互联网大数据下运营平台在供热计量领域的运用
大数据正处于从概念走向务实探索的阶段，创新空间巨大，未来几年是大数据产业发展关键时期。以大数据为基础的互联网化经营是各行各业转型的一个关键，如何将统一大数据平台应用在供热计量领域是目前供热公司及企业的一个关注焦点。
1 供热计量行业背景
集中供热背景
——集中供热范围：17个省、市、自治区，采暖人口达7亿以上；
——每年冬季采暖所耗能源折合人民币近700亿元，占全国能源总消耗的1/4左右；
——“大锅饭”式的集中供暖，弊端多，初步估算一个冬季浪费热量超过200亿元。 行业问题——供热改造投入大，节能收益低
——无法统一运营管理：锅炉房计量监控、换热站计量监控、末端计量温控等系统相互孤立，产生众多数据孤岛，不能统一运营管理，导致无法实现按需供热、数字化供热；
——忽略热网节能本质：水力平衡、按需供热、量化管理，巨大投资没有产生节能价值。 某供热企业信息化建设现状
——9套热计量管理系统,9个厂家供热计量装置；
——1个小区7个厂家供热计量装置；
——2套换热站自控系统，2个厂家换热站自控装置；
——1套锅炉房自控系统，2个厂家锅炉房自控装置；
——1套GIS地理信息系统，2套视频监控系统，1套收银系统；
——……
2 解决思路——大数据统一运营平台
1.大数据统一运营平台，打破数据孤岛
“零”代码集成任意厂家计量装置、采集装置、PLC自控装置；兼容供热节能运营系统、供热管网监控系统、供热能耗计量系统、用热户计量温控系统、供热GIS系统、供热OA系统、客户服务系统等。完美打破众多数据孤岛，为供热企业提供热网安全与节能服务。
2.量化管理能耗指标，助力热网节能
根据年度节能指标以及气候补偿策略、热用户热耗需求等参数，制定能耗指标，进行量化生产、绩效考核管理；实现量化管理、按需供热，助力于热网节能。
3.实现三级计量管理，提升管理水平
为用户提供整个集中供暖系统从热源、热力站、公建建筑及热用户的热耗计量管理；提供远程抄表、一网/二网水力平衡分析、一网/二网热损分析、热耗统计、计量收费、末端远程温控等服务。旨在为用户充分挖掘系统节能潜力，提高管理水平，降低能源消耗。
4.用户价值
3 平台架构
供热平台以数据中心、现场计量装置、采集装置和通信系统为基础，主要有节能运营、热网监控、能耗计量、供热收银、数据运维、供热GIS、供热OA、客服在线服务、DTU通信中间件、供热底层服务、统计报表等功能，提供了从热源、换热站到热用户的热网安全与节能运行解决方案。
平台架构图
平台优势
三级开放平台，可在智能控制器、采集计算器、服务器上集成第三方仪表和系统，拥有良好开放性与扩展性；
基于SOA的企业应用体系架构,更快速有效地响应客户个性化的需求服务；
基于ESB（企业服务总线）的消息传递架构，实现与客户已有应用系统的互联互通，打造一键式操作平台；
基于分布式存储架构，提供可靠、高效的数据访问和处理能力，轻松处理PB级海量数据；
全面引入无线通信技术,采用470MHz民用无线电计量仪表专用频段进行组网；
基于专用嵌入式硬件平台和Linux服务器，系统更稳定、安全、高效；
同时支持Modbus、BACnet/IP、BACnet MS/TP、DL/T645-2007规约、CJ/T188-2004等多种协议的接入，只需简单配置，即插即用；
强大的管理平台，将先进的移动互联技术应用于智慧供热，满足各类服务对象多元化的服务需求。
4 系统解决方案
在供热计量领域，对于大数据而言最重要的就是开放的合作，大数据最重要的合作就是整体的数据应用。在供热计量领域，需要相关政府、热力公司，企业一起去探索怎么通过数据让社会变得更加美好，让行业更规范，让用户享受到温暖。所以企业应该努力去推动各方更多的合作，实现与用户数据需求方，数据生产者，数据提供者形成共赢的环境。
电能计量大数据对计量装置运维的应用 发表时间：2020-03-10T12:38:19.860Z 来源：《中国电业》2019年21期作者：梁国雄 [导读] 电力能源是日常生活与生产中不可缺少的部分 摘要：电力能源是日常生活与生产中不可缺少的部分，对于社会的发展也有很大的影响。科学技术的快速发展也促进了电力发展工作趋向于自动化。电力计量是电力发展的关键，而且对计量装置运维有很大的影响。电力计量大数据对计量装置运维的运用，很大程度上提高了工作效率，对装置进行实时监控，减少装置运行中的问题，促进工作更好的进行。 关键词：电力计量；大数据；计量装置；运维 1大数据时代计量数据的重要性 1.1发掘计量信息 发掘计量信息是大数据时代计量数据的重要性之一。