大数据时代电力信息技术思考与探索
方俊皓
（大唐黑龙江电力技术开发有限公司，黑龙江哈尔滨 150000）
摘 要：文章对大数据时代与电力信息化两者之间产生的关系进行了详细的阐述和研究，介绍了大数据的概念和特点，分析了大数据对电力信息发展的重要性和巨大商业价值，深入剖析了电力信息技术面临大数据时代的思考和有价值的探索。并利用多年电力信息系统建设的经验和大数据时代的特征为信息化建设提出了几点建议，包括：重视数据整合与利用、加快大数据时期的信息化建设工作、加强对大数据时代信息安全的重视等。
关键词：大数据；电力信息；云计算；信息安全
Abstract：in this paper， we elaborate and research the relationship between big data era and power informatization， introduce the concept and characteristics of big data， analyze the importance and huge commercial value of big data for power information development，have a deep insight into thinking and valuable exploration of power information technology in big data era. Based on experience in power information system construction and the characteristics of big data era， we puts forward some suggestions for information construction， including attaching great importance to the data integration and utilization， speeding up the informatization construction of big data era，strengthening the attention of information security in big data era and so on.
Keywords：Big data；Electric power information；cloud computing；information security
1 引言
2001年，高德纳（Gartner）公司的一份研究报告首次出现“大数据（Big Data）”概念的提法。时至今日，虽然对“大数据”一词的定义说法不一，但越来越多的研究机构和网络媒体开始关注它。大数据正成为继云计算（Cloud Computing）之后新的热词。同云计算一样，大数据虽然也看不见摸不到，却与今日的信息技术发展如影随形，并潜行于当前的信息生产、加工、交换过程之中。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。
如同高德纳公司的报告里提到的那样，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级（V olume），速度（Velocity）和多样性（Variety）。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值，而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性（Veracity）。基于此，大数据可以被定义为：以新数据处理技术为手段，在海量、结构复杂、内容多样的数据集中，以较快速度解析出规律性或根本性的判断、趋势或预见。更为简单地说，是数据集太大以至于传统数据库软件无法处理，所以称为“大数据技术”。
大数据的提出是为了解决现有数据技术无法满足快速增多、日益复杂化的数据集合，因此基于大数据的技术涉及层面较广，至少包括如下一些现有技术的综合运用。关联规则学习、分类、分组分析、众包技术、数据异构与同构、机器学习、自然语言处理、神经网络、模式识别、预测模型、情态分析、信号处理、时序分析和可视化处理等。
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大数据的具体化、实例化的应用离不开Apache Hadoop项目，一种开源、可扩展、分布式的应用计算架构。它包括Common、DistributedFile System、MapReduce三个组件部分。Hadoop的 Map/Reduce 框架是一种主/从架构，机群中有单一的主服务器以及若干个从服务器，在每个节点都有一个从服务器，这些分布式的节点协同工作，共同完成一个整体的大数据处理任务。
大数据风暴带来种种利好，著名市场研究机构IDC 数据预测：大数据市场规模将从2010 年的32 亿美元成长到2015 年的169 亿美元，2020 年新增的数字信息成长幅度将是2009 年的近45 倍。其中，传统的标准化、结构化数据只占15％左右，85％的数据来源于企业内各种信息活动、电子商务、物联网或外界社交网络等领域中的半结构化与非结构化数据。在现代服务业科技发展“十二五”专项规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。
2 大数据与电力信息化的关系
电力工业作为国家基础性能源设施，与社会发展和人民生活息息相关，是国民经济社会健康稳定持续发展的重要条件。积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，对实现中国电力工业科学发展具有极大的现实意义。中国电机工程学会电力信息化专委会拟编制发布《中国电力大数据发展白皮书（2013）》，这将是我国首次就电力大数据问题发布白皮书。白皮书第一次提出了电力大数据的定义，并同时指出重塑电力核心价值和转变电力发展方式是中国电力大数据的两条核心主线。白皮书还第一次提出了电力大数据的特征即3V、3E，“3V”是指体量大（V olume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），“3E”指数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。
