电网行业数据中台

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，电网处理和快速响应，提高电网的智能化水平。跨行业数据融合与共享：加强与气象、交通、金融等其他行业的数据融合与共享，拓展电网数据的应用领域和价值，推动能源互联网的发展。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、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像、视频等，整合难度大。数据质量问题突出：由于数据采集设备故障、通信干扰、人为录入错误等因素，导致数据存在缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析和应用的可靠性。数据安全风险高：电网数据涉及国家能源安全和

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，电网处理和快速响应，提高电网的智能化水平。跨行业数据融合与共享：加强与气象、交通、金融等其他行业的数据融合与共享，拓展电网数据的应用领域和价值，推动能源互联网的发展。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、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像、视频等，整合难度大。数据质量问题突出：由于数据采集设备故障、通信干扰、人为录入错误等因素，导致数据存在缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析和应用的可靠性。数据安全风险高：电网数据涉及国家能源安全和

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，电网处理和快速响应，提高电网的智能化水平。跨行业数据融合与共享：加强与气象、交通、金融等其他行业的数据融合与共享，拓展电网数据的应用领域和价值，推动能源互联网的发展。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、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像、视频等，整合难度大。数据质量问题突出：由于数据采集设备故障、通信干扰、人为录入错误等因素，导致数据存在缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析和应用的可靠性。数据安全风险高：电网数据涉及国家能源安全和

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，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，数字化转型需要大量的技术投入和人才支持，加大了电力企业的运营成本和管理难度；另一方面，数字化转型可以提高电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，具有重要的战略意义和经济社会效益。电网数字化转型是电力行业发展的必然趋势，有效地推进数字化转型可以提高电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。电力企业应积极探索数字化转型的各个方面，提升企业的信息化水平和核心竞争。星环科技

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，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，数字化转型需要大量的技术投入和人才支持，加大了电力企业的运营成本和管理难度；另一方面，数字化转型可以提高电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，具有重要的战略意义和经济社会效益。电网数字化转型是电力行业发展的必然趋势，有效地推进数字化转型可以提高电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。电力企业应积极探索数字化转型的各个方面，提升企业的信息化水平和核心竞争。星环科技

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能源行业数据中台：开启数字化转型的新引擎能源行业数据中台是什么能源行业数据中台，是一种将现代信息技术与能源领域深度融合的创新架构，是能源企业数字化转型的关键枢纽。它旨在通过对能源生产、传输、分配和设施中收集的数据，如煤矿开采的产量数据、风力发电机的运行参数等，被汇总到数据中台。传输环节中，电网输电线路的实时状态监测数据、管道运输天然气的流量压力数据等也成为数据中台的重要数据来源。分配环节里能源数据资源池。能源行业数据中台的核心功能在于数据集成、数据治理、数据分析与数据服务。数据集成实现多源数据的高效采集与整合，涵盖传感器、监控系统、业务管理软件等不同来源的数据。数据治理则对数据进行清洗、维护等决策提供有力支持。数据服务通过开放的数据接口，将处理分析后的数据以服务的形式提供给企业内部各业务部门以及外部合作伙伴，实现数据的共享与流通，推动能源生态的协同发展。能源行业数据中台的主要特征统一性：消除信息孤岛在传统能源行业模式下，各个业务环节和系统犹如一座座孤立的“信息孤岛”，数据被分别存储在不同的数据库中，格式各异、标准不一，导致数据难以共享和协同利用。能源数据中台则像是一座连接各个孤岛的

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•...

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":...

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

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。

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

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：

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"}...

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

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。...