电力行业数据整合及决策支持解决方案
能源行业能源大数据应用解决方案
能源行业能源大数据应用解决方案第1章能源大数据概述 (4)1.1 能源大数据概念与特点 (4)1.2 能源大数据发展现状与趋势 (4)1.3 能源大数据在能源行业中的应用价值 (5)第2章能源大数据技术架构 (5)2.1 能源大数据技术体系 (6)2.1.1 技术体系概述 (6)2.1.2 技术体系特点 (6)2.2 数据采集与预处理技术 (6)2.2.1 数据采集技术 (6)2.2.2 数据传输技术 (6)2.2.3 数据预处理技术 (6)2.3 数据存储与管理技术 (6)2.3.1 数据存储技术 (6)2.3.2 数据管理技术 (7)2.4 数据分析与挖掘技术 (7)2.4.1 数据分析方法 (7)2.4.2 数据挖掘技术 (7)2.4.3 智能决策支持 (7)第3章能源大数据采集与预处理 (7)3.1 能源数据采集技术 (7)3.1.1 自动化监测技术 (7)3.1.2 通信技术 (7)3.1.3 数据存储与传输技术 (7)3.2 能源数据预处理方法 (8)3.2.1 数据清洗 (8)3.2.2 数据集成 (8)3.2.3 数据变换 (8)3.3 数据质量评估与提升策略 (8)3.3.1 数据质量评估 (8)3.3.2 数据质量提升策略 (8)第4章能源大数据存储与管理 (8)4.1 能源大数据存储技术 (9)4.1.1 分布式存储架构 (9)4.1.2 云存储技术 (9)4.2 能源大数据管理策略 (9)4.2.1 数据采集与预处理 (9)4.2.2 数据存储与管理策略 (9)4.3 数据仓库与数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.1 数据仓库在能源行业中的应用 (9)4.3.2 数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.3 数据湖与数据仓库的融合应用 (9)第5章能源大数据分析与挖掘 (10)5.1 能源大数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联性分析 (10)5.1.4 预测性分析 (10)5.2 能源大数据挖掘技术 (10)5.2.1 数据挖掘概述 (10)5.2.2 分类与预测 (10)5.2.3 聚类分析 (10)5.2.4 关联规则挖掘 (11)5.3 机器学习与深度学习在能源行业的应用 (11)5.3.1 机器学习概述 (11)5.3.2 深度学习概述 (11)5.3.3 能源需求预测 (11)5.3.4 能源消耗优化 (11)5.3.5 能源设备故障诊断 (11)第6章能源大数据可视化与交互 (11)6.1 能源大数据可视化技术 (11)6.1.1 数据可视化概述 (11)6.1.2 可视化技术分类 (11)6.1.3 能源大数据可视化工具 (12)6.2 能源数据交互式分析 (12)6.2.1 交互式分析概述 (12)6.2.2 交互式分析技术 (12)6.2.3 能源数据交互式分析应用 (12)6.3 能源大数据可视化应用案例 (12)6.3.1 电力系统可视化监控 (12)6.3.2 油气田开发可视化分析 (12)6.3.3 能源消费可视化分析 (12)第7章能源需求侧管理大数据应用 (12)7.1 能源需求侧管理概述 (12)7.2 能源需求侧大数据分析 (13)7.3 需求响应与需求侧竞价应用 (13)第8章能源供给侧管理大数据应用 (14)8.1 能源供给侧管理概述 (14)8.2 能源供给侧大数据分析 (14)8.2.1 能源生产数据分析 (14)8.2.2 能源传输数据分析 (14)8.2.3 能源分配数据分析 (14)8.3 能源生产与消费预测 (15)8.3.1 时间序列分析法 (15)8.3.2 机器学习方法 (15)8.3.4 混合模型 (15)第9章智能电网大数据应用 (15)9.1 智能电网概述 (15)9.2 智能电网大数据技术与应用 (15)9.2.1 数据采集与传输 (16)9.2.2 数据存储与管理 (16)9.2.3 数据分析与挖掘 (16)9.3 分布式能源与微电网大数据分析 (16)9.3.1 数据异构性 (16)9.3.2 实时性 (16)9.3.3 复杂性 (16)9.3.4 应用案例分析 (17)第10章能源大数据安全与隐私保护 (17)10.1 能源大数据安全风险与挑战 (17)10.1.1 数据泄露风险 (17)10.1.2 网络攻击风险 (17)10.1.3 系统故障风险 (17)10.1.4 法律法规与合规性挑战 (17)10.1.5 数据质量与真实性挑战 (17)10.2 能源大数据安全防护技术 (17)10.2.1 数据加密技术 (17)10.2.1.1 对称加密算法 (17)10.2.1.2 非对称加密算法 (17)10.2.1.3 混合加密算法 (17)10.2.2 访问控制技术 (17)10.2.2.1 基于角色的访问控制 (17)10.2.2.2 基于属性的访问控制 (18)10.2.2.3 访问控制策略管理 (18)10.2.3 安全审计技术 (18)10.2.3.1 安全事件审计 (18)10.2.3.2 行为分析审计 (18)10.2.3.3 审计日志管理 (18)10.2.4 安全态势感知与威胁情报 (18)10.2.4.1 安全态势评估 (18)10.2.4.2 威胁情报收集与分析 (18)10.2.4.3 响应与处置策略 (18)10.2.5 网络安全技术 (18)10.2.5.1 防火墙技术 (18)10.2.5.2 入侵检测与防御系统 (18)10.2.5.3 虚拟专用网络(VPN) (18)10.3 能源大数据隐私保护策略与应用实践 (18)10.3.1 隐私保护法规与标准 (18)10.3.1.1 国内外隐私保护法律法规 (18)10.3.2 数据脱敏技术 (18)10.3.2.1 静态脱敏技术 (18)10.3.2.2 动态脱敏技术 (18)10.3.2.3 脱敏效果评估 (18)10.3.3 差分隐私技术 (18)10.3.3.1 差分隐私定义与机制 (18)10.3.3.2 差分隐私在能源大数据中的应用 (18)10.3.4 联邦学习技术 (18)10.3.4.1 联邦学习原理与框架 (18)10.3.4.2 联邦学习在能源大数据中的应用案例 (18)10.3.5 隐私保护应用实践 (18)10.3.5.1 用户侧隐私保护实践 (19)10.3.5.2 企业侧隐私保护实践 (19)10.3.5.3 监管与合规性实践 (19)第1章能源大数据概述1.1 能源大数据概念与特点能源大数据是指在能源生产、传输、分配和消费过程中产生的大量、高速、多样和复杂的海量数据。
