基于云计算的电力大数据分析技术与应用

电力系统中,计算机的运用已十分普及,作为新时代电力数据统计分析的必要途径,电力大数据对于分析电力技术与各项应用效果来说非常重要,也是社会发展的必然要求,通过云计算提高电力数据源的准确可靠性,进而明确电力工程发展方向与电力设备等使用标准,这些都具有非常的意义。为了更好的了解云计算过程的电力大数据,本文进行了分析,通过分析也旨在提高相关人们认识,进而通过云计算大力发展电力数据信息的统计效率,提升电力企业现代发展进程。     

我国电力大数据技术应用问题与对策

电力大数据技术的出现为要求越来越高的电网运行、电力企业营销和管理等决策提供了技术支撑。通过大数据技术的应用,能够保障电网安全运行,提升管理效益、决策能力,优化电网运行方式、降低管理成本。介绍了电力大数据技术及其特点、电力大数据分析的流程,分析了目前影响我国电力大数据应用存在的因素,并提出了相关对策建议。     

大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究

在大数据时代,数字图书馆的数据处理及服务将会发生明显的变化,将从传统的信息查询、推送等服务转向在海量的数据中分析和挖掘出潜在有价值的信息,而关系型数据库的结构和机制不能很好地适应这种变化。针对数字图书馆在大数据背景下异构数据的集成问题,提出了基于NoSQL的中间件模型的数据集成方法。该方法有利于数字图书馆存储各种结构的数据,同时能够很好地适应海量数据分布式存储。     

基于多源异构数据的科研团队画像的构建

[目的/意义]在近现代科学发展史上,许多重要的、原创的科研成果都来自于优秀的科研团队。国家的科技体制改革以及《国家中长期人才发展规划纲要》已明确提出推进科研团队发展,因此科研团队的重要性不言而喻。准确、全面地描述科研团队,对于管理层全方位了解、客观评价科研团队等方面具有重要作用。[方法/过程]文章首先提出科研团队画像的概念,认为其是描述科研团队信息的标签集。然后,以电子文献库、国家基金网、个人主页等多个异构数据源为基础,提出融合多源异构数据的团队画像构建方法,分别从科研团队的成员基本信息、团队学术专长、团队科研成果以及团队合作关系四方面描述科研团队属性信息。最后,以D大学的某团队为例,将科研团队画像可视化展现出来。[结果/结论]科研团队画像的构建方法适用于科研团队的数字化描述,实验证明是可行的。     

大数据分析挖掘技术及其决策应用研究

挖掘技术是现代数据分析中常用的技术,在海量的数据中挖掘有用的数据,在计算机研究领域经常与遗传算法等结合使用,数据挖掘更加科学,更加合理,为我国现代社会经济建设起到技术支持保障。在互联网+时代,各个领域设计到海量的数据,如何进行数据分析、数据挖掘,提升数据的利用率,对促进行业的发展起到重要作用。本论文从不同方面阐述大数据分析挖掘技术及其决策应用研究,希望为研究大数据分析挖掘技术的应用的专家和学者提供理论参考依据。     

基于“物理—事理—人理”的多源异构大数据融合探究

多源异构大数据时代下,大数据呈现出交叉性、多元性、变化性等新特征,更广泛领域的应用对数据融合产生新需求,在此背景下数据融合的内涵得到丰富和扩展。广义的数据融合包含对数据资源的融合、模型方法的融合及决策者知识和经验的融合。文章分析了多源异构数据融合在数据层、信息层和决策层 3个不同融合层次的特点,探讨了数据融合在存储、使用、分析技术、数据管理及价值确定方面可能面临的挑战,并提出了相应的对策建议,为企业、政府等各类主体高效管理数据资源,进行更深入的数据融合分析提供参考。     

