永洪科技-2023年能源行业BI商业智能应用白皮书

2023年能源行业BI商业智能应用白皮书》APPLICATIONWHITEPAPER北京永洪商智科技有限公司永洪BI|更敏捷、更快速、更强大现状——能源行业BI商业智能应用现状 02挑战——能源行业BI商业智能应用面临的挑战1、能源行业BI商业应用发展的顶层设计和扶持政策仍需强化 2、能源行业数据应用的行业标准和安全规范仍待完善 3、能源行业数字化人才建设与培养仍需提升 044、能源行业数据应用技术和业务探索仍需突破 5、能源行业的数据资产管理水平仍有待提高 破局——永洪科技在能源行业BI商业应用的解决之道1、能源行业解决方案 2、方案的价值 3、方案的优势 实战——永洪BI在能源行业的实践1、永洪科技某核电集团大数据分析平台项目 2、永洪科技某电网省级公司电网优化项目 3、永洪科技某电力集团(风车检修项目) 关于永洪科技 能源行业作为国家重点支柱性行业，经过多年发展，已经建立起比较完善的CRM、ERP、MRP、OA等基础信息化系统，用于日常的经营管理。但目前能源行业对数据的集中可视化展现及分析应用深度尚显不足，已有的数据应用工具局限性比较大，无法很好地助力能源行业企业经营提速。在能源行业中，依然广泛存在诸多数字化滞后的问题。随着我国经济特别是数字经济的纵深发展，全社会对能源可靠性和安全性要求进一步提升，停电或其他安全风险将直接导致更大范围、更大规模的经济损失，亟待数字化发挥实时性强、自动化程度高、准确定位的特征，打造数据驱动模式的能源业务发展与运行分析模式，是我国能源行业亟待解决的问题。为此，永洪科技根据服务客户的实践经验结合行业观察，总结并推出《能源行业BI商业智能应用白以我国能源行业的代表电力系统为例，电力系统已从以往类型较为单一、增长较为缓慢的数作为未来智能电网建设的重要支撑，在结合现有建设能力的基础上，充分整合企业内部系统的计算能力、存储资源、数据资源等，大幅提升电力系统运行能力，实现企业数据价值最大供强有力的支撑。大数据分析平台的统一建设，能够满足电力能源企业内部数据的总体运行及专业领域的规律分析和挖掘，促进精益化管理，实现电力企业内外部管理的全面监测，提升经营现状洞察力，永洪BI电力能源行业数据分析应用解决方案，基于永洪一站式大数据分析平台，可对多个独等不同业务模块的数据应用需求。能源行业数据应用的行业标准和安全规范仍待完善能源行业数据应用的行业标准和安全规范仍待完善用中的首要问题。数字化人才的匮乏，在限制能源行业企业数字转型速度和成功率的同此外，数据质量涉及到采集、整合、清洗、加工、存储、维护等多个环节，需要进行全流程的管致无法进行数据全流程保障；另一方面，缺少有效的管理和监督机制，没有建立起有效的流程和制度，数据质量问题难以解决，更无法持续改进优化。能源行业数据应用技术和业务探索仍需突破能源行业数据应用技术和业务探索仍需突破能源行业原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商相对较多，原有财务信息化系统、MRP系统、ERP系统等相对独立，内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，无法从统一视角去衡量全企业业务概貌，这一现象直接导致实现数据应用的技术改造难度较大，而且系统改造的同时必须保障业务系统的安全、可靠运行。能源行业的大数据分析应用模型仍处于探索阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少。能源行业的数据应用需要投入大量的时间和成本进行调研和试错，一定程度上制约了该行业企业的积极性。此外，目前的应用实践反映出数据分析的误判率仍较高，机器判断后的结果仍需要人工核查。与此同时，在能源数据可视化展示方面，展现图形不够丰富，内容单薄，不够美观，不能让用户基于“所见”进行探索分析，资源利用效率和客户体验感仍有待提升。