大数据技术在电力行业的应用研究
大数据技术在电力行业的应用研究随着社会的飞速发展,各个行业的运作都离不开大数据技术的支持。
其中,电力行业作为一项基础产业,其对大数据技术的应用也越发毫不掩饰地呈现出来。
大数据技术在电力行业的应用较为广泛,不仅可以提升工作效率,减少人为错误,还可以优化电网的稳定性和故障处理能力。
本文将着重探讨大数据技术在电力行业的应用研究。
一.大数据技术在电力行业中的应用场景在电力行业中,大数据技术遍布各个环节,例如:1.数据采集:电力行业需要不断监测各种设备和电网状态,收集海量的数据。
大数据技术可以应用于数据采集,对收集到的数据进行处理和管理。
比如,在电网温度监测方面,可以通过大数据分析来预测电网温度的变化,进而减少电网事故的发生。
2.负荷预测:电力行业需要对未来的能源用量进行合理的预测,以便及时调整能源发电的供应。
大数据技术可以根据已有的历史数据和天气情况,推测未来用电量,帮助电力公司进行电网调整,减少过剩或不足的情况出现。
3.数据分析:大数据技术可以对电力行业中的各种数据进行深度分析,据此来制定更好的运营策略和措施,如根据天气和负荷情况,对电网运作进行有针对性的控制和预测,从而保障电力供应的可靠性和稳定性。
二.大数据技术在电力行业中的优势1.提高工作效率:大数据技术在电力行业中可以将数据整合,实现一站式综合分析与管理。
举例来说,实时监测设备状态能够提高电力维护效率,缩短罢工时间,减少财务亏损。
2.精准预测与信息处理:使用大数据技术可以精确预测电力市场趋势,这不仅有助于电力公司优化决策,还向客户提供个性化电力需求。
电力行业的人工操作的容错率很低,但是大数据技术结合人工智能技术可以减少数据处理引起的人为错误。
3.提高稳定性及安全性:通过大数据技术可以对电力行业中的数据进行实时监测,以及预测可能发生的故障。
在电力故障预测与处理方面,大数据技术可以快速捕捉故障源,并加快修复和恢复电力供应,从而保障电力系统的可靠运行和安全。
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 行业数据挖掘的背景 (3)1.2 决策支持系统的需求分析 (3)1.3 项目目标与意义 (3)第2章行业数据资源概述 (4)2.1 数据来源与类型 (4)2.2 数据质量与数据处理 (4)2.3 数据安全与隐私保护 (5)第3章数据挖掘技术与方法 (5)3.1 数据挖掘基本概念 (5)3.2 常见数据挖掘算法与应用 (5)3.3 行业数据挖掘关键技术与挑战 (6)第4章数据挖掘在行业的应用场景 (6)4.1 行业主要业务领域 (6)4.2 数据挖掘在行业的具体应用 (7)4.2.1 公共服务 (7)4.2.2 社会管理 (7)4.2.3 经济调控 (7)4.2.4 城市规划 (7)4.2.5 环境保护 (7)4.3 应用案例与效果分析 (7)4.3.1 公共交通优化 (7)4.3.2 税收征管改革 (7)4.3.3 环境保护政策制定 (8)第5章决策支持系统架构设计 (8)5.1 系统总体架构 (8)5.2 数据层设计 (8)5.3 模型层设计 (8)5.4 应用层设计 (8)第6章数据挖掘模型构建与优化 (9)6.1 数据挖掘模型构建流程 (9)6.1.1 数据预处理 (9)6.1.2 数据划分 (9)6.1.3 特征选择与提取 (9)6.1.4 模型训练 (9)6.2 特征工程与模型选择 (9)6.2.1 特征工程 (9)6.2.2 模型选择 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 模型评估 (10)6.3.2 模型优化 (10)第7章决策支持系统功能模块设计 (10)7.1 数据管理模块 (10)7.1.1 数据采集与整合 (10)7.1.2 数据存储与管理 (10)7.2 数据挖掘模块 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 数据挖掘算法与应用 (11)7.3 决策分析模块 (11)7.3.1 决策模型构建 (11)7.3.2 决策支持 (11)7.4 系统管理与维护模块 (12)7.4.1 用户管理 (12)7.4.2 系统监控 (12)7.4.3 日志管理 (12)7.4.4 系统升级与维护 (12)第8章系统实施与部署 (12)8.1 系统开发环境与工具 (12)8.1.1 开发环境 (12)8.1.2 开发工具 (12)8.2 系统实施流程与策略 (13)8.2.1 需求分析与设计 (13)8.2.2 系统开发 (13)8.2.3 系统测试 (13)8.2.4 系统部署与培训 (13)8.3 系统部署与运维 (13)8.3.1 系统部署 (13)8.3.2 系统运维 (13)第9章行业决策支持系统应用案例 (14)9.1 案例一:宏观经济分析 (14)9.1.1 背景介绍 (14)9.1.2 系统构建 (14)9.1.3 应用效果 (14)9.2 案例二:公共安全监测 (14)9.2.1 背景介绍 (14)9.2.2 系统构建 (14)9.2.3 应用效果 (15)9.3 案例三:智慧城市建设 (15)9.3.1 背景介绍 (15)9.3.2 系统构建 (15)9.3.3 应用效果 (15)第10章项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (16)10.2 项目效益分析 (16)10.3 未来发展展望与建议 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 行业数据挖掘的背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
定期对系统进行安全审计,发现潜在的安全隐患 并及时修复。
安全漏洞修补
建立完善的安全漏洞修补机制,及时更新系统和 软件补丁,防止漏洞被利用。
风险应对策略
风险评估
定期进行全面的风险评估,识 别潜在的安全风险和隐患。
应急预案
制定详细的应急预案,包括应急 响应流程、人员组织、恢复计划 等。
灾难恢复
云计算
大数据技术
采用私有云或公有云等方式,提供高效、安 全、可靠的计算和存储资源。
利用大数据技术处理海量数据,挖掘数据中 的价值。
人工智能技术
开发语言和工具
运用人工智能技术实现自动化决策和智能化 管理,提高工作效率和准确性。
采用Java、Python、C等编程语言,以及 Oracle、SAP、IBM等企业级软件开发工具 。
用户满意度
评估用户对平台的满意度,以及平台使用 频率和活跃度。
分析报告质量
