智慧能源電力大數據平臺

建設方案目錄01背景和建設目標02建設情況分享03功能拓展和技術展望背景與建設目標十九屆五中全會提出：“十四五”經濟社會發展主要目標：雙循環發展政府職能轉變數字化發展綠色低碳發展能源發展++依托數字化發展做好能源大數據的管理與服務工作，服務綠色低碳發展，促進國內國際雙循環，輔助政府進行職能轉變。生產生活方式綠色轉型成效顯著能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高主要污染物排放總量持續減少加快發展現代產業體系，推動經濟體系優化發展 →推進能源革命，加快數字化發展。形成強大國內市場，構建發展新格局

→暢通國內大循環，促進國內國際雙循環。全面深化改革，構建高水平社會主義市場經濟體制 →轉變政府職能，推動有效市場和有為政府更好結合。推動綠色發展，促進人與自然和諧共生 →加快推動綠色低碳發展，全面提高資源利用效率。建設背景建設背景在國家新基建政策的出臺下，各省紛紛開展能源大數據中心的開發和建設2015.9國務院印發《促進大數據發展行動綱要》《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。2017.12中共中央政治局就國家大數據戰略進行第二次集體學習推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。2016.9工信部印發《大數據產業發展規劃（2016－2020年）》《規劃》圍繞“強化大數據產業創新發展能力”一個核心、“推動數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新”三大重點，完善“發展環境和安全保障能力”兩個支撐，打造一個“數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系”，提升我國對大數據的“資源掌控、技術支撐和價值挖掘”三大能力。2017.12內蒙古自治區人民政府辦公廳印發《內蒙古自治區大數據發展總體規劃（2017-2020年）》2019年底，山東省發改委、省能源局成立山東省能源規劃發展研究中心，并同步建設山東省能源大數據中心。2020.9河北省發展改革委印發《河北省能源大數據中心建設工作方案》，將運用“互聯網+”思維加快建設“綠色、智能、創新、融合、開放、互動”的省級能源大數據中心，即“智慧綠能云”平臺。2020.6天津發布了《天津城市能源大數據發展白皮書2020》（以下簡稱《白皮書》），這是國內首個城市能源大數據發展《白皮書》建設目標構建能源全數據基礎實現數據算法應用打造產業生態體系1通過大數據技術實現電力能源產業的數據全掌握打通電力“發-輸-配-用”數據鏈條，實現從電力生產起點到消費終端整體運行態勢的全面掌握2通過大數據、云計算等技術實現數據算法應用3通過大數據技術賦能現代電力產業生態體系協調資源、產量、傳輸能力、消費需求之間的平衡關系；實現轄區電力整體運行態勢的綜合分析，輔助政府治理能力現代化水平，提高電力能源規劃監管能力，全面提升轄區電力系統經濟效率通過電力和大數據技術的融合與應用，實現電力全流程管理的科學化和智能化，構筑清潔、低碳、安全、高效的現代電力產業體系建設意義通過能源大數據平臺，實現多源數據采集、數據管控、數據共享交換、數據分析、數據挖掘、數據服務等核心價值，推進能源數據資源整合、利用、共享01020304打破數據的業務壁壘與行政壁壘，建立統一的數據共享交換體系推進數據資源整合，構建強大的數據倉庫搭建數據治理框架體系，提供數據質量保障引入數據戰略頂層規劃，形成輻射帶動示范引領效應服務對象以政府、企業、第三方服務機構為服務對象，以政府工作平臺、智慧決策平臺、展示宣傳平臺為功能定位，以數據指標庫為基礎，分別設計各個平臺的業務功能，可分轄區進行指標歸集和功能歸集。宣傳展示平臺政府工作平臺電力及新能源大數據中心管理決策平臺管理員駕駛艙/移動端/PC前端運行決策分析/規劃決策分析/經濟電力指標分析/能效分析/發用電預測/發用電計劃/……平臺總覽/發電板塊/輸電板塊/用電板塊/交易板塊/……生產實時數據庫/運營數據庫/指標統計數據庫/政策文件庫/基礎數據庫/電力數據/新能源數據/部門業務數據/……建設情況分享系統架構大屏/PC/移動端展示系統亮點定期報送實時發送資源數據傳輸數據生產數據消耗數據電力新能源資源數據輸送數據生產數據消耗數據海量業務數據人工填報系統對接+數據存儲數據加密數據傳輸豐富的傳輸協議支持多數據源多渠道的數據收集服務數據收集數據路由數據解析數據校驗數據存儲基于規則引擎的數據路由、解析、校驗處理數據采集層數據展示層業務應用服務層電力行業數據展示后臺服務資源分布企業布局企業運行情況分行業運行情況分行業智能分析預測大數據平臺管理服務大數據分析層運行態勢分析多能數據整合分析風險預測決策支持基于大數據流式計算引擎+豐富算法服務基于微服務架構基于成熟的前端框架存儲層HDFS系統架構1/2能源大數據集成平臺海量數據數據采集多樣化采集方式文件上傳+應用監控管理服務多種數據源及傳輸渠道人工填報文件上傳系統對接高并發接收海量數據靈活的規則引擎+模型化數據模型化多樣化數據存儲豐富的電力指標庫及數據分析提供負載均衡支持上萬節點的數據傳輸數據模型靈活可配置靈活適配