电力企业是不是符合大数据应用的企业？随着电力工业与信息化的深度融合，电力信息化对电力企业的决策、运营、销售的价值不断增强，这种价值的跃升将使电力企业具有大数据的时代特征。电力信息化将突破传统运维，产生更多的增值服务，甚至催生新的管理模式创新。数据中心将被赋予更多的职能，比如强大的数据挖掘、数据分析和决策能力。电力企业业务数据主要来自生产数据和运营管理数据。电力企业生产数据既包括发电量、电压稳定性等实时采集的数据，也包括物联网、云计算、新能源并网等技术带来的新数据业务。电力企业运营管理数据，则包括ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电力生产、使用等实际数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电厂生产安全检测与控制，电力企业决策分析与管理流程控制，电力企业精细化运营管理等，实现更科学的电力需求侧管理。
电力行业应当在大力推广信息化建设的同时，认识到数据背后的价值，搞好数据治理，并积极投入到数据挖掘与分析运用工作中，实践大数据战略，挖掘数据价值，为电力行业发、输、配、变、用电各环节建设，以及电力营销等业务发展提供科学指导，及有效解决方案，重视提升电力行业信息化系统辅助决策能力。
3 电力信息建设在大数据时代的思考与探索
大数据不仅仅是一门技术，同时也是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统，大数据对于电力信息化建设的影响已经发生并将继续深入。对应现在已经建立健全的信息系统，电力企业应该在技术上做好哪些准备工作？越来越多的大数据出现在电力企业面前时，电力信息化建设应如何应对？电力信息化建设将做哪些工作提高大数据时代的信息安全性？电力信息化建设将如何将大数据变成利润增长点？这些问题都是大数据时代带个电力信息建设的思考和探索。
电力信息化建设如果接受大数据变革，要建立合适的数据规则，中国的发电企业多以集团化运营，分子公司遍布全国甚至海外，发电形式多样。要实现集团内大数据处理首先要通过详尽调研、研讨后根据不同类型电厂制定统一的、标准化的数据结构。每一个电力企业根据自身发展、管理、运营的需要信息化建设在决策层发挥的作用与实现的方式都存在而且应该存在差异。而从电厂生产设备、管理运营方式、集团管理制度的方向出发，同一发电集团公司内的同种类型电厂信息化系统可利用数据结构相同度要远大于差异度，甚至不可能在同一个数量级中。在梳理数据结构整个过程包括涵盖业务的梳理与理解、数据构成的
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理解、数据结构的准备、建立相对应的数据挖掘模型、评估和部署六个步骤。
在做这项工作前，应该对发电企业的业务有详尽的了解，根据业务需求明确需要进行梳理的数据结构的意义、要求和最终目的。再明确业务需求后则可对原始数据进行可利用评估，从发电集团公司到电厂根据实际决策需要确定各层级需要的数据，并对原始数据进行汇总、清理、集成、变换、分析等一系列收集和预处理工作；在搞好数据准备工作后可通过电力信息化建设手段针对不同单位的业务需要各自研发或集中研发适合的信息系统和数字化产品；利用统一的数据结构利用不同技术将企业需要的数据可视化的呈现出来。
电力企业所要做的就是切实利用和推广好信息系统，以便在相对统一的数据收集框架下开展数据收集工作和需求调研工作。在结合实际工作中，要深入认识各数据产生企业的差异性，存在的数据冗余、缺失、错误、更新不及时等不同问题，针对发现的问题不断合理优化数据取舍与收集标准，并利用数据预处理技术提高和确保数据质量。因为高质量、规范化、格式统一的数据结构是进行数据挖掘工作的基础。
在成功进行数据结构规范工作后，生产数据的企业在研发信息系统时只需要按照规范数据结构进行开发。上级管理单位在实施集中开发时只需要关注新研发系统对不同数据来源的容错能力和优化能力，而不再关注数据是如何产生的、一个数据字段到底代表了什么含义等繁琐、错误率高的工作。统一的数据标准在不改变生产数据企业的工作量的同时有效降低上级企业信息系统开发的难度。
提升大数据的使用能力。存在牢固和一致的数据基础，便要考虑如何利用好大数据。当前电力企业信息系统存在业务单一、类型多样，基本都局限在处理单一业务层需求，仅实现单一需求报表和业务图标的功能。企业管理与决策者仅能通过一个系统获得有限的静态业务信息，往往利用信息决策要访问多个信息系统，且信息系统之间相互独立，缺乏关联，孤岛现象一直存在与电力信息系统中，导致系统使用者要自己判断数据的准确性和指导性。面对庞大的企业组织架构和复杂的业务体系，以及不断变化的资源与经济形势，仅将大量数据静态呈现是远不能满足企业决策需要的。因此，在电力信息建设践行大数据战略过程中，首先要利用云计算技术或数据挖掘相关技术建立数据孤岛之间的联系，放弃探寻数据间的因果关系，注重数据的关联关系，探寻数据与人、生产、政策、利润间，数据与业务间的各种关联性，为企业决策提供全面的、准确的、更具实际意义的预测与辅助决策。
4 大数据对电力信息化发展的应用和价值
电力是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务数据分析与挖掘，以及数据可视化。
电力大数据的应用一方面是与宏观经济、人民生活、社会保障信息融合，促进经济社会发展；另一方面，是电力行业或企业内部，跨专业、跨单位、跨部门的数据融合，提升行业、企业管理水平和经济效益。
为打造“美丽中国”贡献力量，电力企业投产清洁能源项目越来越多，光伏发电、风力发电都对地形地貌、环境特征有很高的要求和条件。针对于清洁能源项目建设的要求可借助电力生产MIS系统与地理信息GIS系统中大量的数据，结合环境采集数据等，综合考量不同地域电力生产水平、地形优势与资源分布。利用大数据的数据挖掘技术提供给规划人员支撑电站建设布局的决策数据，实现项目建设的科学调配。也可通过综合分析影响风力发电、光伏发电机组运行的诸多环境因素，例如：温度、光照、湿度、风力等数据，预测气候模式，从而规划处最佳的机组运行方案。通过这种方式，可有效降低生产成本和提高产出效益。