能源行业的数据资产管理水平仍有待提高能源行业的数据资产管理水平仍有待提高能源行业的数据资产管理仍然存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系能源行业数据质量不足主要体现在数据缺失、数据重复、数据错误和数据格能源行业数据质量不足能源行业数据来源单一能源行业数据来源单一能源行业的数据标准化程度低分散在多个数据系统当中，现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求，数据应能源行业的数据标准化程度低1/1/20162/1/20163/1/20164120161.561.562.092.6g3.036/1/201622.69.04S.5612/1/2016584.32S.56 1/1/20160.172/1/20160.953/1/20161.565/1/20162.696/1/20162.737/1/20163.498/1/20163.659/1/20164.01 11/1/20165.4512/1/20165.45 1/1/20170.171/2/20170.951/3/20171.561/4/20172.091/5/20172.691/7/20173.491/8/20173.651/9/20171/9/20171/10/20175.451/11/20174.575.451/12/20176.161/420181.561/8/20181/9/20181/12/20182.092.692.733.494.014.575.45永洪科技在能源行业BI商业应用的解决之道永洪BI在能源行业的解决方案是基于企业价值模型，根据电力企业战略发展要求，结合企业核心能力落地，建立关键指标体系，以支持对公司各类业务整体性、系统性、多视角的分析与3全员数据分析能力的提升在面对庞大的系统性工程时，需要顶层设计和资源调配作保障。而到了数据应用阶段，其理想状态应当是数据分析赋能全员化，因为数据生成与各一线业务端口，广大员工是数据的出发点围绕政策与趋势推动数据规模化应用能源数据具有涉及面广、数据量大、敏感性高等特点，实现能源数据共享以发挥能源基础设施永洪科技一站式大数据分析应用平台可以大大降低数据应用的构建门槛，让能源行业的数据不再高悬空中，随着业务和管理价值的实现，可以形成滚雪球式的良性循环。随着大数据分析技术在企业内部的广泛应用，可以帮助企业提供数据的准确性和即时性，提升能源行业企业运营管理创新能力，提升企业的决策水平，最终真正实现数据驱动业务决策，从而真正释放数战略层通过预先订阅和随时查阅，通过移动终端实时获取公司各项管理绩效和资产绩效指标，重大事件汇报信息，按需监控工作过程等。管理层通过移动终端实时掌控资产和作业的状态，及时对异常状态和任务做出响应。实现对业务的安排分配资源调度、作业支持、审核审批、作业监控、评估全过程的在线支持和信息掌控执行层通过PC和移动终端接受任务和调度，随时待命。通过移动终端实时获得作业支持，减少工作人为失误和多余工作量，实现作业标准化和精益化。对电网检修运维的情况进行监控，实时了解设备可用系数、严重缺陷及时消除率、运维成本、大修技改完成情况等关键指标，当某个关键指标出现异常时，系统会提供消息预警，并可到对针对检修运维分析，可以分别从检修工作量、设备重复检修任务占比和执行预试试验数量三个层面进行监控分析，在区域、设备类型、时间、电压等级等多维度联动分析，实时监控管理电网检修运维情况。可以对技改项目、大修项目、技改完成项目和大修完成项目的数量和资金量，从时间和地区的维度进行联动分析和对比分析，实现对设大修项目的整体管控。对检修人员抵达现场时间、恢复供电时长和技术监督报告发布及时率等应急工作。关键指标配电网专题监测分析场景配电网专题监测分析场景可以从年度和月度两个维度对检修费用、实际成本、非计划停电次数、检修工作停电时间进行综合分析，及时发现运维成本过高，检修时间过长的区域和设备，实现对运维成本的精准降可以对技术管理资料完整率、大修项目计划完成主配网数据完整率、状态监测达标率、故障信息及时率和状态检测覆盖率八大运营管理核心通过对变压器可用系数、断路器可用系数、输电线路非计划停运率和输电线路可用系数四大安全管理核心指标进行实时监控管理，及时进行设备安全风险预警。