AI数据采集企业

      方案二（水、燃气、热公司为电力集团子公司的四表集抄方案）与方案一类似，只是相对于方案一，方案二中是由电力公司来实现水、电、燃气、热四种能源的整合，形成电力集团并由电力集团来充当方案一中能源集团的角色，对四种能源进行统一的管理。该方案的整体思路与方案一相同，同样能够实现能源的智能化管理和服务。同时，其信息运行方式也是完整的闭环，在电力集团的统一管理下，整个系统信息的有效性、安全性、私密性和开放性能够得到保证，信息运行是可靠的。数据采集具有远程升级和重启动的功能；AI数据采集企业

     首先我们要对这套系统的信道，进行一个技术定位：作为居民用能计量数据采集系统，无论考虑那种价格体系，这都是一个低速数据采集系统。不要把它定位成一个高速数据采集系统。对于极端庞大的终端用户数量，这个定位不准确，它对系统造价与成本，就是完全不同的估计。我们也不能不现实的设计系统的功能。它的基本功能，就是计量数据采集，其他的附加功能，则要首先论证技术实现的可行性，还要充分考虑系统造价、成本与承受能力。这应该是系统建设的基本指导思想。盲目的将一些附加功能，加入系统功能设计，对于目前千疮百孔的、以低压载波为信道的居民用能计量数据采集系统，是不切实际的。

江苏数字数据采集输电线路覆冰不仅会影响电网输电线路的运行维护工作，严重时还会导致触碰线路；

基于生产过程的能源成本和预测分析：

1、 需求：明确企业生产的能源使用成本和构成，需要对未来能源采购提供依据

现状：能耗成本高，却不知道具体用在了哪里；能源计划和采购全凭经验，无详细方案和数据支持

2、解决方案：

模块：成本分析模块、能源实绩模块

特点：从多维度分析实时的成本分摊信息；预测用能，为能源采购提供科学依据和方法

3、系统应用

能源成本分析：能源成本同期对比分析、成本组成结构分析，计算各介质在总成本的比例，发掘能耗指标在成本考核中的比重，优化能源成本组成结构；

能源实绩及预测，实现对全公司生产过程中的能源介质的生产耗用数据进行静态平衡和能源生产消耗实绩分析，对公司整体用能情况进行总结、分析、评价和预测，为公司能源管理提供决策依据和能源优化配置的数据支持；

    在信息运行的轨迹上，每一个环节都涉及信息安全问题。方案三在信息安全性方面主要存在下列问题。①在方案三中，水、电、燃气、热四种能源信息都要在电力公司进行汇总，因此，电力公司将成为所有能源信息安全管理的主体，信息安全的保障都将由电力公司来实现。从电力公司的角度来说，其认为信息是安全的。但对于其他能源公司而言，其信息不在自身掌控范围，无法通过自身来保证信息的安全。②由于不同能源公司的信息有各自的特点，对信息采取的加密方式存在差异，而电力公司无法完整准确地掌握其他能源公司的业务流程和信息的特点，对信息本身以及各交换环节的加密不一定有针对性，不一定是有效的。③信息加密各个环节都在电力公司的掌控之中，而由于电力公司对其他能源公司的业务不熟悉，容易受到攻击。④对于电力公司而言，其不仅要保证自身电力信息的安全性，还要负责整个系统其他能源公司的信息安全，而水、电、燃气、热各能源公司又是相互独立的，这就势必**增加电力公司自身业务以外的管理内容，电力公司工作量大，负荷重，管理难度加大，会影响整个信息运行过程中各环节的安全性。 现有的导线覆冰厚度监测方法有人工量器具法 、称重法、图像在线监测法、悬挂点倾角变化在线监测法等。

智慧水务要解决的较先问题是水务企业的直接生产经营管理过程中的问题。制水排水的生产过程必然也经历着自动化、信息化、数字化、智慧化的发展过程，也不断彰显着从传统的“制造”逐步向现代的“智造”向发展轨迹。

不妨从发展的过程中看它存在的三张面孔：自动化、信息化、数字化。名称不同，甚至并不是高级阶段与低级阶段的区别，只不过是不同的时代，不同的名称,其实质没有改变，那就是：无论是给水还是排水，其发展的要求必然是：更有保障，更高效率，更低成本。因此，我们不妨从简单的发展历程，来审视“智慧水务的”前世今生。

数据采集定时上传图像，运用图像识别技术可在设备运行有异常时能及时预警；AI数据采集企业

输电线路直流融冰领域主要涉及对覆冰现象的监测与预警、融冰电源的选取、融冰时的监控与保护等方面。AI数据采集企业

    所谓四表集抄指的是电、煤气、自来水与热力表计计量数据采集系统的简称。其实这不是一个新鲜的话题，多年前就有这个说法，只是因为种种原因，没有实施。现在旧话重提，引用的还是2006年的项目计划，与2011年的标准稿，显得有点突兀与意外。但仔细想来，它又是我国经济发展的历史必然。我国的集抄产业起步，源于上个世纪九十年代。从分散型的多功能电能表，到电能计量数据集抄系统；从低压载波信道到无线信道，再回归低压载波信道。在近二十年的时间内，一直是小规模、多品种的分散型试点。受市场规模刺激，被巨大的利润激励，市场十分活跃；但受困于技术不够成熟，政策迟迟不能到位，企业苦不堪言。一批企业倒下了，退出了，又有更多的企业参加进来。前赴后继，奋不顾身。市场的无序竞争，投入与收益，完全不成比例。“市场开拓”手段层出不穷，漫长的试点周期将近二十年。真可谓“路漫漫其修远兮，市场开拓上下而求索”。 AI数据采集企业

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