大数据在电力系统中的应用夏婧玉
摘要：电力行业是我国的重要部门，在国家发展过程中起到重要作用。各个行
业发展都离不开电力的支持，很多企业没有电力的支持不可能进行生产。企业在
不断发展与壮大，用电量与日俱增，这给电力企业带来很大压力。大数据技术在
电力行业应用，改变了电力企业工作流程，促进了电力企业发展，主要从大数据
技术概述、大数据技术与电力行业发展的关联性、大数据技术在电力行业中的应
用策略、大数据时代电力企业所面临的挑战进行阐述大数据技术在电力行业应用
研究，希望能为研究电力行业发展的专家与学者提供理论参考依据，为电力企业
改革提供技术支持。
关键词：大数据技术；电力行业；应用研究
随着信息化技术的迅猛发展，信息量呈爆炸性增长。2011年全球数据量已达
到1.8ZB，相当于全世界人均产生200GB以上的数据，并且还将以每年50%的速
度继续增长。电力工业经过数十年的高速发展，其传统发展模式正在逐步退出历
史舞台，在新形势下，通过对电力大数据的分析运用来提高企业的管理水平和竞
争力将是电力企业发展的必由之路。
1电力大数据概述
电力行业的信息时代正处于关键转折点，以往单一、变化平缓的数据类型将
逐渐被复杂及异构数据取代。这就要求电力企业需要有更高的对数据处理、挖掘、管理及互操作的能力。
1.1电力大数据的特征
2011年，国际数据公司（IDC）将大数据的特点总结成四个“V”，即体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity）和价值高但密度低（Value），电力大数据同样具有以上特点。此外，《中国电力大数据发展白皮书》中指出电力大数据同时具有“3E”特征，即能量（Energy）、交互（Exchange）和
共情（Empathy）。电力大数据与其它行业数据相比，有着更为广义的范畴。因此，如何用高效的方法将电力大数据进行分析和处理，使用科学的技术手段以挖
掘出数据潜在的巨大价值是十分必要的。
1.2电力大数据的来源
1.2.1电力企业的生产数据。此类数据是电力大数据的产生源头，主要包括实
时生产数据和设备生命周期数据两类。这些数据往往由发电侧产生，用故障检测、恢复电网运行及发电设备的检查和维修等方面。
1.2.2电力企业的运营数据。此类数据包含了用户侧的相关信息，如客户名称、电费计价、客户用电特点，并提供给相关部门，用以对客户行为进行分析决策，
挖掘数据中存在的隐藏信息，构建针对营销的系统性算法模型数据库，用以改善
服务模式，提高服务质量，满足不断发展的营销需求。
1.2.3电力企业的管理数据。对于电力企业来说，如果能充分利用来自电网的
数据，通过软件对这些数据进行有效的分析和管理，将有助于提高企业管理水平，降低运营成本，提高企业的工作效率，保证决策的正确性。对于用户来说，可以
享受到由电力大数据产生的增值业务所带来的实惠，得到更高质量的服务。这就
体现出了电力大数据“以人为本”的核心价值。
2大数据技术与电力行业发展的关联性
数据分析是大数据技术的主要能力，大数据技术有很强的数据分析能力，电
力行业面临很多数据，各个领域的发展都离不开电，电的用电量不断增多，其需
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亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达亿美元，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
数据库应用系统设计报告 工资管理系统 专业：计算机科学与技术 班级：08级计算机X班 组员：XXX 指导老师：XXX 一．简介 1.1开发小组人员组成： 组长：XXXX。