各行業數據模型校驗規則靈活可配置靈活適配電力行業多種數據模型適用于不同場景的數據解析和校驗不同行業不同設備獨立建模監測數據數據建模基于模型的數據解析和存儲基于HDFS搭建的數據倉庫&集市利用關系型數據庫存儲數據模型定義使用時序庫存儲監測數據使用消息隊列進行數據路由和緩沖使用緩存數據庫增強高并發性能電力總量類電力結構類電力效率類電力市場類…系統架構2/2數據采集層支持人工填報第三方系統平臺對接支持文件上傳大數據存儲層HivePostgresqlHBaseHDFSMySQLTSDBRedisMongoDBElasticsearchMQ大數據分析層SparkMLTensorFlow+KerasFlinkML機器學習SparkSteamingFlink實時分析HiveFlink批量分析電力指標庫電力算法庫規則引擎業務應用服務層輸電板塊電力交互用電板塊發電板塊前端交互層用戶管理&權限配置SparkSteaming應用管理&日志監控電力行業各類指標展示平臺監控管理平臺服務配置智慧決策應用運維管理服務平臺運維管理服務用戶中心配置中心注冊中心日志中心監控中心前端：使用SPA框架+組件化前段使用成熟的SPA框架開發通過豐富的前端組件,滿足各類展示需求，并提升用戶體驗。后端：微服務架構+容器部署基于業界流行的SpringCloud微服務框架開發。容器化部署，提升系統可維護性和可擴展性。功能模塊八板塊-三層級–三平臺八板塊：電力開發-生產-傳輸-消費、電力市場、新能源發展、智慧決策、數據服務，共八大板塊。三層級：信息分三個層級進行展示，大屏和首頁：電力行業重要信息總覽；板塊總覽：各板塊內主要信息一覽；各模塊：詳細信息全覽。三平臺：PC平臺、移動端平臺、大屏系統；移動端平臺提供各板塊的全區信息總覽。多平臺展示通過手機等移動終端隨時隨地查看各類數據指標、圖表、數據分析結果信息；并支持事件推送大屏可視化大屏總覽提供自治區電力行業發展及運行概覽。展示內容包括全區裝機容量、可再生能源裝機容量、占比、全國排名；蒙東/蒙西地區電廠建設情況；自治區總裝機容量、煤電裝機容量、風電裝機容量、光伏裝機容量的全國排名；發用電平衡情況；各盟市理念裝機容量排名；供電可靠性、電壓合格率、線損率、十三五電力裝機完成率、十三五新能源消納權重權重完成率、安全運行天數、系統運行頻率、持續供電天數；電力行業總產值、電力行業總產值增速、電力行業對GDP貢獻率；電力交易；電力消費。大屏總覽大屏可視化電力布局電力布局對電力分布信息進行監測與統計；結合高清衛星地圖，展示全區所有電廠的分布情況，并對電廠的實時信息進行監測與預警。展示內容包括全區累計裝機容量、全區電廠數量、全區年度平均供電煤耗、全區年度火電/風電/光伏利用小時數、全區電廠建設情況、各盟市電廠裝機容量、衛星地圖、各類型裝機容量、電網設備指標。大屏可視化電力運行電力運行反應蒙西、蒙東、電網的運行情況，展示電網的基礎設施布局，對自治區不同電壓等級的線路、變電站及外送通道的運行狀態進行監測與預警。展示內容包括電網頻率、本年度統調最大負荷、本年度統調負荷、年度運行指標、年度電力外送、電力生產、輸電網運行監測、配電網運行監測、各行業電力消費量、終端電力消費年度變化趨勢、高耗能行業電耗情況。大屏可視化新能源發電新能源發電重點反應新能源發展情況，資源量、開發量、棄風棄光率、可再生能源消納量責任權重、光伏扶貧項目運行情況，并對各地區的資源量和開發量進行匹配分析。展示內容包括風電裝機容量、發電量、利用率、風力資源分布；光伏裝機容量、發電量、利用率、光照資源分布；新能源裝機容量、新能源發電占比、光伏扶貧發電量分析、十三五規劃期電力裝機容量及發電量結構。大屏可視化電力經濟電力經濟系統對電力發展指標與經濟指標的分析及與全國水平的對比，反應電力行業發展的現代性與經濟性。展示內容包括本年累計用電量、用電同比增長、全區GDP、GDP同比增長、各行業電力消費、各盟市終端電力消費量、各盟市萬元GDP電耗指數、釋放紅利、電力占終端能源消費比例、電力經濟發展、電力行業與經濟發展、各產業電力消費量。PC端（8大模塊）與手機APP電力總覽電力生產電力傳輸電力消費PC端（8大模塊）與手機APP電力開發電力經濟電力交易指標監測PC端（8大模塊）與手機APP系統亮點①——涵蓋發輸配用全過程數據服務提供電力大數據分年、月、日等不同時間維度的數據查詢功能，支持參數的自主配置和報表模板的自由定義。智慧決策進行電力全產業鏈數據的綜合分析，結合模擬仿真等技術手段，實現電力行業發展規劃的輔助決策功能。新能源發展綜合分析各類新能源電站開發、運行及市場化交易情況，評估光伏扶貧項目建設效果，展現新能源發展全貌。電力市場對電力市場的建設情況及運行情況進行綜合展示，分析電力市場中三方主體的資金流向以及從電力市場中獲得的紅利分布情況。電力消費電力傳輸電力生產電力生產統計分析用電量及分產業用電量，重點關注重點用能行業的區域分布、用電需求及用電成本，對終端用戶的用電趨勢進行合理預測。結合電網網架圖、潮流圖等綜合展示電網的資產規模、系統運行、供電安全等關鍵指標，分析電力供需平衡情況。綜合展示各類型電廠的基礎信息和生產情況，概括電力生產全貌，分析各類電站的生產運行情況。面向相關處室，統計匯總各類型電源、各電壓等級線路及變電站項目的審批及建設進度信息，分析電力項目的開發完成情況。