通过建立分布式数据中心，处理厂级监控系统sis系统数据，共享电力行业内的设备运行状况、生产数据和维护方式，通过数据中心服务器整合分析，机器自主学习生产出现问题时的相关数据状态，形成基于大数据的自动预警值，实现对潜在问题的评估预测，建立前瞻性的设备维护体系，建立可预测的设备维护方案。通过海量基础数据分析建立每个设备的“维护生命周期”，依数据为依据决定哪些设备、在什么时间进行维护，并通过多家电厂的共享大数据中提供相应设备的维护方案。
通过建立各生产系统数据互通，依靠不同种类生产系统，对传统发电企业和清洁能源发电企业都会给与数据层面的决策性预测。在基础数据不断积累的前提下，分析电厂或发电设备周围环境变化和气候变化，掌握不同时期煤炭储备量和煤炭消耗量的关系。都可对于全国范围的季节性来水与机组负荷下降等因素影
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响的机组停备工作进行有效预测和数据支持。通过大数据分析决策能力，提供生产设备状态数据，开展机组停备检修工作，加强设备管理，强化员工培训。
电力信息化建设利用大数据技术，在企业数据共享的平台下获取电力企业生产数据、管理数据、地形地貌数据、煤炭资源检测数据、水资源数据等有效数据中提炼准确的、有价值的数据都将成为管理效益、决策能力提升的有效臂膀，甚至可通过大数据的积累将数据打包销售或共享给金融机构、科研院所、政府机构等，成为新的经济效益与社会效益增长点。
5 重视大数据时代的信息安全体系建设
信息安全在任何信息发展阶段都占有不可忽视的重要地位，在对大数据发展规划的同时，应该加大对大数据安全形势的宣传力度，明确其为重点的保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，制定设备特别是移动设备安全使用规程，规范大数据的使用方法和流程。加快面向大数据的信息安全技术的研究，推动基于大数据的安全技术研发，研究基于大数据的网络攻击追踪方法，抢占发展基于大数据的安全技术的先机。培养大数据安全的专业人才，建立完善大数据信息安全体系。
6 结语
大数据技术是未来信息社会发展的一个大方向，它为人类全面、深刻地认识世界、认识自身提供了新的方式、新视角，这在此前的时代是无法办到的，大数据是未来技术发展的一片蓝海。大量的数据处理无疑给现在的信息技术提出了新的挑战，而这一问题在信息化程度不断提高的电力企业中同样正在凸显出来。随着信息技术的推进和发展，电力企业的数据也会成爆炸式增长。大数据不是洪水猛兽，而是可供利用的信息资产。如何使用好大数据，充分活化企业数据资产，更好地服务电力事业发展和广大电力客户将成为摆在电力企业面前值得思考的课题。
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大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据？在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇？电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴？ 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达4.5亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达6.17亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情
（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马
基于大数据的电力系统数据应用 发表时间：2018-12-25T16:19:20.450Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：张新伯[导读] 摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。 （深圳供电局有限公司广东深圳 518000）摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用，提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略，仅供参考。 关键词：电力大数据；电力系统数据处理；应用在当前我国电力行业的发展背景下，电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势，就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中，就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据，并对电力大数据信息进行必要的预测，真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看，大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限，并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况，就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景，无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下，就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术，能够通过对大量数据信息的选择和分析，进行整理、计算等，筛选出其中蕴含的规律，进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势，近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义，能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面，大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多，而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面，大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次，引入数据挖掘等各项先进技术，提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。 