智能电网数据资产管理

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、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用户隐私，一旦泄露或被篡改，将可能造成严重的安全事故和社会影响，因此数据安全防护要求高。业务系统集成困难：电网企业存在多个不同时期建设的业务系统，如EMS（能量管理系统）、DMS（配电管理系统数据质量评估和监控，对发现的问题及时进行治理和优化，包括数据清洗、转换、修复等操作，同时进行元数据管理和数据标准建设。数据共享与应用：在确保数据安全的前提下，建立数据共享平台，实现数据在电网企业内部满意度。发展趋势人工智能与大数据融合：将人工智能技术如深度学习、机器学习等与大数据技术深度融合，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，包括大数据平台、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、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

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。峰会聚焦大模型、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、大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。通过高层次产、学、研、用届的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会发电行业：数驱创新，绿动未来——数据

元数据管理来完成全局化的数据资产管理流程。此外Catalog通过智能化手段提供数据特征、相似性分析、资产推荐等功能，提效数据应用流程。数据资产目录管理是指对组织中的数据资产进行分类、标注、归档和存储管理的过程。它包括实施数据资产的识别、收集、整理和维护，以便组织能够更好地解和利用自己所拥有的数据资产。数据资产目录管理的目标是帮助组织更好地管理和利用数据资源，提高数据管理的效率和质量。具体来说，数据资产目录包括以下几个方面的内容：数据资产的识别与收集：通过对组织各个部门和系统中的数据进行梳理、分析和收集，建立数据资产目录。目录中包括数据的来源、拥有者、质量等信息，以便组织能够全面了解和管理自己所拥有的数据资产。数据资产的理与分类：对已收集到的数据资产进行整理和分类。据数据的属性、类型、用途等进行分类，便于后续的数据检索和利用。数据资产的标注与描述：对数据资产进行标注和描述，为用户提供更多相关信息，方便他们更好地理解和利用数据。标注和描述的内容可以包括数据的格式、结构、内容、质量等。数据资产的归档与存储管理：对已整理和标注

。数据资产管理系统可以为业提供高效、安全、智能的数据管理服务，增强企业的数据治理能力，并且帮助企业构建一个更智能、高效的数据管理体系。数据资产管理系统是一种用于管理企业数据资产的软件系统。通过收集、存储、管理和共享企业的各种数据资源，包括文档、图片、视频、音频、数据库、软件等，提高企业数据的可靠性、安全性、可访问性和可用性。数据资产管理系统还可以帮助企业在数据层面做出更的战略决策和管理决策，包括数据分析、信息准确性、数据查找等，以提高企业的效率和竞争力。此外，数据资产管理系统也能够帮助企业满足法律和监管要求，防止泄露和盗用等安全风险。数据资产管理系统具有许多优点，包括：统一的数据平台：数据资产管理系统提供了一个通用的平台，可以统一管理和共享企业各种类型的数据，帮助企业实现数据整合和共享。数据可视化：数据资产管理系统也可以对数据进行可视化处理，使数据呈现更直观、清晰，能够更快速的观察和理解数据。数据监管和安全：企业的敏感数据可以得到保护，规划数据的访问和使用权限进行管理和监管确保数据的安全性和数据质量。智能化分析：数据

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和数据流管理，实现数据从数据缓存区到原始库，通过数据清洗、修正后转存至中间库，根据用户行为分析和用电预测场景算法分析、计算后，将终数据存储至Hbase分析结果库，提供示范应用可视化展示。共根据业务场景、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

数据的重复建设和浪费，提高数据的利用效率，降低数据管理的成本。满足合规要求：在法律法规日益严格的背景下，确保数据的合规管理，避免数据泄露等风险，保护企业的声誉和利益。促进数据创新：良好的数据资产管理为数据挖掘、人工智能等技术的应用提供了优质的数据基础，推动企业的数据创新和业务发展。数据资产管理是对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动，以下从数据资产管理的内容、关键流程、重要意义等方面进行介绍：数据资产管理的内容数据标准管理：建立和维护统一的数据标准，包括数据格式、编码规则可信度。数据安全管理：制定数据安全策略和措施，保护数据资产免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏等威胁，确保数据的保密性、完整性和可用性，涉及数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术和管理手段。元数据管理：对元数据进行采集、存储、管理和查询，元数据是关于数据的数据，包括数据的定义、来源、关系、处理逻辑等信息，帮助用户理解和管理数据资产，为数据治理提供基础支持。主数据管理：在整个企业范围内，对关键的、共享决策提供数据支持，涉及数据的ETL（抽取、转换、加载）过程管理、数据模型设计、数据存储优化等工作。数据资产管理的关键流程数据资产盘点：对企业内的数据资产进行全面梳理和清查，包括数据的类型、来源、存储

数据资产目录管理是一种管理和维护组织中各种数据资产的过程。涵盖了数据的分类、分层、标准化、文档化、审查更新和存档。数据资产目录管理可以帮助组织建立一个对资产的全面认识，提高资源管理效率，降低数据处理成本，支持决策制定和风险管理。数据资产目录管理的要性全面了解数据资产：数据资产目录管理可以为组织提供全面性、准确性和持续性的数据资产文档化信息，帮助组织了解其数据资产所涉及的信息领域及范围。协调管理数据资产：数据资产目录管理可以确保不同业务系统间的数据元素的一致性和标准化，准确地捕捉数据资产的规范信息，协助组织内部各部门进行数据资产的管理。支持企业精细化管理：数据资产目录管理可以帮助组织建立完整的数据资产体系，加强对数据的监管，有利于机构合理利用自身数据资产，实现数据的规范化、标准化及精细化管理。提升风险控制力度：数据资产目录管理可以根据系统全面评估和协调，确定数据资产安全管理的目标和标准规范，以便合理制定险控制策略和提升企业信息安全等级。数据资目录管理方法数据资产目录的建立：建立数据资产目录是实施数据资产目录管理的第一步，要明确所有数据资产，并对其进行分类和分层，以确保数据的标准化

关键参考。未来趋势展望：驶向何方技术融合与创新驱动展望未来，数据资产管理领域将迎来技术融合与创新的新时代。人工智能技术将在数据资产管理中发挥更为关键的作用。借助机器学习算法，能够对海量的数据进行深度提前调整生产和销售策略，抢占市场先机。同时，人工智能还能实现数据的自动化分类、标注和质量监控，大幅提高数据管理的效率和准确性，降低人力成本。区块链技术也将为数据资产管理带来新的变革。其不可篡改、去中心高效利用，降低运营成本。边缘计算则将数据处理能力下沉到网络边缘，减少数据传输延迟，提高数据处理的实时性和响应速度，特别适用于对实时性要求较高的业务场景，如工业物联网、智能交通等，为数据资产管理在更多解锁集团数据资产管理密码，开启数字化转型新征程数据资产：数字化时代的“新石油”在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已毋庸置疑地成为集团发展的核心要素，被形象地比作数字化时代的“新石油”。如同石油在，集团可以洞察消费者需求的细微变化、竞争对手的策略调整，从而及时优化自身产品与服务，在激烈的市场竞争中抢占先机。集团数据资产管理的现状剖析数据资产的“宝藏库”集团在长期的运营过程中，积累了海量且丰富的

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...