评估报告的实用性、准确性和逻辑性。
数据质量
评估数据的准确性、完整性和及时性。
系统性能
评估系统的安全与风险控制方案
数据安全保障措施
数据加密存储
01
采用先进的加密算法,对敏感数据进行加密存储,确保数据在
根据业务需求,设计并优化数据仓库模型,包括事实表、维度表以及数据指 标等。
数据ETL处理
通过ETL(抽取、转换、加载)过程,实现数据从数据源到数据仓库的整合和 清洗,提高数据质量。
报表及分析功能
预置报表模板
根据业务需求,预设多种报表模板,如销售分析、库存分析等。
可视化图表
支持多种可视化图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,以便更直观地展示数据 。
用户培训和上 线运行
能源集团BI智慧决策分析平台综合解决方案
方案一:新能源大数据bi智慧决策分析
方案二:智能生产管理bi智慧决策分析
总结词:该方案通过整合内外部数据,对企业经营管理提供全面的决策支持。
详细描述
数据采集:采集企业内外部的各种数据,包括财务数据、市场数据等。
数据处理:对采集的数据进行处理,提取有用的信息。
数据分析:运用bi技术对处理后的数据进行分析,发现经营管理中的问题和趋势。
数据可视化:将分析结果通过图表、图像等方式可视化,帮助企业制定更合理的经营策略。
方案三:智能经营管理bi智慧决策分析
04
能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
通过实施能源集团BI智慧决策分析平台,可以实现实时数据的收集、分析和呈现,帮助管理层迅速了解市场情况和经营数据,进而做出更明智的决策。
提升资源效益
实施效果二:优化资源配置
增强协同效应
BI平台可以整合不同部门和业务线的数据,加强内部协同效应,提高整体运营效率。
实现战略目标
通过BI平台,企业可以更好地了解市场需求和行业趋势,制定更加科学合理的战略,实现企业整体运营能力的提升。
ห้องสมุดไป่ตู้
实施效果三:提升企业整体运营能力
该能源企业是一家大型能源公司,通过实施BI智慧决策分析平台,实现了对全国范围内油气资源的统一规划和配置。
《能源集团bi智慧决策分析平台综合解决方案》
xx年xx月xx日
CATALOGUE
目录
能源集团bi智慧决策分析平台概述能源集团bi智慧决策分析平台架构及核心技术能源集团bi智慧决策分析平台解决方案能源集团bi智慧决策分析平台实施效果及案例分析
CATALOGUE
电力行业数据整合及决策支持解决方案
电力行业数据整合及决策支持解决方案随着全球经济的快速发展和人民生活水平的提升,能源的需求和消耗也越来越大。
电力行业作为重要的能源供应行业,承担了极其重要的任务和使命。
然而,在电力行业这个信息密集的领域,由于数据的来源多样化和数据量的庞大,如何对这些数据进行整合和分析,已成为行业中一个瓶颈问题,因此电力行业数据整合及决策支持解决方案应运而生。
一、电力行业数据整合的必要性电力行业是一个以大量数据、复杂网络和高复杂度决策为特点的行业。
这个行业需要高效地获取、分析和利用各种数据,进行决策管理、控制、监控和优化。
因此,实现电力行业数据整合是业内企业的首要任务之一,理由如下:1、消除数据孤岛目前,电力行业中存在着大量分散、独立的数据,这些数据往往存储在不同的系统和部门中。
数据孤岛对于企业的业务拓展产生了很大的限制,导致企业无法充分利用数据,降低了数据质量、引发数据重复和浪费,影响了企业的核心竞争力。
因此,整合各系统间的数据,消除数据孤岛,对于提升企业竞争力至关重要。
2、更好发挥数据价值电力行业所涉及的数据类型多种多样,而且数据的来源较为分散,如果不对这些数据进行整合,那么企业所获得的信息将难以被综合利用,失去了价值。
数据整合可以将不同来源的数据进行组合,创造出新的价值,为企业提供更好的决策支持和分析,为企业的发展提供轻松高效的支持。
3、提升决策效率决策效率是一个企业是否成功的关键因素之一,它能够决定企业能否快速制定出有利的决策。
电力行业中的经营决策都是以数据为基础的,因此,通过整合各个系统所涉及的数据引入研发中心的多年研究经验,可以更好地为企业制定决策提供重要支持,提高决策效率、精确度和响应速度。
二、电力行业数据整合的实现方案电力行业数据整合包含着复杂的技术和业务层面,根据目前的数据整合需求和行业发展的趋势,我们可以分析出以下几种解决方案:1、数据仓库解决方案数据仓库主要指建立一个数据集合仓库,在其中集合所有的企业信息。
中国能源领域大数据2024
2 图形数据可视化
利用机器学习算法对历史能源 数据进行分析,预测未来能源供 需和价格变化趋势。
将复杂的能源数据以直观的图 形方式呈现,帮助决策者更好地 理解和分析数据。
3 异常检测和故障预警
4 优化决策支持
利用大数据分析技术,实时监测 能源设备运行状况,及时发现异 常情况并预警。
基于大数据分析的洞察,为能源 生产、调度和管理提供科学决 策支持。
区块链可帮助跟踪可再生能源的 来源和生产过程,增强可再生能源 交易的透明度。
供应链管理
区块链技术可用于优化能源设备 和燃料的供应链管理,提高供应链 的效率和可靠性。
数据安全
区块链的去中心化和不可篡改特 性可以保护关键能源基础设施和 数据的安全性。
云计算在能源行业的应用
提高能源数据分析能力
云计算为能源企业提供强大的 数据处理和分析能力,可快速 获取和汇总全局数据,深入挖 掘数据价值。
电网调度优化
数据采集
实时采集电网各节点的电压、电流、功率等数据,为后续的分析和优化提供基 础数据。
负荷预测
根据历史数据对未来电网负荷进行预测,为调度计划的制定提供依据。
优化调度
运用先进的优化算法,根据预测的电网负荷和已知的电网状况,制定出最优的电网 调度方案。
实时监控
实时监控电网运行状态,及时发现并处理异常情况,确保电网稳定、安全运行。
自动化控制
人工智能驱动的自动化系统可以实现 能源设备的智能调度和优化,提高能源 利用效率。
故障诊断
基于人工智能的故障诊断可以及时发 现能源系统中的隐患,降低设备故障风 险。
区块链在能源行业的应用
电力交易
区块链可用于建立点对点的电力 交易市场,使消费者和生产者直接 进行交易,提高交易效率。
电力营销数据治理方案
电力营销数据治理方案1. 概述本文档旨在提供一个电力营销数据治理方案,以帮助电力公司更好地管理、整合和利用其电力营销数据。
数据治理是一个组织中管理和维护数据的过程,目的是确保数据的质量、准确性和一致性,并支持业务决策和运营活动。
本方案将介绍电力营销数据的治理流程、治理的目标和实施步骤,以及所需的技术和资源。
将从数据质量管理、数据整合和一致性、数据安全和合规性等方面进行阐述。
