电力行业大数据交流

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电力行业大数据交流

——大数据助力坚强智能电网第一页，共三十二页。目录2公司及大数据团队简介31我们对大数据的理解33我们对电力行业大数据的理解34云宏大数据典型案例32第二页，共三十二页。广州云宏公司简介3第三页，共三十二页。云宏产品栈4公司主要产品（服务）：1、云管理平台WinCloud2、虚拟化管理软件WinCenter3、云存储(对象存储)WinStore4、云存储(结构化数据)WinSQL5、统一运行平台WinGarden6、大数据分析平台WinKing7、云备份软件WinBackup8、知库第四页，共三十二页。云宏部分研究成果5第五页，共三十二页。云宏大数据研发团队简介6大数据团队2011年5月组建总人数47人，硕士以上学历40%平均年龄28岁，行业经验80%超过5年完成产品5个，项目4个，销售额1700W在建平台3个技术领域：大数据存储，大数据分析第六页，共三十二页。‹#›公司及大数据团队简介31我们对大数据的理解33我们对电力行业大数据的理解34云宏大数据典型案例32目录第七页，共三十二页。广东省中医院智能诊断系统广东省中医院目前是国内接诊人数最多的中医院，日门诊人数超过19000人，2012年门诊量超过600万人次，床位3000多。广东省中医院积累了海量的病例数据，大量的医学科研财富隐藏在这些病例中。为此，广东省中医院与云宏合作启动建设临床数据大数据分析平台，共同挖掘海量病历中的医学宝藏。目前，已经通过大数据平台对海量病例数据进行数据挖掘，建立起一套简单易用，准确度高的智能诊断系统。8输入患者症状海量历史病例挖掘输出病情与治疗方案第八页，共三十二页。广东联通智能运维系统9困境：IT环境越来越复杂，故障的定位与解决所需的成本越来越高解决：通过对历史运维数据的深度挖掘，发现故障规律，做到提前预警，消除故障隐患；利用在改良中获取的事件和性能信息，协助规划未来变革。效果：运维人员减少50%；故障时间减少70%第九页，共三十二页。国家荔枝龙眼数据服务中心与公共服务平台背景：国家荔枝龙眼产业技术体系自2008年体系工作启动以来，在全国六省区12个综合试验站范围相继开展了大量工作，共有300多位重点种植户参加到这些工作中。目标：围绕重点任务、基础性工作，进行前瞻性研究和应急性任务处理服务：产业基础调研、重大关键技术试验示范、物候期及生产数据观测记载、价格信息收集以及测花测产10内部观测采集植株土壤数据外部市场、气象数据多维分析关联分析时间序列可视化工具包种植户服务试验田监测规划与指导产能产量预测基础研究前瞻性研究第十页，共三十二页。广州十六区酒业销售分析平台广州十六区酒业有限公司是华南地区最大的美国葡萄酒进口及运营商。公司是美国托福酒业集团的中国市场总运营商。从2012年起，公司采用海量销售的方式在超市、商场、宾馆等场所布置量贩式酒柜。酒柜除了温控、酒架外，还内置RFID读写装置、3G/WIFI网络设备、平板展示屏。截至到2013年底，已部署了2万台酒柜，预计到2014年，部署总量将超过10万台。该公司希望解决：常规的进销存；分品牌销量分析；分地区销量分析；分时间段销量分析；品牌+地区+时间段多因素销量分析；在此基础上，减少在途库存，优化定价策略，优化库存调配，进而实现精准营销11酒柜大数据存储酒柜酒柜机器学习工具包分析模型决策支持系统第十一页，共三十二页。广东移动精细化营销支撑系统12用户上网轨迹用户群分类用户地理位置手机GPS信息广告主产品位置信息精准营销给有购买能力而且正在附近的用户推送他感兴趣的广告1亿移动用户，30万广告主，每天1.2T的数据量，“为卖家准确找到买家”第十二页，共三十二页。‹#›公司及大数据团队简介31我们对大数据的理解33我们对电力行业大数据的理解34云宏大数据典型案例32目录第十三页，共三十二页。大数据背景：全球数据量高速增长14大数据互联网移动互联网物联网传感器企业数据政府数据科学数据医疗卫生金融2012年全球新增数据量达2.7ZB，同比2011增长48%MBGBTBPBEBZB1ZB=1024^1EB=1024^2PB=1024^3TB=1024^4GB=1024^5MB1年