有效打通發、輸、配、用以及電力交易各環節之間的壁壘，強化對整個電力產業鏈的全局性運行監測分析，進而統籌協調電力行業各環節發展建設，充分發揮資源與能源優勢。系統亮點②——打破數據源的業務和行政壁壘風資源指標光資源指標電力裝機及發電量指標火電廠監測指標外省電量需求指標終端用電量指標電價指標輸送電量指標電網系統運行指標電網資產指標電網供電安全指標市場主體指標跨省跨區交易省內交易指標政策發展指標電力建設及投資指標光伏扶貧項目指標人口指標生態指標經濟指標主體功能區規劃共構建8個一級指標23個二級指標。涉及13個數據源，3種采集方式。打破數據業務壁壘（氣象、電力、人口、經濟、生態等）和行政壁壘（氣象局、電力協會、發改、電網、交易中心等）資源指標01電力生產指標02電力消費指標03電力傳輸指標04電力市場指標05項目管控指標06光伏扶貧指標07產業發展類指標08風資源指標光資源指標電力裝機及發電量指標火電廠監測指標外省電量需求指標終端用電量指標電價指標輸送電量指標電網系統運行指標電網資產指標電網供電安全指標市場主體指標跨省跨區交易省內交易指標政策發展指標電力建設及投資指標光伏扶貧項目指標人口指標生態指標經濟指標主體功能區規劃系統亮點③——非數字化與離線數據建立數據字典表、數據模型表和質量規則表，使用數據模型規范數據；使用質量規則實時校驗數據；異常數據通過數據字典中的來源信息追蹤到數據源頭。常規能源發電模型組數據模型管理電站通用模型組數據字典管理電站基礎信息模型生產指標模型來源系統來源表名引入狀態優先級引入可行性業務用途數據源聯系人數據源訪問方式采集周期采集方式字段名中文名格式單位英文名是否可空數值范圍類型字段描述運營指標模型燃料指標模型排放指標模型運維指標模型新能源發電模型組新能源自然特性模型電量指標模型能耗指標模型運維指標模型太陽能資源模型風能資源模型電網建設模型組線路規模模型變電設備模型電網安全監測模型組發電量模型電力外送模型…數據字典表設計數據質量管理（詳見后頁）質量需求質量規則質量監管問題跟蹤知識庫問題評級數據質量監管規則引擎區域內電力市場運行監測發電主體模型用電主體模型省內交易模型數據資產管理過程數據字典設計指標體系設計數據模型設計質量規則設計模型化存儲問題跟蹤解決質量需求收集質量監管知識庫數據模型數據字典數據倉庫質量規則數據字典管理數據資產管理界面數據模型管理數據質量管理質量需求管理質量規則管理質量問題跟蹤知識庫分組管理模型維護輸出引用流程數據采集系統亮點③——非數字化與離線數據

