán)境，并對接實時運營數(shù)據(jù)，以三維圖形圖表展現(xiàn)業(yè)績數(shù)據(jù)等。

 

    通過建立以蒸汽和電力的需求預測模型為核心的用汽、用電設備的數(shù)字孿生體，并建立以能源轉化效率與綜合效率優(yōu)化模型為核心的發(fā)電機組的數(shù)字孿生體，及時跟蹤和響應能源需求變化和價格變化，自動生成發(fā)電機組的生產(chǎn)負荷以及外購電量的最優(yōu)決策，并快速發(fā)現(xiàn)用能異常，智能輔助全廠的生產(chǎn)調度優(yōu)化。在不投資改造的基礎上，實現(xiàn)跨空間、跨系統(tǒng)的調度優(yōu)化與生產(chǎn)穩(wěn)定運行，降低了綜合能源成本。

 

    “全國一張網(wǎng)”下，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)運銷系統(tǒng)，統(tǒng)籌優(yōu)化運行方案和自控方式，不斷提升調控系統(tǒng)的自學習、自適應、自決策能力。提高管輸收益，提升方案響應速度，降低能耗成本，為電力互聯(lián)互通創(chuàng)新賦能。

 

    充分融合天地空多維度的感知信息，預測設備的缺陷發(fā)展，評估剩余強度和剩余壽命，合理制定維修計劃。實現(xiàn)對安全風險的智能辨識和預警，提高本體安全的管控能力。通過擬真的設備數(shù)字化模型與強大的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺相結合，獲取設備細致入微的洞察力信息，實現(xiàn)設備的智能化診斷，預防性維護和全生命周期管理。

 

    涵蓋“事前、事發(fā)、事中、事后”全過程分析，快速及時地對事故進行響應，預估事故后果，評定事故等級。實現(xiàn)運行工況調整、人員和物資調配、搶修作業(yè)等一體化的解決方案，最終形成統(tǒng)一指揮和協(xié)同工作的應急機制。