3.3数据量大，可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据，而不同的数据代表不同的信息，电力自动化系统是由许多的子系统构成，各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息，整个系统中的数据量非常庞大，数据交叉现象时有发生，繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新，随着存储数据的增多，出现问题的几率也越来越大，降低了数据处理的安全性和准确性，对系统的数据库进行统一管理，保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下，我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深，社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下，我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中，就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息，并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析，最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点，通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行，对于设备及检测点数据的异常及时预警，及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用
大数据时代：电力行业如何掘金 一、大数据顶层设计出台 国务院总理李克强8月19日主持召开国务院常务会议，通过《关于促进大数据发展的行动纲要》（下称《纲要》），这意味着大数据顶层设计出台，国家大数据战略成形，大数据产业有望成为新经济的重要引擎。 从流量到数据，是对整个互联网经济的重新定义和洗牌，两种思维分别是两代互联网经济的代表。 流量时代，互联网撬动的GDP约为3万亿元；而在经历了第一代互联网时期的爆发式增长后，BAT等互联网巨头的流量规模已经形成，变现方式的单一将导致流量变成一种相对廉价资源；数据思维时代，企业将从单纯追求“量”向追求“质”转变，大数据能够帮助企业从有限的流量中挖掘更大的价值；据推算，大数据有望撬动的GDP至少在万亿元量级，可比肩流量经济。 从应用层面来说，互联网金融、智能安防、智能医疗等各领域都已加入对于大数据的采集和分析。BAT等互联网龙头更是大数据经济的积极推进者，马云将数据比作互联网时代的石油，大数据从某种程度上已成为互联网经济的生产要素之一，并加速了线上线下的融合。 目前，所有传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被提升企业战略层面。大数据时代为电力行业带来了新的发展机遇，同时也提出了新的挑战。必须通过良好的大数据管理，切实提高电力生产、营销及电网运维等方面的管理水平。 二、电力行业数据量大、类型多、价值高 如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但是，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。 电力大数据的特征可以概括为3“V”、3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力
【智慧政务】财政局国有资产管理大数据信息化 系统建设工程 技 术 方 案 北京XX科技工程有限公司 2020年X月
目录 第1章概述 (8) 1.1 项目背景 (8) 1.2 系统建设需求 (10) 1.3 项目概况 (11) 1.4 总体设计原则 (11) 1.4.1 可行性和适应性原则 (11) 1.4.2 实用性和经济性原则 (12) 1.4.3 先进性和成熟性原则 (12) 1.4.4 开放性和标准性原则 (12) 1.4.5 可靠性和稳定性原则 (12) 1.4.6 可扩展性和易维护性原则 (12) 1.4.7 安全性和可管理性原则 (13) 1.5 总体设计目标 (13) 1.6 总体设计依据 (13) 第2章信息化需求描述 (15) 2.1 系统架构要求 (15) 2.2 网络系统需求 (18) 2.3 主机系统需求 (18) 2.4 办公设备需求 (19) 2.5 公共广播系统需求 (19) 2.6 音视频会议室需求 (20) 2.7 信息发布系统需求 (20) 2.8 安防监控系统需求 (20) 2.9 道闸系统需求 (21) 2.10 门禁考勤系统需求 (21) 2.11 服务评价系统需求 (21) 2.12 机房系统需求 (21) 2.13 大数据政务云平台需求 (22) 2.14 点位统计表 (24) 第3章财政局综合业务系统设计 (26) 3.1 财政信息门户 (26) 3.2 综合办公平台 (36) 3.3 财政法规库系统 (41) 3.4 部门预算 (41) 3.5 基础数据库 (46) 3.6 项目库 (60) 3.7 综合预算编制系统 (61) 3.8 指标管理系统 (63) 3.9 社保资金管理系统 (64) 3.10 国有资本经营 (67) 3.11 收入查询分析系统 (68) 3.12 投融资查询分析系统 (71)
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式