基于PDCA理論建立完整的數量質量檢核流程，基于規則引擎技術對數據流轉過程中各階段的數據質量進行檢測，形成數據質量報告與問題跟蹤機制，創建質量知識庫，確保數據質量。數據質量監管技術架構·

收集電力數據質量需求·

評估需求的合理性和完整性·

數據質量需求庫1.質量需求·

抽象出電力數據檢核規則·

抽象出異常數據處理規則·

抽象出數據異常通知規則2.規則庫·

任務調度·

規則引擎·

執行跟蹤3.執行檢核·

問題數據展示·

問題日志記錄·

嚴重程度評估4.問題數據記錄·

問題等級評估·

問題趨勢分析·

影響范圍分析·

解決方案建議5.數據問題分析·

落實解決方案·

問題跟蹤管理·

解決方案更新·

發現新需求6.問題跟蹤解決·

數據質量指標庫·

數據問題案例庫·

問題解決方案庫7.知識庫支持經驗案例補充發現新需求分析記錄執行規則化規則模型層系統功能層應用展示層規則庫配置管理規則管理問題跟蹤知識庫管理基線分析耗時分析依賴分析熱度分析存儲空間數據度量質量監控質量分析日志分析信息提報問題跟蹤配置管理優化建議知識庫管理動態波動過程監控數據問題集市數據存儲層知識庫問題日志電力(新能源)數據倉庫配置數據Angular+Jquery+CSSSpringCloud+DockerSparkSteaming/FlinkPostgresqlHiveHBase數據質量監管流程（PDCA）：功能性指標支持多種數據源&多渠道的數據采集支持人工填報

