基于全生命周期管理的电力企业数据治理技术研究

电力企业业务数据存在人为干预多、数据口径不一致、缺乏管理规范等现象,造成数据统计困难、及时性低、数据失真等问题,严重影响数据的深化应用。针对该问题,本文提出一种基于数据全生命周期管理的电网企业数据治理方案,通过构建公共数据云,开展数据资源池建设,部署结构化数据中心、非结构化数据中心及海量准实时数据中心等三大公共数据资源管理平台,定义完整的电网数据管控流程和数据责任机制,对数据进行从数据获取到数据加工、数据分发到数据使用的数据全生命周期管理,从各环节把控数据质量,辅以数据质量评估,提升电网数据的及时性、准确性及完整性。经过在输电、配电、电网调度、电网规划等多方面应用实践,该方案实现了多口径业务数据的质量管控及集中应用,提升了数据质量及综合治理水平,实现了专业数据资产全面共享。     

基于SOA架构的电网数据资产管理平台

电网数据已成为企业发展的重要资产,但电网企业缺乏有效的技术手段来为解决电网数据资产的全生命周期监控和管理. 从组件化、松耦合、标准化等架构设计原则考虑,设计并实现了基于SOA架构的电网数据资产管理平台. 设计了一种通过捕获数据库日志方法来实时采集数据资产变更信息,以及台账管理、全景视图管理、日常监测管理、溯源管理、价值评估管理和流程管理等数据资产管理核心功能,实现了电网数据资产的标准化管理,从业务、技术、管理等视角对数据资产进行全方位体现.     

基于电力企业大数据环境下的数据治理研究

随着大数据技术的不断成熟,大数据环境下数据治理工作对企业数据资产管理提出更高的要求。大数据时代,数据即为资产,且数据呈现出新的特点,即需要处理的数据量更大,需要处理的数据种类更多,数据产生和变化的速度更快。电网大数据具有多样性、一源共享、多源多标准、业务连动性等特点,如何针对全局数据的可用性、完整性、安全性和可用性进行全面管理,利用电网海量生产、运行数据从而产生实际的应用价值并且使得结构化和非结构化的信息价值最大化,已成为迫切需要解决的问题。本文针对数据分析问题,设计并实现一种完善的大数据调度管理平台,来满足可扩展的、分布式的、支持异构分析工具的、面向服务的大数据的要求,加快数据分析速度,为企业管理提供更好的服务。     

云计算智能电网大数据驱动的方法研究

针对智能电网数据繁多、用户应用困难的技术问题,提出了智能电网大数据驱动方法,并设计出基于云计算软件平台管理智能电网大数据的系统。通过采用数据挖掘算法对智能电网大数据样本训练、学习,建立多个数据处理模型。根据决策树算法能够实现智能电网数据不同属性数据的分类,使得用户快速从浩瀚的云端数据库中获取目标数据,并将处理后的数据通过区块链系统保存,进而实现数据的永久性存储。不同用户通过签发密钥实现数据的共享,使得数据应用和管理更为便捷有效。本方案为智能电网大数据处理与应用提供了技术参考。     

基于数据中台的数据资产管理体系

公司经过十多年的信息化建设,信息系统已全面覆盖企业经营、电网运行和客户服务等业务领域及各层级应用,为公司各项业务有效运转提供了有力支撑.但现今仍缺乏一套统一的企业级数据资产管理体系.为进一步提升数据在电网企业的价值,本文提出了一套基于数据中台的企业级数据资产管理体系,主要从数据质量提升优化、数据资产管理、数据共享服务构建3个方面对如何进行数据资产管理进行论述.     

电力调度大数据应用平台系统技术研究

为解决智能电网的发展中电网运行和设备检测或监测数据、电力企业管理数据、电力企业营销等数据海量的增加带来的不同业务系统之间分散地开发、运行和管理,系统数据存储结构独立,带来数据多源、格式不一致,数据准确性、实时性不强,数据质量不高,缺乏统一的数据规范等问题,本文利用Hadoop的分布式文件系统HDFS和并行处理框架MapReduce的工作原理,搭建电网调度大数据应用平台系统,解决了不同业务系统之间的数据不能及时共享、访问、管理与分析挖掘等问题。采用数据清洗数据,解决数据质量不高的问题。搭建电网调度大数据应用平台系统,既能实现跨专业、跨部门的多维度关联分析,又能满足海量的智能电网数据存储和数据处理需求,并具有强大的伸缩性,可扩展为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。     

水库基础数据治理工作的研究与实践

水库相关数据对多项水利业务应用支撑作用显著,是水利行业重要的基础数据。为避免重复建设,充分共享和挖掘水库基础数据的价值,以水库数据治理为研究对象,以数据仓库和数据中台为理论指导,融合水库基础、工程督察、水情等信息数据,构建以基础层、明细层、专题层、应用层为框架的数据资源体系,并同步开展数据资产、安全管理和数据服务工作。在统一的数据资源体系基础之上,充分利用自然语言处理、语音识别、大数据分析等先进技术进行数据智能融合应用,完成水库标签画像、语音智能问答、数据标准建立、数据质量控制等成果,为今后进一步的水利数据治理工作提供参考经验。     

大数据技术信通资产精益化管控的研究与应用

因新疆独特的地理、环境、温度等条件,信息、通信设备分布广,距离远,运行的稳定性与可靠性差。在供电行业信息通信作为智能电网框架的重要一环,在其中发挥着关键性的技术支撑作用,如何最大程度发挥信息通信领域的专业优势,需要创新思维,改变固有的模式。利用大数据对信通设备进行精益化管控,可以实时掌握信通设备运行的状态,及时解决设备运行中存在的隐患,消除设备存在重大缺陷,最大程度的保障智能电网的可靠运行。本文提出了利用大数据平台质量评价的方法。依托一体化信息大数据平台强化全过程管理,突破了全寿命周期资产管理的技术难点,通过全面科学的数据治理,最终使信通业务数据的标准化程度、共享化程度大大提高,达到产权、设备、资产一体化管理的目标。     

WEB可视化技术在电网大数据场景下的应用研究

随着智能电网的迅速发展,电网公司在输变电设备状态、电网运行、用户用电、企业管理、气象环境等方面都积累了大量的数据。面对大数据集,传统的可视化方法已呈现出处理能力和信息表达能力不足的问题。因此本文对WEB数据可视化技术进行了研究,针对电力大数据在多种不同应用场景的特点设计了相匹配的可视化技术方案,并着重分析了方案的特色和优势。本文提出的方案为电网大数据应用场景的可视化提供了参考和有益实践,大大提升了电力大数据的利用率和价值。     

基于智能电网应用的电力大数据探索

大数据是智能电网发展的一股新流,对于电力行业的可持续发展及建立智能电网具有重要的意义。应用电力大数据技术成功确保了电力行业的可持续发展和稳态生存。大数据及云计算和智能电网三者相互关联,正确应用大数据关键技术可以帮助电力行业实现新的改革。在本文中对云计算、大数据关键技术以及智能电网三者进行了深入探讨,并对大数据关键技术做出了应用探究,为相关工作提供借鉴。