浅谈大数据技术在电力系统中的应用 发表时间：2019-07-08T11:56:48.010Z 来源：《电力设备》2019年第4期作者：赵辰 [导读] 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。 （内蒙古电力（集团）有限责任公司呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特 010010） 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。电力行业的大数据不单单是指个人，以及企业的用电量，还包括在整个电网运行中所产出的数据，因为数据各不相同，根据这些数据筛选，探查和推测进而选出更有价值意义的信息。大数据的特点就是数量大类型多，范围比较广。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据，还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据，所以正确的处理大数据，能很好的提高行业的质量，在各行业中也得到了很好的推广。 关键词：大数据；电力系统；应用 1大数据技术在电力系统中的应用现状 （1）认知度不够。很多电力企业的高层管理对于大数据的认知还存在很大的普及性。不太了解大数据在全国自动化电力中起到的重要作用和存在的意义。另一个原因，大数据的引进需要人力和财力。需要专业的技术人员以及资金的投入，因为大数据的优势不能被摆在明面上来，导致了很多企业的不重视。再者，一些企业为节约成本购买的低配置的计算机等设备，大大减少了大数据的精准程度，在这个信息化管理时代，会直接导致数据处理的运行程度，设备使用出现各种故障，导致大数据的引进和接受。 （2）员工自身专业水平不够。员工综合素质不高，这是当下很多企业都面临的问题。大数据的运行以及分析管理，需要更专业的人员进行运作。但是现在很多员工不是对口专业，导致在工作上就会出现失误以及懈怠。因为自身的知识面不够，就导致该工作人员对于电力设备自动化运作中产生的大数据无法正确分析，或者在数据处理中对软件的运行感到束手无策，无法保证任务的完成。 （3）大数据的不稳定性。电力系统在运作中就会产生大量的数据，全网信息时代，各种电力产生的数据加起来是非常庞大的。但是，每种数据的产生代表的信息也就不同。这个就需要数据分析统一管理。这样的话，整体的数据库中数据会导致碰撞，导致了问题的出现，从而也降低了数据的精准性。所以庞大的储存空间，数据库的统一管理，是保证大数据准确性的必要选择。 2电力系统大数据如何应用 （1）大数据在可视化监控的电网运用：整个电网，大量的设备在传输，整理，发电运作中会通过传感器去采集各种电流、电压等数据，在通过实时处理进行数据的整合以及提取。并且通过可视化大屏实时监测设备运行状态，这样设备出现故障问题能从数据库中分析出来，并参考出相应处理方法。 （2）故障预测中大数据的应用：大数据系统现在分为主站和子站，主站用来收集各个子站提供的分析结果，收集到之后进一步的进行分析和处理。而子站就是用来收集各种数据并且进行分析提供给主站。这样在庞大的数据库中，就大大减少了一些无用的数据。比以往传统模式的电力故障检测提高了效率和质的保证。 （3）互联网中电力大数据的应用：当下互联网信息的全民覆盖，推动了信息产品加快发展。移动设备的普及使用，加大了信息量的传播也加大了大数据的合理使用。同时为高层管理提供更方便有利的条件，随时随地掌握企业的运行，及时作出决策。并且对于报警系统也提供了大量的便利，通过数据进行预警，向移动端传输消息。 3数据挖掘在电力系统中的应用效果 （1）降低电力检修成本。电力设备的检修分为日常巡检和故障检修。日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成，存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异，可能导致浪费了人力，却没有起到设备巡检预期效果。现阶段，针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况，设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断，这样的判断具有不确定性，从而导致设备或人员的资源浪费；针对意外故障的检修，主要是利用监控系统对故障进行发展，并且及时对其进行处理，避免设备更大问题的出现。 （2）加强电力系统的调度运行。随着经济的发展，对电能的需求日益增长，电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证。在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用，有利于电力调度工作的正常运行。电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容，同时还能够加强对信息的预测工作，从而确保电力生产决策的正确决定，稳定电力系统的健康发展。传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题，实际中，要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难，而通过利用数据挖掘技术，能够对数据的潜在信息进行分析，从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统。 （3）提高电网企业的营销能力。由于信息资源是电力企业发展的重要前提，而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源，所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力。电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面。