天环PACOM智能建筑能耗系统能帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、空间智能管控及人员和资产定位等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理。系统在安全性上对系统进行多层加密和黑名单机制，能够提供物联网所需的工业级、政府级、多层级的安全性。以及在平台上加入了AI算法，使其具备超强人工智能算法，通过不断的数据采集、分析、挖掘，能够对整体建筑系统运行进行预测性维护，同时针对用户体验数据、环境数据等进行自动控制策略优化，无感知智控。目前物联网的实例主要集中在“车联网”上。车联网的经典实例是“G-BOS智慧运营系统”和陕汽“天行健车联网服务系统”。
以下内容摘自《G-BOS智慧运营系统用户 *** 作手册》
第一部分概述
HQG-BOS 系列产品是整合“人”、“车”、“线”三大要素的新一代智能运营管理工具。目
前已在公交、旅游、客运等领域逐渐取代了GPS 车载管理系统。HQG-BOS 系统提供电子身份
证、远程诊断、定期巡检、车辆运行数据实时跟踪、车辆运行状态实时报警、劫警、视频播
放、配件（价格）查询、维保项目（价格）查询、保养规划和提醒、收音机、麦克风等服务。
11 主要特性
HQG-BOS管理驾驶员
监控不良驾驶行为，提高安全性
提供客观的驾驶员评价报告
提供精确的油耗记录报告
帮助改进驾驶技巧
增加车辆使用寿命
HQG-BOS管理车辆
监控车辆的运行状态
车辆故障报警与远程诊断
经济合理的维修计划
HQG-BOS管理线路
实时监控车辆
优化车线匹配
12 主要功能
不良驾驶
掌握驾驶员驾驶行为，纠正不良 *** 作，保障行车安全
油耗管理
精确计算车辆油耗，纠正驾驶员不良 *** 作，降低车辆油耗
维修保养管理
实时车辆管控，精确维保计划，降低维修成本
远程故障报警管理
管理车辆动态，远程故障诊断，保证行车顺畅
多媒体功能（选配）
音视频播放，视频录像，收音机，麦克风
车辆和运营线路匹配管理
车线交互匹配，优化车线布局，提高运营效益
HQG-BOS车载设备用户手册
2
第二部分工作原理
HQG-BOS 系列产品通过安装在客车上的HQG-BOS 车载终端从CAN 总线、各类传感器上
持续不断的采集发动机运行数据、车辆状况信息、驾驶员的 *** 控行为，同时接收GPS 卫星
定位信息记录车辆所在位置，并将所有信息通过无线通讯网络实时传送到数据处理中心。
HQG-BOS 车载终端同时还融合了行车记录仪、倒车监视器、故障报警显示台、视频播
放器、短消息接收器、收音机、麦克风等功能，实时将车辆相关信息提供给驾驶员和后方运
营平台。
数据处理中心通过商业智能技术将接收到的海量数据进行实时分析、整理，并结合国内
外先进管理思想将驾驶员不良驾驶行为、油耗数据、车辆运行情况、维修保养计划等内容以
直观的报告、图表等形式展现出来。
客户与集团调度中心可使用独立账号通过互联网随时随地访问基于鸿泉云网B/S 架构的
HQG-BOS 智慧运营系统网站，及时了解车辆运行情况和驾驶员驾驶 *** 控是
否存在违规行为，实时跟踪车辆运行轨迹，取得车辆是否需要维修保养的信息，从而制定相
应的策略，更可随时向前端运营车辆发送各类指令，进行实时的调度管控。
同样的，系统也可根据客户要求，自动生成各种类别、各个时间段、各种形式的管理报
告，满足客户对长期运营规划所需要的数据支持与决策依据。
杭州鸿泉产品部友情提供。
大数据正在走进人们的生活。虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多。因此，我在这里提供了 8 个有用的数据可视化工具，帮助你了解数据，希望这能够帮助你！
1、Datawrapper
Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具。一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的可视化文件。许多记者和新闻机构使用Datawrapper将实时图表嵌入到他们的文章中。这是非常容易使用和生产有效的图形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可视化工具，它支持各种图表，图形，地图和其他图形。这是一个完全免费的工具，你用它制作的图表可以很容易地嵌入到任何网页中。他们有一个不错的画廊，显示通过Tableau创建的可视化效果。
虽然它提供的图表和图形比其他类似工具要好得多，但我并不喜欢使用它的免费版本，因为它附带了一个很大的页脚。如果不是像我这样大的关闭，那么你一定要试试看。或者如果你能负担得起，你可以去付费版本。
3、Hightopo
Hightopo 作为成熟的数据可视化编辑器，具备可复用、 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。
其拥有自主研发的可视化软件，泛用于工业物联网场景的 B/S 模式，支持 2D、3D 图形组态。兼备了国外可视化轻量跨平台 *** 作的优秀特点，可与企业自有系统无缝整合，轻松将边缘数据统一为一个功能全面的数据可视化系统。实现现代化、高性能、跨平台图形展示和良好的交互体验。同时还可以免费申请试用软件。
