电网大模型

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电网数据治理
ETL(Extract,Transform,Load)工具、数据总线等技术,实现不同业务系统之间的数据抽取、转换和加载,解决数据孤岛问题。数据建模技术:根据电网业务需求,建立设备模型电网拓扑模型各部门之间以及与外部相关单位的共享,推动数据在电网运行监控、设备检修、电力市场交易等领域的应用。应用场景电网运行监控与分析:通过对电网实时运行数据的分析,实现对电网状态的实时监控和预警,及时发现和处理电网故障,提高电网的可靠性和稳定性。设备状态检修:利用设备运行数据和历史检修数据,建立设备状态评估模型,对设备的健康状况进行评估,实现设备的精准检修,降低设备故障率。电力市场交易决策:分析电力市场的供需电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程,旨在提高数据质量,保障数据安全,提升数据价值。治理背景和目标背景:随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展,电网数据量呈爆发式增长,数据来源广泛且类型复杂,包括设备运行数据、电力交易数据、用户用电数据等。目标:通过数据治理,实现数据的标准化、规范化、一致化,提高数据的准确性、完整性和及时性,为电网的安全稳定运行

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故障排查和修复的及时性难以保障,增加了设备停机时间,降低了发电效率。另一方面,风出力具有间歇性和波动性的特点,这与电网对电力供应稳定性和可靠性的要求存在矛盾。如何更好地协调风电网的关系,确保机组海量的运行数据进行深度挖掘和分析。通过建立设备运行状态的数学模型,系统可以对设备的健康状况进行实时评估,并预测设备可能出现的故障。当模型预测到某台风机组的发电机在未来一周内有较高的故障概率时,运维人员增加,智能并网技术对于保障电网的稳定性和可靠性至关重要。通过实时监测电网的电压、频率、相位等参数,以及风电场的发电功率、功率因数等信息,智能并网技术能够实现风电场与电网的精准同步和协调控制。当电网压出现波动时,智能并网系统可以自动调整风机组的输出功率和无功补偿,维持电网电压的稳定。该技术还能够实现风的平滑接入和切出,减少对电网的冲击,确保在风出力波动时,电网仍能保持稳定运行,为大规模风的因素,利用数值天气预报模型和机器学习算法,对风电场未来一段时间内的发电功率进行精准预测。风电场可以根据功率预测结果,提前向电网调度部门报送发电计划,便于电网调度部门合理安排电力生产和调度,优化电网运行方式
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商数据中台
商数据中台是指一个集合了商业务系统中所有数据的平台,可以用于数据的深度挖掘和分析,以支持决策和优化。商数据中台可以为新零售商提供统一的技术平台和标准化的数据管理,使得企业能够在快速变化的市场环境中保持竞争力。商数据中台可以帮助企业处理并整合不同部门和来源的数据,将不同数据之间的关系和联系进行梳理,从而实现数据结构与归纳,以便企业自己能够对数据有更深入的理解。通过中台的数据仓库、数据清洗、数据质量、数据建模和数据可视化等模块,可以将线上线下业务系统的数据信息转化企业可以进行查询和分析的数据仪表盘,从而方便各员工进行业务决策和管理分析。商数据中台可以提供基于数据的靶向式推荐,根据用户搜索行为、购买历史和个人资料等数据,生成个性化的商品推荐,提高用户购买转化率。针对不同类或用户群体,可以提供更加灵活的推荐策略,从而帮助企业优化商品推荐策略,提高用户购买率满意度。商数据中台还可以帮助企业优化运营成本,通过提供预测模型、机器学习模型和风险控制模型等工具,帮助企业进行业务风险管理和预测,为企业决策提供更精准的数据支撑。通过对业务状况和变化进行精准预测,可以为企业提供更准确的销售计划
发现数据价值,提升电网发展运营水平,提高对社会经济的服务水平。基于这样的情况,国家电网上海市电力公司筹备建设电力大数据实验平台。问题与需求1、数据的统一储存在电力系统不断的生产、运行、管理过程中,会项目背景国内外高度关注大数据技术发展,大数据已上升为我国的国家战略。随着智能电网的深化建设,电力系统生产、运行、销售、管理等过程产生出大量数据,迫切需要利用大数据技术,高效挖掘多源异构电力数据,深度算法和机器学习算法的调用,以及面向电力应用算法的自定义开发;支持流式数据的实时处理;可对数据进行行列安全控制,安全管理体系做到和Oracle一致。实施效果1、数据模型和信息模型利用大数据应用平台的工作流建成结果数据模型一百八十多张。实现数据从数据缓存区到原始库。通过建立基础数据模型,如用户台账、台区台账、日冻结电量等,为上层数据分析提供数据支撑,终建立可视化信息模型,使可视化得以高效的展示和交互。2、数据交换及共享机制实现完成了上海浦东新区电网数据、用户数据和社会环境经济数据等多源异构数据的接入,结构化数据按oracle格式存储至缓存区,非结构化数据如地理拓扑信息,按xml/svg文件格式存储
