大模型电网

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电网数据治理
、视频等,整合难度。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满意度。发展趋势人工智能与数据融合:将人工智能技术如深度学习、机器学习等与数据技术深度融合,实现对电网数据的深度挖掘和智能分析,提高数据治理的效率和效果。区块链技术应用:利用区块链技术的去中心化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

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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、数据、人工智能等技术手段,实现了对电网运行助力电网数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具,包括数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环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、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
项目背景国内外高度关注数据技术发展,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,迫切需要利用数据技术,高效挖掘多源异构电力数据,深度发现电数据价值,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数据应用平台的工作流产生非常大量的数据,每年都有30%的增长。这些数据包含结构化数据,非结构化数据。传统的结构化数据有26.7T,而图形数据、音频数据、以及文档数据合计有300T之多。如何将不同类型的数据统一存储,是非常的挑战。2、深度挖掘电力数据价值国网公司希望建设电力数据的数据仓库和数据集市,提供电力数据应用模拟环境,提供电力数据应用集成方案。解决方案选用目前主流的分布式技术,面向电力应用研发了数据基础
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驱动业务创新、智能电网与绿色转型闭门研讨会,将邀请行业大咖,围绕新能源行业数字化转型、智慧水电、模型等展开深度交流,干货满满。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。峰会聚焦模型、人工智能、数据要素、数字化转型等热门领域,将邀请业内知名专家、学者和企业代表,分享新研究成果、技术创新和实践经验
方法通常基于经验和简单的数学模型,难以在复杂多变的电力系统中实现最优调度。模型可以对电力系统的运行状态进行实时监测和分析,通过建立复杂的数学模型和优化算法,实现对发电计划和电网运行方式的优化。它能模型入局,电力行业缘何心动?在数字化浪潮下,模型已成为众多行业转型升级的关键驱动力。从互联网到金融,从医疗到教育,模型的应用无处不在,正深刻改变着各行业的运作模式和发展轨迹。据相关数据显示,中国大模型行业市场涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个应用领域,其发展势头迅猛,潜力巨大。在这样的背景下,电力行业也敏锐地捕捉到了模型带来的机遇,积极探索其在电力领域的应用。电力行业作为国民经济的重要支柱,正面临着从传统运营向数智化管理的深刻转变。随着能源结构的调整和电力需求的不断增长,电力系统的复杂性日益增加,传统的技术手段和管理模式已难以满足行业发展的需求。而模型凭借其强大的数据分析、处理和预测能力,为电力行业的数智化转型提供了新的契机。它能够帮助电力企业更高效地管理资源、提高系统的可靠性和稳定性,降低运行成本,并更好地满足环境保护要求,推动电力行业向绿色、智能、可持续的方向发展。模型
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电力模型
,提供精确的预测、优化和控制方案,帮助电力系统运营者进行决策和管理。电力模型可以应用于多个领域和任务,包括电力负荷预测、电力市场分析、电网故障诊断、能源消耗优化等。通过使用电力模型,可以提高电力系统电力模型是指应用于电力系统领域的大型预训练模型。它可以通过大规模的电力数据进行预训练,从而学习到电力系统相关的知识和特征表示。电力模型可以通过对实时监测数据、历史数据和现有电力知识进行综合分析的安全性、可靠性和效率,优化能源利用和供需平衡,降低能源成本和排放量,促进可持续能源发展等。星环科技提供模型训练工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域语言模型”;第二,帮助客户将原型的
我们去挖掘。电力数据有着鲜明的特点,首先便是数据体量巨大。随着智能电网的建设和普及,电力系统中各类传感器、智能电表等设备数量呈爆发式增长,它们源源不断地采集和传输着海量的数据。数据类型也极为多样。电力类型的数据各具特点,蕴含着不同维度的信息,为全面深入地分析电力系统提供了丰富的素材,但也增加了数据处理和分析的难度。电力数据还具备处理速度快的特点。在电网运行控制领域,要求在几分之一秒内对大量数据进行分析,以支持控制决策。电力数据的价值密度低也是其显著特点之一。电网生产领域的检测监测数据、电网运行数据,所采集的绝大部分都是正常数据,价值比较大的却是极少量的异常数据,异常数据是状态检修的最重要依据。这多领域绽放:电力数据的奇妙旅程(一)电力系统的智能大脑在电力系统的庞大架构中,电力数据宛如一颗智慧的大脑,为电网的安全稳定运行、高效管理提供着至关重要的支持。在电网运行状态监测方面,通过实时采集电网中各类设备的运行数据,如电压、电流、功率、频率等,电力数据能够对电网的运行状态进行全方位、实时的监测。一旦发现电压波动超出正常范围、频率异常变化等情况,系统可以迅速发出警报,提示运维人员及时
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、电力场调控等方面。对于电网自动化而言,电力数据可以作为一个有力电力是现代工业和社会发展的关键能源,其可靠性、可持续性和安全性等方面的需求日益增,而电力数据技术的应用已经成为实现电力产业转型升级的必要手段之一。电力数据是通集成、分析、挖掘和利用电力行业相关电力市场变化提前作出反应。电力数据还可以作为优化电力供应链的工具,通过对供应链的各种数据进行分析,实现优化、协调、协同和信息共享。在电力交易方面,电力数据可以为电力市场提供可靠的数据基础,更为细化的信息,运用数据技术,可以更好地分析交易市场势和趋势,更好的应对新发展形态。电力数据的应用具有改变电力产业结构的巨大潜力,可以使得传统电力生产和调控模式向现代的、基需求的信息化模式转变。如今,电力
效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用:智慧能源:在智慧能源领域,模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如,通过分析历史数据和实时信息,模型可以预测能源需求,优化电网负荷,减少能源浪费行业大模型是指针对特定行业或领域的需求,采用规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用模型相比,行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化,以更好地理解行业的语义和规范,更有。智慧医疗:在医疗健康行业,模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯,AI模型能够提供更准确的诊断建议,甚至在某些情况下,能够发现人类医生可能忽略的细微症状。智慧城市:智慧城市利用模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如,通过分析交通流量数据,模型可以优化交通信号灯控制,减少拥堵。在环境监测方面,AI可以帮助监测空气质量,预测并应对污染事件。此外,智慧安防系统也能通过大模型实现更高效的监控和应急响应。城市治理:城市治理中,模型可以协助政策制定者分析城市发展趋势,预测社会问题,如犯罪率、失业情况等。通过这些分析,政府能够制定更有
模型语言模型是人工智能领域中两个重要的概念,各自有不同的特点和应用场景。模型:通常指的是具有规模参数和复杂计算结构的机器学习模型,这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。语言模型:(LargeLanguageModels,简称LLMs)是模型的一个子集,专注于处理自然语言,能够理解、生成和处理规模文本数据。语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练,学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。语言模型的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。模型是一个更广泛的概念,包括了语言模型在内的多种类型的模型,而语言模型则是专门针对自然语言处理任务的模型模型可以应用于多种不同的领域,而语言模型主要应用于自然语言相关的任务。
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...