4、Chartjs
非常适合小型项目。尽管只有六种图表类型，开源图书馆Chartjs是用于爱好和小型项目的完美数据可视化工具。使用HTML 5 canvas元素绘制图表，Chartjs创建响应式平面设计，并且正在迅速成为最流行的开源图表库之一。
5、Raw
Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。
它有一个21图表类型的库可供选择，所有的处理在浏览器中完成。所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在线创建图表和图表。它有一个有限的免费版本和两个付费选项，其中包括200+地图，私人共享和图标库等功能。
它配备了一个易于使用的界面，其基本图表设计良好。我不喜欢的一个功能是当您尝试将交互式图表嵌入到您的网页（免费版）时所获得的巨大徽标。如果他们能像DataWrapper使用的小文本那样更好。
7、Timeline JS
顾名思义，Timeline JS可以帮助您创建美丽的时间线而无需编写任何代码。它是一个免费的开源工具，被Time和Radiolab等一些最受欢迎的网站所使用。
这是一个非常容易遵循四步过程来创建您的时间表，这在这里解释。最好的部分？它可以从各种来源获取媒体，并内置对Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他类似网站的支持。
8、Plotly
Plotly是一个基于Web的数据分析和绘图工具。它支持具有内置社交分享功能的图表类型的良好集合。可用的图表和图表类型具有专业的外观和感觉。创建图表只需要加载信息并自定义布局，坐标轴，注释和图例。如果你想要开始，你可以在这里找到一些灵感。
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
什么是“泛在电力物联网”？要建一个什么样的泛在电力物联网？
01
为什么要建泛在电力物联网？
国家电网公司在2019年两会报告中提出建设世界一流能源互联网企业的重要物质基础是要建设运营好“两网”,这里所说“两网”分别是“坚强智能电网”和“泛在电力物联网”。泛在电力物联网这个名词首次出现在国家电网公司的两会报告中，成为和坚强智能电网相提并论的重点工作。
首先来看国网2019年1号文件是怎么说的：在2019年1月13日发布的国家电网有限公司2019年1号文件中，排在年度重点工作首位的就是：推动电网与互联网深度融合，着力构建能源互联网。具体内容是：“持之以恒地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……。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，实现电力系统各个环节万物互联、人机交互，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，为电网安全经济运行、提高经营绩效、改善服务质量，以及培育发展战略性新兴产业，提供强有力的数据资源支撑。承载电力流的坚强智能电网与承载数据流的泛在电力物联网，相辅相成、融合发展，形成强大的价值创造平台，共同构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。”
可以认为一号文件中对泛在电力物联网的定义以及在能源换联网中的重要地位作出了明确地官方解释。一号文件的重点工作之二是：培育壮大发展新动能，创新能源互联网业态。其具体内容是：研究探索利用变电站资源建设运营充换电（储能）站和数据中心站的新模式，积极推动公司通信光纤网络、无线专网和电力杆塔商业化运营，拓展服务客户新空间。大力开拓电动汽车、电子商务、智能芯片、储能、综合能源服务等新兴业务，促进新兴业务和电网业务互利共生、协同发展。一号文件的重点工作之三是：扩大开放合作共享，打造能源互联网生态圈。具体内容是：充分利用电网数据、技术、标准优势，加强与新经济和互联网企业合作，积极参与新能源、智能制造、智能家居、智慧城市等新兴业务领域的开拓建设，加快构建围绕能源互联网发展的产业链、生态圈。
从一号文件中可以看出国网未来将通过建设电力互联网发展与互联网经济相关的新业态，包括新能源、智能制造、智能家居、智慧城市等新业务。非传统领域的新业态已经和传统电网业务处于同等重要的地位，实际上，所谓所谓新能源、智能家居、智慧城市，都可以被囊括进“泛在电力物联网”。总地来看，“坚强智能电网”仍是国网业务的基本盘，坐稳输-变-配-用-售环节的既定业务范围，在增量配网试点和配售电侧改革不断深入的背景下坚守传统阵地，抵御“外部的野蛮人”，是国网今后工作的“拿分项”；而在国有企业改革走向深水区，电改大势倒逼，国网新一代领导层逐步稳定之际，提出“泛在电力物联网”概念，则是主动出击开拓新方向的求变之举，是国网今后工作的“发力点”。
国网内部对于公司发展和业务调整，有一定的共识和紧迫感，主要集中于以下几个方面：一是随着新能源发电占比升高，电网形态日趋复杂，电力潮流和电网故障演化机理不断由可预见向难以预见演变，这对电网的安全稳定运行提出了更高要求；二是电改推进、政府及社会对电价下调的要求，导致企业经营面临瓶颈；三是在互联网经济与数字经济的蓬勃发展下，社会经济形态发生着深刻变化，在改革即将进入深水区之际，如果没有做好未来这几年的发展转型，通信运营商现在面临的困境可能就是国网的明天。而借着“泛在电力物联网”的东风，继续在传统强电部门深耕，加强信息化，还是着力发展电动汽车、综合能源服务等新业务，需要一个有力的规划纲领作为指导。