大数据时代使原本孤立的数据变得互相联通，颠覆了传统的计量数据工作，为计量的发源提供基础和动力。计量数据应用大数据对信息的全采集全覆盖，可以大大提高发掘计量信息的有效性，实现综合性的实时信息采集与分析处理。 1.2提升产品质量 提升产品质量是大数据时代计量数据的重要突破。计量是提高产品质量的重要保证，计量数据具有实测性、准确性、公正性等，大数据时代企业的量化管理需要现代化的计量手段，对计量数据采集与应用，延伸至工艺和生产的每一个环节，让测试数据参与到生产实验的过程中，可以提升产品质量和获取效益，让计量数据更好地为企业服务。 1.3推进技术进步 大数据时代计量数据的重要性还表现在推进技术进步方面。信息技术的发展催生了大数据理论，计量领域在大数据时代将发生变革，发现海量数据中的新联系、新规律创造出新价值。大数据时代计量数据应用到科研生产的各环节中，为企业的精细化管理提供了有力的数据支撑，有利于推动企业技术的进步，起到提质增效的作用。因此，探索大数据时代计量数据的应用策略势在必行。 2电能计量采集运维工作 2.1强化工作人员专业能力 电能计量需要专业化工作人员给予必要支持，工作人员专业化能力直接决定了电力能源整体运营的稳定性。电能实施运行以及计量设备的运行维护，都需要专业化工作人员给予必要支持。因此，要对工作人员加强培训，让其认识到电能计量的运行及维护重要性，进而在工作中认真检查电能计量设备的运行状态的，提高电力部门经济效益。对工作人员的培训上，可以将培训工作和绩效考核工作联系起来，引起工作人员的充分重视，使其积极投入到专业化学习当中。 2.2强化电能采集运维效率 强化电能采集运维效率，就要将现代化技术融入电能采集运维中，以先进技术为支持，优化对电能的计量，减少该过程人力成本投入，减轻人力成本负担，间接降低了电能的成本投入。可以将信息化的自动抄表技术推广应用到实际中，实现对电能计量工作效率的强化。可以以智能化的电能计量方式，减轻电力部门相应工作人员的工作负担，以智能化的电能计量减少人工计算中出现的计算错误，提高电能采集运维效率，提高电力企业经济效益。 2.3强化电能计量维护 电能本身具有一定危险性，而使用过程中可能会导致一系列电力风险发生，对电网稳定及用电客户用电安全造成严重威胁。因此，要强化电力计量维护，确保用电环境得可靠性。对计量设备及电能处理设备周期性及时检修维护，避免长久使用后，电能设备出现老化风险。对电能计量点优化处理，不断完善计量装置，提高电能计量装置工作效率。此外，电力企业要设计预付费计量产品，不断完善电能自动化计量。对计量装置定期校验，确保装置处于正常运作范畴。例如，对V类电能表，在使用一定期限后，对其正常工作抽查，发现问题及时更换，按照电力计量管理的规范要求，对其定期检查，保证电能计量的准确性。 3计量自动化系统在计量运维中的应用策略 3.1计量自动化系统在用电监测方面的应用 传统的计量运维技术无法对电量的异常情况进行实时的监测，无法及时的发现故障问题。而计量自动化系统能够打破传统的现场巡检方式，采用多样化的形式监测用电异常情况。自动化系统中的报警系统对于电量异常现象异常灵敏，一旦电压、电流、计量回路、终端、电能表等出现异常现象，就会及时的发出警报，工作人员则会及时的对用户数据进行详细的分析，从而找到原因所在。工作人员通过对异常现象的计算与分析，能够准确的判定用电用户是否存在窃电行为，实现了电能计量的公平公正，对于电流、电压数据长期为零的用户，自动化系统能够快速的排查出来，不仅节省了大量的人力物力开支，而且还避免了电力企业的经济流失。 3.2计量自动化系统报警功能在计量运维中的应用 传统的计量故障排查技术较为落后，无法在较短的时间内准确的找到故障的原因，如果不能够及时的发现计量装置的故障原因，可能会为电力企业与用户造成严重的影响。在计量运维工作中应用计量自动化系统，工作人员只需要观察报警功能即可，一旦电能量或者计量装置出现故障，报警功能就会及时的做出提示，工作人员就能够第一时间采取有针对性的解决措施，将损失降到最低。计量自动化系统会筛选出30多种故障判定的依据，并且将其固化到电能量数据管理平台当中。待故障处理结合后，还会自行的将工单进行归档并储存到电能量数据平台中，工作人员可以随时的跟踪故障的维修状况。如果故障处理完成之后，数据显示设置仍然有问题，则会自动的触发到营销系统里，直至故障完全排除之后，才能够正常的运行，这种闭环式故障处理方式，不仅能够保证故障完全的被排除，而且还能够准确、快速的对故障进行处理。 3.3计量自动化系统在电能计量装置投运前的应用 计量装置在投运前的首次检定直接影响到电能的安全性与稳定性。计量自动化系统能够有效的弥补传统计量装置投运前信息无法了解的弊端，工作人员只有对计量装置投运后的首检工作进行严格的把关，才能够保障运行维护工作的顺序开展。例如，相关工作人员可以根据自身的工作经验与相关的专业知识，编写最适合本区域的《首检工作指引》，明确首检工作的内容、规范、流程、标准，构建用户工作联系单，保障供电企业与客户之间的有效沟通。对计量装置的投运信息进行实时的跟进，计量自动化系统在投入使用之后，能够实时的监