各自担负任务 整体设计： 资料搜索： 数据库的设计： 建立数据库： 数据库分析： 需求分析撰写： 设计报告撰写： Java设计： Java代码及界面实现： 1.2运行环境： 开发环境：SQL Server Management Studio 与MyEclipse for Spring 8.6 操作系统：Windows 2007 1.3开发意图： 为了检验数据库课程学习情况，我们模拟设计了一份给某公司的工资管理系统。如下：管理信息系统(MIS)不仅是一个技术系统，而且也是一个社会系统。这从另一个方面可看出，任何企事业单位的管理信息系统都是基于自己单位的实际情况而建立，即使是同行企业建立的相同系统都会由于企业的实际情况而有所不同。 工资管理是任何企事业单位都面临的问题，由于各个公司的工资处理方式总是有所区别，因此目前还没有一个通用的工资管理系统，只能针对公司情况去开发适合本公司需求的工资管理系统。早期的工资管理是人工化的，工作量大时，出现错误的机率也会随之升高，这会导致会计人员花费更多的时间去改正错误，延误工资发放的时间，或出现工资发放错误的现象。而企业工资管理系统就是使用电脑代替大量的人工统计和计算，完成企业工资信息的处理，而且还可以用电脑安全完整地保存企业工资记录。 系统初步调查的内容主要是了解公司组织的整体信息，包括员工信息和员工工资信息。通过对系统特点进行调查和分析，可以得到本系统的关键部分如下： (1)员工职务工资的设定，是工资管理系统的基础，可以实现工资的基本管理。这样可 以减少出错，提高效率。 (2)其他工资的设置，是对员工基本工资的补充。 (3)系统应该可以输出工资报表，可以通过报表侧面反映员工工作的好坏。 (4)系统还应包括员工基本信息的录入、修改和删除。 (5)系统还应该提供强大的数据统计、查询功能。 (6)系统应有比较好的可操作性、稳定性和可扩展性。
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。
学号： 题目数据库系统综合实验 学院计算机科学与技术 专业 班级 姓名 指导教师施继珉 年月日
项目管理系统数据库综合实验 1.概述 1.1任务描述 本系统旨在协助用户管理自己的项目，通过综合管理项目信息及用户基本情况，以达到高效，快速，迅捷，准确的掌握全方面信息，大大降低了人工管理的复杂度，其简单的操作界面和强大的数据库操作功能带给管理者和使用者很大的经济效益。 协助用户管理自己的项目。项目管理系统可以登记项目的详细信息，从不同的角度对项目进行统计，监控项目的进度，对项目进行维护，安排项目的人员调度。 1.2可行性分析 目前，随着IT技术的进步和高等院校规模的逐步扩大，许多日常工作都是围绕一个个项目展开的，且项目管理工作日益复杂，项目信息数据库也日益庞大，早期的人工管理方式已经不能适应高校发展的要求。 本系统旨在协助用户管理自己的项目，通过综合管理项目信息及用户基本情况，以达到高效，快速，迅捷，准确的掌握全方面信息，大大降低了人工管理的复杂度，其简单的操作界面和强大的数据库操作功能带给管理者和使用者很大的经济效益。 根据学过的各方面的知识，先修课程：高级语言程序设计、数据结构、操作系统、软件工程等，实现项目管理数据库一般要求。 1.3系统目标 （1）实用性原则：真正项目管理者，工程管理的实际流程，设计出实用的项目 管理系统。 （2）可靠性原则：必须为项目管理者提供信息安全的服务，以保证工程项目信 息不被泄露。 （3）友好性原则：本系统面向的用户是工程管理人员和用户，所以系统操作上 要求简单、方便、快捷，便于用户使用。 （4）可扩展性原则：采用开发的标准和接口，便于系统向更大的规模和功能得 进一步完善和发展，所以要实现可扩展性。
一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
数据库应用系统设计与实践课程设计任务书 学院名称：数学与计算机学院课程代码：_________________ 专业：年级： 一、设计题目 客房信息管理系统 二、主要内容 大型宾馆或者旅店实现对其客房使用情况进行详细的管理，实现客房空否的详细记录，应实现以下功能： (1).客房情况录入：将新增加的客房按要求的指标将其录入数据库中。 (2).查询功能：实现按客房的编号、名称等指标进行客房情况的查询。 (3).修改功能：当客房的某个或者某些指标录入错误时，能对其进行修改。 (4).删除功能：当某些客房的记录不想保留或录入错误时，能将其删除掉。 三、具体要求及应提交的材料 具体要求: 1、完成系统的需求分析 通过需求分析确定系统需要处理的数据的需求，要求使用数据库的辅助设计工具（PowerDesigner等），建立业务处理模型 2、完成系统概念结构设计 概念数据模型（CDM）用于完成数据库的设计，与人和数据库平台和具体数据存储结构和工具无关。首先选择局部应用画出分E-R图，最终形成系统的E-R图 3、完成系统逻辑结构设计 按照E-R图转换成关系模式的规则，将CDM转换成逻辑数据模型，并为每个关系模式实际主键、外键。分析关系模式中的依赖关系，对关系模式规范化处理 4、完成系统物理结构设计