支持文件上傳支持系統對接量身定制的電力行業展示方案發電情況輸電情況用電情況重要指標分析重要指標排名區域裝機情況支持海量數據的儲存設計大數據存儲（HDFS+Hive+HBase）大數據實時&批量分析(Spark/Flink）電力數據智能決策支持電力輿情智能報表輔助決策微服務架構（模塊化/可擴展）框架技術先進通用性強，降低開發運維成本平臺功能充分模塊化設計支持靈活地對現有功能進行擴展功能性指標支持數據爬蟲支持非結構化數據處理核心業務并發請求用戶數≥30041253支持注冊用戶數≥1000支持接入數據點位數≥10000個支持系統生命周期內永久保存所有歷史數據消息處理能力≥5000條/秒性能指標功能拓展和技術展望能效能耗統計電力交易大數據服務數據運營三維可視化人工智能助手能源數據報告能源安全區塊鏈數據傳輸大數據分析規劃為政府和社會各方提供基于電力大數據的價值信息，建立將電力數據轉化為社會公共價值的新模式。形成互惠互利的能源大數據生態圈，通過數據融合進一步挖掘跨行業、跨領域數據價值，持續為改善民生、節能減排、行業發展提供全方位數據增值服務。民生經濟金融環境用戶數據運營數據開放、共享、融合電力大數據識別住房空置率疫情復工復產指數預測經濟趨勢評估用戶用能情況創新用電服務模式企業信用評價及應用投融資服務重點企業污染防治監測生產異常監測輔助研判

賦能提質增效賦能業務發展賦能國家治理電網運營分析配網規劃輔助分析電網發展管理及新能源業務分析施工安全風險預測精益管理分析配網規劃輔助分析電網發展管理及新能源業務分析施工安全風險預測客戶服務類分析客戶體驗及營商環境分析客戶用電行為異常分析及預警新基建業務分析應用綜合能源服務業務分析應用電能替代分析源網荷儲友好互動分析能效提升分析社會服務增值業務分析應用

企業信用評價及系統電力看經濟宏觀經濟分析產業經濟分析區域經濟分析重點企業污染防治監測分析聚焦“賦能提質增效”、“賦能業務發展”、“賦能國家治理”三大核心領域，輔助電網企業、外部企業、政府機關進行決策和形勢研判。三維可視化——全景展示高度還原真實世界，將分散的、以二維方式管理的子系統集成到一個平臺進行統一管理，使轄區管理更加直觀立體。構建面向管理者的全局視圖，滿足告警查看、調度指揮、模擬推演等多項管理需求，切實幫助管理者提高轄區信息化管理水平和管理效率。三維可視化——線路管廊以三維地圖、物聯網大數據為基礎，集成各項子系統，多維度數據聯動監管，動態數據實時監測，異常快速識別響應，全面保證線路和管廊的高效運轉。三維可視化——關鍵節點詳細信息以關鍵節點的智能監控為重點，實現園區、建筑、室內、設備的逐級可視。人工智能助手引入虛擬數據助手“小羊”作為數據分析引擎。采用語音識別、自然語言處理和機器學習等核心技術，直擊當下數據分析工具傳統拖拉拽方式，用戶通過語音或者文字與小羊進行交互，即可對數據進檢索或者調出數據分析，幫助管理人員快速查詢目標數據，幫助數據分析人員快速洞察數據價值。人工智能類語義識別通過對專有錄音進行標注，構建訓練數據集，利用神經網絡算法訓練生成聲學模型和語音模型，對專有詞匯和用語進行優化訓練，構建反饋機制對語音模型進行迭代優化，進而打造智能語音交互功能。語音模型優化聲學模型優化自學習訓練優化

通過補充大量的電力行業的專有詞匯和用語，在現有通用模型中完成模型的增量訓練，以提升業務語音識別準確率。

針對識別效果差的人進行專門的數據標注，可以快速提升語音識別率；對于背景噪音嘈雜環境，進行數據標注，訓練新的基礎聲學模型，可以提升模型整體的抗噪性。

系統使用中對識別錯誤的錄音進行修正標注。標注后的錄音和文本轉存進語音識別模型訓練平臺，當積累到一定的數據后，系統自動開始進行訓練，基于高配置GPU服務器提升并縮短訓練時間。能源數據報告數據運營疫情影響分析及復工復產指數行業宏觀經濟評估報告工作規劃展示支持電網建設、運行、維護等詳盡展示多種可視化手段對電網規劃方案進行呈現建設成果展示聚焦電力管理建設各領域，對電網運行、電力調控水平等重要指標及建設成果進行展示