2. 数据治理流程数据治理的流程包含以下几个阶段:2.1 数据收集数据收集阶段涉及从多个来源收集电力营销数据,包括销售数据、客户数据、营销活动数据等。
数据收集需要确保数据的完整性、准确性和一致性。
2.2 数据清洗数据清洗是指对收集来的数据进行清理、去重和修复等处理,以保证数据的质量。
这个阶段需要使用数据清洗工具和算法来识别和纠正数据中的错误和缺陷。
2.3 数据整合和转换在数据整合和转换阶段,将来自不同来源的数据进行整合,并进行格式转换、数据映射和数据合并等操作。
这有助于建立一个一致和标准化的数据集。
2.4 数据存储和管理在数据存储和管理阶段,将清洗和整合后的数据存储到数据库或数据仓库中,并进行数据索引和备份等操作。
这有助于提高数据的可访问性和安全性。
2.5 数据分析和挖掘在数据分析和挖掘阶段,使用数据分析工具和算法对电力营销数据进行分析和挖掘,以获得有价值的信息和洞察。
数据分析可以帮助电力公司了解客户需求、预测市场趋势等。
数据监控和治理阶段负责监督数据的使用和维护,确保数据的合规性和安全性。
这包括数据权限管理、数据隐私保护和数据合规性监测等工作。
3. 数据治理的目标数据治理的目标是确保数据的质量、一致性和可靠性,并提供数据支持业务决策和运营活动。
具体目标包括:•提高数据质量:通过数据清洗和错误修复等措施,提高数据的准确性和完整性。
•实现数据一致性:通过数据整合和转换,建立一个一致和标准化的数据集。
•确保数据安全:通过数据权限管理和数据隐私保护等措施,确保数据的安全性和保密性。
电力管线MPS项目数据整合技术实现
电力管线MPS项目数据整合技术的实现摘要:本文通过对于本地区的真实电缆数据的整理,把20000多米的电缆真实数据进行了专业的处理,并且整理入库,为本地区的电力管线数据建立数据库做了很好的工作,把电力管线数据经过分类以及细致的技术处理,最终形成了实际方案的实现。
关键词:电力管线;技术流程;电力电缆;数据库随着社会的不断进步,科技的不断发展,信息电力已经成为了在电力管理上的一个新目标,对于电力基础设施的建立与管理,要实现信息化电力的预想,向全社会推行这一新型的措施,本地区也积极响应,市电力公司发出了建立电力信息化的决策,要求凭借电力信息化的作用去促进市区工业化发展的进程,并且对于全市的电力系统进行了统一的编制以及管理,对于这些较为分散的基础电力设备,市电力公司统一利用了最先进的arcgis系列的软件,把收集的所有数据通过sap软件进行整理并且计算,在于erp平台上的其他相关信息达到共享的目的。
帮助建立整个市的电力输送配电方面的完整的生产管理系统pms,这个系统可以包括整个市在用电方面的一切项目建设,比如配电、电缆、事故维修等等方面,它可以有效的把这些相关的信息快速的反馈到电力的网络上,以达到立即解决的作用。
在这样一个有效的网络平台上,我们可以对于全部的有关电力方面的信息以及资源进行汇总,并且进行有效的分析,分析后所得的数据以及反馈的意见,可以为电力企业的改革以及重大的决策提供一个非常好的依据,这样可以保证电力系统的安全性并且可以促使其健康的运作,保证笨地区的用电安全,为用户提供一个更加好的服务,同时也可以使得本地的电力企业更快速的和国际接轨,促进电力信息化的建设,并且向国际先进水平发展。
电力管线mps项目的介绍本市的电力公司要建立起电力数据库,用来处理输配电时一些数据的情况,并且对于数据进行统一的处理,以此来用作生产管理方面使用,在电力管线的设计图纸上是以采集为主的数据入库,对已有的数据进行采集实现数字化,同时需要注意的是要结合实际的测量,要对于电力管线,特别是地下的管线进行有效数据的测量,利用物探的技术特点来对于管线进行有效的探查,这是为了能够获取更加准确的数据,因为只有保证数据是实际准确有效的,才可以进行有效的基础数据库的建立,这些都是建立数据库的关键。
智慧电力解决方案
智慧电力解决方案目录一、智慧电力概述 (3)1. 智慧电力定义与发展背景 (4)2. 智慧电力在电力行业的应用 (4)3. 智慧电力的发展趋势与挑战 (5)二、智慧电力解决方案架构 (6)1. 感知层 (7)1.1 电网设备状态监测 (9)1.2 分布式能源接入感知 (10)1.3 用户用电信息采集 (11)2. 网络层 (13)2.1 通讯网络架构 (14)2.2 数据传输与处理 (15)3. 平台层 (16)3.1 云计算平台 (18)3.2 大数据处理技术 (20)3.3 人工智能技术应用 (22)4. 应用层 (23)4.1 电力设备管理 (24)4.2 能源调度与控制 (25)4.3 客户服务与运营 (27)三、智慧电力关键技术 (28)1. 物联网技术 (29)1.1 设备监控与数据采集 (30)1.2 物联网在电力系统的应用案例 (31)2. 云计算技术 (32)2.1 云计算平台构建与部署 (33)2.2 云计算在数据处理与分析的应用 (35)3. 大数据分析技术 (36)3.1 电力数据的特点与挑战 (37)3.2 大数据处理与分析流程 (38)4. 人工智能技术 (40)4.1 人工智能在电力行业的具体应用 (41)4.2 人工智能技术的发展趋势与挑战 (42)四、智慧电力解决方案应用案例 (43)1. 电网智能化升级改造案例 (45)2. 分布式能源接入与管理案例 (46)3. 电力负荷管理与控制案例 (47)4. 电力客户服务与运营优化案例 (48)一、智慧电力概述随着科技的飞速发展,电力行业正经历着前所未有的变革。
作为一种新型的电力系统形态,正逐步成为推动能源转型和可持续发展的关键力量。
智慧电力以先进的信息通信技术为基础,通过集成大数据、云计算、物联网等先进技术,实现对电力系统的智能化管理和控制。
它能够实时监测电力设备的运行状态,优化电力生产、传输和分配过程,提高电力系统的整体效率和可靠性。
电力企业决策支持系统的设计与实现
商业智 能( B u s i n e s s I n t e l l i g e n c e , 简称 B I ) 是 管
联机分析处理 、 基于内存分析海量数据查询技术 、 数
据挖 掘 、 数 理统 计 分 析 、 预测 模 型等 先 进技 术 , 将 电 力企 业 财务 和 各业 务 部 门数 据 整合 成 一个 集 中的 、 标准 的 、 可对 比的分 析数据 源 , 在此 数据 源的基 础上 采 用 国际 先 进 管理 思 想 与 电力 行 业 专 家 团 队 的 经
争力 。 2 技 术简 介
剔除了传统综合分析基于数据仓库( 集市) 才能实施 的不足。 实践证明, 它突破了传统商业智能分析工具
需要数 据仓 库或 第三 方数 据库 的局 限 , 具有 快速 、 灵 活、 实时 运算 的强大 功能 。
3 系统设 计