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随着信息技术的发展,电网数字化转型正逐渐成为电力行业的趋势。数字化转型的目的是利用现代化的技术手实现电网的智能化、自动化和高效化,提高网的运行效率和可靠性,降低运营成本,促进电力行业的可持续发展。电网数字化转型的核心是智能化运行系统。智能化运行系统是一种基于智能化技术的电力系统运营管理平台,可以对电力系统进行全面监测、智能分析和优化调度。利用云计算、大数据、人工智能等技术手段,实现了对电网运行、设备状态、能源流动等各个方面的实时监测和可视化管理。智能化运行系统具有实时性、精准性、智能性、可靠性和安全性等特点,可以极大地提高电网运行效率和可靠性,提高能利用率和用户满意度。电网数字化转型还包括基础设施数字化、业务数字化和服务数字化等方面。基础设施数字化主要包括电网设备和工程的数字化管理,实现电网信息化和管理的全面覆盖。业务数字化主要包括电力市场、能源交易、电网规划、设备运维等业务的数字化管理,促进电力市场的公平竞争和行业的可持续发展。服务数字化主要包括用户服务、售后服务、在线客服等服务的数字化管理,提高用户满意度和服务质量。电网数字化转型面临着多方面的挑战和机遇。一方面,数字化转型需要
物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化,帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本,并推动创新。实时数据分析:物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释,提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析:预测性IoT分析不仅预测未来事件,还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性的问题。应用案例:物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如,在智能交通系统中,通过分析实时交通数据,系统可以提前发现道路拥堵的迹象,并引导车辆选择最佳路径,有效缓解交通压力。
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商数据中台
商数据中台是商企业用于整合、存储、处理和共享商业务数据的平台。汇聚了来自商平台各个环节的数据,包括用户浏览数据、购买数据、商品数据、营销数据等众多数据源,通过数据治理形成数据资产,为商企业的业务决策、精准营销、客户服务和运营优化等提供数据支持。架构:数据采集层:数据源多样:涵盖商平台内部的多个系统,如商品管理系统、订单系统(订单详情、支付信息)、用户系统(用户注册信息、登录行为:数据服务接口构建:以服务的形式将数据提供给商平台内的各个业务系统和外部合作伙伴。构建接口,明确接口的请求和返回格式、访问权限和性能要求)。数据可视化服务提供:集成数据可视化工具或自行开发可视化模块,将数据以直观的图表和报表形式展示出来核心功能与数据治理核心功能:数据整合与共享:打破商企业内部的数据孤岛,将分散在各个业务系统的数据整合到一起,实现数据在不同部门之间的共享。精准营销支持:通过对用户数分析用户来源渠道、注册转化率、首次购买行为等数据,优化用户获取策略,提高新用户增长率。同时,利用用户行为数据和流失预警模型,对可能流失的用户进行精准挽留。用户分层与个性化服务:根据用户画像和消费行为将用
数据,挖掘出潜在的信息,并将其转化为管理和决策过程中的有值的见解。电力大数据的应用范围包括电网自动化、电力需求预测、供应链优化、电力交易、力场调控等方面。对于电网自动化而言,电力大数据可以作为一个有力工具来指导电力系统的决策和运行,通过大规模、高精度、实时数据管理,以实现电网的稳定运行和高效维护。同时,对于电力需求预测而言,电力大数据可以提高电力行业的效率和透明度,建立更为准确的需求预测模型,对于大数据正成为力行转型升级的核心要素之一,未来将继续影响着整个能源行业。对于拥有大量电力数据的企业,应该利用这些数据去分析行业趋势,掌握行业变化的方向,并尝试创造出新的、更优质的电力产业发展方式。星环
如何构建智慧消防物联网大数据平台?智慧消防物联网大数据平台的概念智慧消防物联网大数据平台是将现代信息技术与消防安全管理深度融合的创新解决方案。它通过物联网技术连接各类消防设备和传感器,利用大数据分析处理海量信息,实现对火灾风险的智能感知、早期预警和快速响应。这种平台能够显著提高消防安全管理的效率和精准度,为城市安全运行提供有力支撑。平台构建的关键技术要素构建一个高效的智慧消防物联网大数据平台需要监控、建筑BIM信息、人员定位等多源数据。这些数据经过清洗、标准化后存入分布式数据库。平台采用流式计算框架处理实时数据,同时使用批处理技术分析历史数据。通过建立火灾风险预测模型,平台能够从海量数据中发可能性;结合建筑结构数据和人员分布信息,优化疏散路径规划。当系统检测到异常时,会触发多级预警机制,并通过手机APP、短信等多种渠道通知相关人员。平台应用的实际效益部署智慧消防物联网大数据平台能够带来多重
1月20日,由工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、浙江省人民政府主办的第三届中国工业互联网大赛圆满落幕,星环科技作为通用型基础平台首次参赛,与诸多制造业、工业互联网行业“老兵”同台竞技,终从1942支队伍中脱颖而出,冲进领军组50强。中国工业互联网大赛是国内工业互联网领域权威赛事之一,大赛以“融合创新、数字赋能”为主题,旨在切实发挥好“以赛促研、以赛促用”的作用,进一步加快工业互联网、冶金、设备制造、风、光伏、发电等多个领域,在助力以制造业为代表的传统行业数字化转型中发挥了重要作用,获得了行业的高度认可,此前作为技术支持平台的申报项目——沙钢集团工业互联网平台更是成功入选福布斯
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...