八大案例深度解析电力大数据应用
电力行业数字化应用实例
电力行业数字化应用实例随着数字技术的不断创新和应用，电力行业的数字化转型已经逐渐成为一个趋势。
数字技术的应用可以提高电力生产、传输和消费的效率和安全性，为电力企业实现可持续发展提供有力支撑。
下面将从电力行业中选取几个数字化应用的实例进行介绍。
实例一：智能电网智能电网是数字化应用在电力行业的一个重要领域，其核心是利用物联网、云计算、人工智能等技术实现对电力生产和消费的实时监控和优化。
通过对电力的精细化监管，可以有效减少电力损耗和浪费，提高电力的分布式能源利用效率和储能效率。
同时，智能电网还可以优化电力生产和消费的匹配度，提高电力的供应稳定性和可靠性，保障电网的正常运行。
目前，中国已经成为全球智能电网应用的最大市场之一。
实例二：电力负荷预测电力负荷预测是电力行业数字化应用中另一个重要的领域。
通过人工智能等技术，可以对电力负荷进行精准的分析和预测，为电力生产和调度提供有力支撑。
通过电力负荷预测，可以有效地降低电力的生产和调度成本，提高电力生产效率和质量。
同时，电力负荷预测还可以为用户提供更加个性化和智能化的用电服务，以及更加精准的电力定价策略。
实例三：电动汽车充电网络电动汽车充电网络是数字化应用在电力行业中的另一个典型领域。
通过物联网和云计算等技术，可以实现对电动汽车充电过程的实时监控和优化。
通过电动汽车充电网络，可以为电动汽车的用户提供更加方便的充电服务和充电定价策略，同时可以为电力企业提供更加精准的用电负荷预测和资源调度。
实例四：新能源电站运维管理新能源电站运维管理是数字化应用在电力行业中另一个重要领域。
通过物联网、人工智能和云计算等技术，可以实现对新能源电站的实时监控和管理。
通过新能源电站运维管理，可以保障新能源电站的安全稳定运行，提高电力质量和效率，降低企业的运营成本。
以上就是几个典型的电力行业数字化应用实例。
数字化应用的发展将为电力行业的可持续发展提供有力支撑，加速电力行业智能化、绿色化和高效化的进程。
新能源行业中的大数据分析应用案例
新能源行业中的大数据分析应用案例随着科技的不断发展和进步，大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
特别是在新能源行业中，大数据分析被广泛应用于提高能源利用效率、优化能源调度以及推动可持续发展等方面。
本文将介绍几个在新能源行业中成功应用大数据分析的案例。
案例一：风能发电场的预测和优化风能发电是新能源行业的重要组成部分，然而风力发电的波动性和不稳定性给发电场的运营管理带来了挑战。
利用大数据分析，可以实现对风能发电场的预测和优化。
通过收集和分析历史风速、气象数据等，可以建立准确的风速模型，精确预测未来风能的供应情况。
同时，结合发电设备的实时数据，可以实现风电场的优化调度，进一步提高风能发电的利用率和效益。
案例二：太阳能光伏电站的性能监测和维护太阳能光伏电站是另一种常见的新能源发电形式。
为了确保光伏电站的高效运行，大数据分析在光伏电站的性能监测和维护中扮演着重要角色。
通过实时采集和分析光伏电站的功率输出、温度、辐照度等数据，可以及时发现并解决电池板故障、积灰等问题，提高光伏电站的稳定性和发电效率。
此外，通过对不同电站的数据进行比对和分析，还可以识别出设备差异、运行偏差等问题，并通过优化运营策略来提高整体性能。
案例三：电动车充电基础设施的优化规划电动车作为新能源交通工具的代表，正逐渐成为人们出行的首选。
而电动车充电基础设施的数量和布局对于电动车的推广和普及起着至关重要的作用。
利用大数据分析，可以对电动车的行驶轨迹、充电需求等进行分析，根据用户的使用习惯和充电需求，优化充电站点的规划和分布，提供便捷的充电服务，提高电动车的普及率和用户满意度。
案例四：智能电网的建设与运营智能电网是新能源行业的未来发展方向，其具备高度信息化和自动化的特点。
大数据分析在智能电网的建设与运营中发挥着关键作用。
通过对电力系统的历史数据、用电负荷数据等进行分析，可以建立准确的电力需求模型，提前预测和调度用电需求，实现电力系统的优化运行。
大数据分析在电力行业中的应用案例
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展，大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例，介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统，需要对大量的数据进行实时监测和分析，以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术，可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测，并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集，将实时数据与历史数据进行对比分析，发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析，他们成功降低了电网故障率，提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源，以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术，可以对历史用电数据进行分析，并根据相关因素（如天气、季节等）进行预测，准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术，对历史负荷数据进行深度挖掘和分析，并结合天气数据和节假日等因素，建立了负荷预测模型。
