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电力类项目案例
课程链接
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/62911?source=home
案例一
基于多维度的输电线路数据分析
供电公司输电运检中心市县一体化管辖35KV及以上线路213条，杆塔10426基，共计3562余公里。分布在某市5300余平方公路的区域内，属地运维500KV及以上特高压、超高压线路17条共计710余公里。其中，事关大电网安全的220KV及以上近区线路67条，1740公里，数量居全省第三。输电线路是城市能源的大动脉，不仅是电能传输介质，同时也是电力系统安全稳定运行的根本。
本课题提出建立日常人工巡视、无人机巡检等多维度状态感知体系，全方位的对输电线路信息进行采集，并对获 取的海量信息利用大数据分析技术手段，进行多维度的数据挖掘和归纳，完成有效数据的提取和格式化处理，实现输电线路状态感知信息的实时性、真实性、全面性、多维度和细粒度。
实验列表
单节点环境搭建
输电线路电压层级数据分析及实现
无人机巡检数据分析及实现
案例二
数字乡村基础设施能源分析
2021年起某市积极推进数字乡村建设，发展农村“新基建”，推动供水供电等传统基础设施数字化转型。
《2021年某市数字乡村工作要点》要求充分发挥能源大数据中心作用，充分利用电力数据，常态化对数字乡村发展情况进行能源大数据分析评价。数字乡村战略数据集中度差，缺少统一整合，无法量化相关数据指标。
实验数据包含每个月数字乡村建设相关的用电数据、电网建设数据、光伏发电数据、企业用电数据等。
实验列表
数字乡村用电量数据分析
绿色乡村光伏发电产能分析
各行业用电量数据分析
行业月度用电同比增长率分析
案例三
变压器故障诊断分析
目前对变压器的故障诊断主要是通过油务化验实验室检测和油色谱在线监测，但这两种存在诊断时间过长或故障诊断识别率较低等问题。通过对变压器运行过程中产生的大量历史数据进行分析，提取故障诊断的关键特征数据，搭建变压器故障识别模型，可以实现对变压器故障的准确预测。
实验列表
变压器故障检测与预测分析
案例四
防窥漏电监测与识别分析
为防窃漏电，找出可能存在窃漏电的可疑用户做进一步处理，传统方法如定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电，对人依赖性强，目标不明确，工作量大。通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型：以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。
实验列表
防窃漏电监测与识别分析
案例五
电力企业能耗预测
企业节能减排是我国社会发展的前沿问题和研究热点，对企业用户的电力能耗现状进行综合评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础。案例数据来源于某高新区企业近两年的用电量，希望能够根据历史数据去精准预测未来一个月每一天的用电量。
实验列表
电力能耗预测分析
案例六
基于95598工单进行电费敏感用户数据挖掘
随着电力体制改革向纵深推进，售电侧逐步向社会资本放开，当下的粗放式经营和统一式客户服务内容及模式，难以应对日益增长的个性化、精准化客户服务体验要求。如何充分利用现有数据资源，深入挖掘客户潜在需求，改善供电服务质量，增强客户黏性，对公司未来发展至关重要。
以电力用户95598工单数据，供电抢修服务数据、停电信息数据为基础，结合对受理工单文本内容进行分析挖掘，建立客户停电敏感度模型，对客户对于停电的敏感程度进行量化分析，确定用户对停电时间是否敏感。
实验列表
电费敏感用户预测
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