利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务，其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善，从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高；营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程，降低电费管理运营风险，提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益；利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析，从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作，促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等。 4大数据技术的应用前景 （1）大数据将改变发电能源供给方式。风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入，这些都是与前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此如何分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合就需要大数据技术的支持，以此来构成大的、分布式能源，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对电网冲击还是很大的。譬如对风电准确的预测等。以此来改变能源结构，改善环境。 （2）大数据技术是我国电网未来发展的重要基础。未来大数据技术将贯穿整个电力产业，电力行业蕴藏着巨大的数据资源，同时也曾现出数据价值的需求，发达国家已经开始在电力领域着手相关数据的研究工作，如IBM给出了其利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。这些都为我国今后电网发展提供了借鉴。 （3）电力行业的“大数据”分析研究。“大数据的潜在价值，在物联网、智能电网高度发达的时候，电力大数据的落点在于质量检修的
2013．5 一、问题的提出 大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见， 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元， 收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 （备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ） 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面， 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息， 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？ 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词：大数据；统计调查工作；思考 问题研究 １７
智慧大厦信息化系统集成整体解决方案 北京XX科技有限公司 2019年X月
目录 第1章系统概述 (4) 1.1 系统概述 (4) 1.2 设计原则 (4) 1.3 设计依据 (5) 第2章系统详细设计 (7) 2.1 网络信息安全系统 (7) 2.1.1 系统综述 (7) 2.1.2 硬件部分技术及子网的划分 (9) 2.1.3 网络平台软件设计 (47) 2.1.4 网络安全设计 (61) 2.2 前端子系统 (78) 2.2.1 高清监控点组成 (79) 2.2.2 高清特点 (79) 2.3 存储子系统 (83) 2.3.1 编码压缩能力 (83) 2.3.2 压缩编码特点 (84) 2.4 解码子系统 (86) 2.4.1 数字矩阵工作方式 (86) 2.4.2 数字矩阵功能 (87) 2.4.3 数字矩阵优势 (88) 2.5 管理平台 (89) 2.5.1 中心服务模块 (92) 2.5.2 存储服务模块 (94) 2.5.3 流媒体服务模块 (96) 2.5.4 电视墙服务模块 (97) 2.5.5 报警服务模块 (99) 2.5.6 配置客户端模块 (100) 2.5.7 操作客户端模块 (105) 2.6 产品清单 (112) 2.7 产品选型 (112) 2.7.1 DS-2CD4535FWD-I(Z)(H) (112) 2.7.2 DS-2CD4A35FWD-IZ(H)(S) (123) 2.7.3 DS-2DF7296-A (134) 2.7.4 IS-VSE2326B－BBC服务器 (146) 2.7.5 DS-6408HD-T (151) 2.8 网络安全及信息安全 (156) 2.9 OA办公系统 (160) 2.9.1 系统设计理念 (160) 2.9.2 系统应用价值 (169) 2.9.3 需求分析 (172) 2.9.4 系统总体设计 (179) 2.9.5 功能应用设计 (187) 2.9.6 移动办公应用 (215)
大数据时代心得体会 篇一：大数据时代读书心得 一部似乎还没有写完的书 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。 近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思
维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固 有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。 当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！ 《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者
