电力设备数据仓库

星环多年以来深耕电力领域，项目范围覆盖发、输、变、配、用等五大环节，从落地项目中孕育出电力行业知识图谱解决方案。依赖于星环人工智能平台Sophon，围绕电力设备、电力作业和电力员工三大核心构建电力知识知识图谱，结合人工智能技术和自然语言处理技术，提出了基于多维源数据分析的设备运行及作业风险系统、基于工业互联网平台的新能源智能知识云图系统等解决方案。其中，利用图数据分析挖掘技术开展多维实体场景构建，我们在设备管理、故障管理、工单计划、人才积累方面都有积累。设备管理包括设备关联关系分析、设备供应商分析、设备备品备件预测；故障管理包括设备故障预警与溯源、故障关联监控；在工单计划方面包括智能派单、作业内容推荐、作业风险评估；在人才积累方面，包括电力知识培训、电力问题智能问答、知识更新等。

。电力设备长期运行在复杂的环境中，容易出现各种故障和隐患。借助电力大数据，通过对设备的运行参数、振动信号、温度变化等数据进行实时监测和分析，能够及时发现设备的潜在故障，实现设备的状态检修。（二）环境治理指在电力生产、传输、分配、使用和管理等各个环节中产生的海量数据集合。它涵盖了电网运行数据、设备监测数据、用户用电数据、电力市场交易数据等多个方面，宛如一个庞大而复杂的数据海洋，蕴含着无尽的宝藏等待我们去挖掘。电力大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。电力电网中各类设备的运行数据，如电压、电流、功率、频率等，电力大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，电力企业能够对未来的电力负荷进行精准预测。这不仅有助于合理安排发电计划，避免发电过剩或不足带来的资源浪费和供电紧张问题，还能为电网的规划和建设提供科学依据。设备状态诊断也是电力大数据的重要应用方向之一

部署在电力设备上的各类传感器，如温度传感器、振动传感器、电流传感器等，能够实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、电流、电压等参数。这些数据被源源不断地传输到大模型中，大模型利用深度学习算法对海量的电力系统中，设备的稳定运行是保障电力供应的基础。传统的设备运维方式主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以提前发现潜在的故障隐患。大模型的出现，为电力设备运维带来了革命性的变化。通过历史数据和实时数据进行分析，学习设备正常运行和故障状态下的特征模式。一旦设备运行数据出现异常，大模型能够快速准确地判断出故障类型和位置，并发出预警。精准预测，助力电力供需平衡准确的负荷预测和新能源发电大模型入局，电力行业缘何心动？在数字化浪潮下，大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，大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。而大模型凭借其强大的数据分析、处理和

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，利用大数据转换，其中变压器的油温、绕组温度、油位等数据，对于保障变电设备的安全运行至关重要。通过对这些数据的实时监控和分析，电力企业可以提前预测变压器的故障风险，及时进行维护和检修，避免因设备故障导致的停电事故进行检修和维护，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，如同隐藏在能源领域深处的“数字宝藏”，蕴含着巨大的价值。在发电环节，各类发电设备的运行参数，如温度、压力、转速等，每分每秒都在产生海量数据。这些数据记录着发电设备的健康状况和发电效率，为发电企业优化

的知识资产，提高业务效率和决策能力。电力行业知识图谱的构建可以涉及电力工程技术、电力市场、能源政策等多个方面的知识内容，具体包括电力设备、电力系统、电力负荷、电力供应链、发电模式、电力市场结构、电力电力行业知识图谱是通过对电力领域知识进行系统整理和分类，构建出具有层次结构和关联关系的图谱，以便于电力领域的人员快速定位和获取所需的知识和信息。知识图谱可以帮助电力企业和机构更地管理和利用所拥有政策法规等诸多方面。通过建立知识体系，将这些知识内容进行分类、整理、归纳、关联和充，并将其呈现为可视化的图谱，可以使人们更清晰地了解电力行业的知识结构和关键要素，有助于提高电力行业的整体竞争力和可持续发展抽取、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

