安徽物联网经验

电表:智能电表与采集器；输变设备状态在线监测；数字化变电站；电网广域监测系统wams；配电自动化与故障检测装置；物联网中的信息互动：能源大数据模型与信息模型；部门管理流程化/流程信息化；统一大数据服务；营配调用服售贯通一体化；基于数据分析的决策；网络智能：业务点-线-面的网络化协作；大量的M2M机器智能网络；基于大数据的人工智能；构建网络化的生态体系；电表的应用：业务信息化系统/调度自动化；运营监测/辅助决策系统；营配贯通与配网抢修指挥平台；综合能源服务平台；电力市场交易平台；物联网就是物物相连的互联网。安徽物联网经验

智能配电房：当前电网在稳步推进智能配电网的建设，智能配电房是一个典型十分依赖传感器技术的电力物联网应用场景。通过监测配电房内温湿度、电信号、电磁信号等来综合判断配电房内设备的运行工况。

开关柜弧光保护系统：目前国网正在试点智能变电站弧光保护系统，弧光保护系统采用弧光和电流的双判据，严重依赖开关柜内故障时放电弧光的采集，故弧光传感器质量的优劣直接影响保护装置的动作，直接关系到系统运行安全。

输电钢塔：在沿海地区由于经常发生台风，台风对输电钢塔的运行影响十分巨大，一旦输电钢塔发生倾斜等，就是威胁到电网的安全运行，这里就需要运用到测量倾斜度的传感器技术。目前在南方电网内已有应用。 安徽选择物联网现有基础技术包括可再生能源发电和智能电网技术。

    感知层，负责感知外界信息和响应上层指令，是所有上层的基础，这一层利用包括传感器、信号采集设备等在内的各种手段，采集到物体的状态，比如温度太高还是太低？湿度有没有过高？电流是不是过大？这个设备是健康还是不健康呢？有没有突然出现猫猫狗狗的（别笑，真的）？同时还可以将上层发来的指令告诉设备执行机构，做出指定的动作，是直接与物体打交道的一层。没有感知层，所有的工作都将如同没头苍蝇一般。感知层架构中列出的“现场采集部件”、“智能业务终端”等都是现场实际使用的终端设备。这里值得一提的是，泛在电力物联网为很多终端厂商提供了更多的可能性，尤其是在未来存在着“硬件平台化，软件APP化”的趋势，硬件规范起来，其中的功能性部分通过软件实现，将软件和硬件拆分（就好比未来的小米手环装了华为的内置程序一样），无论对硬件厂商、还是软件厂商甚至用户来说，都是一个新机遇。友先达抓住机遇，为客户提供比较好质的电表和服务。

去中心化，符合电力的输配分离的能源交易售电系统

特点：

所谓的去中心化，就是把这个中心去掉，使原来属于中心化角色的权力分散化，用户之间能自由的进行点对点交易。比如，原来用户购物产生的数据，交由用户去管理，中心化的公司只能调取，无权查看；再比如商家的好坏，会全部由用户来决定，中心化的公司没有办法去做搜索排名，影响商家的销量等，这就属于去中心化。

可实现P2P或B2P交易，即用户和售电公司智能合约交易，去中心化的同时监管机构可作为观察节点进行审计；这是链的主要特点 在能源互联网概念热起来之前，有一个智能电网（Smart Grid）的概念，后来我写了一篇短文。

我们现在正处在一个服务经济时代，对于任何一家企业来说，能否赢得更多的客户，能否使客户满意，而成为您忠诚的客户，就决定着您在激烈的商场中的成败。因为，当今的市场上卖家多于买家，任何一个服务单位都不是单独的卖主，而顾客的选择余地却是越来越广阔。现在的服务比以往任何时候都难，因为，顾客要求更多，对您的期望也更多。如果您的产品和服务没有满足他们的要求和期望，他们就不再准备跟您做生意，不再买您的产品，不再接受您的服务，现在是一个服务不能错，错一次就换人的时代。所以，当今的社会，企业无论大小，产品服务无论简单还是复杂，质量的客户服务已经成为竞争的有效法宝。

我公司也在不断的完善各种客户服务

1、 提供一对一的24小时专人客服，及时满足客户的需求

2、 以客户服务为重点

3、 提供相应、及时的技术支持

4、 具有行业的各种高中低端方案，为客户量身定制

5、 和客户一起解决面临的问题 目前泛在电力物联网在欧美国家并未普及。我们国家目前已经投入运营。天津物联网一体化

中端电表：功能单一，计量精度符合国家标准，只有一种通信方式，不支持多种协议通讯。安徽物联网经验

另一方面，人工智能等新技术的有效落地进一步拓展了区块链管理应用市场。友先达利用区块链智能合约和共识机制等技术打造“能源区块链”解决方案，构建各类能源数字化资产可信交易环境，促进资产价值的链上传递。采用“区块链+微服务技术架构”，为各类电子化数据提供即时的存证溯源服务，快速打造电子合同、商品溯源、文件存证、电子证照、权属公证等解决方案，构建含利益主体、监管部门、司法部门、评估机构的“多中心”应用。基于自然语言处理、机器学习、知识图谱等人工智能技术研发的友先达机器人友友，创新采用软硬一体的形式，提供不同的能力组合，解决了财务、营销、审计、日常办公、运维管理等逾20个具体业务场景的效率、效益提升需求。安徽物联网经验

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