电力大数据与经济、社会存在广泛紧密的联系,电力大数据的价值不仅局限在电力行业内部,更体现在国民经济运行、社会进步及各行业更新发展等多个方面。
随着智能电网和信息化建设,电力行业积累了海量数据,这些数据在数据量、多样性、速度和价值方面具有大数据的特征。电力行业已进入大数据时代。电力大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道,收集到的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据集合。
电力大数据是电力公司的新型资产,能够促进电力公司的业务管理向更精细、更高效的方向发展。大数据技术将推动信息技术平台的升级与改造,包括提升数据存储和及时处理的能力;补充对非结构化数据分析与利用的能力;增强对海量数据资源的价值挖掘能力。
电力大数据在应用过程中存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求。通过与行业外数据的交互融合,以及在此基础上全方位的挖掘和分析,将会使电力大数据发挥出更大价值。
一、概述:(SLQ-82大电流发生器产品十分精细)
SLQ系列升流器(大电流发生器)是根据电力部门和工矿企业在电气设备试验如:各种开关,电流互感器和其它电器设备作电流负载试验及温升试验而专门设计制造的专用设备。 本系列产品视产品体积、重量采用分体/一体式结构,具有输出电流无极调整,电流上升平衡、负荷变化范围大、工作可靠、操作简便、等特点。是工矿企业进行升流或温升试验较理想的设备。
二、主要技术参数:(SLQ-82大电流发生器产品十分精细)
注:“升流器额定输出”中,左边为串联;右边为并联输出参数
型号规格
容量
kVA
初级
次级
外型尺寸(mm)
长×宽×高
重量
kg
结构形式
V1
A1
V2
A2
SLQ-82-100
0.6
220
2.7
5
100
300×210×350
18
一体
SLQ-82-200
1.2
5.5
200
310×220×380
22
SLQ-82-500
3
13.6
500
330×238×450
28
SLQ-82-1000
22.7
1000
490×300×300
40
SLQ-82-1500
6
27.3
1500
430×300×500
50
SLQ-82-2500
12
380
31.6
2500
500×330×690
95
SLQ-82-3000
15
39.5
3000
520×330×700
110
分体
SLQ-82-4000
24
63
4000
540×350×720
130
SLQ-82-5000
30
79
5000
600×430×900
300×500×500
145
135
SLQ-82-6000
36
6000
150
140
SLQ-82-8000
48
126
8000
700×480×1000
380×550×550
160
SLQ-82-10000
131.6
10000
700×500×1050
400×600×600
230
SLQ-82-12000
72
189
12000
280
260
SLQ-82-15000
90
237
15000
320
300
SLQ-82-20000
120
316
20000
700×700×1200
500×700×700
350
SLQ-82-30000
180
474
30000
700×700×1400
600×800×800
450
更多特殊、大型规格根据客户要求订做。
三、使用环境:(SLQ-82大电流发生器产品十分精细)
1、工作电源:AC 220V/380V ±10% 50HZ 2、环境温度:—10℃—40℃ 3、产品周围应无严重影响变压器绝缘的气体蒸气,化学性沉积灰尘、污垢及其它爆炸性介质的场所。
四、工作原理:(SLQ-82大电流发生器产品十分精细)
本系列产品按入工作电源后,通过调整调压器输出电压以获得试验所需的大电流。其工作原理图如下:
五、使用方法及注意事项:(SLQ-82大电流发生器产品十分精细)
1、按电气原理图接好工作线路。变压器外壳,操作台等必须良好接地。 2、接通电源,操作台上的绿色指示灯亮。按下启动按钮,红色指示灯亮,此时升流器等待升流。 3、顺时针均匀旋转调压器,注意操作台上输出电流指示直到所需的大电流,为了保证测试精度,可在仪表接线柱上串接一标准电流表。 4、试验过程中,一旦发现不正常现象,应立即切断电源 ,查明原因后再进行试验。 5、试验完毕,必须将调压器回零,按停止按钮切断电源,切断工作电源 ,方可拆除试验接线,以保证。
大数据平台,顾名思义,主要是处理大量(至少TB级)数据的平台,核心是4种能力。一是海量数据接入能力。应建立一套标准化、规范化的数据规范,以及灵活、可扩展的技术体系,以适应体量大、多源异构的海量数据接入需求。二是数据存储能力。平台应选择合适的存储形式,对应于不同类型、不同用途的数据库媒介的存储和查询能力。三是数据查询能力。平台应为客户提供即时、高效的数据查询服务,为客户节省时间、提升效率。四是数据计算能力。平台要充分体现数据价值,就需对数据进行进一步的加工、分析和挖掘,要支持离线批处理、实时计算、机器学习、多维度分析和全文检索等应用场景。
从发展趋势来看,未来大数据平台应具备云+大数据的超融合架构,实现实时性数据处理、事务型在线数据处理、机器学习的数据处理能力,同时,加强数据可靠管理,*终实现更加智能、可靠的大数据存储与分析。
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