車物聯網定制

不可篡改的能源交易售電系統

系統特點：

1， 區塊鏈是一個分布式的共享賬本和數據庫，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集體維護、公開透明等特點。這些特點保證了區塊鏈的“誠實”與“透明”，為區塊鏈創造信任奠定基礎。當父區塊有任何改動時，父區塊的哈希值也發生變化。這將迫使子區塊的“父區塊哈希值”字段發生改變，從而又將導致子區塊的哈希值發生改變。而子區塊的哈希值發生改變又將迫使孫區塊的“父區塊哈希值”字段發生改變，又因此改變了孫區塊哈希值，以此類推。

一旦一個區塊有很多代以后，這種瀑布效應將保證該區塊不會被改變，除非強制重新計算該區塊所有后續的區塊。正是這樣的重新計算需要耗費巨大的計算量，所以一個長區塊鏈的存在可以讓區塊鏈的歷史不可改變，這也是安全性的一個關鍵特征。 泛在電力物理網也要實現信息和數據的“泛在”。車物聯網定制

智能配電房綜合管理系統由配電房端監測子系統、傳輸網絡、智能配電房綜合管理服務平臺三個相互銜接、缺一不可的部分組成。智能配電房綜合管理服務平臺通過對分散到各處的配電房實時數據收集和分析，實現對區域內配電房在線綜合管理。通過智能配電房綜合管理服務平臺對每個配電房監測子系統的數據采集，及時發現配電房異常（故障），并通過故障識別模型，對故障進行分析和定位，并利用派單系統，聯系故障點附近維保人員快速處理故障。系統組成：1、基于GIS的配電可視化。2、配電房故障在線識別。3、配電維保工單管理。浙江區塊鏈物聯網從能源互聯網過渡到泛在電力物聯網的具體方案應該是一個比較自然的階段，即建立能源互聯網信息互聯的基礎。

      維度二：精細服務。圍繞園區客戶和終端客戶的能源服務需求，形成精益生產（比如分布式發電、余熱發電等）；精益調度（源網荷儲一體化調度、多能聯合調度等）；精細交易（針對不同負荷特征的客戶形成策略性報價、精益的負荷預測、多維度的風險管控）；精益能效（根據行業-客戶生產特性-訂單等多種維度形成的能效服務）。高度個性化和精確化的匹配與服務解決方案交付是其特點。

維度三：數據技術。即從在線物聯、統一數據管理與數據服務（圖數模統一體）、數據統計性分析，到高級階段的人工智能數據分析。

    當綜合能源服務的客戶價值和市場現狀處于（甚至還沒到）的時代，在技術上就已經分析規劃到5G/6G，這里面只能說對業務價值和商業模式的理解不夠吧。友先達認為泛在電力物聯網在用電側有很長的路要走，不是技術的原因，而是在市場現實方面，隨著市場的發展，技術也會呈現出完全不同的形態，可能和我們當下規劃的完全不一樣（當年計算機處于ENIAC的時代，美國人認為未來只需要幾十臺大型計算機就足夠全人類使用了）。因此，泛在電力物聯網在綜合能源服務領域，應該是商業模式和業務模式的探索落地，先于技術規劃和技術建設。從當下用戶真正需要的綜合能源服務開始做起（園區綜合能源服務，嚴格意義上不是真正的用戶需要的綜合能源服務），什么樣的業務模式需要什么樣的數據，配合什么樣的采集通信，以什么樣的成本去建設，成本如何在到后面輪的迭代中就回收。這才是真正具有互聯網思維的“精益創業”。作為賣點還想說的是，資本市場如何解讀泛在電力物聯網，友先達認為短線看消息想象，中線看產品和營收，長線看企業價值。過渡解讀，容易限于短線作為賣點，和真正的價值投資也距離較遠。 **電表：功能復雜，計量精度優于國家標準，多種通信方式可供選擇，多種通信協議支持；

      友先達了解到，在數據挖掘和技術創新方面，國家電網有限公司組建了國網大數據中心，明確了“盤規治用”的工作思路，推進建立了兩級數據目錄，構建數據管理體系。區塊鏈、人工智能、5G、北斗建設應用技術等納入泛在電力物聯網建設重點任務，為客戶提供更加互動化、智能化、多元化的電力綜合服務。8個方向40項重點建設任務，涵蓋源網荷多元協調的泛在調度控制、營配貫通優化、營銷2.0、新一代電力交易平臺、新一代調度自動化系統、智慧供應鏈、數據中臺、資源業務中臺、“國網云”、5G建設及應用等各項建設任務，持續提升客戶參與度、滿意度和獲得感。友先達緊跟時代步伐，加入物聯網大軍，為客戶提供質量服務。泛在電力物聯網屬于能源互聯網的重要組成部分。寧夏物聯網智能電表

智能配電房綜合管理服務平臺通過對分散到各處的配電房實時數據收集和分析實現對區域內配電房在線綜合管理。車物聯網定制

    物聯網定義物聯網是一個由汽車、機器、家用電器等實物組成的網絡，這些實物利用傳感器和API實現互聯，并通過互聯網交換數據。物聯網的基礎是什么？物聯網需要依靠大量技術，比如將設備連接到互聯網的應用編程接口(API)。其他關鍵技術還包括大數據管理工具、預測分析、人工智能和機器學習、云以及射頻識別(RFID)。物聯網平臺和架構基于云的物聯網平臺和架構能將現實世界與虛擬世界連接起來。借助這些平臺和架構，企業能夠管理物聯網設備的連接性和安全性，同時收集設備數據，將設備連接至后端系統，確保物聯網的互操作性，并構建和運行物聯網應用。充分利用物聯網數據的增長趨勢智能設備會產生大量物聯網數據，企業需要實時分析和利用這些數據。這時，預測分析和大數據分析就派上了用場。此外，企業還能利用機器學習技術，為數據添加情境，并在無人工干預的情況下觸發行動。工業物聯網和機器對機器技術在制造業中，物聯網搖身一變，成為工業物聯網(IIoT)，也被稱為工業互聯網或工業。利用機器對機器(M2M)技術，工業物聯網可以支持企業執行從遠程監控和遙測到預測性維護的所有任務。物聯網的優勢創造新的業務模式。 車物聯網定制

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