02
什么是“泛在电力物联网”？要建一个什么样的泛在电力物联网？
物联网的概念由 MIT 的 Kevin Ashton在1998年首次提及，他指出将
RFID技术和其他传感器技术应用到日常物品中构造一个物联网。紧接着的第二年由 Kevin Ashton 带头建立的 Auto-ID center
对物联网的应用进行了更为清晰的描述：依靠全球 RFID 标签无线接入互联网，使得从剃须刀到欧元纸币再到汽车轮胎等数百万计的物品能够被持续地跟踪和审计。
电力行业对“物联网”的理解是：物联网是一个实现电网基础设施、人员及所在环境识别、感知、互联与控制的网络系统。其实质是实现各种信息传感设备与通信信息资源的（互联网、电信网甚至电力通信专网）结合，从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体。实体之间的协同和互动，使得有关物体相互感知和反馈控制，形成一个更加智能的电力生产、生活体系。从而衍生出泛在智能电网——基于通信技术的全业务泛在电力物联网-泛在电力物联网概念。
各国在建设现代电网的过程中都用到了物联网，但对其应用的侧重点则各有不同。在欧洲，提升供电安全性、节能减排、发展低碳经济是各国积极发展智能电网的主要原因，在这种驱动力下，欧洲电力行业对物联网的应用更倾向于清洁能源和环保方向；在日本，可再生能源接入、节能降耗和需求响应是日本发展智能电网的主要驱动力，日本电力行业对于物联网的应用主要在于对新能源发电监控和预测、智能电表计量、微网系统监控等领域；在中国，物联网技术为提高电网效率、供电可靠性提供了技术支撑，RFID技术、各类传感器、定位技术、图像获取技术等使仓库管理、变电站监控、抢修定位与调度、巡检定位、故障识别等业务实现灵活、高效、可靠的智能化应用。
目前国网对泛在电力物联网的具体定义还未形成，将传统电力生产、传输、消费的所有环节信息化，都可以称为泛在电力物联网。就目前国网的技术储备而言，增强电网的感知、通信、计算和分析能力，是其可预见的发展方向。2018年的国网信通工作会议上就提出了“打造全业务泛在电力物联网，建设智慧企业，引领具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业建设”的工作目标，并提出了建设国网-电力物联网SG-eIoT
(electric Internet of Things)的技术规划。预计将综合运用“大云物移智”等信通新技术，与新一代电力系统相
互渗透和深度融合，实时在线连接能源电力生产和消费各环节的人、机、物，全面承载并贯通电网生产运行、企业经营管理和对外客服服务等业务。在终端层表现为万物互联的连接能力，在网络层表现为无处不在、无时不有的通信能力，在平台层表现为对全景设备和数据的管控能力。在2018年国网信通工作会议上制定的规划来看，整个“SG-eIoT”系统在技术上将分为终端、网络、平台、运维、安全等五大体系，打通输电业务、变电业务、配电业务、用电业务、经营管理等五大业务场景，通过统一的物联网平台来接入各业务板块的智能物联设备，制订各类电力终端接入系统的统一信道、数据模型、接入方式，以实现各类终端设备的即插即用。
有意思的是，国网一直以来虽然没有明确喊出电力物联网的口号，却已经有了相当的技术积累。国网的信息化水平近年来也不断提升，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只（其中47亿只电表，各类保护、采集、控制设备几千万台），规划到2030年，接入SG-eIoT系统的设备数量将达到20亿，整个泛在电力物联网将是接入设备最大的物联网生态圈；经过D5000、调控云等系统改造和升级，国调中心在电网观测、控制水平已经称得上世界先进，输电网基本做到可观、可控、能控、在控；各地配电自动化系统建设也在推进当中，规划到2020年完成全网95%的配电自动化覆盖率，各种在线监测、智能预警系统比比皆是；基于PMS20系统，主要设备的全生命周期管理在近两年内也能基本完成；通信网络建设如火如荼，无线专网、保护专网陆续上马；国网智慧车联网平台目前已经连接全社会80%的公共充电桩以及4万多辆电动汽车。想要在近年内交一份能够写出足够多亮点的成绩单，问题应该不大。
笔者认为，国家电网作为世界五百强第2的旗帜性央企，应该有更高要求拿出真正的可以定义行业发展方向的技术方案，要么具备成熟的、可复制的海外技术输出能力，被海外能源企业接纳，例如华为通信解决方案，支付宝/微信移动支付；要么具备强烈提升用户体验、能直接让用户感受代际差异的新服务水平，如高铁。就供电可靠性、电网安全稳定性等方面而言，进一步提升的空间和产生的社会效应都已有限。泛在电力物联网应该向着智慧小区/智慧城市整体能源解决方案、智慧交通整体能源供给方案、智慧能源套餐及交易模式、用户能效分析及用户画像、智能家居与用能管理等方面延伸。虽然国家电网是国内每年电气专业研究生就业的首选单位，是每年获取专利数最多的企业，甚至超越了华为，但国家电网作为一家科技公司的形象在公众心中依然没有建立起来，电力用户期待获得更多的知情权和参与感，例如得到用电诊断、科学用电方案、差异化电价信息等增值服务。在前有堵截后有追兵的行业背景下，要“建成世界一流的能源互联网企业”，只有深刻改变用户习惯，才能进一步赢得发展的先机。