便捷的数据分析与应用围绕能源企业经营情况的全面提升深度结合业务的核心数据应用体系帮助能源企业构建数据分析应用体系，结合不同分析主题的特点帮助能源企业构建数据分析应用体系，结合不同分析主题的特点及需层级通过数据分析结果转化成运营管理及策略，从而真正释放数据价某核电被团信息化应用架构是以ERP为核心，业务流程大集中的IT应用模式，经过多年建设与应用，逐步积累了大量的有价值的数据资源。集团内各家成员公司，基于自身业务需要，逐步开始针对这些数据资源深入分析应用的探索，但在这些数据应用项目的建设过程中，也逐步显露了数据可视化管理与应用开发方面的不足。在现有管理可视化分析工具无法满足的情况下，需要一种更轻量、更便捷、且能满足用户自主自助性创新数据应用的开发工具平台，以满足集团各级职能或业务单元对应用可提化手段进行管理的IT高求，支撑集团数字化转型，满足业务在线监控，支持数据挖掘、分析等大数据业务，提升集团数据治理水字。客户痛点使用传统报表工具提供数据分析服务，实际应用中出现报表开发难、响应不及时、数据无法补录、权限不好控制、调度无法监控等问题。面对前端业务用户复杂多变的数据分析需求，IT技术部门无法及时响应成为业务流程的瓶颈。解决方案集团级大数据分析平台解决方案配套能力针对核电业务。提供数据应用咨询服务和驻场培训指导服务，赋能数据分析思堆和数据运营方法论，设计完成近百项经营管理指标。将数据分析方法论及经客户收益开发周期从原来以周为单位短到以天为单位，大幅度提高了IT部门的工作效率和响应速度，业务用户至少30%的分析需求可通过自主自助式的数据分析与应用探索功能实现。1年时间内成功交付八大主题《客户/运营/经营/时效/圆控/风险》,近500份分析报告，并培养了20余名专业数据分析师，具备自服务能力。永洪科技某电网省级公司电网优化项目永洪科技某电网省级公司电网优化项目我国智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电，输电，变电、配电，用电及调度等多个环节的全景实时系统。随着电网规模的不断扩大，用户数量不断增多，故障报修量呈逐年上升趋势，用户对电力故障抢修响应速度也有了更严苛的要求。为了提升故障抢修品质，创新地引入大数据技术，运用模型预测故障量和故障发生区城将以往的被动受理故障变为主动预测故障，同时优化运行资源配置，以减少故障抢修时间。客户痛点被动的受理故障工单模式，导致抢修下发时间较长，抢修效率不高，常因超时、峰期、抢修质量等问题造成用户投诉。希望借助Al深度分析技术，将以往的被动受理故障变为主动预测故障，平衡抢修驻点半径范围的没定，合理分配抢修工作量。解决方案Al算法横型：通过故障工单、台账数据、天气数据、负荷数据为数据分析准备有效的数据，根据故障图素分析找出故障与设备、负荷、温度、雾霾、风力、雨量的相关度，再进行负荷预测、故障量预测、街区故障预测和街区投诉量淡测，最后根据预测值、到达时间、街区特征、车辆，人员等维度分类分析进行抢修驻点优化。客户收益通过BI项目建设，该公司在管理层、业务层和系统支撑层三个方面得到了不同程度的提升。提升主动预见能力通过预测模型发布预测信息，班组提前制定检修计社会效益建立13条重过载预警机制，消除重过裁电网76条，调整网架结构29条，故障修复时间减少16%,投诉率降低31%。经济效益降低23%的排障费成本，合理进行排障材料的分配。避免浪费及管理中的漏洞，避免因停电产生的售电量的减少，提高了企永洪科技某电力集团(风车检修项目)永洪科技某电力集团(风车检修项目)永洪科技的某客户是国内风电巨头，在该公司旗下一风电场中，风力发电机组出现了主轴承故障。主轴承是连接机组定轴和动轴的关键部件，主轴承发生故障轻则增加机组振动噪声，重则导致动轴卡死无法旋转。主轴承失效后只能更换无法修复，常见的故障分类包括磨损性电力集团中常用的故障检测方法多为定期维护，有时维护不及时就会造成比更运行状态是关键难题。永洪科技通过Al的算法建立故障预测模型，首先进行数据预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集，对数据进行故障标注和探索分析，分析故障数据和正常数据的区别，发现故障数据在频域表现明显，因此以风速、转速、均值、方差、故障特征频率等为特征建立故障预测由于故障数据只记录了是否故障，没有记录故障位置，因此在建立模型类算法。