重點項目展示電力系統重點建設及保障項目對重點項目基本信息、社會效益等重要成果指標可視化重要事件復現支持重點事件的態勢回溯，對事件起因、發展過程、處置結果等信息進行直觀展示對外工作展示，對內工作指導對外展示整體工作對內指導工作進度能源利用率綜合能耗能源安全-重點區域能源監控地圖數據融合超大范圍高精度高程地圖數據各類矢量地理要素數據視頻數據集成GB/T28181標準深度集成海康、大華、宇視等主流視頻平臺集成各類視頻資源可在二/三維態勢地圖上標注攝像頭對象對重點區域/電網節點（例如：特高壓換流站、特高壓變電站、大電廠等）進行三維可視化建模，輔助進行能源安全的常態化管控。能源安全-重點對象保電對重點保障對象（重大會場、重點客戶、重點事物）的周邊環境、建筑詳細結構進行三維可視化，輔助管理者精確掌控保障對象電力運行狀態。異常事件預警告警多部門信息共享應急資源協同調度保電資源監測保障人員、物資、車輛、設備電力設施監測運行狀態運行負荷保電作業監測作業工單的數量、分布、類型、狀態等信息支持集成視頻監控、電子巡更、手持終端等系統數據

能源安全-電網安全/電廠安全電網安全

電廠安全規劃型的安全問題識別薄弱區域/節點容載比分析（年度排序）網架結構問題N-1校驗單變單線片區之間轉帶負荷問題結合地理位置信息、電網分布、電網規模、節點信息、供電范圍、拓撲關系等數據對電網安全進行綜合分析。可集成電網數據對重點管廊、輸配電線路等關鍵要素進行運行狀態的實時監測，有效提升電網安全管控力度。煤庫存鍋爐安全設備隱患自然因素隱患安全生產環境以電廠三維可視化模型為基礎，集成現有的視頻監控系統、門禁系統、作業管理系統，提升安全管理效率。能源安全-突發事件集成各類系統或前端設備的實時數據，融合遙感、無人機、三維點云、社交網絡等多源數據，對各類突發事件的發生地、實時態勢、處置情況等信息進行可視化監測，并面向政府應急管理部門開放數據，形成跨部門、跨行業的自然災害監測資源共享，為有效提高災害預警預報能力，為防災減災工作提供及時、有效的信息服務。突發事件監測管理衛生安全事件COVID-19鼠疫自然災害突發事故人設備暴雪沙塵暴大冰雹大數據分析規劃大數據分析發輸配規劃城市規劃充電樁規劃基于地理信息系統，結合區域電網運行數據、用電情況、區域人口密度、工商業建設情況、車輛運行特性等數據進行綜合關聯分析，直觀反映目標區域電網運行態勢、用電總量變化趨勢、經濟狀況、充電設施需求等信息，從而為政府部門在決策領域提供科學依據。利用平臺集成的多元數據實現對電網的全景掃描，按照行政區域、電壓等級、評估指標等進行診斷分析，全面分析電網薄弱環節，精準定位，有針對性的提出發輸配規劃建議。為政府部門在產業調整、城市規劃方面做出合理決策提供依據，如新城選址、工商業布局等。結合區域人口密度、電動汽車保有量、路網信息等數據進行分析，通過在全自治區維度上對比環比分析電動汽車充電設施建設的薄弱區域，為充電樁規劃提供決策依據。能效能耗統計通過對重點用能單位用戶電、水、氣、熱等多種能源進行能耗監控，對企業用能“可觀、可測”，監督國家用能政策（如補貼、能源交易）的執行和落地；助力區域整體能源利用效率最優化，實現創新示范與產業發展并舉；協助政府以較低能源消費增長創造更多的GDP產出，實現社會經濟發展過程的資源節約和環境友好。提供對能耗數據的在線采集、監測和統計分析能耗監測提供總量及強度控制、節能監察、政策發布等功能節能管理010302提供從宏觀監測、地區、行業等角度進行有效的統計分析，具備能效分離、對標管理、能效領跑者等功能能效分析