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
电力计量大数据对计量装置运维的应用郭瑞 发表时间：2019-05-20T10:57:09.687Z 来源：《电力设备》2018年第34期作者：郭瑞 [导读] 摘要：电力系统作为日常生活以及生产劳动中十分重要的因素，对我国的经济发展有着极大的意义。 （内蒙古电力（集团）有限责任公司鄂尔多斯电业局内蒙古鄂尔多斯 017000） 摘要：电力系统作为日常生活以及生产劳动中十分重要的因素，对我国的经济发展有着极大的意义。只有保障了电力企业的不断发展，才能推进社会的不断进步，实现社会经济效益的不断发展。为了适应社会发展的需要，信息技术在电力计量装置运维中的有效运用，很大程度上提高了工作效率，促进了电力行业的发展。信息技术在电力行业发展中的应用，可以减少电力工作中出现的问题，提高电力行业工作的安全性与稳定性，为电力行业的发展提供有利条件，对于电力计量大数据对计量装置运维的应用研究具有很大的现实意义。 关键词：电力计量大数据；计量装置；运维；应用 在数据的深度挖掘、分析和应用，由系统代替人工实现智能化的异常监测、跟踪定位和分析诊断。做到事前预防、事中及时发现、事后处理有理有据，最终为计量运维提供智能化的手段，产生更大的经济效益，才能更好地发挥电力计量的优势。 一、计量自动化的概念 计量自动化体系主要是通过固定的程序对电力工作的系统进行掌控，同时实现计量运作的智能化与系统化，从而减少企业的成本支出，避免人力物力不必要的浪费，使得资源利用与分配达到利益最大化，从而带动企业的可持续发展。计量自动化技术的工作内容主要分为三点，一是进行日常维护；二是对企业运作安全进行掌控；三是对电能耗量进行远程记录。在计算运维工作中，计量自动化系统主要是通过系统采集专变用户、公变、低压用户的电能量数据、设备状态信息、负荷数据等，实现自动抄表、计量设备监测等功能，在此基础上实现设备运维管理、线损失析、负荷预侧、错峰、节能、行业电量分析、负载率分析等功能。而广东电网所采用的计量自动化系统主要包括采集管理、数据管理、业务监管、应用分析、高级应用、指标报表、网络平台等功能，而且采集管理包括档案管理、系统对时、远程抄表等；数据管理中包括数据对比、报警管理、工单管理、审核发布等；业务监管包括计量设备监测、终端管控、停电管理、异常用电分析、业务变更等；应用分析包括电量分析、负荷分析、配电线路监测、电能质量分析等；高级应用包括线损管理、上下网监管、错峰管理、综合查询、需求侧管理等。不同的环节负责不同的任务，从而更好地发挥计量自动化系统的作用，提高计量运维工作的整体效果和质量。 二、计量自动化技术的优点 1、提升企业工作效率 计量自动化技术在企业实际操作中的最大优势就是提升了企业的工作效率，由于传统的企业大部分依靠纯粹的人力资源进行运作，导致在运作过程中耗费的时间与精力都比较多。而计量自动化技术的出现使得过去大量依靠人工进行操作的模式得到改善，从根本上简化了工作的步骤，使得工作时间得到缩减，改变了以往的工作模式，大大地提升了工作效率。由于技术的不断发展，由于人力所带来的实际操作问题得到了有效避免，提升了企业对于工程的专业化程度与及时性。另外，由于计量自动化技术的使用使得企业由被动转为主动，从过去的被动工作模式转变为主动性占主导的工作模式，使得企业具备了更多的主导权，从而在系统的监控方面提升了工作效率。 2、降低企业整体成本输出 计量自动化技术的使用不仅可以提升企业的工作效率，更可以减少企业的整体成本输出，为企业带来利益的最大化。一是由于全面自动化的投入使用，使得传统操作中雇用的人力资源得到削减，物力方面也得到了很好的节约，从而降低了由于聘请人员及操作所产生的成本费用。二是由于全面自动化的实施使得工程操作更具备专业性，避免了由于人力操作中产生的不完全专业性所造成的浪费与支出，使得所有投入的资源与财力都可以得到可观的效益，不但是对成本输出的控制，更是在最基本的方面增加了企业的收益额。 