以某 电力企 业 决 策支 持 系统 为 例 ,采 用 E T L、
~
要层层穿透到具体的业务才能查 明; ( 5 ) 缺乏数据之 间的对照关系 , 数据表现力不够 ; ( 6 ) 业务分析结果 零星分散 , 无法被门户或者其他系统引用 , 导致综合
分析 结 果应 用 不佳 ; ( 7 ) 财务 、 业 务 系 统很 难 实 现对 海量 的当前 和 历史 的财务 、 业 务 数 据进 行 综 合 的多
潮。
验, 通过企业整体评价 、 管理驾驶舱 、 智能多维分析 、 预警监控 、 预测 、 数据挖掘 、 知识发现等功能 , 为电力 企业 中高层管理人员 、 决策者建立起全方位 、多层
商业智能方法和任务是应用人工智能方法将决
系统 的变革 , 数据 装 载于 内存 中 , 实 时响应用 户 的分
数据整合解决方案
数据整合解决方案随着互联网技术的不断发展,企业对于数据的需求越来越大,而企业数据分散、不规范、不一致的问题也凸显出来。
因此,如何实现数据的整合和标准化,已成为企业管理和决策的重要问题之一。
本文将介绍数据整合的概念、数据整合解决方案以及数据整合的实施过程。
一、数据整合的概念数据整合是指将处于不同数据源和应用中的数据按照一定的规则进行整合,形成一套包含完整、准确、实时、可靠数据的数据库或数据仓库系统。
数据整合是通过提炼、清洗、转换和加载等一系列处理步骤实现的。
一般而言,数据整合需要解决以下问题:1. 针对多来源的数据,要对数据进行标准化,将其表达方式和数据结构转化为统一的形式;2. 对数据库中的数据进行清理,包括去除冗余数据,纠正错误数据和填补空缺数据;3. 转换数据类型和格式;4. 将来自不同数据源的数据整合到一个集中存储的系统中,确保数据的同步和实时性。
数据整合需要具备高度的技术和工程能力,包括数据库管理和开发、ETL工具使用和开发等技术方面的技能。
二、数据整合解决方案数据整合解决方案需要从以下几个方面进行考虑:1. 数据整合平台的选择:数据整合平台是实现数据整合的关键,需要根据企业的实际情况进行选择。
2. 数据整合技术的选择:需要根据企业的实际情况和需求,选择适合自身的数据整合技术。
3. 数据整合规范的制定:需要制定数据整合的规范和标准,包括标准化的数据格式、命名规则、范畴划分、维护计划等。
4. 数据整合流程的设计:需要制定数据整合的流程,包括把数据源数据导入中转平台和把中转平台数据导入到数据仓库的流程等。
三、数据整合的实施过程数据整合的实施过程需要经过以下几个步骤:1. 定义需求和目标:需要明确数据整合的目标和应用场景,比如业务分析、决策支持和管理报表等。
2. 确定数据源:需要从各个数据源中选择需要整合的数据,并确定数据整合的范畴和时间跨度。
3. 制定数据整合规范:需要进行数据规范化和标准化,包括统一数据名称、数据结构和数据格式等,确保数据的一致性和准确性。
数字化供电所业务融合贯通建设方案
数字化供电所业务融合贯通建设方案目录一、项目概述 (1)二、建设目标 (1)三、建设原则 (2)四、建设内容 (3)4.1 业务需求分析 (4)4.2 数字化供电所架构设计 (5)4.3 业务流程优化与融合 (7)4.4 业务数据管理一体化建设 (8)五、实施方案 (9)5.1 技术路线选择及实施策略制定 (10)5.2 关键技术应用及创新点设计 (11)5.3 系统平台搭建与部署方案 (13)5.4 培训和推广计划安排 (14)六、项目实施计划管理制定 (15)七、资源配置情况概述 (17)八、项目风险管理和控制措施概述主要风险识别分析及应对方案制定和实施18一、项目概述本项目的核心目标是构建一个集数据集成、分析、管理与服务于一体的数字化供电所业务平台。
该平台应能够覆盖供电所的所有核心业务,包括但不限于电力生产管理、客户管理、电量销售、电网规划与运维等,从而实现信息的集中处理和管理。
平台需要融入大数据和人工智能技术,实现对电力运行数据的实时分析,以便对供电所的运营进行实时监控和优化。
利用物联网技术将各个分散的设备和系统进行智能互联,以提高运营效率和管理精度。
在提升业务运行效率的同时,本项目也注重保障数据安全与隐私保护。
二、建设目标实现业务全面数字化:通过引入先进的数字化技术,整合现有业务系统,实现供电所各项业务的全面数字化,包括设备管理、运维管理、客户服务、营销管理等各个方面。
提升数据处理能力:利用大数据、云计算等技术手段,对海量业务数据进行深度挖掘和分析,为供电所运营提供科学决策支持,提高运营效率和服务质量。
优化业务流程:通过对现有业务流程进行梳理和优化,实现业务办理流程的简化和高效,降低运营成本,提高客户满意度。
加强信息安全保障:建立完善的信息安全防护体系,确保供电所业务数据的安全性和完整性,防范网络安全风险。
推动智能化应用:积极引入人工智能、物联网等先进技术,推动供电所业务的智能化发展,提高业务办理效率和客户服务质量。
电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案
电力经营管理分析与辅助决策系统解决方案作者:陈海生来源:《科技创新导报》2017年第35期摘要:随着社会的快速发展,电力系统的发展进程也在不断加快。
如今,我国电力工程数量不断增多,电力投资数额也在不断加大。
在新形势下,电力系统发展在迎来新的发展机遇的同时也面临着新的挑战。
我国电力企业必须改变传统的电力经营管理理念和模式,增强创新意识,丰富电力经营管理手段,实现辅助决策系统解决目标。
关键词:电力经营管理辅助决策系统解决方案中图分类号:TM769 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2017)12(b)-0145-02如今,大量的业务系统已经广泛应用于电力经营管理中,主要包括营销系统、客户服务系统、财务系统、自动化系统和辅助决策系统。
目前,电力经营管理和辅助决策系统的结合实现了电力经营管理的信息化,提高了电力经营管理质量和效率,提高了电力企业的管理水平。
1 电力辅助决策系统目标分析目前,辅助决策系统已经广泛应用于电力经营管理中,二者的结合可以提高现有数据资源的利用率,并从大量信息中提取出有价值的信息,整合在一起,为电力企业管理人员作出决策提供依据和支持,也为电力企业未来发展提供依据,提高了电力企业风险控制能力。
2 电力辅助决策系统架构辅助决策系统数据仓库包括数据源、数据存储、数据管理、服务器和前端工具。
数据的存储是辅助决策系统的关键环节,也是系统的核心。
辅助决策系统数据存储模块能够对数据进行抽取,而且还能够把抽取到的数据重新组合在一起,确定数据仓库的结构。
数据仓库的元数据包括数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率和业务规则等。