03
建设泛在电力物联网应规划先行
一般情况下，抛出一个战略性概念后，国网公司会在组织机构、科技研发、重点工程等方面共同发力，并使之成为今后3-5年的主要方向。按以往规律，国网的新概念往往由相关利益部门主张并提出，上升形成公司战略后由原提出部门出主力班底进行战略规划、科研投入和工程运作。新战略的实施情况，有时受制于公司其他利益部门对该战略的支持和配合力度。国网领导班子对新成立部门的支持力度、其他利益部门对新成立部门的配合力度往往关系着新战略的整体推进效果。相对于我国政府和企业过往一些实施相对成功的战略，国网的风格还有些遵循丛林法则，主要由强势部门和地方公司利益驱动，在领导层取得首肯后立即上马项目，一定程度上缺乏规划引领的顶层设计，导致重复建设、技术路线多样，虽然每年都涌现出数量众多“世界一流”的技术或工程，却难以形成合力，在国际上和社会上缺乏“中国高铁”这样的名片技术。
物联网技术虽然在电网有着广阔的应用和前景，但也面临一些发展问题。从技术上来看，感知层的传感器数据准确性、传感器在复杂环境下的故障率、数据传输的及时性、无线传输的安全性等都是亟待解决的问题。受到可靠性、成本、原有管理制度等多种因素的制约，物联网产业一直推进缓慢。制定合理的长期规划，对指导物联网在电网发展具有重要意义。
因此，国网应组织科研单位牵头，遵循目标导向，按照我国不同地区电网技术基础及资源禀赋，设定泛在电力物联网近期目标及中长期技术规划，尽快明确重点项目及技术攻关方向，集中力量突破既定关键技术。此外，利用好自身科研人才和科研力量，必要时与外部企业及科研力量联合，突破传统电力生产-科研-设备研发利益窠臼，走出电网成熟技术的舒适区，从微创新转变为模式创新，真正成长为具备全球影响、全民感受的科技巨头。
物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。
一、智能交通
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；
高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。
社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。
该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。
二、智能家居
智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；
通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;
智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;
智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。
三、公共安全
近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。
利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。
趋势和特征
物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。
物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。
物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。
环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。
在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。
通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。
可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。
通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。
此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。
未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。
通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。
市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。
以上内容参考 百度百科-物联网
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）