为每个关系分配存储长度，建立数据库的索引和视图，定义关系中的主码和外码，写出关系创建和查询的SQL语句。 5、编码 选择你自己熟悉的开发工具完成一个DBS系统的编码工作。 应上交的材料: 1、课程设计报告 2、程序源代码清单 四、主要技术路线提示 1.仔细阅读设计指导书内容，认真掌握任务要求→ 2. 需求分析→ 3.概念结构设计→ 4.逻辑结构设计→ 5.物理结构设计→ 6.编码. 五、进度安排 1.第一周完成系统分析和设计 2.第二周完成程序开发，撰写课程设计报告 六、推荐参考资料(不少于3篇) 1、《软件工程概论》张海藩清华大学出版社 2、《实用软件工程基础》陈明编著清华大学出版社 3、《数据库系统概论》萨师煊,高等教育出版社,2003年5月第 3版 4、数据库基础与应用-SQL SERVER2000, 成先海, 机械工业出版社出版,2003 指导教师签名日期年月日 系主任审核日期年月日
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”为电力企业带来什么 以更准确的分析预测，为智能电网与新能源发展提供决策依据 “大数据”这个词是最近的新热点，《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”，随着这个词的频频曝光，它的商业价值也逐渐凸显，“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象，意昂（E.ON）等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？ “大数据”的核心：更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈：“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。 需要专业化的数据处理机构 意昂集团（E.ON），欧洲最大的电力集团公司之一，兼营石油、贸易、运输等业务，2 012年在世界500强榜单上排名第16位，英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产，用户数量超过2600万人。今年4月，该集团宣布携手瑞典爱立信（Er-ics son）公司探索“大数据”。 爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件，用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%，可见这家电力企业在未来对数据的依赖。爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析，从而为企业经营服务。这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网，意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。
学号：姓名：学院：专业： 《数据库应用实践》实验一：数据库管理系统及其应用开发环境的创建使用 实验目的：了解数据库应用开发环境的建立与使用；掌握 SQL 语言的使用；通过实践理解关系数据模型的相关概念；掌握数据库应用开发环境的使 用；掌握创建、删除数据库的方法；掌握创建基本表、查看表属性、 修改属性的方法；掌握向表中添加、删除以及修改数据的方法；掌握 查询分析器的使用方法；掌握 SELECT 语句在单表查询中的应用；掌 握复杂查询、多表查询的方法；掌握视图的使用方法；巩固数据库的 基础知识。 实验环境： 操作系统: Windows7旗舰版 数据库管理系统: Microsoft SQL Server 2005 实验内容： 1. 应用背景：组织管理学生选课系统,一门课程可以由多个老师教授,但一个老师只能教一门课程。 2.设计的数据库名：ST 3. 所设计的各张表结构说明，各表之间关系图说明 创建5张表,student表存储学生信息,teacher表存储教师及教师授课信息,course表存储课程信息,score表存储学生选课信息及选课成绩。