=365*24*60*60秒即最快的千兆光纤，需要下载35万年

第十四页，共三十二页。海量(Volume)GB->TBTB->PBEB?ZB?多样(Variety)网络日志视频图片地理位置信息快速(Velocity)处理速度快1秒定律价值(Value)价值密度低沙里淘金什么是大数据数据没有办法在可容忍的时间下使用常规软件方法完成存储、管理和处理任务第十五页，共三十二页。传统数据与大数据的区别于联系传统数据大数据数据量GB->TBTB->PB速度数据量稳定，增长不快持续实时生产数据，年增长量在60%以上多样性结构化数据结构化数据，半结构化数据、非结构化数据价值统计和报表数据挖掘和预测性分析16第十六页，共三十二页。大数据时代的问题与挑战17大数据对行业应用的挑战信息转化为知识性能与扩展性矛盾大数据处理的性价比多种数据的融合大并发和快速响应第十七页，共三十二页。‹#›公司及大数据团队简介31我们对大数据的理解33我们对电力行业大数据的理解34云宏大数据典型案例32目录第十八页，共三十二页。电力系统信息化过程19信息化发展需要一个过程，现在已经从注重基础设施集中、数据集中，发展到业务集中阶段。会计电算化业务支撑系统企业信息化决策支撑数据深加工实现应用智能化第十九页，共三十二页。电力大数据的挑战数据质量较低，数据管控能力不强数据共享不畅，数据集成程度不够防御能力不足，信息安全面临挑战承载能力不足，基础设施亟待完善相关人才欠缺，专业人员供应不足20第二十页，共三十二页。电力大数据的应用前景:概述对内：优化管理模式支持基建决策：大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策升级客户分析：有针对性地优化营销组织，改善服务模式提高智能控制：加速电力企业智能化控制的步伐，促进智能电网的发展加强协同管理：以用电需求预测为驱动优化资源配置，提升生产效率和资源利用率对外：丰富增值业务丰富增值服务提供经济指导：用电数据是一个地区经济运行的“风向标”，可作为投资决策者的参考依据21第二十一页，共三十二页。电力大数据的应用前景:122第二十二页，共三十二页。电力大数据的应用前景:223第二十三页，共三十二页。电力大数据关键技术数据分析技术电网安全在线分析间歇性电源发电预测设施线路运行状态分析…数据管理技术结构化、非结构化数据融合与集成电力数据ETL电力数据标准化数据处理技术分布式计算离线数据处理实时数据处理基础设施虚拟化数据展现技术电网状态实时监视互动屏幕与互动地图变电站三维展示与虚拟现实24第二十四页，共三十二页。电力大数据发展策略规划先行、加快示范数据治理、行业共享人才培养、生态建设智慧电力、智慧城市25第二十五页，共三十二页。电力行业大数据平台的体系结构26展示平台用户服务层数据挖掘服务平台基础数据服务平台设备反馈数据库历史数据库SAP系统生产管理系统SCADA/EMS其他系统输变电设备数据电网历史运行数据维修历史及记录巡检记录电网模型物理隔离其他数据抽取转换载入其它数据存储与挖掘平台模型管理负荷预测状态评估盗电监测电网规划客户细分其他模型服务接口数据接口路由转换API消息队列总线第二十六页，共三十二页。电力行业大数据平台实施步骤27基础平台业务梳理数据治理业务模型模型验证横向扩展决策支持需求支撑第二十七页，共三十二页。云宏大数据平台云宏大数据解决之道28系统管理与监控数据分析与挖掘层分布式挖掘算法工具包ETL工具包在线数据分析离线数据分析接口层SQL接口API接口加速工具集可视化包数据存储与集成层对象存储结构化数据存储数据缓存第二十八页，共三十二页。方案特点29大容量：支持PB级别的数据处理能力低成本：基于PC架构，不需要外接集中专用设备高性能：秒级别索引查询、数据并行扫描，并可线性扩展可靠性：数据冗余备份永不丢失；全系统无单点可定制：根据应用需求选择适合的算法接口丰富：提供原生接口和易用的封装接口外围工具：支持数据、性能、故障、配置、日志管理功能第二十九页，共三十二页。展望电力流信息流业务流智能电力系统30电力大数据行业大数据政府大数据电力工业升级第三十页，共三十二页。‹#›第三十一页，共三十二页。内容总结广州云宏信息科技有限公司。‹#›。电力行业大数据交流

——大数据助力坚强智能电网。3、云存储(对象存储)WinStore。技术领域：大数据存