新崛起的概念，一份大涨的电力物联网概念（附名单），即将起飞！

电力物联网

1、是什么？

国家电网在2019年度工作会议上提出，加快建设具有全球竞争力的世界一流能源互联网企业，重点是建设运营好“两网”。

两网，一是建设运营好以特高压为骨干网架、各级电网协调发展的坚强智能电网；二是要充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术和先进通信技术，打造状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的泛在电力物联网。

坚强智能电网，主要指能源的供给侧，或者说电力供给侧 ，主要强调以特高压为骨干网架的多级电网的协调发展。经过十余年发展，国网规划的2020年坚强智能电网全面建成目标有望如期实现。

泛在电力物联网，侧重用户侧或者说能源的需求侧， 指利用“大云物移智”（大数据、云计算、物联网、移动互联网、智慧城市）等先进信息通信技术，实现用能、运维成本不断降低，也更好满足用户对多种能源的需求。

3月8日国高层及众领导于北京召开“泛在电力物联网”专项部署工作会议，表示 ”最紧迫、最重要的任务就是加快推进泛在电力物联网建设” 。

中国坚强智能电网技术的实现需要涉及多方面的技术和实施措施。以下是一些关键技术和实施措施，可以为实现智能电网奠定基础：
1 建立数字化电力监控系统：实现数字化电力监控是智能电网建设的核心任务。数字化监控系统可以远程实时监测电力供应和消费情况，从而提高电力系统的效率和可靠性。
2 推广分布式能源：分布式能源是指在用户端通过太阳能、风能等方式制造的能源，可以将过剩电力发送回电网。在智能电网中，可以通过先进的智能电力调度技术将这些分布式能源与传统的中央发电厂集成在一起。
3 构建大规模电力储能系统：电力储能技术可以解决电网在能源传送、配送和尖峰时刻的需求平衡问题。在实现智能电网中，建设大规模的电力储能系统变得至关重要。
4 推广智能电力调度技术：智能电力调度技术是实现智能电网的关键技术。它可以通过信息化和协调控制等方式，实现电力供需的平衡和优化，提升电网的稳定性和可靠性。
5 加速能源互联网建设：能源互联网是实现智能电网的重要手段，是电力系统数字化、智能化和高效化的综合体现。依靠全球化的能源互联网，可以实现全球能源资源的有效调度和管理。
总之，实现中国坚强智能电网技术需要在技术研发、政策支持、行业合作等多方面进行努力。各方可以共同探索智能电网的技术路径和发展模式，促进能源转型升级和绿色发展。

A股中大涨的公司都有的特点就是，不单要有实力，还要有市场追捧的热度才能行，这篇文章就跟大家聊聊电力物联网这个话题，介绍几家有实力有热度的龙头！
国电南瑞：该公司是我国电力自动化、轨道交通监控的技术、设备、服务供应商和龙头企业。
西力科技：公司在配用电新业务方面， 通过已经开发的智能计量网关、 智慧插座等产品拓展市场应用布局， 并加强与通信运营公司的合作， 深耕电力物联网市场。最近很多机构都非常看好该公司！
威胜信息：该公司的话，电力物联网经验丰富，坚持技术创新，引领国内电力物联网通信网关技术标准，市场份额名列前茅，在智慧水务、燃气、消防、工商业园区等领域系统布局涵盖应用层、网络层、感知层的整体方案，物联网国内连接数超过一亿用户，海外连接数超过一千万用户。
三德科技：这家公司的产品很多，公司燃料智能化管控系统是基于燃料管理的客观需求，具有感知、识别、记忆、决策等智能特征，可实现在线监测、远程监视、自动报警、控制、诊断和维护等功能，有效实现燃料全过程无人干预、智能管理，最终达成火电企业安全、经济、环保运行之目标，成为电力物联网的一环。公司产品获得了一批高质量客户的青睐，其中包括国投、华电等代表性集团客户。
红相股份：该公司与杭州趣链科技有限公司经友好协商一致，双方就泛在电力物联网等领域开展合作的事宜，达成《战略合作框架协议》。
以上的这几家公司，都算是整个行业里的龙头，都有很大的发展潜力，值得投资者们都研究一下，希望这篇文章能给正在寻找投资方向的朋友们一些启发！

无线数据传输设备的选择主要根据采集信号的类型和应用环境来选择。

不同的信号如485、232、4~20mA、电压信号等要采用不同的数据传输设备。

不用的应用环境如工厂、户外、室内要选用不同的防护等级。如户外采用IP67防护等级。

电池供电低功耗无线数据传输设备示意图

另外，根据不同的供电条件，选择不同的供电方式，如电池供电，220V供电的数采仪。

该培训计划内容如下：
1、物联网基础知识：介绍物联网的基本概念、技术架构、应用场景等，帮助学员了解物联网的基本原理和应用。
2、电力物联网应用：介绍电力物联网在电力生产、输配电、用电管理等方面的应用，帮助学员了解电力物联网的应用场景和实际应用。
3、物联网技术：介绍物联网相关的技术，包括传感器技术、无线通信技术、云计算技术等，帮助学员了解物联网技术的基本原理和应用。
4、数据分析与处理：介绍数据分析与处理的基本方法和工具，帮助学员了解如何对物联网产生的大量数据进行分析和处理。

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