电网大模型解决方案

发展。而智慧能源解决方案正是在这样的背景下应运而生，成为推动风电行业智能化转型的关键力量。智慧能源方案核心解析关键技术揭秘先进传感与测量技术：在风电机组的复杂运行环境中，先进传感技术发挥着关键作用故障排查和修复的及时性难以保障，增加了设备停机时间，降低了发电效率。另一方面，风电出力具有间歇性和波动性的特点，这与电网对电力供应稳定性和可靠性的要求存在矛盾。如何更好地协调风电与电网的关系，确保电力系统的安全稳定运行，成为风电行业发展亟待解决的问题。智能化技术的引入，为解决风电行业现存问题提供了新的思路和方法，能够有效提升风电设备的运维效率、增强电力供应的稳定性和可靠性，进而推动风电行业的高质量机组海量的运行数据进行深度挖掘和分析。通过建立设备运行状态的数学模型，系统可以对设备的健康状况进行实时评估，并预测设备可能出现的故障。当模型预测到某台风电机组的发电机在未来一周内有较高的故障概率时，运维人员增加，智能并网技术对于保障电网的稳定性和可靠性至关重要。通过实时监测电网的电压、频率、相位等参数，以及风电场的发电功率、功率因数等信息，智能并网技术能够实现风电场与电网的精准同步和协调控制。当电网电

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、电网拓扑模型各部门之间以及与外部相关单位的共享，推动数据在电网运行监控、设备检修、电力市场交易等领域的应用。应用场景电网运行监控与分析：通过对电网实时运行数据的分析，实现对电网状态的实时监控和预警，及时发现和处理电网故障，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

大模型解决方案通常指的是针对大规模数据处理和复杂模型训练的一系列技术和策略。以下是一些不同领域的大模型解决方案：企业知识管理解决方案知识整合与存储：利用大模型的文本处理能力，收集企业内部的各种文档，理解问题中的实体和关系，进行精准的知识匹配和推理，提供更具针对性的解决方案。知识更新与协同：当企业有新的知识产生，大模型可以协助将新知识融入现有的知识体系。支持团队成员之间的知识协作，如在项目讨论中，大模型可以根据成员的发言，实时提供相关的知识参考，促进知识的共享和创新。智能营销解决方案市场洞察与客户画像：大模型可以分析海量的市场数据，包括社交媒体数据、行业报告、消费者评论等，挖掘市场趋势、消费者格等，以提高营销效果和投资回报率。智能客服解决方案问题理解与解答：大模型能够准确理解客户咨询的问题，无论问题表述是否清晰。提供多种形式的解答，除了文字回答，还可以根据问题生成操作指南视频、音频讲解等、知识库以及外部的行业资讯等信息，对这些数据进行清洗、分类和结构化处理。大模型可以帮助建立知识关联，如发现不同文档之间关于同一产品特性或业务环节的关联内容，从而构建一个完整的企业知识网络。知识检索与问答

与电商领域解决方案个性化推荐系统：大模型分析消费者的浏览历史、购买行为、收藏偏好、评价信息等多维度数据，深度理解消费者的兴趣和需求，为其精准推荐商品、促销活动、个性化服务等内容，提高消费者的购物大模型应用解决方案是基于大规模预训练模型，针对不同行业和领域的特定需求所构建的系统性应用策略与技术架构，旨在利用大模型强大的语言理解、生成和推理能力，解决实际业务问题并创造价值。医疗领域解决方案智能的早期预防和干预。金融领域解决方案智能投顾：大模型分析宏观经济数据、金融市场行情、各类资产表现以及投资者的风险偏好、投资目标等信息，为投资者提供个性化的投资组合建议，实时跟踪市场变化并调整投资策略数据支持和决策依据，例如开发更符合市场需求的金融产品，精准定位目标客户群体开展营销活动。教育领域解决方案个性化学习路径规划：根据学生的学习进度、知识掌握程度、学习风格、兴趣爱好等因素，大模型为每个学生灵感、丰富的案例素材以及语言表达优化建议，还可对现有教育内容进行质量评估和改进，提升教育资源的质量和吸引力。制造业领域解决方案生产质量控制与预测性维护：在生产线上，大模型结合传感器数据、生产工艺参数

基于大模型的数据仓库开发解决方案一、需求分析与数据理解利用大模型辅助需求沟通：在与业务团队沟通需求时，使用大模型对业务描述进行分析和理解。业务人员提出模糊需求，大模型可将其转化为清晰的数据需求和指标情况，如数据更新延迟、查询性能下降等，大模型及时发出预警，并提供可能的原因和解决方案，帮助运维人员快速定位和解决问题。自动化运维：基于大模型的自动化能力，实现数据仓库的自动化运维，如自动备份、自动恢复、自动升级等。通过自动化运维，减少人工操作的失误，提高运维效率和系统的稳定性。定义，帮助开发团队准确把握业务目标。数据探索与元数据管理：大模型能够读取数据源的元数据信息，对数据结构、字段含义等进行分析和总结。通过自然语言交互，开发人员可以快速了解数据的内容和质量，发现数据中的潜在问题，如数据缺失、异常值等。二、数据抽取、转换与加载（ETL）优化智能ETL脚本生成：基于大模型的代码生成能力，开发人员可以通过自然语言描述ETL任务需求，大模型自动生成相应的ETL脚本代码，支持Python、Java等多种编程语言，提高开发效率。数据质量监控与自动修复：在ETL过程中，利用大模型对数据质量进行实时监控。一旦发现数据质量问题，如数据不一致、数据格式错误等，大模型可以根据预定义的