人工智能+大数据时代下教育信息化的发展 发表时间：2019-10-11T15:19:05.807Z 来源：《教育学》2019年10月总第192期作者：南锐 [导读] 在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。 陕西省延安市教育信息网络中心陕西延安716000 摘要：人工智能+大数据时代的到来对我国的教育方式和结构产生了极大的影响，教育方式走向信息化进程是顺应时代发展的，但一味地跟随潮流容易失去教育事业本身的意义。只有理性思考并采取相应措施，对可预知的困难做好准备，才能有效利用大数据时代对教育事业带来的便利性。 关键词：人工智能大数据时代教育信息化 一、人工智能+大数据给教育带来的影响及变革 在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。积极应对人工智能+大数据时代的到来，教育机构都应参与到学术和技术的改革当中，不能一味地固步自封、不敢舍弃传统教学方式。教育的大变革意味着硬件和软件方面都要得到较大的突破。首先要有配套的教学设施，学生能够利用先进的技术设备感应到当今人工智能+大数据时代查阅资料和自主学习的便利性，例如数字化图书馆和多媒体教室等。其次，提高教师对互联网产品的利用度，摒弃单纯的板书教学，利用便捷的多媒体教学方式，采用文字、图像、视频相结合的方式，增强教学趣味性。这也对教师能够熟练使用多媒体等互联网产品提出了要求。 二、教育信息化发展现状 1.数据共享存在难度。数据互动、资源共享的一个前提是基础业务数据规范，如果这一规范不明确会影响学校和区域业务系统的数据互通和数据共享。另外，数据冗余是存在于业务系统当中的一个问题，主要原因在于若干数据模块在应用系统建设过程中囿于当时的条件而出现了重复使用的现象，由此难以保证业务基础数据的唯一性和确定性。而且在进行数据更改的过程中，数据导入的方式会对系统的数据同步性和统一化带来不利影响。 2.业务、应用系统不健全。业务系统开发过程中未能明确区、校的分界线，导致各部分功能的划分不够细致与明确。对各部分功能的不明确性会影响业务的统一性，阻碍学校积极能动性的发挥。应用系统的不健全会对教育管理产生不利影响，比如说在系统上比较缺乏教与学的核心业务；其二，在学生管理、教师发展、教育科研、德育以及教师培训等业务上尚未实现数字化；其三，数字化教学这一内容上存在着数字化平台不够完善与优良的特点；最后，在学习内容的管理上，很多学校不够重视。总而言之，系统有待于进一步地健全与完善。 3.用户体验效果差。目前存在的区域教育信息化系统当中，各个功能分区的板块有着相对独立的特点，较强的独立性导致整个系统中没有一站式登录机制。用户对象不同，在登录系统的时候所进行的操作也不相同，并且这种操作之间存在着很大的差异。如果系统可以使用户统一登录，不论是教师还是学生，都可以用到风格统一的系统，获得更好的消息体验。此外，统一的消息机制同样不存在，这也是造成用户体验不良的一个方面。 4.业务流程标准不统一。教育信息化系统目前没有统一的业务流程标准，欠缺流程化、规范化，用户在进行系统操作的过程中，后台进行的具体操作业务复杂而繁多，系统需要处理的数据的实时性会变差。没有规范化的流程引导，用户在瞬间获得有用数据的效果也会变差；同样，在数据分析和数据显示上都会有相应的延迟，降低处理数据的效率。 三、人工智能+大数据时代下教育信息化的发展策略 1.建设统一的数据中心。为了提供统一的教育服务，建立一个统一的数据中心有利于实现区域信息化系统的规范化、流程化。统一的数据中心所提供的统一的服务包括传统基础服务；数据共享服务，实现各个层面上的数据共享；信息等统一的认证服务，实行动态的应用系统认证；教育信息化修通标准定制服务，提供系统发展标准，按照相关规定建设信息化系统；系统建设监管服务，监管区域教育数据中心相关的信息化项目；安全监管服务，提供保证网络安全监管的相关服务，确保整个区域的教育信息网络安全。 2.完善业务系统。教育信息化的业务系统建设项目众多，应该按照项目的急迫性和重要性综合安排建设进度。其中，涉及到区域教育核心的教研项目应该放到首要的位置，包含的各个子项目全部建设完成后可以构建一个完善的教师展业发展档案系统。 在此基础上可以进行数据的采集、分析、挖掘与汇总，并且形成各个专项的数据报表，以对教研的各个项目进行反馈，从而针对具体的薄弱环节进行提升，向着健康的良性循环状态发展。 3.全心服务教师与学生。教育信息化发展中，务必将教师、学生这两个教学活动的主体当作中心服务对象，满足其个性化的需求。 4.准确定位区、校信息化建设路径。区、校在区域教育信息化建设中怎样发展是需要明确的，既不能实行突出区发展的自上而下的发展路径，也不能实行于系统性、整体性不利的自下而上的发展路径。应当在区、校责任明确的前提下，使区、校双方都能获得积极、充分的发展，整体提高区域教育信息化发展。 参考文献 [1]曹鹏教育信息化发展新阶段的观念更新与理论思考[J].科技视界，2017，（7）。 [2]雷朝滋教育信息化：从1.0走向2.0——新时代我国教育信息化发展的走向与思路[J].华东师范大学学报（教育科学版），2018，36，（1）。
【智慧政务】政府单位大数据信息化系统建设工程 技 术 方 案 北京XX科技工程有限公司 2019年X月
目录 第1章设计概述 (7) 1.1 项目概况 (7) 1.2 总体设计原则 (7) 1.2.1 可行性和适应性原则 (7) 1.2.2 实用性和经济性原则 (7) 1.2.3 先进性和成熟性原则 (8) 1.2.4 开放性和标准性原则 (8) 1.2.5 可靠性和稳定性原则 (8) 1.2.6 可扩展性和易维护性原则 (8) 1.2.7 安全性和可管理性原则 (8) 1.3 总体设计目标 (8) 1.4 总体设计依据 (9) 第2章信息化需求描述 (11) 2.1 网络系统需求 (11) 2.2 主机系统需求 (12) 2.3 办公设备需求 (12) 2.4 公共广播系统需求 (12) 2.5 音视频会议室需求 (13) 2.6 信息发布系统需求 (13) 2.7 安防监控系统需求 (13) 2.8 道闸系统需求 (14) 2.9 门禁考勤系统需求 (14) 2.10 服务评价系统需求 (14) 2.11 机房系统需求 (14) 2.12 大数据政务云平台需求 (15) 2.13 点位统计表 (17) 第3章智能化系统整体设计方案 (19) 3.1 计算机网络系统 (19) 3.1.1 网络特点 (20) 3.1.2 网络建设目标 (20) 3.1.3 设计说明 (21) 3.1.4 整体架构设计 (26) 3.1.5 网络安全系统设计 (38) 3.1.6 防火墙构架 (41) 3.1.7 入侵防御构架 (46) 3.2 主机存储系统 (49) 3.2.1 系统建设目标及内容 (49) 3.2.2 系统方案结构及拓扑 (52) 3.2.3 服务器方案说明 (55) 3.2.4 存储方案说明 (57) 3.2.5 服务器虚拟化方案说明 (58) 3.2.6 桌面虚拟化方案说明 (75)
