大数据自动化运维在电力企业中的应用探讨

在我国计算机、互联网技术不断发展的大背景下,数据资源的传输与处理技术已经十分成熟,以大数据资源为基础的电力配电网智能运维管控也得到了更加充分的技术支持.将大数据分析技术应用于电力配电网智能运维管控,符合电力行业信息化发展需求,是未来一段时间内必然的发展趋势.这就需要相关单位对大数据技术的应用进行深入的研究与分析,不断更...     

大数据背景下公安人力资源管理的创新

在大数据的时代背景下,政治学、社会学、管理学等许多科学门类都发生了本质上的变化与发展,进而对人类的价值体系、知识体系、生活方式产生重大影响,人力资源管理作为管理科学领域中的一部分,也迎来了巨大的机遇和挑战。公安人力资源管理作为人力资源管理科学中独特的一个部分,由于其行业的特殊性及地位的重要性,同样具有显著的战略地位。对于公安人力资源管理来说,大数据不仅是提升现有公安人力资源管理效率的一条路径,更是能用于对现有弊端进行改革创新的有效手段。本文首先阐述了大数据的概念及特点,随后阐述了以大数据技术进行公安人力资源管理创新的思路,最后探讨了大数据技术对公安机关从人力资源的获取、开发、保障、测评、奖惩、职位管理、规划与工作分析等方面的具体创新手段。     

电力企业人力资源管理的创新路径分析

电力行业体制改革的落实,给电力企业带来了新的营收增长点,但同时也给企业经营管理提出了更高的要求,凭借传统的人力资源管理措施,已经无法提升电力企业员工综合素质、也就不能保证电力企业参与市场竞争的结果.因此,电力企业务必要尽快认识到人力资源管理工作的必要性,并通过提高员工创新意识与创新能力、完善企业激励机制、完善员工培训体...     

大数据在电力企业干部考评中应用探讨

干部考评对领导干部起着重要的导向、鞭策和激励作用,常规干部考评存在数据来源不够全面、综合研判不够系统和深入等局限,且缺乏连续性、动态性和综合性。大数据技术兴起和发展,为干部考评带来一种新的视野和方法,本文基于干部考评大数据观,探讨大数据在电力企业中应用,通过海量数据采集、挖掘、分析与应用,构建大数据量化和分层分类模型,开展有效日常考评,强化分类考评,利用大数据进行综合研判,提升干部考评工作的全面性、客观性、及时性和精准度,促进干部考评科学化和精益化。大数据在干部考评中应用需要解决顶层设计弊端,提高全员大数据意识,克服信息系统硬件和软件上的难点,让大数据干部考评方式成为常规考评的有益补充,助力电力企业创新发展和改革转型。     

试论大数据时代企业人力资源管理变革之道

随着社会的发展和科技的进步,大数据在各个行业发挥的作用越来越明显,因此,利用大数据对相关信息进行整理和收集对企业的发展变得越来越重要。人力资源管理在企业中占有非常重要的位置,它不仅负责为企业提供新鲜血液,还能对现有员工进行综合评定,帮助企业不断完善人才比例,进而推动企业持续不断发展。企业若能在人力资源管理工作中利用大数据手段,可促进员工不断持续成长,增强他们的发展潜力。此外,企业利用大数据系统可对人力资源系统进行完善。本文将针对大数据时代企业人力资源管理的变革进行探究,并提出一些建议,仅供各位同仁参考。     

如何做好电力企业人力资源管理工作

随着电力体制改革的不断推进,电力企业需要加强人力资源管理,以增强企业的核心竞争力.通过阐述电力企业人力资源管理工作面临的主要问题,提出了做好电力企业人力资源管理的对策.     

基于大数据环境的电力企业营销管理创新策略研究

随着信息爆炸时代的来临,信息技术快速推广和应用,电力市场的需求持续增加,只有做好电力营销管理工作,才能及时掌握市场,提高电力市场占有率,推动电力企业蓬勃发展.本文就电力营销信息化的必要性、电力营销信息化在应用过程中的障碍进行了分析,并在此基础上提出了加强电力营销信息化管理的具体措施,以期为电力营销信息化建设提供参考.     

大数据时代电力企业经营管理模式的创新

传统的电力企业经营管理模式存在各种不足,如效率低下、信息孤岛、能源浪费以及对可再生能源的低效利用等。为此,本文利用大数据技术创新了电力企业的经营管理模式,并系统分析了大数据对电力企业的影响,旨在助力电力企业实现精细化管理,为相关企业和政策制定者提供有益的指导和建议。     

大数据在应急管理中的应用

大数据时代,人们生产和生活发生了根本性变化,数据逐渐成为管理工作重要资源.通过对数据分析与挖掘,将其渗透至应急管理工作中,能够显著提高应急响应效果,且能够增强管理有效性.文章从大数据概念入手,对其在应急管理工作中的应用进行深入探究,旨在帮助我们能够从事前、事中及事后不同层面认识大数据下的应急管理工作.     

