晏雷
【摘 要】随着科学技术的不断发展和环保理念的深入人心,电力能源在能源资源中所占的比重不断提升,各种各样的电力交通工具也相继被研发出来。论文主要针对大数据技术在智能充电中网络系统中的具体运行进行探究,希望能为智能充电桩网络系统的优化升级提供一定的参考。
【Abstract】With the continuous development of science and technology and the deepening of the concept of environmental protection, the proportion of electric energy in energy resources has been increasing, and a variety of electric vehicles have been developed. This paper mainly explores the specific operation of big data technology in intelligent charging network system, hoping to provide some references for the optimization and upgrading of intelligent charging pile network system.
【关键词】大数据技术;智能充电桩;网络系统
【Keywords】 big data technology; intelligent charging pile; network system
【中图分类号】TM727 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2019)07-0169-02
1 引言
智能充电桩网络系统具有大数据的显著特征,数据类型丰富,数据源多样,数据量庞大,数据增长迅速。传统的数据处理技术难以应对海量增长的充电桩网络系统相关数据,通过大数据技术的有效运用可以更好地保证电网企业的运营和调度,进一步推进电力能源资源的有效应用。因此,必须要加强大数据技术在智能充电桩网络系统中应用的研究,明确技术应用的相关要点以及注意事项,充分发挥智能充电状况的系统的价值和作用,推进智能电网的蓬勃稳定发展。
2 大数据技术与智能充电桩网络系统的关系
大数据技术与云计算是相互协调和相互影响的,要想充分发挥大数据技术的作用,离不开云计算的有效应用。在智能充电桩网络系统中,云计算技术的合理应用可以科学地计算处理并存储系统内部的所有资源,提高充电网络交互能力和处理能力,是电网系统关键的组成部分。大数据技术根植于云计算,以云计算技术为基础,大数据技术在智能充电桩网络系统当中的应用从某种程度上可以看作云计算技术的有效应用。随着科学技术的不断发展以及信息时代的全面到来,智能技术在各行各业中的应用不断深化,极大地改变了生产和生活方式,提高了产业的经济效益。智能充电桩网络系统是智能技术在电力能源资源应用过程中的一个有效体现,智能充电桩网络融合了人工智能技术、计算机技术、信息技术以及传统电网技术等相关技术手段,能够满足电力企业在新时代发展的需求,使得电网系统可以更为清洁化、智能化以及信息化,实现了传统电网的有效创新和发展[1]。云计算技术与大数据技术对于智能充电桩网络系统的数据处理与数据规划具有十分关键的作用,满足了海量电网数据的计算需求与存储需求,通过利用云计算技术中的并行计算技术与分布式存储技术,可以推进电力系统的稳定持续运行,促进智能充电桩网络的科学发展。大数据技术是数量级增长到一定阶段的业务应用需求与知识挖掘的必然产物,以云计算数据处理技术和分布式存储技术为基础,在智能网络系统当中应用大数据技术,从本质上来说指的是云计算技术,是智能充电桩网络中满足其高级业务需求的一个过程[2]。
3 大数据技术在智能充电桩网络系统中的有效应用
3.1 客户分析
在智能充电桩网络系统当中,大数据技术可以更好地分析用户的实际需求,从而能够为用户提供更加具有针对性和高质量的服务。充电桩网络系统中的相关用户在服务与被服务的过程中会产生大量的数据,大数据技术可以有效分析用户的具体的数据,明确用户的充电时间、分布状况和情绪类别,从而可以为充电桩网络的合理构建提供有效的数据支持,使得电力资源配置更加优化,充电桩设备系统建立能够更加具有针对性和科学性,最大限度的满足用户的服务需求。其次,在客户分析过程中应用大数据技术还可以为企业的发展提供有效的数据支持,帮助企业明确未来的发展方向,辅助企业领导人制定合理可行的决策。同时,大数据技术的有效应用还可以引导企业合理地推荐用户管理,开展个性化的大客户服务,促进电力企业更好的发展。同时,大数据技术还可以为充电桩的用户提供增值服务,利用大数据技术分析为用户提供具体的用电服务,使得用户能够及时了解个人的用电情况以及企业的电力收费情况等[3]。
3.2 充电桩运维
大数据技术可以为智能充电桩网络系统提供预警服务、状态监测服务、故障抢修服务等数据。结合充电桩建造、运行、历史故障、环境特征、缺陷等各方面的数据对充电桩设备网络系统中不同运行年代,不同类别的设备开展预警分析和状态分析,从而可以帮助有关人员进行及时诊断。充电桩设备网络中可能存在的故障和问题方便相关人员尽可能快地开展服务,保障充电桩设备能够正常稳定地运行,延长充电桩设备的使用寿命。智能充电桩网络系统当中的故障抢修功能,只要结合对充电桩设备电量水平、历史负荷、故障原因、故障类型以及设备现状的各方面的数据进行分析,帮助维修人员及时找出故障的源头。
3.3 企业整体运营调度
大数据技术在智能充电桩网络系统中的有效应用还可以整合充电桩网络中的各项资源,使得充电网络的数据能构成一个整体,帮助企业进行决策规划,保证充电桩网络系统能够合理稳定地运行,提高企业的经济效益与社会效益,提升企业的整体协调运营能力与核心竞争力。充电桩、智能系统设备包括充电桩以及发电、输电、用电、变电、配电等各个环节的相关设备,设备涉及的种类较多,运营关系相对比较复杂,一旦存在某一个环节的问题将会影响企业整体的运营质量,通过大数据技术的有效应用可以帮助企业合理地开展运营和调度,充分发挥电力企业的价值和作用,使得电力企业在未来充电桩的建设和投资过程中提供有效的数据支持。
4 结语
综上所述,大数据技术在智能充电桩网络系统当中的应用,可以帮助电力企业更好地进行客户分析、充电桩运营维护以及企业运营调度的优化,对于电力企业的和谐稳定发展具有至关重要的作用。
【参考文献】
【1】林炳花.大数据技术在电力通信网的研究与应用[J].电力大数据,2018,21(05):31-35.
【2】孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技術与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(01):146-169.
【3】郭平,王可,罗阿理,等.大数据分析中的计算智能研究现状与展望[J].软件学报,2015,26(11):3010-3025.