前端工具包括数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具和数据开发工具。
其中,数据分析工具的服务对象是服务器、报表工具和数据挖掘工具。
3 电力经营管理分析和辅助决策系统应用现状如今,人们已经进入信息时代,信息时代信息种类和数量都在不断增加。
在信息时代,电力营销系统和辅助决策系统都出现在电力企业,这些系统都属于电力企业的数据处理和管理中心,既可以满足电力企业的业务开展需求,也可以实现电力企业经营管理的信息化和自动化,给人们的生活带来便捷。
电力企业数据运营管理方案
电力企业数据运营管理方案1. 引言电力企业是一个庞大的系统,需要管理大量的数据来支持其运营和决策。
数据运营管理方案是指确定如何有效地收集、存储、分析和利用数据的计划和策略。
本文旨在提出一种电力企业数据运营管理方案,以帮助企业高效地管理其数据资源,提升运营效率,支持决策和创新。
2. 数据收集电力企业的运营数据涵盖了各个环节,包括发电、输电、配电等。
为了收集全面和准确的运营数据,建议采用以下措施:•硬件设备数据采集:通过安装传感器、计量仪表等设备,实时采集发电厂、变电站、线路等设备的运行数据,例如温度、电流、电压等。
•用户数据采集:通过智能电表等设备,采集用户的用电数据,包括用电量、用电时间等信息。
•外部数据采集:与其他相关部门、机构进行合作,获取外部数据,例如天气数据、市场数据等。
3. 数据存储与管理为了有效地管理大量的数据,建议采用以下数据存储和管理方案:•数据仓库:建立一个统一的数据仓库,用于存储各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。
数据仓库应具备高容量、高可靠性和高性能的特点,以满足电力企业对数据存储和访问的需求。
•数据清洗与整合:对采集到的原始数据进行清洗和整合,去除冗余和错误数据,并将多个数据源的数据整合到同一个数据模型中,以支持更全面和准确的分析和应用。
•数据安全:采取必要的安全措施,包括数据备份、访问控制、加密等,以确保数据的保密性、完整性和可用性。
4. 数据分析与应用数据分析和应用是电力企业数据运营管理的核心环节,通过对数据进行分析和挖掘,可以帮助企业发现问题、优化运营、制定决策。
以下是一些常见的数据分析和应用方法:•数据可视化:利用图表、仪表盘等方式,将数据呈现为可视化的形式,帮助用户理解和分析数据。
•数据挖掘:运用数据挖掘技术,发现数据中的潜在规律和模式,例如异常检测、趋势分析等。
•预测和优化:通过建立模型和算法,对未来的运营情况进行预测,以及优化方案的制定。
•决策支持:将数据分析的结果与企业的运营目标和策略相结合,为企业的决策提供支持和参考。
电力行业数据整合及决策支持解决方案
电力行业数据整合及决策支持解决方案中创软件商用中间件有限公司2010年01月引言电力行业作为国民经济的关键部门,经过多年信息化建设,取得了卓著的成绩。
生产运作层的信息化已经基本完成,多数供电企业建立了包括调度自动化、营销管理、配电管理、设备管理、人事财务等大量基础业务系统,积累了丰富的业务数据。
随着电力企业信息化水平的提高,电力行业信息化建设面临新的挑战,其中包括:整合分散数据,实现信息综合利用,及时掌握企业信息,提高决策的科学性和准确性。
打破信息壁垒,实现部门间协同运作,提高管理水平,加强信息沟通。
中创软件电力行业数据整合及决策支持解决方案,基于中创软件数据交换平台,将电力企业已有各应用系统的数据进行整合。
通过统一的门户将电费、电量、线损等电力业务指标实时展现并加以分析,是管理者掌控电力企业信息的“仪表盘”。
方案概要电力行业数据整合及决策支持解决方案,基于中创软件商用中间件有限公司自主创新的Infor系列中间件,依托15年的应用开发背景,针对电力企业的信息化应用现状及发展需求设计。
该方案主要实现:1.将电力企业现有的分布、异构的多个业务应用系统,通过先进的中间件技术进行集成,建立整合数据平台,形成数据中心。
2.在整合的数据平台的基础上,对信息资源进行综合利用,为企业提供完整、统一的数据展现。
3.对整合后的原始数据进行多维分析、深度挖掘,形成辅助决策系统。
4.统一系统入口,一次登录,可实现对多业务系统的访问,且访问权限原应用系统保持一致。
方案价值1.解决了原有系统各自独立、数据分散的问题,为电力企业领导及业务人员提供信息资源的完整视图。
2.通过整合数据的分析利用、挖掘提炼,提高对企业市场、客户的洞察力,加强领导的决策与监管力度,提高决策的科学性和准确性。
3.通过整合数据平台的统一建设,促进各级数据的流程化、标准化。
4.充分利用原有软硬件资源、信息基础设施,有效保护投资。
5.整合数据平台具有良好的可扩展性、升级能力,可将今后的各类新建应用系统、原有系统的新增数据等,方便、实时地加入到数据中心,满足今后的扩展需要。
电力经营管理分析与辅助决策系统方案
电力经营管理分析与辅助决策系统方案一、电力经营管理分析与辅助决策系统的实现方案1.系统的核心支撑电力经营管理分析与辅助决策系统以数据仓库为核心技术。
数据仓库作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境,可以应用到电力的经营管理上,从电力企业海量积累的数据中进行综合的整理分析,近一步的挖掘隐藏信息,而且数据仓库所分析的信息并不只是当前电力企业中所收集到的信息,而是从过去的某一时间到现在的所有数据信息。
所以,通过数据仓库可以帮助决策者把握以后的趋势,起到一个辅助决策的作用,有利于电力经营管理分析与辅助决策系统的建设.2.系统的架构组成数据仓库是作用是将信息归纳处理,并提供给决策人员。
它主要由以下几部分组成.第一是数据源,它是数据仓库系统的基础.一般包括电力企业内部处理信息和外部收集信息。
包括数据库管理员所管理的业务数据、处理之后的数据以及内各类文档数据资料,而外部信息则包括正常的法律法规、市场收集到信息以及其他电力企业的信息等..第二是数据的存储与管理,它是整个数据系统的核心。
数据仓库的关键所在就是对数据进行存储和处理。
面对电力企业的海量数据,他可以进行快速的抽取清理,高效的整合,按照一定的要求进行重组,从而确定出系统的物理存储结构,进行建设。
第三是OLAP服务器,主要是对海量的数据进行高效的重组.通过它,系统可以对所需要分析的数据进行有效的集成,按不同的模型重组,方便最终的决策者进行全方位、多角度的分析,并研究其接下来的趋势.最后是前端工具,包括各种数据分析、数据、数据挖掘等应用开发工具。
3。
系统的技术支持ﻭ通过数据仓库来实现电力经营管理分析与辅助决策系统必须要有以下的技术支持.首先是ETL技术。