浅析电力系统大数据的应用 发表时间：2019-03-14T10:41:47.537Z 来源：《电力设备》2018年第28期作者：雍茹艳俞贤文于方夏玉柱 [导读] 摘要：由于国家经济实力的不断增长，我们逐步迈入数字信息化的新的时代，信息化时代顾名思义，社会中的信息量也是爆炸增长。 (国网中卫供电公司宁夏中卫 755000) 摘要：由于国家经济实力的不断增长，我们逐步迈入数字信息化的新的时代，信息化时代顾名思义，社会中的信息量也是爆炸增长。人们在信息高速发展的时代，享受着这些信息所带来的第一手资源和便捷时，从而使全球信息资源的发展趋势正向着一个曾未预见的态势快速增长。社会在发展进步的过程中离不开人才的支持和技术的应用，电力系统对于整个社会的运行都具有积极的作用。电力系统在运行中为了提升效率，在很多环节中应用了大数据技术。大数据技术应用，包括发电环节、监测环节以及管理环节等。电力系统通过运用大数据技术，分析消费者的用电行为，可以帮助消费者更好的对自身的用电行为进行调整，合理规划电力的使用，提升资源的利用效率。 关键词：电力系统；大数据；应用；分析 1导言 大数据已成为国家基础性战略资源，运用大数据推动产业创新发展、培育新兴业态、助力经济转型正成为趋势。电力是社会发展的重要基础。电力大数据综合了电力企业的生产、运营和管理数据。充分利用电力大数据将有助于全面推动电网向更安全、可靠、高效、经济、清洁、互动的现代能源互联网转变，有利于提高电力企业管理水平和运营效率，实现企业价值增长模式转型。研究和应用电力大数据也是提质增效、推动电网发展方式和公司发展方式转变的迫切要求。 2电力大数据技术的相关概述 2.1大数据的定义 大数据本质上是数据组，数据数量比较多，数据来源范围广泛，因此具有很强的针对性。大数据的范围不仅包括传统意义上的数据信息，还包括图形以及声音等新型数据类型。广泛的数据来源使得利用大数据得出的计算结果更具有代表性。大数据是时代发展的结晶，并依赖于一些电子产品，包括计算机、传感器等，正是通过这些工具的运用，提升了数据的传递速度。 2.2电力大数据的来源及分类 电力大数据的来源比较广泛，包括采集系统、管理系统以及监测系统，采集系统主要是对数据进行收集整理，是其他系统运行的基础。管理系统是电力系统的核心，管理系统是对采集系统收集而来的数据进行处理分析，从而了解电力系统的运行情况。监测系统是对电力系统的运行进行监测，及时排除电力系统运行中存在的不稳定因素，为电力系统的运行提供一个良好的环境。电力大数据可以分为三类，分别为运行数据、管理数据以及客户数据，这些数据之间具有一定的联系。运行数据主要涵盖的范围是电力系统的运行环节，包括发电、配电以及输电等，管理数据主要是对电力系统运行过程中的人力以及物力资源进行管理。客户数据是指客户的电力行为，包括用电量、用电高峰期等。另外根据数据来源可以将电力大数据分为内部数据和外部数据两种。内部数据是电力系统运行中的各种数据。外部数据则是通过外部获取的数据。虽然通过不同的分类标准可以将电力大数据分为不同的形式，但是无论是何种形式的数据，都对电力系统工作的开展具有重要的影响。 3电力系统中的主要数据类型 3.1基础类数据 该类型数据是指与变压器、发电机等电力设施设备属性相关的基础数据。电力企业要根据自身实际情况，规划和管理基础类数据，并在电力系统中同步更新数据，确保调度中心掌握最新数据，并根据最新数据作为正确决策。同时，还要集中存储、整理这些数据，避免数据丢失。 3.2实时数据 该类型数据产生于电力系统运行的全过程中，其数据量十分庞大，要求配备大容量的存储空间。实时数据能够如实反映电力系统运行状况，通过对实时数据进行纠错处理，可进一步提升实时数据的使用价值，为调度部门决策提供依据。在现阶段的电力系统中，无需对实时数据进行再处理，而只需将稳定接口建立在数据输入与输出过程中。 3.3日常管理数据 该类型数据是各部门统计电力系统运行中产生的各类数据，以及在处理完问题后形成的数据信息。在电力系统中，日常管理数据会在特定范围内自动生成，并在电力系统建立的数据同步与共享平台上进行共享。通过对日常管理数据的共享，可如实反映出电力设施设备是否处于正常运行状态，同时还能便于电力各部门获取所需数据信息，为本部门工作的有序开展提供依据。 4电力大数据应用分析 4.1在电力规划中大数据的智能化应用 近年来配网规划业务的涵盖面不断外延，TB级数据得以不断积累，因此电力数据的采集、分析和处理面临更高的标准。除此之外电力规划中大数据技术还具备以下用途：一是预测空间负荷。根据电力网中小区的整个面积、行业的建筑或占地面积负荷密度、用地类型、容积率，小区目标年占地或建筑面积、总的或者行业负荷值等数值，进一步预测远景年电量负荷。二是预测用电量。以曾经大量的电量数据为基础，以及历史人口、三产比例、历史国民经济数据、规划区域面积等变化情况，预测一定区域内的用电量，并将电量数据作为下一步规划的基础。三是对多项指标进行关联分析。从不同的局外系统例如GIS，采集所需要数据的时间一致性切片，然后进一步分析利用，最后实现规划设计的要求。 4.2电力建设中大数据的有效管理 电力系统基本每年在大建设管理应用方面的项目多达3000，但本身受到数据储存、处理能力的限制，在进行项目管理时只允许储蓄较少的建设现场的相关信息。而且仅限图片，视频不合要求，因此系统管理人员不能系统深入的了解项目的各个细节，而且不具备决策应用支持和自动化的分析，管理人员也不能有效的利用这些数据。在“大建设”基建系统中，想要充分利用大数据技术必须注意以下几个方面：一是电力系统非结构化数据的储存能力要不断提升；二是项目管理的准确性需要不断提升；三是现场信息收集频率和范围要不断扩大；充分