本项目拟重点解决的关键技术问题：
1.建立安全、稳定、兼容的通信网络架构，以实现远程、多端、跨区域、全天候的大数据传输，从而对物联网中的设备和用户进行标识管理。
2.需要有能够综合应用智能电表、红外测温与成像、局部放电检测、图像识别、井盖异动、水位监测、危险性气体浓度等多源、多类型、多用途的传感器。
3.多源、异构数据的接口与平台的标准
除了常规的供电基础信息，数据采集模块还采用其他非电参量和视频、图像等非结构化参量以进行在线监测。因此，众多的电力设备在线监测系统会产生多元、海量、异构的数据。如何综合分析这些多源、异构的数据，如何统一状态监测系统与其他系统之间数据信息模型和通信接口的标准，是其中一个关键难点。
4.电力大数据的集成管理技术
把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或者存储介质上有机地集中，从而为系统提供全面的数据共享。
5.电力大数据的数据挖掘和信息融合技术
在大数据的基础上，需要对各类数据进行有效地分析、加工、提炼以获取所需的特征信息，以实现在线监测、故障诊断、火灾预警等功能，达到安全用电的目的。
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技术介绍
| 需求项目简述 |
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本项目拟重点解决的关键技术问题：
1.建立安全、稳定、兼容的通信网络架构，以实现远程、多端、跨区域、全天候的大数据传输，从而对物联网中的设备和用户进行标识管理。
2.需要有能够综合应用智能电表、红外测温与成像、局部放电检测、图像识别、井盖异动、水位监测、危险性气体浓度等多源、多类型、多用途的传感器。
3.多源、异构数据的接口与平台的标准
除了常规的供电基础信息，数据采集模块还采用其他非电参量和视频、图像等非结构化参量以进行在线监测。因此，众多的电力设备在线监测系统会产生多元、海量、异构的数据。如何综合分析这些多源、异构的数据，如何统一状态监测系统与其他系统之间数据信息模型和通信接口的标准，是其中一个关键难点。
4.电力大数据的集成管理技术
把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或者存储介质上有机地集中，从而为系统提供全面的数据共享。
5.电力大数据的数据挖掘和信息融合技术
在大数据的基础上，需要对各类数据进行有效地分析、加工、提炼以获取所需的特征信息，以实现在线监测、故障诊断、火灾预警等功能，达到安全用电的目的。
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企业信息
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负责人信息
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