具体结构与表直接关系见下面SQL语句及关系图。 4.依据前面实验一实验内容(2),(3)的要求,写出实现相应操作的 SQL 语句并给出运行结果的截图。 （2）数据库建库、建表及其修改更新 以下内容使用 SQL 语句完成： 1、设计一个应用场景，创建符合该应用需求的应用数据库。 语句:create database ST 截图: 2、在该数据库中创建若干有关联关系的表，至少 4 个，并创建主键外键约束，创建自定义完整性约束（非空、唯一、默认值、check）。 1）student表 create table student (sno char(9)primary key, sname char(20)unique, ssex char(2),
挑战：数据体量大、类型多、价值密度低，如何最大限度的挖掘数据的价值，符合经济效益原则地使用大数据。 技术方面： 优势： 国际国内主流大数据技术，主要包括以开源 Hadoop 及 HBase 系列软件为基础的相关技术， 包括分布式计算框架 （MapReduce ）、分布式文件系统 （HDFS ） 、 分布式数据库（HBase ）、云计算、数据挖掘等。 云计算核心技术包括分布式文件系统(distributed file system ，DFS)和 MapReduce 技术，存储量大、廉价、可靠性高，用于调度自动化系统的后台，智能电网数据中心(营销、管理和设备状态监测)并行数据库：关系数据库(如 Oracle 等)主要存储结构化数据，提供便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务(transaction)的能力、多用户并发访问能力以及数据安全性的保证。劣势：云计算可以满足智能电网监控软件运行的可靠性和可扩展性，但实时性、一致性、数据隐私和安全等方面的要求难以满足。并行数据库数据存储容量有限、关系模型束缚对海量数据的快速访问能力、缺乏对非结构化数据的处理能力、扩展性差。机遇：良好的外部环境和政策支持其产产业的技术研发带来的经验（特别是互联网技术）大数据传输及存储技术、实时数据处理技术、异构多数据源处理技术（异构信息的整合、各类电网数据的高效管理）、大数据可视化化分析技术的研究，如：建立类似 IEC 61850或 IEC 61970 的信息互操作模型，基于HANA 内存数据库的智能电表。挑战：（1）如何将数据组织成合理的同质结构，是大数据存储处理中的一个重要问题（2）智能电网中存在大量的非结构化和半结构化数据，如何将这些数据转化为一个结构化的格式（3）大数据可视化化分析技术的挑战主要包括可视化算法的可扩展性、并行图 像合成算法、重要信息的提取和显示等方面 安全方面： 机遇：在电力系统安全运营方面，可在利用数据挖掘技术基础上，借助分布式处理和计算技术，实时分析大量来自电力系统环境监控、工业控制等传感器网络和监视摄像等一系列监控系统数据，提高电网安全检测水平，及时发现电网故障，并给出有效解决方案，提高电网对灾难的预警和应对能力。 通过海量数据的分析帮助信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
实验八开发数据库应用系统 1．实验目的 ●利用SQL Serve作为后台数据库，使用C#作为前台开发语言，通过https://www.doczj.com/doc/b316619575.html,数 据库访问技术，构建一个应用系统，实现对数据库的连接以及数据查询、修改和更 新等操作。 2．实验任务与要求 A 学生成绩管理系统 （一）系统功能分析 学生成绩管理系统的总体任务是实现学生课程信息处理的系统化、规范化和自动化。该系统要实现的主要功能有： （1）用户登录管理 完成用户信息的确认，确保只有合法的用户才能使用本系统。 （2）基本信息管理 完成学生信息、课程信息的管理。 （3）成绩信息管理 包括学生选课信息管理以及选课信息的查询统计。其中，选课信息的查询统计包括：按学号查询、按课程查询等。 （二）系统功能模块设计 按（一）给出的各项功能，系统的功能模块划分如下： （1）用户登录模块（UserLogin.cs） （2）基本信息管理模块 a. 学生信息管理模块（frmStudent.cs） b. 课程信息管理模块 （3）选课信息管理模块 a. 学生选课信息管理模块 b. 