通过它将分散的数据文件或数据库等不同数据源的数据进行抽取,然后进行初步的处理,最后加载到数据仓库中,为以后的联机分析处理以及数据挖掘操作提供基础。
其次是联机分析处理(OLAP),它具有很强的分析功能、形象的数据操作过程和可视化的分析结果等特点决定了它可以辅助决策。
电力信息化管理中存在的问题及对策探析
电力信息化管理中存在的问题及对策探析随着社会的进步和科技的发展,电力行业的信息化管理已经成为现代电力企业发展的必然趋势。
信息化管理可以提高电力企业的运营效率,优化资源配置,提升服务品质,加强电力安全监管,为电力行业提供了更广阔的发展空间。
电力信息化管理中也存在着一些问题,这些问题如果不及时解决,将会严重影响电力行业的发展和社会的稳定,因此有必要探讨电力信息化管理中存在的问题及对策。
一、电力信息化管理中存在的问题1. 数据安全问题电力企业的信息化管理涉及到大量的重要数据,如用户信息、能源消耗数据、设备运行数据等。
这些数据一旦泄露或被篡改,将会给企业和用户带来极大的损失。
数据的安全问题是电力信息化管理中首要解决的问题之一。
2. 系统集成问题电力企业信息化系统通常包括多个子系统,如生产管理系统、财务管理系统、人力资源管理系统等。
这些系统之间需要良好的集成,实现数据的共享和交互。
由于不同系统的技术标准和数据格式不统一,系统集成问题成为了困扰电力企业的一大难题。
3. 信息孤岛问题由于电力企业的信息系统在不同时间和场景下建设,通常都是根据当时的需求和情况进行规划和建设的,导致了信息系统之间存在着信息孤岛的问题。
信息孤岛不仅会导致信息的重复采集和储存,还会使企业在决策和管理上出现信息不对称的情况,影响电力企业整体的管理效率和服务质量。
4. 技术更新换代问题随着科技的不断进步,电力信息化管理系统也需要不断进行更新换代,以适应新的业务需求和技术标准。
由于系统更新换代需要耗费大量的资金和人力,而且还需要克服技术和业务转换带来的难题,这使得电力企业在系统更新换代方面存在较大的难度。
二、电力信息化管理中的对策探析1. 加强数据安全保护电力企业应该建立健全的数据安全管理体系,制定严格的数据权限管理和数据加密规范,采用先进的安全技术和设备,加强对重要数据的监控和防护,确保数据不被泄露和篡改。
电力企业还应该加强员工的数据安全意识培训,提高员工对数据安全的保护意识。
电力市场交易决策支持系统设计
电力市场交易决策支持系统设计随着电力行业的日益发展,电力市场的规模和复杂性亦在不断增长。
为了实现高效、安全地进行电力市场交易,一个有效的决策支持系统至关重要。
本文将介绍电力市场交易决策支持系统的设计。
一、引言电力市场的交易决策支持系统是一个基于计算机科学和电力市场运营原理的综合性工具。
该系统可以帮助市场参与者实现优化的决策,确保电力资源的平衡供需以及市场的公平竞争。
二、系统架构电力市场交易决策支持系统通常由以下几个主要组件组成:1. 数据采集与处理系统需要及时采集并处理与电力市场相关的各类数据,包括市场价格、需求预测、发电能力等信息。
采集的数据应该经过预处理,以确保其准确性和可用性。
2. 模型建立与优化系统需要建立各种数学模型来描述电力市场的运营机制和规则,并基于这些模型进行决策优化。
常用的模型包括供需平衡模型、电力定价模型等。
3. 决策支持系统应提供各种决策支持工具,帮助市场参与者进行合理的交易决策。
这些工具可以是模拟交易平台、风险评估模块、交易策略优化模块等。
4. 可视化界面一个直观、友好的可视化界面对于用户来说非常重要。
通过交易界面,用户可以查看市场情况、分析数据、进行决策操作等。
三、系统功能电力市场交易决策支持系统应具备以下功能:1. 数据整合与分析系统需要收集和整合来自各个数据源的数据,并提供强大的数据分析工具,如数据挖掘、统计分析等,以帮助用户对市场情况和趋势进行准确的分析和预测。
2. 交易策略优化系统应基于市场模型和历史数据,通过优化算法提供有效的交易策略。
这些策略可以是基于中长期的投资决策,也可以是基于短期的交易决策。
3. 风险评估与管理系统应提供风险评估工具,帮助用户对风险进行定量分析和管理。
这些工具可以是基于统计模型的风险估计、风险分析等。
4. 实时决策支持系统应提供实时的市场信息和决策支持工具,帮助用户做出及时的决策。
这些工具可以是基于市场价格、需求预测等实时数据的决策建议。
电力市场数据收集方案
电力市场数据收集方案电力市场数据的收集是电力市场监管和决策的重要依据,因此需要建立一个全面、系统、高效的数据收集方案。
以下是一个电力市场数据收集方案的概述,包括数据类型、数据来源、数据收集方法和数据处理方式。
数据类型:电力市场数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据包括电力生产和消费的实时数据、电力负荷和用电量的历史数据、电力价格和交易量的数据等。
定性数据包括电力市场参与者的资质、电力市场竞争状况、电力市场政策和规定的数据等。
数据来源:电力市场数据可以从多个来源收集,包括电力发电厂、电力输电和配电公司、电力市场交易所、能源监管机构、电力市场参与者等。
这些机构和参与者可以提供不同类型的数据,如实时数据、历史数据、质量和安全数据等。
数据收集方法:电力市场数据可以通过现场监测、自动化系统和人工调查等多种方法收集。
具体包括:1. 现场监测:通过在电力发电厂、输电线路、变电站等设备上安装传感器,实时监测电力生产、传输和消费情况,收集相应的定量数据。
2. 自动化系统:建立电力市场数据的自动采集和传输系统,通过仪表、传感器、通信设备等自动采集数据,并通过网络传输至数据中心。
3. 人工调查:通过问卷调查、访谈、数据申报和年度报告等方式收集定性数据,如电力市场参与者的资质、竞争状况和政策规定等。
数据处理方式:电力市场数据需要进行有效的处理和分析,以提取有用的信息和洞察,支持决策和监管。
数据处理方式包括:1. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和过滤,排除错误和异常数据,确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据整合:将不同来源和类型的数据整合在一起,建立统一的电力市场数据库,方便数据的管理和分析。
3. 数据分析:使用统计分析、数据挖掘和模型建立等方法对电力市场数据进行分析,提取关键指标和规律,支持市场监管和决策。
4. 数据报告:根据需要,定期生成电力市场数据报告和分析报告,向相关机构和决策者提供决策支持和参考。