三、计量自动化系统的实际应用 1、终端运行监控 将计量自动化系统应用在计量运维工作之中，能够有效地对于终端的运行情况监控，计量自动化系统中能够有效地对于电能量数据进行采集，同时系统还可以对于这些数据有效地进行分析，从而实现对于计量终端的使用情况及用电情况进行监控。在计量自动化系统获得了相应的数据之后，可以进行异常分析，通过有效地异常分析，从而快速地获取现场表计、终端、二次回路等计量装置运行信息，这些运行信息对于及时发现表计时钟异常、超差、失压失流、窃电等故障和异常有着非常重要的意义，而且还可以及时地发现终端离线、在线采不到数等故障，从而实现计量运维从传统的设备管理到电能量数据管理的转变，实现对于计量设备的实时监控，能够及时地发现设备故障并且及时消除故障，使得计量运维工作的效率得到有效提升，同时节约计量运维的成本，保证了计量的准确性。 2、快速故障定位 在计量运维工作开展的过程中，通过对于计量自动化系统加以应用，还可以实现快速地故障定位。计量自动化系统具有报警功能，一旦远程的计量设备出现了故障，计量自动化系统可以通过对故障进行在线监测，并且进行报警，及时快速地获取故障的信息，从而实现对于故障的快速定位。传统的运维方式使得计量装置故障的排查空间较大，而且故障排查的时间也较长，当前随着电网结构的不断完善，计量装置的数量也在不断地增多，如果再依赖于传统的排查计量装置的方式已经不能够很好地满足当前的计量运维需求，如果不能够及时地发现故障，将对于用户的正常用电造成严重的影响。通过对于计量自动化系统加以应用，工作人员可以通过对系统的观察及时地发现计量装置的故障，计量自动化系统能够筛选出30余种故障判据并且将其固化到电能数据管理平台之中，在计量装置出现了故障或者是电能量出现故障的时候，系统就会显示相应的告警时间，然后系统会通过相应的筛选规则自动地进行筛选，在规定的时间内自动触发工单流转到营销管理系统之中，进而使得相应的供电所能够按照营销管理系统的工作单到现场有效地对于故障进行处理。同时在故障处理完之后，工作人员在对工单进行归档之后，工单又会自动流转会电能量数据平台之中，然后再由数据管理人员再对其进行跟踪。如果在现场处理完之后，数据仍然没有恢复正常，在下一个时限内系统又会自动触发流转到营销系统之中，指导故障处理完成并且数据恢复正常。 3、用电异常信息报警 通过对于计量自动化系统加以应用，在开展计量运维工作的过程中，还可以实现对于违章窃电行为的监控，计量自动化系统可以实现对用电异常信息的报警，通过计量自动化系统对于用电事件的实时监测，用电检查工作人员能够及时地判断和排查客户是否存在违章用电、窃电等行为。通过系统的报警时间查询功能，可以对于一段时间内某一个厂站下的所有计量点进行分类的查找，同时还能够对表计报
1运营商大数据的价值与挑战 当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个 典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习 惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信 息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产 要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不 断开采。 然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段， 没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解 决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信 息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务 面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支 撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。 