通过这种方式，他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求，并制定相应的调度计划和资源配置方案，避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化，以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析，并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例，他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估，并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略，他们成功减少了能源浪费，提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求，提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术，可以对用户的用电行为进行分析，并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析，并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
大数据技术在电力行业中的实践案例
大数据技术在电力行业中的实践案例在如今的数字化时代，大数据技术已经渗透到几乎所有的行业中，包括电力行业。
随着社会的不断发展，我们对于能源和电力的需求也在不断增长。
因此，电力行业需要通过大数据技术来提高效率，减少浪费，降低成本，以满足市场需求。
本文将分析电力行业中的几个大数据实践案例。
一、能源预测能源预测是利用历史的能源数据和未来能源需求数据，来预测未来能源需求量的方法。
利用大数据技术，电力公司可以从海量数据中提取需求量的趋势和繁忙期，以便更好地管理能源和电力消耗。
此外，电力公司还可以使用大数据技术来预测能源消耗，准确估计电力需求和供应平衡。
这有助于减少浪费和节约成本。
二、电力质量分析电力质量是电力系统中电压、电流、频率和相位等方面的综合参数的稳定性。
利用大数据技术，电力公司可以收集、分析和利用来自不同来源和位置的电力数据，以识别任何电压降低或电流峰值，并对其进行纠正。
这有助于提高电力质量，降低故障率和维修成本。
三、智能电网智能电网是指能够自主监测、分析、控制和优化其电力供应、分配和消费的电力系统。
利用大数据技术，电力公司可以收集来自各种传感器的实时数据，并将其分析为电力消耗模式。
这有助于减少电力需求和资源浪费，提高电力速度和效率。
四、电力市场预测市场预测是指分析和预测市场需求的能力，并根据这些数据做出更好的经营决策。
利用大数据技术，电力公司可以分析历史的市场数据和各方面的趋势，来预测未来市场的需求。
这有助于公司预测电力需求并制定更好的营销策略。
五、节能和效率节能和效率是指减少能源浪费和提高能源利用率的方法。
利用大数据技术，电力公司可以分析消耗数据和其它海量数据，识别消耗中存在的浪费、冗余和非必要的部分，然后提供解决方案以达到节能目的。
这可以降低成本、提高利润率和企业竞争力。
结论在电力行业的不断发展中，大数据技术已经成为了一种有效的解决方案。
它可以帮助电力公司监控电力消耗和质量，预测电力需求和市场趋势，并做出更好的经营决策。
电力大数据应用案例
电力大数据应用案例电力大数据应用是指通过对电力系统产生的大量数据进行收集、存储、处理和分析，从而实现对电力系统运行状态、设备健康状况、用户用电行为等方面的深入理解和有效管理。
在电力行业，大数据应用已经成为提升运行效率、优化资源配置、提高安全可靠性的重要手段。
下面我们将介绍几个电力大数据应用的案例，以便更好地理解其重要性和价值。
首先，电力大数据应用在电网运行监测方面发挥着重要作用。
通过对电网各个环节产生的数据进行实时监测和分析，可以及时发现电网设备的异常状态和潜在故障隐患，从而采取相应的预防和修复措施，保障电网的安全稳定运行。
例如，利用大数据技术对输电线路的温度、电流、电压等数据进行分析，可以实现对输电线路的负荷预测和故障诊断，提高电网的运行可靠性和安全性。
其次，电力大数据应用在电力设备运维管理方面也发挥着重要作用。