综上所述,电力市场数据的收集方案需要考虑数据类型、数据来源、数据收集方法和数据处理方式等多个因素,以确保收集到全面、准确、可靠的数据,提供有效的市场监管和决策支持。
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电力行业数据整合及决策支持解决方案
中创软件商用中间件有限公司
2010年01月
引言
电力行业作为国民经济的关键部门,经过多年信息化建设,取得了卓著的成绩。
生产运作层的信息化已经基本完成,多数供电企业建立了包括调度自动化、营销管理、配电管理、设备管理、人事财务等大量基础业务系统,积累了丰富的业务数据。
随着电力企业信息化水平的提高,电力行业信息化建设面临新的挑战,其中包括:
整合分散数据,实现信息综合利用,及时掌握企业信息,提高决策的科学性和准确性。
打破信息壁垒,实现部门间协同运作,提高管理水平,加强信息沟通。
中创软件电力行业数据整合及决策支持解决方案,基于中创软件数据交换平台,将电力企业已有各应用系统的数据进行整合。
通过统一的门户将电费、电量、线损等电力业务指标实时展现并加以分析,是管理者掌控电力企业信息的“仪表盘”。
方案概要
电力行业数据整合及决策支持解决方案,基于中创软件商用中间件有限公司自主创新的Infor系列中间件,依托15年的应用开发背景,针对电力企业的信息化应用现状及发展需求设计。
该方案主要实现:
1.将电力企业现有的分布、异构的多个业务应用系统,通过先进的中间件技术进行集成,建立整合数据平台,形成数据中心。
2.在整合的数据平台的基础上,对信息资源进行综合利用,为企业提供完整、统一的数据展现。
3.对整合后的原始数据进行多维分析、深度挖掘,形成辅助决策系统。
4.统一系统入口,一次登录,可实现对多业务系统的访问,且访问权限原应用系统保持一致。
方案价值
1.解决了原有系统各自独立、数据分散的问题,为电力企业领导及业务人员提供信息资源的完整视图。
2.通过整合数据的分析利用、挖掘提炼,提高对企业市场、客户的洞察力,加强领导的决策与监管力度,提高决策的科学性和准确性。
3.通过整合数据平台的统一建设,促进各级数据的流程化、标准化。
4.充分利用原有软硬件资源、信息基础设施,有效保护投资。
5.整合数据平台具有良好的可扩展性、升级能力,可将今后的各类新建应用系统、原有
系统的新增数据等,方便、实时地加入到数据中心,满足今后的扩展需要。
6.通过单点登录,提供统一的系统管理,提高业务系统应用及管理效率。
图1 方案案例
总体技术框架
中创软件“电力数据整合与决策支持解决方案”是一个面向数据整合与决策支持的解决方案,可适用于各级电力企业。
本方案将以省级供电企业的信息整合与辅助决策系统建设为例,来简述方案的技术架构与实现思路。
省级供电企业“数据整合与决策支持系统”技术架构包括四大部分,如图2所示:
1.数据源:省级及地市及各业务及管理系统;
2.数据交换与共享平台:采用数据集成技术实现数据的抽取、转换、过滤和传输,达成数据的集中与共享。
3.数据中心平台:可包括综合数据库、数据仓库,实现数据的统一保存与管理。
4.统一应用平台:对业务指标进行综合查询、灵活展现与多维分析,展示统一的数据报表、分析报告,提供决策支持服务。
该平台可以实现用户的单点登录,提供统一的管理与维护界面。
该解决方案以中创软件企业应用集成中间件InforEAI为核心,构建跨地市和覆盖全省的信息整合平台,通过逐级数据整合,最终将数据集中到数据中心。
InforEAI以基于XML
的消息代理为基础,采纳InforEAI可以保证信息整合平台具有“集线器”式的集成服务扩展能力,通过构件的建模和组装配置来定制业务系统的应用适配器,从而保证快速集成现有的各业务系统,并能无缝集成将来的业务系统。
总之,为电力行业的信息整合提供承前启后的作用。
应用平台中间件InforWeb集合了业务流程管理、单点登录、Web服务器、EJB服务器,以及中西式报表和数据分析服务,能非常友好的支持业界标准的基于J2EE的多层B/S体系架构的开发,能快速地将现有应用系统无缝集成到统一的企业门户中,保证系统的可靠、高效和安全的运行。
图2 系统的技术体系架构
方案功能
1.数据集成:以松耦合的方式,将电力企业各自独立、分散的跨部门、跨业务系统的数据集成到数据交换平台,实现多电力业务信息共享与交换。
2.单点登录:统一系统入口,一次登录可实现对多业务系统的访问。
3.业务指标的综合查询:实现对多来自多系统的业务指标实时、历史数据的查询,如电量、电费、线损、设备、库存、人事、财务等。
4.业务指标的灵活展现:
1)可对指标数据提供多种展现方式,在指标数据生成表格、统计报告的同时,可自动生成折线图、柱状图、雷达图、饼状图等各类图表图形。
2)提供深度查询功能,根据指标不同,可进行多种深度查询,如电量可分行业、分地区、分线段查询,同时还具备数据下钻功能。
图3电量信息查询以表格及折线图显示同时生成统计报告
5.业务指标的多维分析:建立指标分析计算数学模型,实现多角度统计分析。
主要包括业务现状分析、发展趋势分析以及通用分析
图4 80/20分析用于找出对所选指标最有价值的样本
关键中间件技术
rEAI
该解决方案以中创软件企业应用集成中间件InforEAI为核心,构建跨地市和覆盖全省的信息整合平台,通过逐级数据整合,最终将数据集中到数据中心。
InforEAI以基于XML 的消息代理为基础,主要由支持多种传输协议和信息发布/订阅的高性能消息代理和支持基于直观构件拖放进行编排、组装和配置的应用适配构建平台组成。
InforEAI能有效的屏蔽不同数据源,提供多种高效的数据抽取和数据传输策略,提供多种数据转换、过滤的构件和配置选择,实现数据的实时和定时的同步和整合。
所有的信息整合过程可以在统一的图形界面下完成,不需要用户编写一行代码,既快速又直观。
采纳InforEAI可以保证信息整合平台具有“集线器”式的集成服务扩展能力,通过构件的建模和组装配置来定制业务系统的应用适配器,从而保证快速集成现有的各业务系统,并能无缝集成将来的业务系统。
rWeb
应用平台中间件InforWeb集合了业务流程管理、单点登录、Web服务器、EJB服务器,以及中西式报表和数据分析服务,能非常友好的支持业界标准的基于J2EE的多层B/S体系架构的开发,能快速地将现有应用系统无缝集成到统一的企业门户中,保证系统的可靠、高效和安全的运行。
rReport
可快速构建展示应用平台,对供电企业的电量、电费、电压合格率、供电可靠性、线损等关键指标,以及输、配、变电设备装备水平和人力资源的数据,进行发展、现状和通用等多个视角分析;以报表、柱状图、折线图、饼图、区域图、金字塔图、仪表盘图等多种手段进行展示;并能对全公司、分部门、分变电站、分电压等级、分时间段、分线路的供电量和售电量数据进行有效展现。