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。
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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。