运营商提供的数据包括： 终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等 信息； 网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息； 上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品 牌和款式等信息； 娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务 面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞 品分析、会员分析等数据。 运营商大数据对外运营的研究 邱俊东姚泽楠 （中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式 中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期 学术探讨网络与通信 - - 54
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
大数据时代计量数据的应用 发表时间：2018-06-25T16:11:26.687Z 来源：《电力设备》2018年第7期作者：辛才洋 [导读] 摘要：计量具有准确性、一致性、溯源性、法制性等特点，即在统一计量单位的基础上，无论何时、何地或采用何种方法，使用何种测量仪器，以及由何人测量，只要符合有关的要求，其测量结果就应在给定的区间内一致，也就是说量值在一定不确定度内的一致。 （国网山东省电力公司东营供电公司山东省东营市 257091） 摘要：计量具有准确性、一致性、溯源性、法制性等特点，即在统一计量单位的基础上，无论何时、何地或采用何种方法，使用何种测量仪器，以及由何人测量，只要符合有关的要求，其测量结果就应在给定的区间内一致，也就是说量值在一定不确定度内的一致。充分利用计量结果可重复、可复现（再现）和可比较的这一特点，发挥计量测试数据的在测试设备管理及保证产品质量各方面的作用，让计量数据更好的为企业服务。 关键词：大数据时代；计量数据；应用 1对大数据和云计算的理解 大数据经过几年的发展，在中国已经结出了丰硕的果实。国家电网推出的终端智能电表便是一例。智能电表收集数据的目的首先是为收费，但实际上这些数据能够产生巨大的价值。根据用电量数据能够判断房屋空置率，可以指导房价、地价的调控。电网的监控数据结合经济指标可以判断该地区乃至全国工业制造业在不同区域发展的情况。大数据是在对传统的数据库进行数据挖掘的基础上发展而来，但与传统数据库不同的是，它的结构化程度不一样。传统数据的格式结构类型都是统一的，而大数据的格式结构类型千差万别。它采用的技术、工具、方法都跟传统数据库有很大的不同，与之相应地形成了一门新的数据科学———云计算。需要指出的是，大数据和云计算是天然结合的。云计算相当于一个挖掘机，大数据好比一个金矿，没有强大的计算（挖掘）能力，大数据中有价值的部分就不能被挖掘，没有大数据，云计算就相当于杀鸡的牛刀、打蚊子的大炮。 2计量大数据对产业发展的作用 2.1在民生公共服务领域 计量大数据对打造智能交通、智慧医疗，智慧环保、安全食品、平安城市等系列公共服务具有重要意义。通过采集、监测、分析计量数据，可以保证公共服务平台数据的准确可靠，方便将线上数据资源和线下服务资源实现对接，可以加强对产业发展的市场监管、风险防范、宏观调控决策支持等。同时将计量大数据与民生公共服务对接，还可以将产业计量工作融合到各类产业发展的新技术、新形式、新业态中。例如：开展智能交通管理、远程医疗等都离不开计量数据的支持。通过计量大数据的分析，有助于提升民生公共服务能力、内容和水平。 2.2在战略新型产业领域 计量数据对于推动生物制药、新能源、新材料、GIS导航等高新技术产业发展具有更加重要的作用。新兴行业大都需要大量准确可靠的数据资源作为支撑。可溯源、可复现、可评估的计量数据，对于企业信息向“数字资产化”方向发展至关重要。准确可靠的计量大数据有助于推动产业整体实现“智慧化”发展，加速产业结构调整。 2.3在服务政府政务领域 传统模式下，计量按专业分散建设、分散发展。随着产业间融合、集约化发展，计量逐渐暴露出诸如重复建设、信息孤岛、高投入低效益等问题。建立计量大数据，有助于对有限的计量信息融合管理，便于计量信息与其他公共信息资源融合，可有效提升计量技术机构服务政府政务的水平和能力，提升产业计量的影响力和话语权。 3现阶段计量数据的应用 3.1设备采购阶段 计量测试数据中的测量范围、测量项、稳定性可为设备采购提供参考。