通过对电力设备的运行数据进行采集和分析，可以实现对设备的健康状况进行实时监测和评估，提前发现设备的故障迹象，降低设备的维护成本和提高设备的可靠性。
例如，利用大数据技术对发电机组的振动、温度、电流等数据进行分析，可以实现对发电机组的健康状态进行评估和预测，为设备的维护和保养提供科学依据。
另外，电力大数据应用还在用户用电行为分析方面发挥着重要作用。
通过对用户用电数据进行采集和分析，可以深入了解用户的用电习惯和行为特征，为电力企业的营销策略和用电管理提供科学依据。
例如，利用大数据技术对用户的用电负荷曲线、用电时间分布等数据进行分析，可以实现对用户的用电行为进行精细化分析，为电力企业的用电计划和能源调度提供决策支持。
综上所述，电力大数据应用在电力系统运行监测、设备运维管理和用户用电行为分析等方面都发挥着重要作用，为电力行业的高效运行和可持续发展提供了有力支撑。
随着大数据技术的不断发展和成熟，相信电力大数据应用将在未来发挥越来越重要的作用，为电力行业的转型升级和智能化发展注入新的活力。
云计算在电力行业中的应用案例分析
云计算在电力行业中的应用案例分析云计算已经成为了当今科技领域的热门话题，其在各个行业中的应用也越来越广泛。
本文将以电力行业为例，对云计算在该行业中的应用进行案例分析，探讨其对电力行业发展的积极影响。
一、背景介绍电力行业是国民经济的基础和重要支柱，随着信息技术的快速发展，电力行业也迎来了数字化转型的浪潮。
云计算作为新一代信息技术，正为电力行业带来前所未有的机遇和挑战。
二、电力行业中的云计算应用案例案例一：智能电网传统的电力系统面临着供应能力不足、传输效率低下等问题，智能电网的出现改变了这一局面。
云计算技术为智能电网提供了强大的支持。
通过云计算平台，可以对电力系统中的大量数据进行高效存储、分析和挖掘，实现对电力网的实时监测和调度，提高电力系统供应能力和传输效率。
案例二：电力设备运维管理电力行业中存在大量的电力设备，传统的设备运维管理方式效率低下且成本较高。
借助云计算技术，可以通过设备传感器实时采集设备状态数据，并通过云计算平台进行集中存储和分析。
运维人员可以通过云端的管理系统随时随地监控设备运行情况，及时发现故障并进行维护，提高设备的可靠性和运行效率。
案例三：电力数据分析电力行业每天产生大量的数据，传统的数据处理方式难以满足对数据的挖掘和利用需求。
云计算提供了强大的数据处理能力，可以对电力行业的大数据进行高效分析，发现潜在的业务机会和问题，并为决策提供可靠的数据支持。
案例四：电力市场交易电力市场交易是电力行业中的一项重要业务活动，传统的电力市场交易方式繁琐且效率低下。
通过云计算技术，可以实现电力市场交易的在线化和自动化，提高交易的效率和透明度，降低交易成本，促进电力市场的健康发展。
三、云计算在电力行业中的优势和展望云计算在电力行业中的应用具有以下优势：1. 提高效率：通过云计算平台的集中管理和自动化操作，可以大大提高电力行业的工作效率，减少人力投入和时间成本。
2. 降低成本：云计算技术可以实现资源共享和按需分配，避免了传统计算模式下的资源浪费，从而降低了电力行业的运营成本。
电力大数据应用案例
电力大数据应用案例电力大数据是指在电力系统运行中产生的海量数据，通过对这些数据的采集、存储、处理和分析，可以为电力系统的运行、管理和决策提供重要支持。
下面我们将介绍一些电力大数据应用案例，以展示其在电力领域的重要作用。
首先，电力大数据在电网运行管理中的应用是十分重要的。
通过对电网运行过程中的数据进行采集和分析，可以实现对电网设备状态、负荷情况、故障信息等方面的实时监测和分析，为电网的安全稳定运行提供重要支持。
例如，通过对线路负荷数据的实时监测和分析，可以及时发现负荷异常情况，提前做好调度准备，保障电网的安全运行。
其次，电力大数据在电力设备运维管理中也发挥着重要作用。
通过对设备运行数据的采集和分析，可以实现对设备状态、运行情况、维护需求等方面的全面监测和分析，为设备的运维管理提供重要支持。
例如，通过对变压器温度、振动、局部放电等数据的监测和分析，可以实现对变压器运行状态的实时监测，及时发现潜在故障风险，提前采取维护措施，保障设备的安全运行。
此外，电力大数据在电力市场交易中也发挥着重要作用。
通过对市场交易数据的采集和分析，可以实现对市场供需情况、价格波动、交易行为等方面的全面监测和分析，为市场交易决策提供重要支持。
例如，通过对电力市场交易数据的实时监测和分析，可以及时了解市场供需情况，做出合理的交易决策，保障市场的平稳运行。
最后，电力大数据在电力规划决策中也具有重要价值。
通过对电力系统运行数据、用电负荷数据、新能源接入数据等方面的采集和分析，可以实现对电力系统未来发展趋势、需求变化、新能源消纳情况等方面的全面了解，为电力规划决策提供重要支持。
例如，通过对用电负荷数据的分析，可以预测未来用电负荷的增长趋势，为电力规划提供科学依据。
综上所述，电力大数据在电力领域的应用具有广泛的应用前景和重要的价值。
通过对电力大数据的采集、存储、处理和分析，可以实现对电力系统的全面监测和分析，为电力系统的运行、管理和决策提供重要支持，推动电力行业的发展和进步。
大数据技术在能源领域的应用案例
