电网基础数据的管理

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、用户模型等，为数据的存储、分析和应用提供统一的模型基础。数据加密与访问控制技术：运用加密算法对敏感数据进行加密处理，通过身份认证、授权管理和访问控制等技术，确保只有合法用户才能访问和操作相应的数据。治理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

。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，促进电力市场的公平竞争和行业的可持续发展。服务数字化主要包括用户服务、售后服务、在线客服等服务的数字化管理，提高用户满意度和服务质量。电网数字化转型面临着多方面的挑战和机遇。一方面，数字化转型需要大量的技术投入和人才支持，加大了电力企业的运营成本和管理难度；另一方面，数字化转型可以提高电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，具有重要的战略意义和经济社会效益。电网数字化转型

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，会常大的挑战。2、深度挖掘电力数据价值国网公司希望建设电力大数据的数据仓库和数据集市，提供电力大数据应用模拟环境，提供电力大数据应用集成方案。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大数据基础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建成结果数据模型一百八十多张。实现数据从数据缓存区到原始库。通过建立基础数据模型，如用户台账、台区台账、日冻结电量等，为上层数据分析提供数据支撑，终建立可视化信息模型，使可视化得以高效的展示和交互。2

管道、智能煤矿等新型基础设施，实现能源系统的智能感知、智能调控和智能管理。数据治理平台则是能源行业数字化转型的核心。随着能源行业数字化进程的加速，数据量呈爆炸式增长。如何有效管理和利用这些数据，成为能源能源行业数字基础建设与数据治理平台在当今数字化时代，能源行业正面临着深刻的变革。随着数字技术与实体经济的深度融合，能源产业数字化智能化转型成为必然趋势。能源行业的数字基础建设和数据治理平台，作为这场变革的关键支撑，正发挥着越来越重要的作用。能源行业的数字基础建设，是实现数字化智能化的基石。它涵盖了从能源生产到消费的各个环节，包括发电、输电、配电、储能以及能源消费等。通过构建智能电网、智能油气能源数据，包括生产数据、设备数据、运营数据等，并将这些数据进行整合，形成统一的数据资源池。数据存储与管理：采用先进的存储技术，确保数据的安全、可靠存储，并提供高效的数据管理功能，如数据备份、恢复、权限管理等。数据治理与清洗：对采集到的数据进行质量评估、清洗和标准化处理，去除数据中的噪声和错误，提高数据的准确性和可用性。数据分析与挖掘：运用大数据分析、人工智能等技术，对能源数据进行深度分析和挖掘

。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

电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据的有效管理提出了挑战。业务需求多样化：电力企业的业务涵盖发电、输电、变电、配电、用电等多个环节，不同业务部门对数据的需求各异。数据质量参差不齐：由于数据来源广泛、采集方式多样以及系统之间的兼容性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容

国产大数据基础平台是由国内企业或科研机构自主研发的，用于进行大规模数据存储、计算、管理和分析的基础软件平台，具有以下特点和功能：特点自主可控：核心技术和源代码由国内团队掌握，不受国外技术限制，可根据安全生产。例如，通过对电力系统的实时数据进行分析，优化发电计划和电网运行。工业领域：助力工业企业的生产制造、供应链管理、设备故障诊断等，实现工业智能化转型。如通过对生产设备的运行数据进行分析，提前预测设备故障，减少停机时间。金仓数据库等，构建完整的国产信息技术生态体系。技术创新与优化：国内研发团队在借鉴国际先进技术的基础上，结合国内市场需求和应用场景进行技术创新和优化，在数据存储、计算引擎、数据治理等方面形成独特的企业和政府等关键领域的业务需求。功能数据存储与管理：支持多种数据存储方式，如分布式文件系统、分布式数据库、对象存储等，能够高效地存储海量结构化、半结构化和非结构化数据。提供数据备份、恢复、容灾等功能，确保数据的安全性和可用性。计算引擎：集成多种计算引擎，如批处理计算引擎、流计算引擎、内存计算引擎、图计算引擎等，满足不同类型数据处理和分析的需求。数据治理：提供数据质量管理、元数据管理、数据标准管理

运营效率、保障电网安全、实现低碳目标的关键。数据治理产品应运而生，为电力行业提供系统化的数据管理解决方案。电力行业数据治理的挑战电力行业的数据具有以下特点：1.数据来源复杂：包括智能电表、EMS（能量管理系统）、气象数据、用户用电行为数据等，格式多样，标准不一。2.数据质量参差不齐：部分数据存在缺失、重复、错误等问题，影响分析和决策。3.数据安全要求高：涉及电网运行安全和用户隐私，需符合严格的合规要求。4.实时性要求高：电网调度、故障监测等场景需要低延迟数据处理。传统的数据管理方式难以应对这些挑战，而专业的数据治理产品能提供更高效的解决方案。电力行业数据治理产品的核心功能数据治理产品通过等场景。-通过数据可视化，辅助调度决策和经营管理。典型应用场景1.智能电网运营-通过数据治理优化电网调度，提高新能源（如风电、光伏）的消纳能力。-实时监测设备状态，减少停电事故。2.用户用电行为分析-基于用电数据，提供个性化能效服务。-助力需求侧响应，平衡电网负荷。3.碳足迹管理-整合发电、输配电的碳排放数据，支持企业低碳转型。未来发展趋势1.AI与数据治理深度融合：利用机器学习提升数据质量检测和

解锁基础数据平台管理：企业数字化转型的密钥基础数据平台管理：数字化时代的基石基础数据平台管理，作为驾驭数据的关键能力，正日益凸显其重要性，成为企业乃至整个社会数字化转型进程中不可或缺的基石。数据，是企业的核心资产，是创新的源泉，是决策的依据。通过对海量数据的深入挖掘与分析，企业能够精准洞察市场动态，把握客户需求，优化产品与服务，从而在激烈的市场竞争中抢占先机。反观那些在基础数据平台管理方面表现出色的企业，它们则通过科学有效的数据管理，收获了显著的成果。由此可见，基础数据平台管理在数字化时代的重要性不言而喻。它不仅关系到企业的生存与发展，更影响着整个社会的数字化进程。在接下来的内容中，我们将深入探讨基础数据平台管理的核心要素、面临的挑战以及应对策略，希望能为大家在数据管理的道路上提供有益的参考与借鉴。基础数据平台管理：内涵与构成基础数据平台管理的概念基础数据平台管理，是指对数据进行全用户更快速、准确地理解数据中的信息。数据安全与治理：数据安全与治理是保障基础数据平台稳定运行的“守护者”，它包括数据的访问控制、加密、备份恢复、数据质量管理、数据合规性管理等方面。数据安全措施能够保护

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...

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。

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...