数据建模

传动系统是双馈风电机组的重要组成部分，其模型对电力系统同步稳定及频率稳定分析具有重要影响，准确的传动系统模型参数是分析新能源电力系统动态特性的前提。为解决因大扰动量测信息不充裕导致模型参数难以辨识的困难，提出利用机组正常运行状态时随机小扰动激励下丰富的历史响应数据，根据响应数据与模型参数的对应关系构建神经网络模型，并根据当前响应数据进行驱动系统模型参数预测。首先讨论了基于BP神经网络进行数据建模的基本流程；针对含双馈风电机组的无穷大系统仿真算例，提取随机风速扰动下响应信号受扰轨迹的功率谱特征；定义功率谱灵敏度指标，提出选取功率谱灵敏度较大的参数作为重点参数；最后基于BP神经网络构建响应信号功率谱与模型参数之间的非线性映射，基于训练得到的BP网络辨识新响应下的模型参数。通过分析BP神经网络动态模型的误差，验证数据驱动建模方法的可行性。

《新型电力系统下的数字化运营模式研究》介绍到针对以新能源为主体的新型电力系统数字化运营问题，国际欧亚科学院给出了新型电力系统企业数据空间的概念，设计了企业数据空间的架构，探讨了其多源异构数据的生成、汇聚、存储、安全、管理、分析、使用和销毁的管理流程，提出了基于数据空间管理引擎和服务引擎的全过程数据建模、索引关联、搜索查询、趋势演化等功能，探讨了未来新型电力系统的数字化运营模式，介绍了数字化运营的管理模型和具体案例。有助于推动电力系统数字化转型，创造新的价值、提高效益和效率。

项目属于发电领域。传统电力燃料系统数字化与智能化水平较低、燃料“采制化存”自动化程度不高、煤场精细化与煤质化验规范化手段滞后，加上燃料供应市场环境日益复杂、掺杂使假方式不断翻新、廉洁风，险防控难度加大、节能减排要求更高，无法满足“清洁低碳、安全高效"现代能源体系对技术发展的要求。中国大唐集团有限公司投入五百名科技人员，历经5年时间，利用新一代信息技术与燃料工业化深度融合，研究智能燃料管控平台，融合诸多关键技术，实现了燃料系统跨界技术创新，取得了数十项原创性科技成果。成果主要先进性：项目研究了大数据分析技术、智能燃料两化融合技术、智能配煤掺烧技术、智能采购与分级利用技术、机械采样全自动全断面控制技术、三级二维码加密技术、化验大数据建模对标分析技术、软硬件协同闭锁联动控制技术、存查样盲存盲取防作弊技术等关键技术。

当今企业数字化转型，面临数据价值未发挥、需求响应不及时、自主创新受限等问题，思极eBI工具应运而生。通过简化开发手段，摆脱代码编程的技术门槛，应用商业智能（BI）+人工智能（AI）技术相结合，让用户轻松挖掘数据背后的价值。思极eBI工具是一款集数字孪生制作和自助BI报表分析的产品，提供从数据建模、分析、可视化到应用集成的全链路服务。平台以“业务自助构建”、“低代码开发”为导向，让企业用户轻松发掘数据价值，获取深度洞察力。

采用数据采集 →建模 →多变量控制 →云端管控等方式， 将所有中央空调前后端看作一个整体进行协同控制，通过现场数据建模，完成预测、优化反馈控制，实现中央空调设备的无人化智控，建立中央空调智能化、集散化“专家系统”，可提高中央空调系统信息化与智能化水平，年平均节能 15%~40%。

在海外电力能源跨境监管体系中，需要实现集团总部管理决策机构对境外企业生产一线态势的动态掌控，需要在技术上解决好电力能源生产一线的数据，包括机组设备等工业控制数据、水情大坝等环境监测数据、两票运检等生产管理数据，分布在不同的数据安全区域。需要从技术上实现多源异构数据的跨区采集和汇聚。海外分布的电力能源企业与国内相隔遥远，需要借助国际互联网通道实现与总部的数据传输。需要在技术上做好海外电力能源企业侧、跨境数据传输通道及集团总部监管侧的整体信息安全防护。在集团总部，需要对各海外电力能源企业回传的设备运行数据、环境监测数据和生产管理数据的统一接收、存储和管理。应用数据建模与分析技术构建监管业务模型，应用数据可视化技术实现监管数据的直观展示。为集团总部的监管与决策提供数据支撑，实现数据赋能。基于工业互联网的数字赋能跨境能源监管平台综合业务管理创新和应用技术创新较好地解决了上述问题。 基于工业互联网的数字赋能跨境能源监管平台建成投运以来，已接入海外能源企业 8家，实现对75台发电机组的跨境动态监测。建立监管指标项229个，实现对海外电力能源企业经营规划、安全生产、节能降耗、环境保护等维度的全面监管。