大数据技术在能源领域的应用案例随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，其中在能源领域的应用尤为突出。
大数据技术的引入，为能源行业提供了更多的数据支持和决策依据，帮助企业提高效率、降低成本、优化资源配置，推动能源行业的可持续发展。
本文将介绍几个大数据技术在能源领域的应用案例，展示其在能源行业中的重要作用。
一、智能电网智能电网是大数据技术在能源领域的一个重要应用方向。
通过大数据技术，可以实现对电网设备的实时监测、故障预警和智能调度，提高电网的安全性和稳定性。
例如，利用大数据技术可以对电网中的各种数据进行实时监测和分析，及时发现电网中的异常情况，并通过智能算法进行预测和调度，确保电网运行的稳定性和安全性。
同时，大数据技术还可以帮助电网企业优化电力资源配置，提高电力利用率，降低能源浪费，推动清洁能源的发展和利用。
二、智能能源管理大数据技术在能源管理中的应用也是非常广泛的。
通过大数据技术，可以对能源消耗情况进行实时监测和分析，帮助企业发现能源消耗的规律和问题，制定合理的节能措施和管理策略。
例如，利用大数据技术可以对建筑物的能源消耗情况进行监测和分析，发现能源浪费的问题，并通过智能控制系统实现能源的智能管理和节约。
同时，大数据技术还可以帮助企业进行能源成本的分析和优化，降低能源成本，提高企业的竞争力。
三、智能化石能源开采在化石能源开采领域，大数据技术也发挥着重要作用。
通过大数据技术，可以对石油、天然气等化石能源的勘探、开采和生产过程进行实时监测和分析，提高勘探开采的效率和安全性。
例如，利用大数据技术可以对油田的地质结构和油气藏的分布情况进行精准分析，帮助企业制定合理的勘探开采方案，提高勘探的成功率和开采的产量。
同时，大数据技术还可以对油田生产过程进行实时监测和调度，确保油田的安全生产和稳定供应。
四、智能化煤矿安全在煤矿安全领域，大数据技术也有着重要的应用。
通过大数据技术，可以对煤矿生产过程中的各种数据进行实时监测和分析，帮助企业发现煤矿安全隐患和问题，提高煤矿的安全生产水平。
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八大案例深度解析电力大数据应用
麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。
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增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很
高的价值。
有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。
电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监
测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;
三是电力企业管理数据。
通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
一、电网监测及维护
1.运维监测系统及时反应
Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司）
Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。
这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。
另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。
2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键
指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调
三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。
（图中分析场景所用的数据为测试数据）
3.预防基础设备故障导致的停电
American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司）
在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应
用程序结合在一起。
通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。
如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。
智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
二、提升运营效率、改善客户体验
