电力物联网是弱电吗

店里物联网不是弱电。根据查询相关公开信息显示，电力物联网通常采用高速、高带宽的网络架构，涵盖的范围也比较广泛，在一些特定场合的应用中具有相当重要的作用。而弱电系统主要是指低电压状态下的通信和数据传输系统，如电话、网络、广播、安防等设施，其通信电缆的电压等级一般在1000V以下，因此，电力物联网与弱电系统的定位和用途是不同的。虽然电力物联网与普通低压电力系统一样采用了数字通信、传感技术和互联网技术，但电力物联网的主要目的是实现对用电设备的远程监测、能源管理和控制，从而提高电力系统的安全性、可靠性和效率。

“泛在电力物联网”的四层架构以及每层架构主要解决的问题：

感知层：解决数据采集问题，负责感知外界信息和响应上层指令

网络层：接驳感知层和平台层，具有强大的纽带作用

平台层：信息汇总、数据贯通，提升数据高效处理和云雾协同能力

应用层：用户接口，接收信息，并对信息进行处理和决策

针对感知层，SpreadJS可有效解决数据采集、模板迁移，以及数据兼容性问题

（感知层基本架构）

泛在电力物联网的建设，国网公司曾多次强调，不搞推倒重来，不搞重复建设，即“少花钱、多办事”。因此，针对感知层搭建过程中的数据采集、统一感知接入和数据共享等问题，首先要做到与原设备和系统的数据完全兼容，并充分利用原设备和数据模板，唤醒和盘活存量设备及数据。

在泛在电力物联网出现之前，这部分数据主要由电网数据采集员收集，通过各部门ERP系统进行填报、汇总，难免会出现由于现场设备终端种类众多、 *** 作系统不统一而导致的数据误差和接驳困难，更不要说去实现更高层面的业务协同和数据贯通了。

针对上述问题，利用SpreadJS的“在线Excel”特性就可以很好地解决。

Excel作为一款市面上使用人数最多的数据分析及填报软件，具备功能强大，简单易学的特点，SpreadJS 同样具备上述优点，并提供高度类似 Excel 的 *** 作模式和UI，在不依赖任何Excel的组件下，实现数据填报、Excel 类报表设计、公式计算、图表可视化等功能，并可无损导入、导出 Excel 文件。

使用SpreadJS，可将原有系统数据（或Excel模板）转换为JSON格式，直接导入新系统中，不仅解决了原模板不统一，用料数据不一致，文件难以管理的问题，还最大程度的保留了Excel公式、图表，以及数据填报能力，同时所有报告的数据和模板都可以在后台进行有效的管理和存储。

针对平台层，SpreadJS可为“数据中台”构建，提供高效的性能支撑

作为信息汇总和碰撞的地方，数据相通是其基本条件，而要做到数据贯通，必须要解决数据存储、检索、权限管理等问题，数据中心（或数据中台等）便是一个很好的解决方案。

如果一个工作人员如果对其他专业系统不熟悉，加上没有通用的数据分析手段，面对那些已经经过信息化重新组织的业务数据，基本无从下手。

因此，打造数据中台，一定要从源端开始，建立数据从接入、存储到加工应用的规范化流转机制，实现数据同源，并减少重复存储，以此降低数据存储成本，以及数据重复加工产生的人力成本。

远光软件，作为专业的企业资源管理产品解决方案提供商，已经开始全面布局泛在电力物联网的业务规划，打造针对电力行业的数据中台，并通过产业链管理、区域能源管理、能源网络管理、电力市场交易、综合能源服务和能源大数据管理六大业务服务能源新生态。

远光软件在“泛在电力物联网”的布局

企业应用管理系统，作为远光软件数据中台的核心模块之一，正是以Excel的数据源为基础，以数据共享、在线协同编辑为目的，充分实现企业业务流程和内部数据闭环。

而SpreadJS的典型应用场景之一：在线协同编辑，则可以很好地满足远光软件关于“企业应用管理系统”构建的全部需求。

以SpreadJS开发的协同办公系统，具备协作效率高（多人协同编辑，无需等待），简单易用（类 Excel 的方式降低学习成本，最终用户极易上手），快速响应需求（无需IT、开发部门介入，业务部门自行完成）等特点，可有效助力企业从业务和数据双视角构建数据服务体系，为系统使用者提供数据调用、数据监控、数据分析与数据展现等服务，为项目管理者提供流程规范化、数据业务化、数据服务化及服务共享化的支持。

扩展阅读《SpreadJS 在“泛在电力物联网”信息化系统开发中的作用》网页链接

国家电网有限公司14日发布的《泛在电力物联网白皮书2019》显示，国家电网将在2年内初步建成泛在电力物联网。最终目标是实现电力系统各环节万物互联、人机交互，形成“数据一个源、电网一张图、业务一条线”。（新华网）

来源: 同花顺金融研究中心

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

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