模型建立完，可利用测试数据计算评价指标进行模型优化，选择效果最好的模型进行部署，最终上线的模型准确率可达90%以上，可有效地对故障风机进行预测，提前预知故北京永洪商智科技有限公司(简称永洪科技)致力于为全球企业提供大数据技术产品及服务，依托自主知识产权的一站式大数据BI平台形成完善的产品及服务体系，具备从数据应用方案端到端大数据价值服务能力，连续五年获得中国敏捷BI第一名，是国家级专精特新“小巨人”永洪科技的管理团队拥有世界500强企业或世界顶级大数据企业10年以上从业经历，曾多次获得国际大奖，包括JavaOne大奖、软JDJ2012年成立至今，已完成腾讯领投的2亿元C轮融资，业绩保持300%~500%的年增长率，拥有来自国内外一流大学与技术公司的研发队伍。除济南等地设有分公司，并于2018年成功进军海外2021年，为了满足缺乏预算的中小型企业的BI应终身免费的数据分析全场景闭环产品组合。将YonghongDesktop制作的报告上传到私有化部署的X+Viewer,或是公有云平台永洪云，便可共享业务洞察，还能展开交互式分析，零成本搭建Bl体YonghongDesktopProfessional,永洪云独享版，延伸更多应用场景。Show、SaaS在内的全方位BI产品矩阵，让大数洪科技拥有1000+家合作伙伴，包括腾讯、华为、京东等战略合作伙伴；10000+家企业客户，|企业级BI产品-YonghongZ-Suite一站式平台完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。产品功能全功能数据源企业级管理数据集高性能计算引擎可视化数据报告移动端Al深度分析数据填报自助式探索分析数据门户智能分析可视化大屏主要功能广泛的数据源接口支持40多种数据源添加及本地数据导入，方便用户配置并保存数据库连接信息，避免重复输入数据库连接信息的麻烦。创建数据集全面的数据治理手段，提高数据质量；完善的数据权限控制功能；友好衔接调度任务；支持血缘分析功能，查看整个数据的使用流向。可视化数据报告丰富的可视化组件样式，包括数十种图及中国式复杂报表。各图表组件之间还可以通过配置来快速切换，实现探索式分析，并且内置多种动态计算可视化大屏具备多数据源对接能力，丰富精致的图表样式与动态效果，跨屏自适应能力，自助式数据分析手段，更规范可靠的数据安全管控，扎实的计算性能。自助式探索分析过滤数据、多维钻取分析、数据高亮分析、趋势分析等。面向零基础的人员时，可用拖拉拽的方式完成同源/异源数据集联接、联合、聚合、去重等分析高性能引擎自主研发的大数据高性能计算引擎VooltDB,拥有列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应。Al深度分析内置5种类型，14种插件化算子，通过Al深度分析算法进行数据预测和数据关联性洞察的数据挖掘，与BI数据可视化深度融合以实现联动分析。企业级管理具有日志管理、认证授权、资源部署、权限管理等完整的企业级管理能力。强大的密码保护能力，结合密码防暴力破解技术，保障企业数据安全。移动跨屏无缝支持PC、IPhone、IPad和Android,并保持一致、易用的用户体验。随时随地通过移动设备进行数据分析，做出正确决策。基于H5的前端框架可与微信集成。大屏移动端Al深度分析算数据应用数据报告数据分析数据建模自主研发的VooltDB高性能计算引擎，拥有列式存储、分布式计算等技术，能够实现亿级数据秒级响应，并且得到了多家全球性大型集团企业的应用与实践。列式数据库管理系统列式数据库管理系统除数据本身外不存在额外数据，支持固定长度数值类型，通过紧凑的数据存储，实现每秒亿级运算能力。支持数据复制和数据完整性数据可以保存在不同的Shard上，每一个Shard都由一组用于容错的Replica组成，查询可以并行地在所有Shard上进行处理。使用异步的多主复制技术。当数据被写入任一可用副本后，系统会在后台将数据分发给其他副本，保证系统在不同副本上保持相同的数据。使用服务器上一切可用的资源，从而实现以最自然的方式并行处理大型查询。ClientClient负载均衡层(随机)Server集群(多主对等Multi-Master)分布式查询解析/汇总分布式查询解析/汇总本地查询解析层/解释层本地查询解析层/解释层管道处理/向量执行