电力数据治理技术

电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据问题，电力数据存在诸如数据缺失、错误、重复、不一致等质量问题，严重影响了数据的分析和应用价值，需要通过数据治理来提高数据质量。治理目标提升数据质量：确保电力数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的

电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据问题，电力数据存在诸如数据缺失、错误、重复、不一致等质量问题，严重影响了数据的分析和应用价值，需要通过数据治理来提高数据质量。治理目标提升数据质量：确保电力数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的

电力数据治理指对电力系统中产生的数据进行分类、管理、存储、传输和分析等操作，确保数据的高质量、高效性和高可靠性。电力数据治理的目的是利用先进的数据技术和工具，实现对电力供应链中的信息进行管理和优化。对电力数据进行治理，可以实现对电力运营过程的精细化管理和优化，提高电力系统的稳定性和靠性，降低能耗和成本，提高电力企业的经效益和社会效益。具体包括以下几个方面：数据定义和标准化：对不同类型的电力数据进行分类、定义和标准化，确保数据的一致性和准确性。数据集和存储：建立合理的数据采集和存储系统，确电力数据的及时性和完整性。数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对电力数据进行统计、分析、建模和预测实现电力供应链信息化和数字化转型的关键环节。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据，提供决策支持和运营指导。数据共享和交换：实现电力数据的共享和交换，提高数据的利用率和价值。数据安全和保护：保护电力数据的安全和隐私，防止数据泄露和损坏。电力数据治是电力企业信息化建设的重要组成部分，也是

电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据问题，电力数据存在诸如数据缺失、错误、重复、不一致等质量问题，严重影响了数据的分析和应用价值，需要通过数据治理来提高数据质量。治理目标提升数据质量：确保电力数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的

电力数据治理指对电力系统中产生的数据进行分类、管理、存储、传输和分析等操作，确保数据的高质量、高效性和高可靠性。电力数据治理的目的是利用先进的数据技术和工具，实现对电力供应链中的信息进行管理和优化。对电力数据进行治理，可以实现对电力运营过程的精细化管理和优化，提高电力系统的稳定性和靠性，降低能耗和成本，提高电力企业的经效益和社会效益。具体包括以下几个方面：数据定义和标准化：对不同类型的电力数据进行分类、定义和标准化，确保数据的一致性和准确性。数据集和存储：建立合理的数据采集和存储系统，确电力数据的及时性和完整性。数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对电力数据进行统计、分析、建模和预测实现电力供应链信息化和数字化转型的关键环节。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据，提供决策支持和运营指导。数据共享和交换：实现电力数据的共享和交换，提高数据的利用率和价值。数据安全和保护：保护电力数据的安全和隐私，防止数据泄露和损坏。电力数据治是电力企业信息化建设的重要组成部分，也是

电力数据治理指对电力系统中产生的数据进行分类、管理、存储、传输和分析等操作，确保数据的高质量、高效性和高可靠性。电力数据治理的目的是利用先进的数据技术和工具，实现对电力供应链中的信息进行管理和优化。对电力数据进行治理，可以实现对电力运营过程的精细化管理和优化，提高电力系统的稳定性和靠性，降低能耗和成本，提高电力企业的经效益和社会效益。具体包括以下几个方面：数据定义和标准化：对不同类型的电力数据进行分类、定义和标准化，确保数据的一致性和准确性。数据集和存储：建立合理的数据采集和存储系统，确电力数据的及时性和完整性。数据分析和挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对电力数据进行统计、分析、建模和预测实现电力供应链信息化和数字化转型的关键环节。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据，提供决策支持和运营指导。数据共享和交换：实现电力数据的共享和交换，提高数据的利用率和价值。数据安全和保护：保护电力数据的安全和隐私，防止数据泄露和损坏。电力数据治是电力企业信息化建设的重要组成部分，也是

电力数据治理电力数据：能源领域的“数字宝藏”在当今数字化时代，数据已成为各行各业发展的关键驱动力，电力行业也不例外。从发电、输电、变电、配电到用电，电力数据在电力行业的各个环节中源源不断地产生，如同电价套餐、节能建议等。治理之重：不可或缺的电力数据治理在数字化转型的浪潮中，电力数据治理已成为电力行业发展的关键环节，其重要性不言而喻。它不仅关系到电力系统的高效运行，还为政府和企业的决策提供了有力支持，同时也是保障数据安全与合规的重要手段。（一）提升电力系统运营效率电力数据治理能够助力电力系统预测设备故障、优化调度等，从而显著提升整体运营效率。通过对电力设备运行数据的实时监测和深度分析，利用大数据进行检修和维护，避免设备突发故障导致的停电事故，降低设备维修成本和因停电造成的经济损失。在电力系统调度方面，数据治理同样发挥着重要作用。通过整合发电、输电、变电、配电和用电等各个环节的数据，运用智能优化成本最低、输电损耗最小，从而提高电力系统的运行效率和经济效益。（二）支撑精准决策电力数据治理为政府、企业在政策制定、市场决策等方面提供了精准的数据支持。对于政府而言，电力数据是了解经济运行态势、制定

电力数据要素流通平台：开启能源数字新时代平台究竟是什么？电力数据要素流通平台，是一个运用先进的信息技术和创新的运营模式，整合电力行业内外部数据资源，实现电力数据的高效汇聚、规范治理、安全流通和价值资源池、数据治理模块、数据交易模块、安全保障体系和应用服务接口等部分。数据资源池汇聚了来自发电企业、电网公司、电力用户、能源监管部门等多源的数据，涵盖了电力生产、传输、分配、消费等各个环节的信息；数据、认证、授权、审计等技术手段，保障数据在传输、存储和使用过程中的安全性和隐私性；应用服务接口则为外部用户提供了便捷的数据访问和应用调用方式，促进数据的价值释放。与传统电力数据管理系统相比，电力数据要素流通、第三方机构等与电力相关的数据，数据的广度和深度大大拓展。技术架构：传统系统多采用集中式架构，处理能力和扩展性有限；平台基于云计算、大数据、区块链等先进技术，构建分布式、弹性可扩展的架构，能够应对海量数据的大数据、人工智能、区块链等技术的快速发展，算力需求呈爆发式增长，而算力的运行离不开稳定的电力供应。平台通过整合电力数据和算力数据，实现了电力与算力的协同规划、建设、调度和交易。在算力中心的选址和建设

电力数据治理电力数据：能源领域的“数字宝藏”在当今数字化时代，数据已成为各行各业发展的关键驱动力，电力行业也不例外。从发电、输电、变电、配电到用电，电力数据在电力行业的各个环节中源源不断地产生，如同电价套餐、节能建议等。治理之重：不可或缺的电力数据治理在数字化转型的浪潮中，电力数据治理已成为电力行业发展的关键环节，其重要性不言而喻。它不仅关系到电力系统的高效运行，还为政府和企业的决策提供了有力支持，同时也是保障数据安全与合规的重要手段。（一）提升电力系统运营效率电力数据治理能够助力电力系统预测设备故障、优化调度等，从而显著提升整体运营效率。通过对电力设备运行数据的实时监测和深度分析，利用大数据进行检修和维护，避免设备突发故障导致的停电事故，降低设备维修成本和因停电造成的经济损失。在电力系统调度方面，数据治理同样发挥着重要作用。通过整合发电、输电、变电、配电和用电等各个环节的数据，运用智能优化成本最低、输电损耗最小，从而提高电力系统的运行效率和经济效益。（二）支撑精准决策电力数据治理为政府、企业在政策制定、市场决策等方面提供了精准的数据支持。对于政府而言，电力数据是了解经济运行态势、制定

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...