选课信息统计模块 ◆按学号查询模块（frmQuerySno.cs） ◆按课程查询模块 （三）数据库设计 数据库结构的设计直接影响到应用系统的效率以及实现的效果。合理的数据库结构可以提高数据存储的效率，确保数据的完整性和一致性。 本系统直接采用实验一的学生-课程数据库。（请自行检查student、sc和course表的主码和外码是否已设置好） 在学生-课程数据库中增加一个用户表。 create table users ( UserID nvarchar(8) not null primary key, UserName nvarchar(20), Password nvarchar(8)
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
融合论坛INTEGRATION FORUM 60软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 我们公司于2017年3月份成立，是南方电网的全资子公司，专注于电网信息化、电网大数据以及A I人才队伍培养等。我今天的汇报分为两部分，一部分是介绍一下数字南网建设，另一部分是分享我们在大数据领域的平台建设及应用。2019年公司董事长孟振平同志提出数字化转型，2019年5月份公司发布了数字化转型的行动方案和“数字南网”建设行动方案。整个战略的侧重点包括对内和对外两部分：对内提升公司运营效率和效益，同时提升物理电网的安全可靠；对外服务消费者，应对市场变化，并且能够重塑能源产业链生态环境。总体来说，南网利用“云大物移智”等数字化技术，将物理世界的人、事、物在数字世界进行重构，从而实现能源流、价值流和信息流的 融合，形成新的企业形态。 数字化转型则是以数据为核心，依托数字化平台开展业务运营，进行平台赋能，支撑公司进行数据变现和业务创新，并提升用户体验。我们的总体蓝图是向末端通过物联网联接各类 监测和自动化终端，向前端通过大数据中心和 数字电网平台，构建电网管理、调度运行、运营管控、客户服务等一系列柔性应用。在此基础上，我们构建大数据中心，实现IoT数据、企业内部数据及用户数据的汇聚与分析，从而为数字电网平台提供能力支撑。技术架构可以分为感知、网络、数据源、平台、应用、渠道六层，以 及支撑数字化转型和“数字南网”建设的安全 防御、运营管理、标准规范三大体系。 —南方电网数字电网研究院有限公司 助理总监张世良 能源网和信息网的深度融合，物 联网终端与大数据中心、数字 电网平台的相向驱动，共同构建 起电网管理、调度运行、运营管 控、客户服务等一系列柔性应 用。 大数据在数字电网建设中的应用
《数据库系统原理》实践环节考核指导 （2008年9月修订） 1、类型 课程实验考核 2、目的与要求 本课程是一门理论与实际紧密结合、实践性强的课程。通过上机实践，帮助学生加深对课程的理解，更好地掌握数据库技术，并达到应用的目的，进而培养他们全面掌握所学知识，在实践中培养独立分析和解决问题的能力。 本课程的主要考核目标是检查学生利用SQL语言解决问题的能力，强调测试学生利用SQL 语句完成基本的数据定义和数据操作的技能，检查学生设计和运用SQL语言解决实际问题的能力。 3、考核环境 ●操作系统：Windows2000 ●数据库管理系统：SQL Server 2000中文版 4、考核内容 ●SQL Server 2000的企业管理器、查询设计器； ●其他类型数据库的导入与导出（主要是Access类型数据库）； ●数据库的创建和修改； ●基本表的创建和修改（要求使用SQL语句完成）； ●基本表中数据的管理（要求使用SQL语句完成）：INSERT命令、UPDATE命令、DELETE命令； ●数据的检索（要求使用SQL语句完成）：单表查询、连接查询、计算查询、分组查询等； ●索引、存储过程和视图的创建（要求使用SQL语句完成）； ●创建登陆标识并设置操作数据库权限； ●ODBC的概念与配置。 5、考核时间 考试时间为60分钟。 6、考核形式和方法