与现场学习交流，由CPEM全国电力设备管理网、全球能源互联网研究院有限公司、国网能源研究院有限公司《中国电力》杂志社、《浙江电力》杂志社联合主办。2020电力人工智能大会现场上海电力大数据实验室副主任领域，项目范围覆盖发、输、变、配、用等五大环节，从落地项目中孕育出电力行业知识图谱解决方案。依赖于星环科技人工智能平台Sophon，围绕电力设备、电力作业和电力员工三大核心构建电力知识知识图谱，结合、教授级高工、星环科技资深技术总监杨洪山分享主题为：“上海电力大数据与人工智能应用实践”的演讲。与学术界、企业界的顶级专家共同深入探讨人工智能技术发展和电力行业典型应用，进一步推动人工智能技术在电网的电力大数据实验室依托国家863课题“智能配用电大数据应用关键技术”，如何开展电力大数据实验平台建设。以技术的应用为核心，为电力大数据和人工智能的技术研发、系统集成、模拟验证、推广应用等奠定技术和工程基础。杨洪山分享“智能配用电大数据应用关键技术”智能配用电大数据应用系统建设实践在多源数据集成及星环科技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

，会严重影响数据的可用性和分析结果的准确性。数据治理通过一系列的数据清洗、校验、修复等技术手段，对原始数据进行精细加工，去除其中的杂质，使数据更加准确、完整、一致。以电力设备的故障预测为例，如果用于分析的数据存在质量问题，那么基于这些数据建立的故障预测模型就会产生偏差，导致无法准确预测设备故障，从而影响电力系统的可靠运行。而经过数据治理提升质量后的数据，能够为故障预测模型提供可靠的输入，提高模型的准确性和可靠性，提前预警设备故障，为设备维护检修争取宝贵时间，降低设备故障率和运维成本。在数据安全保障层面，电力数据涉及国计民生，其安全性至关重要。数据治理构建了完善的数据安全体系，从数据的存储、传输智慧电力新时代：数据是新“能源”在当今时代，智慧电力已成为电力行业发展的关键方向，它承载着推动能源转型、提升电力系统效率与可靠性的重任。随着物联网、大数据、人工智能等信息技术的飞速发展，智慧电力正以全新的姿态融入人们的生活和社会的各个领域，成为保障能源供应、促进经济发展的重要支撑。在智慧电力的庞大体系中，数据治理扮演着举足轻重的角色，堪称智慧电力的核心与灵魂。数据治理：智慧电力的“幕后英雄”数据

：相比实时数据仓库，离线数据仓库在硬件和软件资源的投入上相对较少，因为不需要实时处理的高性能计算和存储设备，适合中小企业和对数据实时性要求不高的应用场景。稳定性好：离线数仓在稳定性方面表现较好，因为数据离线数据仓库是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。以下是离线数据仓库的一些主要特点和应用场景：特点：处理大规模数据能力强：离线数据仓库能够处理海量的历史数据，由于是批量处理，对于生成一份客户流失分析报表，通过分析客户的购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失的客户名单。商业智能与数据分析：企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统的数据，进行综合分析，形成商业智能报告，帮助决策者制定战略规划。销售与市场分析：企业可以定期提取销售数据和市场数据，分析销售趋势、客户行为等，以优化销售策略和市场营销活动。财务分析：财务部门可以将历史财务数据集中存储在离线数据仓库中，以便进行数据量的容忍度较高，可以存储和分析企业多年积累的数据。数据一致性和准确性高：在ETL过程中可以对数据进行仔细的清洗和转换，保证数据在加载到数仓后的一致性和准确性，有利于进行高质量的分析。成本效益较好

数据仓库技术与应用是一个广泛的话题，涉及到数据存储、管理和分析等多个方面。以下是一些关键点，结合了最新的搜索结果：数据仓库技术云数据仓库：随着云计算的普及，数据仓库正向云端迁移，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。实时数据仓库：企业对实时数据处理的需求增加，数据仓库开始向实时化方向发展，支持数据的实时分析和监控。大数据与数据仓库融合：数据仓库与大数据平台的融合，拓展了数据仓库的应用范围，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理和分析。数据湖与数据仓库的结合：数据湖技术与数据仓库相结合，实现数据的全生命周期管理，提供更强大的数据管理能力，这种结合被称为“数据湖仓”。智能化与自动化：数据仓库开始向智能化方向发展，包括自动化数据建模、智能数据清洗、自动化ETL流程等技术，提升数据仓库的建设效率和数据分析能力。数据仓库应用案例金融业：银行通过构建数据仓库整合交易系统、信贷管理系统、风险管理系统等数据，采用星型模式或雪花模式设计数据模型，部署高级分析工具，利用机器学习算法进行风险评分和欺诈检测，提高风险管理的准确性。医疗保健行业：医院通过构建数据仓库整合电子病历系统、预约系统、药品

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...

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。

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...