电网大模型解决方案

AIGC向量数据库解决方案
解决方案,帮助企业用户解决模型应用时实时性不够、二次训练周期长成本高、答非所问等问题。通过软硬件深度融合,满足大模型时代海量、高维向量的存储和计算需求,为用户构建高性能向量数据库系统和大模型应用提供了重要依据和选型方向。为了更好地帮助企业应对大模型时代海量、多维向量数据的高并发和实时计算等挑战,星环科技与英特尔合作,推出了基于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的Transwarp Hippo分布式向量数据库

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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网的关系,确保电力系统的安全稳定运行,成为风行业发展亟待解决的问题。智能化技术的引入,为解决行业现存问题提供了新的思路和方法,能够有效提升风设备的运维效率、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
行业资讯
电网数据治理
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
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
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)商行业:个性化推荐与运营优化商行业是大数据实时解决方案的重要应用领域。在商平台上,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。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。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,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
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...
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。...
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。
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...