采用闭卷机考形式，考生首先登录考试服务器，阅读考试要求，在考试文件夹D:\2008ks下完成指定的开发要求，所有答案都直接做在文件夹d:\2008ks内，最后根据考试要求把答案文件上传到考核服务器上考生自己的文件柜中（上传的答案文件不要压缩打包）。 请认真阅读“考试系统”使用说明。 7、注意事项 1．遵守考场纪律，因计算机引起的问题请及时与监考老师联系；有些操作步骤或操作贴图文件需要以Word形式保存，请按照要求保存文件名。 2．考生不要等到最后才上传答案文件，以免因最后时刻交卷人员太多造成服务器响应速度低；上传文件前务必关闭相应的软件。例如上传Word文档前应关闭Word系统。上传数据库文件前必须停止SQL Server服务管理器。 3．如果发现无法登录系统，请及时与监考老师联系，由监考老师协助处理。 4．本系统采取了一定安全性措施，系统自动记录考生的登录时间和登录微机（登录时间取自服务器）。一旦发现同一时间段内有两台微机同时以某个考号登录系统，将按作弊处理。一旦发现某台微机在考试期间用两个准考证号登录过考试系统。也按照作弊处理。 5．考试完毕，主动删除D盘上的相关文件夹。 6．注意保护自己的二次登录密码，不要被其他考生知道。 7．考生在考试前如果使用了模拟环境，请于考试开始前关闭所有浏览器窗口，然后重新登录考试服务器。 8、参考样题 请从考核服务器中下载考试用的文件到本地磁盘D:\2008ks下，然后在本地磁盘上用SQL Server 2000完成任务，最后把正确的结果文件上传到服务器上自己的考试文件柜中。 考试结束前本考卷需要上传的文件至少有：数据库对应的数据文件和日志文件、ans.doc。为保证文件的完整性，开始压缩文件前请退出企业管理器和查询设计器，关闭Word文档，停止SQL Server的服务管理器。然后逐个文件上传到自己的考试文件柜中。 下载：请以鼠标右单击“下载”，然后在弹出的快捷菜单中选择“目标另存为”，把文件保存到本地的D:\2008ks下。 样题一 一、创建数据库与数据表(40分) 1．请从考核服务器上下载Access数据库文件stud.mdb； 2．使用服务管理器在本地机器上启动SQL Server服务，接着启动企业管理器；然后创建一个大小为1MB的数据库student，事务日志的大小为1MB。注意数据文件和事务日志文件都保存在D:\2008ks下。 3．把Access数据库文件stud.mdb导入到数据库student中； 4．设置学生表的主键学号、课程表的主键课程号； 5．请用SQL语句在student数据库中创建表“家庭”。表结构如下所示： 家庭表，结构为：学号(C4)，姓名(C8)，父姓名(C8)，父单位(C10)，母姓名(C8)，母单位(C10）；学号为主键。
大数据在电力行业的应用 发表时间：2018-06-21T10:34:56.343Z 来源：《电力设备》2018年第4期作者：程诚1 马晶晶2 高青1 郭跃霞1 申小霜1 [导读] 摘要：近年来，随着互联网、云计算和移动的飞速发展，“大数据”一词也出现在人们的视野中。 （1.国网山西省电力公司长治供电公司山西长治 046011；2.山西机电职业技术学院山西长治 046011）摘要：近年来，随着互联网、云计算和移动的飞速发展，“大数据”一词也出现在人们的视野中。随着大数据时代的到来，它给各行各业带来了根本性的变化。电力电气行业也是如此。专家学者认为，大数据给电力行业带来的影响被低估了。本文讨论了大数据在电力工业中的应用。 关键词：大数据；电力行业；应用前言：随着我国的科学技术的进步，一些新的技术已经应用到了各个行业，为这些行业的发展提供了技术支持。大数据就是在当前应用较为广泛的一项技术，其中对我国的电力行业的发展进步起到了很大的推动性作用。 1什么是电力大数据 近些年来，由于全球能源问题日益严重，智能电网的研究工作已在世界范围内展开。智能电网的最终目标是建立覆盖电力系统整个生产过程的全景实时系统，包括发电、送电、变电、配电、用电灯许多环节。且支撑智能电网安全、自愈、绿色、可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输以及存储，还有累积的海量数据分析。与智能电网建设的不断深化和发展，由电网操作的数据量和设备检测、监测是生成的数据呈指数级增加，逐渐成为大数据相关的信息科学领域，需要相应的存储和快速处理技术作为支持。电力工业的大数据是在电力生产和使用过程中产生的，伴随着发电、输电、变电、配电、用电等环节产生。 