数据可视化技术在军事数据分析中的应用研究

在大数据时代,军事数据分析对提升军事领域精准管理、精准决策具有重要意义。数据可视化是数据分析的重要手段。文章总结归纳数据可视化的概念内涵,分析数据可视化技术在军事数据分析中的作用,明确军事数据分析中数据可视化的应用过程和方法。最后从军事数据分析的主要特点出发,根据当前数据可视化在军事数据分析中的应用情况,对军事数据分析中的数据可视化提出应注意的问题,为数据可视化在军事数据分析中的有效应用提供借鉴。     

基于大数据的图书馆异构数据整合机制研究

数据整合对提高图书馆的数据处理与共享能力,进而提升数据有效性、可用性和优化决策等能力有重要意义。本文提出了一种基于大数据的图书馆异构数据整合机制,该机制可提高图书馆大数据的利用效率,并有助于实现图书馆的信息资源整合。     

浅谈大数据应用现状及发展前景

大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据定义、大数据应用领域及对大数据的展望。     

浅谈电力大数据的应用发展

随着信息科学技术的进步,智能化电网得到了全面发展,在此基础上电力数据的资源也得到了迅速的增长。对电力大数据的深入研究和广泛应用,不仅提高了电力企业的工作质量和效率,而且在创新电力企业发展模式方面也起到了巨大的作用。本文在阐述电力大数据概念和特点的基础上,对电力大数据的具体应用进行了总结,并对电力大数据在未来的应用做了合理的展望。希望本文的研究,能够为电力大数据的应用和电力企业的发展做出一定的贡献。     

电力科技发展与大数据应用

2018年起,南方电网公司集抄全覆盖,后台集中运营,抄表模式变为每月一次,计量一体化,优化了经济效率以及解决调控区域资源数据。电子计量系统以及酝酿中的网架GIS系统、无人变电站,现代通讯设备的进步,智能人工,在科技的进步下,各项情况都有了空前提高转变。在模式数据控制转变下,信息版面时代以及各项科技的进步,国家也在逐步重视这个可能应用于改变民生的数据,这也是个一切都有可能的时代。基于此,本文结合社会学的数据框架以及一些目前所含有的科技应用进行分析,以供参考。     

基于大数据的电力信息技术应用

电力企业已经进入了大数据时代,大数据在电力信息技术的应用日益受到重视。本文阐述了大数据的概念及电力大数据的特点,指出电力企业在大数据时代所面临的挑战,研究了基于大数据的电力信息技术在电力企业中的应用。     

电力大数据信息安全

基于电力大数据在收集、数据处理、传输、存储和使用过程中面临着诸多安全风险的问题,提出了一套安全防护方案。本文采用密码技术和云虚拟化技术相结合的方法应对电力大数据信息中出现的安全隐患,为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。     

大数据技术在智慧校园中的应用现状及前景

目前,随着高校信息化建设的提速,智慧校园已逐渐成为高校信息化建设的热点,随着网络覆盖、信息系统的投入使用、RFID、二维码、视频监控、普适计算等信息技术的应用,使得高校产生的数据总量不断增加,数据结构也日趋复杂。大数据技术作为IT领域新一代的数据管理技术与架构,在智慧校园中具有极大的潜在应用价值。     

多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用研究初探

地质矿产调查中需要应用很多技术,其中应用最广泛的就是多源数据技术,该项技术最大的优势就是能够将所获得的各种图像信息的优势集中起来进行统一处理,从中获得更有价值的信息,为地质矿产调查取得良好的效果奠定了基础。首先介绍了多源数据融合技术的概念;其次阐述了其应用步骤;最后通过实例来探讨了该技术在地质矿产调查中的应用,希望能够为多源融合技术的发展提供借鉴。     

水电站工程安全监测多源数据集成技术研究

随着水电站智能化建设的深入开展,相关工程安全监测的自动化及工作性态监控成为重点工作之一,而实现工作性态监控的基础是自动化数据的集成管理与分析.文章针对水电站自动化实施中数据来源多、存储形式多样、数据结构复杂的特点,给出了三个数据集成技术方案,研究对比了优缺点和适用场景.实际工程应用证明:灵活运用三个技术能够快速满足水电...