如何构建智慧消防物联网大数据平台？智慧消防物联网大数据平台的概念智慧消防物联网大数据平台是将现代信息技术与消防安全管理深度融合的创新解决方案。它通过物联网技术连接各类消防设备和传感器，利用大数据分析处理海量信息，实现对火灾风险的智能感知、早期预警和快速响应。这种平台能够显著提高消防安全管理的效率和精准度，为城市安全运行提供有力支撑。平台构建的关键技术要素构建一个高效的智慧消防物联网大数据平台需要监控、建筑BIM信息、人员定位等多源数据。这些数据经过清洗、标准化后存入分布式数据库。平台采用流式计算框架处理实时数据，同时使用批处理技术分析历史数据。通过建立火灾风险预测模型，平台能够从海量数据中发可能性；结合建筑结构数据和人员分布信息，优化疏散路径规划。当系统检测到异常时，会触发多级预警机制，并通过手机APP、短信等多种渠道通知相关人员。平台应用的实际效益部署智慧消防物联网大数据平台能够带来多重效益。在预防方面，平台通过持续监测和风险评估，显著降低了火灾发生概率。在应急响应方面，平台提供的精准信息帮助消防部门快速制定救援方案。在管理层面，平台的数据分析功能为消防设施维护、安全投入决策提供了科学依据。长远来看，这种平台的应用将推动消防安全管理从被动应对向主动预防转变。

分析，金融机构能够及时调整投资策略，把握市场机会。（二）电商行业：个性化推荐与运营优化电商行业是大数据实时解决方案的重要应用领域。在电商平台上，大数据实时解决方案实现了个性化推荐的精准化和实时化。电商平台通过收集用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，利用实时数据分析技术，构建用户画像，深入了解用户的兴趣偏好和购买需求。在销售数据实时分析和运营策略优化方面，大数据实时解决方案同样发挥着关键作用。电大数据实时解决方案：数字化浪潮下的关键力量在当今数字化浪潮中，数据以前所未有的速度和规模产生与流动。在这样的背景下，大数据实时解决方案应运而生，成为企业和组织在数字化时代取得竞争优势的关键力量。它不仅能够帮助企业及时处理和分析海量数据，还能为决策提供即时的支持，让企业在瞬息万变的市场中抢占先机。一、走进大数据实时解决方案（一）定义与内涵大数据实时解决方案，是一套融合了先进技术与架构的综合性体系。在这个过程中，数据如同高速流动的溪流，而实时解决方案就像是一座高效运转的工厂，对每一股水流进行实时加工和提炼，产出有价值的信息。（二）重要性与价值在竞争激烈的商业环境中，实时处理数据的能力已成为企业

联合风控中，多家金融机构可以在不共享客户原始数据的情况下，共同对客户的信用风险进行评估。基于联邦学习的解决方案技术原理：联邦学习是一种机器学习技术，在多个参与方之间进行模型训练和优化，而无需交换法规限制，无法直接共享。通过联邦学习，各方可以在本地训练疾病诊断模型，然后将模型参数进行聚合更新，共同构建一个更准确的疾病诊断模型，而无需共享患者的原始医疗数据。基于可信执行环境的解决方案技术原理隐私计算解决方案是指利用隐私计算技术来解决数据在流通、共享和处理过程中的隐私保护和安全问题的一系列方法和策略，以下是一些常见的隐私计算解决方案：基于多方安全计算的解决方案技术原理：多方安全计算允许在。同态加密解决方案技术原理：同态加密允许在加密数据上直接进行特定类型的计算，而无需先解密数据。计算结果解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致，从而实现数据的“可用不可见”。同态加密分为加法同态。用户在本地解密结果后即可获取所需信息，而数据库服务器无法获取查询条件和查询结果的明文内容，保护了数据的隐私。零知识证明解决方案技术原理：零知识证明是一种密码学技术，允许一方在不向另一方透露任何额外信息的

主要基于价量数据，无法挖掘舆情、事件、卫星数据，电商等另类数据带来的超额Alpha，且无法使用单一平台进行事件驱动建模研究和投资交易。星环解决方案：星环科技在原有多模态数据处理能力基础上，构建事件驱动智能化量化投资结合下的痛点以及星环解决方案大数据量级下智能投研痛点传统方式单机版方式对于研究的因子或是算法使用上不能过于复杂，传统方式只基于少数标的，且回测时间相对过长，多标的研究不便利，研究时间成本过高，组合优化参数寻优的不便利。星环解决方案：星环科技专注于高性能的分布式计算框架研发和应用建设上，利用分布式计算框架，实现全市场上千标的，历史级Level2行情Tick级别数据回测，并支持如GPU下到秒级或毫秒级甚至纳秒级。如：实时定价、实时估值、动态对冲等场景。星环解决方案：对于实现实时估值，实时风险敞口计算，尤其在超高速场景如衍生品定价，对冲场景，券商做市场景等，星环基于自研的分布式高性能时序

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...