能源数据安全管理

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和管理。数据分析层：运用数据挖掘、机器学习、深度学习等算法，对能源数据进行深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术：处理和分析海量、多源、多类型的数据，发现隐藏的模式、规律、关系和知识。隐私计算技术：在保障数据隐私安全的前提下，实现数据的多方安全协同计算。人工智能与机器学习：用于预测能源需求、优化能源生产、提高设备、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用

能源行业数据中台是指将能源行业中的数据集中管理、整合、存储和分析的平台，为能源行业的决策者提供数据分析和决策支持。能源行业数据中台包括传统能源域（如石油、天然气、煤炭）和新能源领域（如风能、太阳能数据进行集成，实现数据的全面管理和统一视图，提供全面的数据支持。数据存储与管理：源行业的数据量庞大，包括结构化数据和非结构化数据。数据中台可以提供强大的数据存储和管理能力，包括数据存储的扩展性、安全性和、水能等）的数据，涵盖生产、储运、市场交易等各个环节的数据。能源行业数据中台通过将分散的数据集成，在统一的平台上进行数据挖掘和分析，可以帮助企业实现数据的共享和协同，提高能源生产、运营和决策的效率，促进能源行业的智能化、数字化发展。能源行业数据中台可通过以下几个方面来实现：数据集成：能源行业涉及多个环节和部门，每个环节都会产生大量的数据，包括生产数据、销售数据、市场数据等。数据中台可以将这些分散的高可用性，确保数据的完整性、真实性和可靠性。数据分析与挖掘：能源行业的数据中台可以通过数据挖掘和分析技术，从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，帮助企业发现潜在的问题和机会。数据中台可以提供各数据

用电习惯、用电高峰低谷时段等。促进能源高效管理在能源管理领域，新能源数据底座同样发挥着关键作用。能源管理平台借助数据底座，能够实时采集和分析能源生产、传输、分配和消费等各个环节的数据。通过对这些数据的能源的稳定供应，提升能源利用效率，降低能源损耗和成本，实现能源的高效管理和可持续利用。未来发展趋势展望（一）技术创新推动平台升级随着人工智能、机器学习、云计算等技术的不断发展，新能源行业大数据平台将深度学习，建立更加精准的发电功率预测模型，将预测准确率进一步提高，为电力调度和能源管理提供更可靠的依据。云计算技术也将为大数据平台带来更强大的计算能力和存储能力，实现数据的快速处理和高效存储。利用云计算交通流量管理，提高交通效率，同时推动新能源汽车的普及和应用。大数据平台还将促进新能源产业链上下游企业之间的协同发展，实现资源共享、优势互补。通过建立产业链数据共享平台，企业可以实时了解上下游企业的生产、库存、需求等信息，优化生产计划和供应链管理，提高整个产业链的运行效率和竞争力。新能源数据底座：开启能源新时代的数字基石新能源数据底座是什么新能源数据底座，是整个新能源产业的数据处理和存储核心，就如同新能源产业的“数字大脑”。在新能源领域，从风力发电场的风机运行数据，到光伏

消费等各个环节所产生的海量、多源、异构数据进行全面整合、高效处理和深度分析，为能源企业提供统一、标准、高质量的数据资产，从而实现能源业务的智能化管理与优化决策。在能源生产环节，从各类能源开采设备、发电能源数据资源池。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，对分散的数据进行规范化处理，使原本分散混乱的数据实现统一存储和管理，极大地提高了数据的一致性和可靠性，为能源企业提供了一个全局、准确的数据视图，让企业能够从整体层面把握能源业务的运行状况。开放性：促进互联互通能源数据中台采用开放的数据标准和接口，打破了不同能源系统之间的壁垒，使各类能源系统能够实现互联互通。不同能源企业、不同类型的能源设施、不同的能源管理软件等，都可以通过这些开放接口与数据中台进行，通过智能化分析实现优化调度，合理分配能源资源，降低传输损耗；在能源消费端，通过对用户消费数据的分析，实现精准的需求预测和节能建议，引导用户合理用能。智能化的数据分析和决策支持，让能源企业的运营管理

能源大数据平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。数据来源与采集能源生产数据：来自煤炭、石油、天然气等传统能源生产企业，以及太阳能、风能、水能基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和管理。数据分析层：运用数据挖掘、机器学习、深度学习等算法，对能源数据进行深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。关键技术物联网技术：通过在能源设备上安装传感器，实现设备与平台的互联互通，实时采集设备数据，为能源管理和监控提供数据支持。大数据技术：具备处理海量、多源、异构数据的能力，能够对能源数据进行高效存储、管理和分析，挖掘数据中的潜在价值。人工智能技术：利用机器学习、深度学习等人工智能算法，对能源数据进行建模和分析，实现能源预测、设备故障诊断等功能。可视化

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和管理。数据分析层：运用数据挖掘、机器学习、深度学习等算法，对能源数据进行深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术，通过电力侧和政府侧隐私计算平台节点之间的数据多方安全协同计算，实现各方原始数据都不出本地的前提下，仅交互中间计算参数。人工智能与机器学习：用于预测能源需求、优化能源生产、提高设备运行效率等。4.应用，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用大数据分析对能源消费

，进行潮流计算和调度优化，降低传输损耗，提高电网、油气管网的运行安全性和可靠性；同时，利用大数据技术对能源需求进行预测，优化能源配送计划，提高能源供应的灵活性和响应速度。能源消费管理与节能服务：为、智能仪表等设备实现能源数据的实时采集，并通过有线或无线通信技术将数据传输到数据中心或云平台。数据存储与管理技术：利用分布式文件系统、分布式数据库等技术对海量能源数据进行存储和管理，确保数据的可靠性、安全性和可扩展性。数据分析与挖掘技术：运用机器学习、深度学习、数据可视化等技术对能源数据进行深度分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为能源决策提供支持。应用场景能源生产优化：通过对能源生产设备的运行数据领域，推动城市的可持续发展。区块链技术应用：利用区块链技术的去中心化、不可篡改、安全透明等特点，解决能源大数据中的数据信任、数据共享等问题，提升能源大数据的应用价值。能源大数据是指将能源领域中产生的海量、多源、异构数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示，从而为能源生产、传输、消费等环节的决策和优化提供支持的技术和应用。数据来源能源生产侧：包括煤炭、石油

新能源大数据平台是集中存储、管理和分析能源领域数据的平台。可以收集来自不同数据源的数据，包括太阳能、风能、水能等新能源生产和消费的相关数据。通过对这些数据进行处理和分析，平台可以提供新能源产量、消耗和效率等方面的信息，为决策者、研究人员和业务用户提供实时的数据视图和洞察力。新能源大数据平台可以用于推动能源领域的发展和创新，帮助优化能源管理，提高能源利用效率，并促进可持续发展。星环大数据基础平台数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图

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...

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...

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...

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。...

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...

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。

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...

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...