提前了解测试设备的计量测试数据，可以预防盲目采购引用过高或者过低精度的计量器具，造成不必要的损失，以及给企业带来不必要的资源浪费。 3.2设备的验收阶段 设备在采购完成后，并不能直接投入科研生产中使用，必须经过验收合格后，才可以投入正常使用。在验收环节，除需要提供设备附带的说明书、出厂合格证、配件外，还必须有第三方检验机构提供的计量检定证书或校准证书，测试设备的实际使用人依据计量检定证书或校准证书中提供的计量测试数据，对比实际实验需求，确认测试设备“合格合用”后，方可正式投入使用。当然，需有关部门将计量检定/校准证书及设备原始验收资料归档保存，并建立计量档案，保障测试设备计量受控，定期按时进行计量工作。在现行工作中，有不少人认为：新购置的测试设备在出厂时已经完成检验并且出具了出厂合格证明，那么该测试设备就是合格设备，可以直接使用，实则不然。我国《计量法》中对生产者必须对其生产的产品负责方面做了明确规定，这是生产者必须承担的责任和义务，但产品出厂合格证只能证明该产品在出厂时经检验为合格，在经过包装、运输及不同保存环境等各因素后，在到达使用者手中时，其性能和量值是否还可以达到该产品出厂时的标准，就需要权威的第三方计量机构来进行检测了。对于经第三方计量合格的测试设备，可以视为验收质量合格。对于在验收时期，计量不合格的测试设备，可以和厂家沟通并作出相应的处理，避免将损失扩大。可以说计量测试数据在测试产品验收阶段起到了非常关键性的作用。 3.3设备使用阶段 对于测试设备的实际使用人员来说，测试数据无疑是不可或缺的一部分，需要通过计量数据来判定测试设备是否合格合用。然而，测试数据的有效利用不能仅限于此，先进的生产制造是生产工艺和量值额有效融合，先进的制造产业需由先进的计量技术构成，以推动产业技术进步。产品的各量值参数包含了从定义到测量、试验、验证、评定以及确认环节，而计量数据则贯穿于产品生产过程的始终，精准的工艺技术是保证产品质量的关键，测试设备使用阶段，测试数据与MES系统或ERP系统集成，在平时的科研生产中，更高效的使用计量数据，是获得高质量、高效益产品的关键。 3.4设备维修阶段 处于维修状态的测试设备，往往缺乏手段判定设备是否维修合格，在测试设备的管理过程中，要求维修后的测试设备必须经过再次计量，对于再次计量后依据检定规程判定为“合格”的测试设备，可以由实际使用人根据计量数据确认设备是否合格合用，维修人员也可以依
附件1 跨行业跨领域工业互联网平台申报能力要求 跨行业跨领域工业互联网平台申报能力要求重点围绕平台资源管理能力、服务能力两个维度对工业互联网平台进行评价，共包括九个方面细化指标。 一、工业互联网平台资源管理能力评价 （一）工业设备管理 能力要求：兼容多类工业通信协议，可实现不同行业中的生产装备、装置和工业产品等多类设备数据采集。具备基于平台的工业设备管理能力，可远程实现设备驱动、参数配置、功能设定、维护管理等操作。具备在单个或多个终端设备上部署边缘计算模块的能力，可实时进行数据处理。 评价指标：连接的工业设备和产品种类、数量和行业覆盖范围，连接开关量、运行参数的设备数，设备数据采集点总数。可管理的工业设备种类、数量和行业覆盖范围，提供的控制与管理功能种类。提供的边缘计算功能种类和数量。 （二）软件应用管理 能力要求：提供满足不同行业不同场景下数字化、网1`11`````1`````````````1`11111`````````````11络化、智能化需求的各类工业APP和解决方案。提供封装各行业工
业经验知识，能够支撑工业APP快速开发部署的工业微服务组件。具备各类工业APP、工业微服务的内容搜索、安全认证、交易支付、运行维护等管理服务能力。具备提供云化研发设计软件、管理软件的能力。 评价指标：提供的工业APP的种类、数量和行业覆盖范围。提供的工业微服务的种类、数量和行业覆盖范围。工业APP和工业微服务月平均调用次数。具备的管理服务功能类型。云化研发设计软件、管理软件的种类、数量和行业覆盖范围。 （三）用户与开发者管理 能力要求：满足不同行业不同领域内海量工业企业用户、平台管理者、服务操作人员的终端接入需求，具备面向不同用户主体的多租户权限管理、用户需求响应、交易支付等多类服务功能。构建开发者社区，集聚具备不同学科知识背景和不同行业经验的各类开发者，并提供面向应用开发、测试、部署和发布的各类服务和管理功能。 评价指标：平台用户总数量、月平均活跃用户数量，平台连接的用户类型。集聚的开发者数量、月平均活跃开发者数量，平台连接的开发者类型。平台用户和开发者覆盖的行业类型，面向用户和开发者的管理功能种类、资源请求响应时间和最高峰值负载。 （四）数据与平台运营管理 能力要求：具备对工业数据资源的管理能力。具备对平