国外电力企业大数据需求侧应用分析

针对大数据技术的研究和实际应用,总结了国外企业大数据技术的实际应用现状。在国外企业大数据需求侧管理应用中,介绍了法国电力公司、美国巴尔的摩燃气电力公司、美国南加州爱迪生电力公司和德国意昂电力公司四大能源企业大数据技术的应用主题和管理模式。通过上述介绍,在数据平台建设、数据管理和数据分析应用三个方面总结了各类大数据应用的启示,即集中建设统一大数据平台,并采用云部署方式是企业目前大数据平台建设的主流方式;统一数据标准规范有利于数据共享与数据管控,实现数据资源价值最大化;大数据分析应用有两个特点：一是大数据分析应用应紧紧围绕业务需求,以专业级应用为重心,配备充足的人力资源,准确聚焦业务痛点,快速解决业务实际问题。二是企业应结合业务特点和发展要求开展基础技术和基础应用方面的研究,为专业级分析应用提供服务和支撑。     

基于大数据的电力企业财务数据管理系统研究

当前,在各类电力生产经营财务数据管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、突发性、易失性、无序性、无限性等特征。为解决电力企业接入的财务数据的不一致、不规范的问题,以及如何快速从这些海量高频数据中获取有价值的信息、提高数据资产带来的经济效益和数据管理效率,本文在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了基于大数据的电力企业财务数据管理系统,同时从基于NoSQL的大数据存储管理、基于Hadoop的财务大数据预处理以及财务大数据分析挖掘算法3个方面详细描述了电力企业财务数据管理的关键技术,大幅提升了电力企业财务数据的管理效率和准确性,为在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

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。     

大数据与可视化在电力设备管理中的创新应用——以设置财务分析指标体系为例

本文针对当下智能电网技术蓬勃发展和电力设备管理不尽人意的矛盾而展开研究,目的是找出一条可以快速实现电力设备的安全和高效运行的道路。本文所使用的理论和对象,均已获得业内普遍认可,包括以往电力设备的管理和检修策略、智能电网时代的电力设备检测技术方法以及大数据和可视化技术的发展现状和趋势等,因而具有坚实的理论和实践基础。通过定性与定量研究、经验比较与描述性研究、跨学科与探索性研究等方法,得出结论,随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来,电力设备管理一直无法实现突破的障碍已经被打破。进而提出,只有结合电力行业大数据特征设置关键性指标,并以此为核心打造内在数据逻辑体系和外在可视化体系,才能实现电力设备管理的迭代。文章最后对新时代电力设备管理进行了展望,并以设置财务分析指标体系为例,对电力设备管理智能系统进行了框架性构建。     

大数据理念下的供应商分析及应用研究

为了解决供应商关系管理中数据利用率不足的问题,充分提升数据价值的挖掘能力和应用效果,提升供应商管控水平,推进现代供应链的建设,本文基于HHM理论构建了供应商大数据分析模型,科学设计模型关键要素,采用“通用+专用”的方式选择评价指标,采用层次分析法确定指标权重,采用四分位法等多种科学评分方式获取供应商评价结果。供应商评价结果具有多种场景应用性,包括供应商分级管理、供应商分类管理、相关性分析、预警分析、产品行业分析等.相关场景的应用有利于释放大数据内在价值,解释供应商生产、技术等方面的能力和状态,从而更加全面、深入地掌握供应商实际情况,实现电网公司供应商关系管理水平的大幅提升,助力采购优质电力设备,为泛在电力物联网的建设提供重要支撑。     

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。     

配电网中大数据的挖掘应用

为了适应日益增长的电力需求,解决配电网点多面广、设备多、管理难度大、配电网信息实时性低等问题,本文系统梳理了国际、国内配电网发展现状,以及数据挖掘与分析处理技术在配电网的应用研究情况,将大数据挖掘应用引入配电网日常管理,利用大数据分析,针对电网运行和设备检测或监测数据、电力企业营销数据、交易电价、售电量、用电客户等方面的数据,结合地域配电网网架结构,对配电网存在的薄弱点,尤其在迎峰度夏和春节保供电等用电高峰期,通过事前提前研判、事中实时指挥、事后深入分析,提前发现未来病态设备,推进配电网设备在线化、透明化、智能化,将配电网由“修得快”向“不停电”转变,提升优质服务水平,并希望能对今后相关研究时间工作提供一定的参考价值。     

基于大数据的电网停电承载力分析与应用

为避免调度计划安排超出电网停电承载力,平衡繁重的电网停电任务与电网运行安全裕度之间的关系,保证调度计划刚性执行,有必要在安排停电计划前进行电网停电承载力分析。大数据理论和技术的发展为电网停电承载力分析提供了理论依据和技术条件。本文归纳了进行电网停电承载力分析所需的大数据来源,通过研究历史大数据对影响电网停电承载力的主要因素进行了分析,提出了基于神经网络的电网停电承载力分析模型和方法,通过绿色安全区、黄色预警区和红色危险区直观评价停电数量是否合理,并给出了该方法在山东电网的应用案例。案例表明,本文提出的模型和方法能够有效指导调度计划编制工作,显著提升工作效率并减轻对个人经验的依赖,对调度计划刚性执行和电网停电风险管控具有重要意义。     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。