大数据分析能帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验。
运营效益包括收益保证、网络和产品管理、需求预测、资产管理和支撑功能优化。
类似的，分析有助于通过客户关系优化、主动营销以及定制优惠和服务来改善客户体验。
1.Gulf Power（海湾电力公司，美国南方电力公司位于佛罗里达州的分公司）
Gulf Power使用大数据分析后确认，如果停电，那恢复供电的时间如果能比用户预期时间早10分钟，客户满意度是最高的。
有趣的是，它发现如果在预期恢复供电时间两个多小时前恢复供电，会对客户满意度的产生负面影响。
理解了类似这样的指标，能够帮助电力企业解决他们最大的客户体验挑战。
一位德国电力公司的高管证实提高客户满意度会提
高客户留存率。
他解释到，“分析让你在现有合同上用个性化的优惠活动与客户良好沟通。
这种方式会大幅提高客户的留存率”。
事实上，像EDF Energy这样的电力企业已经通过大数据分析来减少客户流失，每年节省高达3000万美元的成本。
keland Electric（美国莱克兰电力公司，总部位于佛罗里达州）
负荷研究是一种用来分析各种客户群体（住家、商业和工业）的客户消费模式的过程，它有助于评估电力公司为每个特定的群体服务的成本。
研究人员
认为，利用AMI（量测基础设施）和数据捕获能力，每一个计量点和智能电网启用的设备可能有助于这项研究。
Lakeland最近利用这些新技术完成了对电力服务的成本检查。
除了解决对
额外收入的需求外，他们还能够设计供客户选择的替代费率，一方面降低电力高峰需求，另一方面客户也在此过程中节省资金。
不仅有效减少高峰期的电力故障，也提升了用户体验，提高了用户留存率，使该企业拥有更好的口碑和知名度。
3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平
电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门自服务完成数据应用。
通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况，实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业务及营销稽查工作质量指标进行有效监测。
三、减少损失、降低成本
1.减少电力盗窃降低损失
根据Northeast Group, LLC.（位于美国华盛顿的东北集团有限责任公司）的《能源市场智能电网：2015年展望研究》报告，每年全球因电力盗窃损失893亿美元。
而智能电网技术可以帮助电力企业打击每年价值几百万的电力盗窃。
位于意大利的Enel是全球最大的电力企业之一，在40个国家经营有6.7亿台电表。
在意大利，Enel整合处理了来自11个遗留系统超过500亿行的数据，同时已经识别出93%的盗窃案或其它非技术性损失的可能因素，这是世界上最大的智能电网分析系统。
仅仅在意大利，它每年的收入保护和预测性资产维护分析的经济效益估计超过3.5亿欧元。
2.利用分析降低变压器更换成本
PSE&G（公共服务电力和燃气公司）是美国最大型的综合电力和燃气公司之一，为180万燃气用户和220万电力用户提供服务。
它拥有的资产价值约170亿美元，收入近80亿美元。
PSE&G实施了一个计算机化维护管理系统（Computerized Maintenance Management System，简称CMMS）来辅助维修、更换以及对包括变压器和其
它设备等资产的维护决策。
根据湿度、介电强度、可燃气体变化率和冷却性能等多种因素，来为变压器进行分析，生成设备状况分数。
他们根据资产更换（预测）算法，对设备状况分数和其它因素（年代，备件可用性）分析，来决定更换变压器的适当时间。
PSE&G还对实时传感器采用了先进的分析来跟踪各种操作指标。
分析的应
用帮助了该公司在故障发生前发现和补救问题，在避免设备故障上节约了数百万美元。
该公司也决定主动通过使用分析模型来更换一些变压器，而不是出了
问题后再更换，这有助于该公司在25年中节约了1亿多美元。
结语：
如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。
根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
在这样的机遇下，更多的电力企业选择将在大数据分析技术，为企业系统运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面做出积极探索。
而相对于自己搭建，面对更合理的成本与更稳定高效的第三方平台，越来越多的电力企业选择和第三方大数据分析平台厂商合作，为企业数据化运营带来专业的技术与服务支持。
以国内知名电力研究所为例，选择采用永洪电力大数据平台。
永洪科技按照平台的设计规范和功能要求，在UI设计、安全认证、统一安装部署、数据存储及工作流调度等方面针对电力业务特性需求进行了接口开发与个性化改造，
无缝嵌入用户大数据平台，为后期科研人员开展数据分析挖掘工作提供工具支撑。