企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算
大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要
优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark
面向计量管理的大数据技术研发及创新应用吴喜军 发表时间：2019-07-18T15:19:12.730Z 来源：《工程管理前沿》2019年第09期作者：吴喜军 [导读] 在计量工程中，计量管理是十分重要的一项任务及内容，对于计量工作的有效开展比较有利，因而需要有效落实计量管理工作。甘肃省计量研究院甘肃兰州 730070 摘要：在计量工程中，计量管理是十分重要的一项任务及内容，对于计量工作的有效开展比较有利，因而需要有效落实计量管理工作。在目前计量管理工作中，大数据技术有着越来越广泛的应用，且发挥着重要作用，而为能够使大数据更要应用于计量管理，应当对大数据技术进一步研发及创新，以实现其更理想的作用，为计量管理提供更理想的基础技术支持与保障。 关键词：计量管理；大数据技术；创新应用 引言 本文基于大数据技术，分析和研究计量管理的业务和信息资源，对全省计量行政许可、监督检查、检定/校准、行政执法等核心业务进行剖析，对计量信息资源进行数据挖掘，对计量器具的全生命周期管理、量值溯源、合规性应用等方面都进行大数据的创新应用。 1计量管理概述 在计量管理业务实际开展过程中，需要对计量管理业务系统进行利用，在此基础上才能够使计量管理业务实现更理想开展。而对于计量管理业务系统而言，其主要就是对企业中现有计量管理业务实行统一管理的相关平台，其管理过程主要包括建档、检定申请以及审核等，可使质检部门能够对整体计量管理业务实行实时监控以及监督。首先，对于计量管理业务系统而言，可将其划分为三个相互分离的工作模式，分别为受理、审查以及许可，在此基础上可使计量管理业务的相关信息资源库得以形成。其次，对于许可审批，质检部门可提供相关计量授权，对于获得授权的有关检验检测机构，可依据抽查计划具体要求，对于抽查产品实行抽样以及检验检测，并且应当依据标准报告模板将相关检验报告给出。第三，质检部门对计量器具制造许可证，实行证后监督检查管理，对于授权计量技术结构，实行监督检查管理，对于计量建标季候实行监管，在实际检查过程中，可选择两种不同检查方式，即企业自查方式与监督部门组织检查方式。 2大数据时代计量数据的获取手段 2.1建立数据采集平台 建立数据采集平台是大数据时代计量数据应用的关键。大数据时代面对的是庞大的数据信息，计量大数据的获取需要有相应的数据采集平台做保障，建立数据采集平台，发掘利用大数据的计量数据资源，必须坚持“客观真实”的原则，对计量数据经过分析及合理利用，从已经存在的大数据中找出有价值的信息，进而获取计量相关大数据，在数据采集平台的应用下，通过有效采取数据为计量工作的开展提供数据支持，实现计量工作的高效开展。 2.2成立计量数据分析中心 成立计量数据分析中心是大数据时代计量数据应用的重要环节。大数据时代计量数据的应用，需要提高数据的“加工能力”，通过分析计量数据，实现数据的增值。在具体做法上，应加强对大数据时代计量数据的研究，成立计量数据分析中心，并对采集到的数据进行具体的量化分析，用专业化的数据分析手段，完成以数据为中心的四大任务，数据访问，数据管理，数据呈现，数据分析，在大数据时代计量数据体系建设上，提高数据利用率。 3计量管理中大数据技术的创新应用 （一）全生命周期管理中的应用 对于计量资产的全生命管理而言，其包括设备的整个使用过程，即设备生产制造、设备验收管理以及设备检定检测管理与仓储配送管理，还包括设备安装管理、设备运行管理及设备拆除管理，还有设备报废管理等内容。在计量资产全生命周期管理中，大数据技术的应用主要体现在以下方面。 （1）首先，在生产制造中的应用。在实际进行计量管理中，在应用大数据技术的基础上，利用相关许可资质，对于生产制造企业中各个方面条件可实行把控，主要就是场地、人员及生产设备，对于计量装置实际生产过程中厂商的元器件信息及生产进度等相关情况实行跟踪管理，从而使计量资产全生命周期管理中相关质量管控能够实现迁移，可在根本上对质量风险进行合理控制。 （2）其次，在超期未检中的应用。以大数据挖掘及大数据分析技术为就基础，依据有关检定规程以及相关技术规范，并且与设备运行数据、检定数据及现场检验相差数据相结合，对于所存在的检定质量问题，能够实现实时报警及及时预警，对于检定质量问题成因可精确进行定位，将存在的缺陷能够及时发现，在计量器具以及计量机构实际评价方面，可提供较好依据，进行合理指导，使设备运行可靠性能够得以有效提升。在对计量设备及器具进行未检判定方面，主要注意以下内容：其一，观察计量器具及设备中相关检测日期以及周期检测日期；其二观察证书有效性；第三，对检定机构所选择计量标准设备进行判断，确定其检定证书是否处于有效期。 （3）再次，故障处理。通过长期跟踪计量器具信息和设备的检定、校准信息，统计运行数据，按照型号、类别、管理单位、制造单位、故障原因、使用年限、状态等维度，对其故障情况进行多维度分析；现场运行故障根据人为因素、外力破坏因素、不可抗力因素、设备质量故障因素进行分类统计分析，提供数据支撑。根据计量器具和设备的相关数据，分析出计量器具的故障，并将故障追溯到元器件级的质量问题上。 结语： 本文深刻分析了质监领域计量管理业务和相关信息资源，通过在计量管理中的大数据创新应用，解决计量管理业务中生产制造、超期未检、报废管理、量值传递和性能鉴定等问题。从计量管理业务的创新及产业发展关系看，以上内容在计量机构进行技术评价和能力验证，分析计量器具的不足和缺陷，制定纠正和预防措施，加强推进科技服务的检验、检测、认证等方面，可使计量机构在设备状况、人员水平、环境条件等方面得以完善，确保山东省各级计量技术机构检定能力可靠，对于实现科技、经济一体化至关重要，并为提高经济质量和效益提供强有力的动力。 参考文献： [1]胡耀兵.探析计量检定工作的标准化管理[J].现代经济信息,2018(18):89. [2]胡耀兵.探析计量检定工作的标准化管理[J].现代经济信息,2018(18):89. [3]吴彦,何绘宇,李倩.大数据计量——浅谈广东省计量大数据的建设[J].中国计量,2018(03):40-41.
附件2 2 0 1 8 年 湖南省工业互联网平台项目申报书 项目名称： 申报单位（盖章） 联合单位（盖章）： 申报日期：2018年月日 湖南省经济和信息化委编制 2018年8月
一、单位及平台项目基本信息表
二、工业互联网平台项目建设方案编制大纲 (需包括但不局限于如下内容) （一）项目简介，包括平台名称、建设单位、建设目标、投资规模及筹资方案等； （二）建设单位概况，包括单位基本情况介绍、单位与国内外同类机构的优势比较分析、平台建设团队情况、主要服务产品及产品服务的主要应用场景、典型案例实施情况。本单位工业互联网的整体框架规划或设想、现有工业互联网相关应用系统情况等； （三）项目建设需求分析，包括建设背景、先进性、业务流程和能力分析、功能需求分析、预期解决的重大问题等； （四）建设内容，包括平台总体架构、功能模块、数据管理方案、安全性等；
（五）项目已有成效，包括具备的能力、服务对象数量、典型应用案例等； （六）项目实施进度及组织安排，须明确平台建设各阶段的时间节点和具体目标； （七）项目总体目标及指标： 技术指标：项目要达到预期效果必须具备的硬件、软件方面的技术指标。 示范效益：形成何种可推广的通用解决方案、SaaS软件产品，建成何种企业级、行业性、功能性平台。 经济效益：在企业提质降本增效等方面带来的收益等。 （八）平台区域落地情况（描述工业互联网平台在地方落地情况，包括地方政府合作、区域企业整体上平台等情况。） （九）下一步发展计划（包含但不限于技术升级、应用开发、开发者社区建设和培育、商业模式拓展等。 （十）相关附件 与项目相关的其它证明材料：包括但不限于客户服务合同、能够体现工业互联网平台运营情况的财务报告、产品专利和知识产权证书、申报通知发布日期前系统和软件运行日志等证明材料，以及企业运营资质等相关支撑材料，需具备对证明材料的现场演示能力。 （填报格式说明：请用A4幅面双面打印，正文字体为3号仿宋体，单倍行距。一级标题3号黑体，二级标题3号楷体。目录索引清晰。）
互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21
2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)
3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)