简介:摘要:本文旨在探讨档案信息化的重要性,以及其对组织效率和数据管理的影响。档案信息化是现代组织管理中不可或缺的一部分,它有助于提高数据的可访问性、安全性和可持续性。我们将探讨信息化在档案管理中的应用,以及其对组织运营的积极影响。
简介:摘要随着社会经济的快速发展,智能电网的建设成为了一大必然趋势、其中,电能信息采集系统是智能电网建设的一大重要部分,是保证电网各项工作有序开展的基础,本文将就电能信息采集系统中的线损数据管理进行分析讨论。
简介:摘要电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分,电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据,积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利,能够有效提升电力管理效率,增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益,即基于五位一体的管理要素,通过关键流程环节的电力数据监测,及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板,有效优化业务流程,增强部门协同性,促进电力企业综合管理体系高效运转。因而,电力企业要积极培训相关电力运营监测员,要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习,促进电力企业对数据的利用,从而为供电部门的供电服务工作提供支持。
简介:摘要电力企业应提升海量数据存储、分布式计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等技术,是公司云数据分析战略的需求。为实践云数据分析战略,应做好数据收集和治理工作。如果数据错误、过时或者片面,分析结果将是不正确的;而如果数据冗余、混乱,则会增加获取数据有效信息的难度,并使数据处理效率低下。因此,确保数据高质量、规范化、格式统一是云数据分析应用的基础。提高相关技术能力。有了优质的数据后还需要足够的数据存储、分析和处理能力,才能充分有效地应用数据。开展数据治理、专业共享,建立电力数据管控体制,定义完整的电力数据管控流程和电力数据责任体系,对内加强协同管理、实现运营决策;对外为地区经济发展提供经济指导、从云数据分析中获取价值等方面开展论述。对电力数据进行从数据获取到数据加工、数据分发再到数据使用的数据全生命周期管理。在提升电力数据管控能力的基础上,开展数据治理和数据质量评估工作,有效提升电力数据的及时性、准确性和完整性,并以各专业数据的标准化融合为目标,以云数据分析标准化为前提,
简介:摘要近年来,随着越来越多的大型科学仪器的建设和重大科学实验的发展,科学研究进入了前所未有的大数据时代。大数据时代的科学研究是一门科学性强、需求量大、数据量大、计算量大、发现过程大、研究开发大的数据,支持全生命周期的数据管理系统具有重要意义。本文分析了R&D科学大数据管理系统的产生背景,阐述了科学数据的概念和三个特点。通过对科学数据资源的开发和科学数据管理系统的研究分析,提出了全生命周期管理的科学数据分析的关键技术在科学数据管理系统从五个方面数据融合,实时数据分析,长期存储,云服务的系统和数据的开放共享机制。最后,展望了科学数据管理系统在科学研究领域的应用前景。
简介: 摘要:随着电力行业向数字化转型的推进,基于云计算的变电数据管理系统的设计和实施变得尤为重要。本文详细探讨了这一系统的设计理念、架构和关键技术。首先,文章分析了当前变电站数据管理面临的挑战,包括数据量大、处理复杂及安全性要求高等问题。接着,提出了基于云计算的变电数据管理系统的整体架构,强调了云平台在数据存储、处理和分析中的作用。此外,本文还深入讨论了系统的安全性设计,包括数据加密、访问控制和灾难恢复策略。同时,针对数据处理效率,提出了优化策略,如使用高性能计算和大数据技术。研究表明,这样的系统设计能够有效提高变电站数据管理的效率和安全性,为电力系统的稳定运行提供有力支持。
简介:摘要随着智能电网的发展,以及电网设施的改造,基于计算机技术的各类信息管理系统的应用,使得电力企业积累了海量的数据。对此,在这些海量数据面前,如何加强对这些数据的分析,从而通过分析结果为电力部门服务,是当前思考的重点。当前我国电力企业在运营数据方面大致可以分为三类一类是电网运行和设备监测数据,即电力企业生产数据;一类是电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;最后则是电力企业管理数据,如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。这些数据中都包含着电力部门日常运营的情况,如果能够及时对这些数据进行挖掘,将给当前的电力部门的服务带来较大的提升,并有利于电力企业的运营管理。而大数据分析作为专门针对海量数据的一种技术,其在电力数据分析中的应用,势必给电网建设和云西红带来有益的参考。