2大数据技术的基本特点分析在网络的时代，全球互联网巨头在大数据时代的重要意义是对大数据本身有几个重要的特点，是数据中的第一个大数据，从TB级跃升到PB级；在价值密度方面并不高，根据对视频内容展开分析就可以看出来，在连续的监控过程中而切实在数据中发挥作用的也就仅有一两秒时间；另外在数据类型方面比较繁多，其中对图片、视频和地理位置均在其范围内；最后是实时和快速处理的特性，满足与传统的数据挖掘不同一秒定律。在这几个特点方面将其归纳为四个v，也就是Value，Volume，Velocity，Variety。 3大数据和电力行业的关系分析电力工业是我国的基本能源设施。它与我们的生活有着非常密切的关系，也是我们国家发展的重要保证。在当前信息技术的快速发展中，电力企业和电力信息的决策和操作更大的电力信息化已成为重要力量突破传统的操作产生了新的增值服务，管理的模式也有新的发展，这一系列的变化数据中心将发挥作用，将获得更多数据中心功能，如数据分析和决策能力。最重要的数据和生产数据的管理在电力行业数据的范围更广泛，所以，电力行业在实际开发过程中一些数据背后的价值得到充分理解，在数据管理和数据挖掘等方面进一步加强，从而尽快实现大数据的战略发展，为电力行业的各个环节建设提供技术指导和更科学有效的解决方案。 4电力大数据的关键技术 4.1数据挖掘 电力大数据的分析和数据挖掘主要针对结构化和非结构化数据，可以有效地处理复杂的数据结构和海量数据。但目前电力行业数据大多是基于小数据集实行计算，这是因为当前大数据行业的主流大数据计算框架内尚未广泛应用于大数据领域，使用传统的方法大规模数据挖掘计算通常需要几天甚至几个月。这是人们在现实业务场景中不能接受的。它是一种具有小数据集的数据挖掘操作，其可靠性远低于基于海量数据的挖掘结果。这也是我们正在进行的研究和发展的重点。基于HadoppHDFS、HBASE的快速访问，基于Spark的分布式访问和分布式计算，基于R和Sparkmllib的统计、计算、分析，基于Mahout的机器学习，共同构建了基于大数据的高性能流计算的数据挖掘、统计、分析技术框架。 4.2实时计算 电力行业的实时计算在大数据应用领域具有不可忽视的地位。电力行业的实时数据往往代表着设备的运行参数、生产环境的指标、客户的实时需求等，而这些数据的价值在刚形成时是最大的。此外，在数据刚形成时，移动、计算和使用数据是最有意义的，这也符合数据应用程序的一般规则。所以，电力大数据不需注重实时计算场景的应用。在此阶段，基于传统数据量实现的实时计算框架在电力行业已经更加成熟。例如在电厂中，电厂的运行参数以秒和分钟的方式采集。数据收集完成后，将发送实时计算框架。在框架中，将收集的参数应用于数据挖掘和电力业务专家长期积累的业务规则建立的数据模型，从而实现设备故障检测、故障预警、设备状态评估等。在实时计算完成后，将计算结果和原始数据保存到数据库中进行后续数据挖掘，在实时计算过程中，挖掘出的规则、知识和数据模型也将被重用，形成一组自相似的完美体系。因此，电力行业的实时计算迫切需要分布式内存计算，解决了数据量增加时计算性能约束的瓶颈。 5大数据技术在电力行业的应用 5.1大数据对电力能源系统的影响 从新时代的发展来看，在能源、公用事业和其他重要行业出现之前，大数据不能被低估，但现在大数据的到来将对我们的业务产生有效的影响。采矿、大数据的访问和有效应用，可以促进智能电网的发展和转型，和分布式可再生能源资源，大数据将有助于实现预测和调度，并提高了电力行业的发电效率，在大量的行业管理和操作帮助分析客户需求，改变客户端模型行业和用户提供便利和节能。在2006年国际商业机器公司就已经提出了关于智能电网的概念，且就此基础上引入了“信息流”的概念，他们认为应该将电能流和信息流良好的融合在一起，才有可能实现传输能源和采集数据同时进行的业务目的。而电网互联系统是安全运行的客观发展，因此重视技术，研究智能电网的发展是一个不容忽视的问题，为了保证大规模电网技术研究的稳定运行，必须考虑配电网络和微网技术在电力系统中的共享技术。 5.2大数据实现电力企业一体化 目前，利用信息技术来促进企业的发展的电力行业很受欢迎，许多企业为了迎合“十八大”提出了“推动信息化和工业化深度融合”概念，积极提高自己的经营理念和经营方式，这意味着每个企业逐渐在电力行业的整合发展，虽然他们计划集成平台，从本质上说，是大数据背景下的数据挖掘、数据采集、数据分析和数据集成。这些数据系统框架、集成方法或应用技术都是推动电力企业发展的重要问题，也是实现良好发展和实现一体化的关键。 5.3数据挖掘技术的应用