项目属于发电领域。传统电力燃料系统数字化与智能化水平较低、燃料“采制化存”自动化程度不高、煤场精细化与煤质化验规范化手段滞后，加上燃料供应市场环境日益复杂、掺杂使假方式不断翻新、廉洁风，险防控难度加大、节能减排要求更高，无法满足“清洁低碳、安全高效"现代能源体系对技术发展的要求。中国大唐集团有限公司投入五百名科技人员，历经5年时间，利用新一代信息技术与燃料工业化深度融合，研究智能燃料管控平台，融合诸多关键技术，实现了燃料系统跨界技术创新，取得了数十项原创性科技成果。成果主要先进性：项目研究了大数据分析技术、智能燃料两化融合技术、智能配煤掺烧技术、智能采购与分级利用技术、机械采样全自动全断面控制技术、三级二维码加密技术、化验大数据建模对标分析技术、软硬件协同闭锁联动控制技术、存查样盲存盲取防作弊技术等关键技术。

电力全数据资产服务中心智能构建关键技术研究与应用项目解决了大数据中心传统构建方法带来的数据采集控制技术与数据源端紧松耦、数据中心元数据知识图谱迭代困难、数据安全定级迭代困难的问题。项目在电力大数据采集能力提升、自动化数据建模与融合、自动化数据安全定级方面进行了研究和应用。 项目成果组件、数据模型、核心关键技术在电力客户服务中心、昆明供电局、玉溪供电局、大理供电局等相关系统中得到充分应用验证，应用效果得到应用方的认可。项目获得授权发明专利 4 项，软件著作权 6 项，编写团标 1 项，发表论文 10 篇（其中 EI 收录 2 篇、核心 4 篇），编写企业标准 1 项。建成了 204 台服务器规模的云南电力大数据中心，数据量 183.79TB，数据抽取频率最快 1 分钟级，管理元数据 5.75 万项，电动汽车、线损分析等 7个应用成功上线。该成果技术为同类企业提供了快速实现“互联网+”和数字化兴企的技术通道，为区域内社会团体和个人提供了数字化应用支撑。成果推动了能源行业数字化转型工作，支撑了“数字中国”、“智慧电网”建设发展。

随着电网企业各部门信息化的高速发展，沉淀了丰富的全域数据资源，但系统间数据未有效贯通、共享公用，企业在数据价值挖掘、数据对业务支撑、拓展新兴业务等方面有强烈需求。本文结 合当前业界热烈讨论的数据中台战略，提出了电网企业数据中台的业务架构，给出了关键技术选型和技术验证步骤，并就数据中台的数据建模、数据服务两大能力，重点介绍了敏捷数据建模平台和基于SpringBoot 的数据服务平台。最后在数据中台的应用场景方面给出了对内、对外共四个场景探索。本文的数据中台方案对电网企业在建设数据中台特别是分析建模、挖掘数据价值上具有一定的借鉴意义。

本项目利用先进的人工智能、机器学习、深度学习等大数据前沿技术，打造电力数据对外服务平台。遵循国网公司的安全规范，对数据进行加工处理、脱敏、加密、审核等步骤，依托该平台实现对外提供结果数据和服务，实现电网商业模式扩展，提高管理精益化水平并为公司创收。数据加工方面：根据国家电网信息安全规范要求，原始数据不具备对外服务的安全要求。因此，需将原始数据根据数据标签规则进行加工，形成若干业务特征的数据标签集。从全业务统一数据中心获取原始数据后，实现原始数据归集、数据建模、建模结果数据加工等功能。数据安全防护方面：电网数据与电信数据传输，主要通过两个关键通道来保障内外网数据的交互。电网侧，信息管理网分为信息内网和信息外网，信息内网和信息外网的数据交互，通过隔离装置进行隔离；信息外网与互联网交互，通过安全交互平台和移动互联平台实现。主要考虑访问安全、传输安全和算法加密、脱敏等方面的安全。数据交易时，通过加密算法，保障数据安全；数据访问时，通过访问授权，确保数据合法访问；通过对传输中的数据进行加密，有效防止数据被截获的事件发生。结果数据展示方面：构建数据综合展示页面，将原始数据加工成的标签数据进行展示，供数据需求方查阅。可根据数据热门程度、标签数据更新程度、标签数据类型进行展示，并排序，便于数据需求方按需查看感兴趣的标签数据，并用于数据申请服务。结果数据对外服务方面：电网数据经过原始数据加工、数据建模、数据安全管理，形成标签数据展示成果，在此基础上，可为数据需求方提供数据检索、数据申请、数据接口、数据调度等数据服务功能。