VR技術、數字孿生應用數字孿生和VR技術，以能源大數據平臺為核心，將重點電廠生產經營活動及要素進行虛擬數字化，構建包括智能決策、智能監管、智能控制和智能設備等功能，使電廠具備了全面感知、協同優化、預測預警和科學決策的特性，滿足管理層面的管控需求。智能電廠數字孿生實體電廠空間虛擬電廠空間

全息投影、VR管理控制人、機器、事物、方法、環境電廠業務領域電廠全業務數據設備燃料控制運行資源檢測安全檢修區塊鏈數據傳輸對賬是在互聯網串聯結構下防止數據造假、數據丟失和數據出錯的重要手段。區塊鏈技術下，所有業務方的數據完全一致，且實時同步，避免了對賬的需求。降低數據驗證成本區塊鏈的實時同步機制，避免了串聯結構下通過欺上瞞下而產生的漏洞，直接杜絕了業務任何一方的數據造假。防止數據造假區塊鏈的并聯結構下，業務各方使用統一數據庫結構，數據庫之間通過區塊鏈機制進行實時更新，系統之間不需要借口開發，節省了接口開發和維護的成本。減少開發成本區塊鏈的并聯關系可以解決互聯網串聯結構下一方業務數據獲取完全依賴上游主動性和意愿性的問題。業務任一方的數據發生更新，其他各方均實時得到，大大提升各方數據獲取的效率。便于數據獲取區塊鏈技術利用塊鏈式數據結構來驗證與存儲數據、利用分布式節點共識算法來生成和更新數據、利用密碼學的方式保證數據傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數據，進一步優化了互聯網數據傳輸方式中的低效率和高成本問題。能源安全：保供電實現故障、風險、負荷、用戶、人員、物資等與保電有關信息的全掌握，增強預測預警、應急指揮處置的現場感和智能化。信息集成化、監視立體化、預警智能化、預案數字化、決策科學化、處置可視化電力交易大數據交易技術支持交易輔助決策市場行為監測大數據風控市場研究分析電力信用評價分析能源技術投資引導行業產業電力地圖電力交易大數據服務機器學習數據挖掘統計分析決策支持商業智能推薦系統預測競價決策行業用電分析電價分析負荷預測歷史數據統計分析氣象數據分析成本數據分析為市場成員服務節點電價分析申報數據分析節點負荷分析交易情況分析規則機制診斷線路檢修計劃跨省交易安排輸配線路建設為電網企業服務市場結構指標市場績效指標交易行為指標市場健全分析為市場監管服務電力信用評分電力信用指數電力交易黑名單供應商評價體系大數據風控銀行金融服務為數據征信服務電價電費稽查產業電力地圖行業電力地圖能源物聯網行業分析能源技術投資引導為市場改革服務監測告警處理實時監測輸電網各變電站和變電站之間傳輸線路的負載情況，負載過重立即告警。輸電網運行監測監測電網頻率，電業合格率等指標，提前預判電網的安全隱患。電網安全監測24小時監測各盟市的傳輸容量和用電負荷，一旦容載比超過閾值，盟市一直進行高亮標紅顯示。配電網容載比監測對歷史停電次數、電網負載告警次數、故障完成情況等事件進行統計，確保電網安全。事件處理匯總電力運行安全保障電力消費——內蒙古用電情況全區十一個行業，工業用電量占全行業的91%，累計增長15.06%。行業三個產業，第二產業用電量占全產業的93%，累計增長15.13%。產業全區每年外送電量1805.54億千瓦時，占全區發電量的36.08%。外送城鄉居民生活用電僅占全社會用電量的4.34%，累計增長為-4.91%。人口十三五期間，內蒙古的工業和第二產業發展迅速，每年的用電增長率都在15%以上，電網需要加大對工業和第二產業的供電，確保生產的正常運轉。外送電方面，電力外送量占全區發電量的三分之一，且外送的電量還在逐年的增加，電網可以降低外送電的線損率，提高外送輸電效率。新能源車輛——充電樁內蒙古政策當前內蒙古的充電樁規模9月22日，內蒙古工信廳發布關于《內蒙古自治區關于加快重點域新能源車輛推廣應用實施方案》（送審稿）征求意見的公告，全區推廣應用新能源汽車達到10萬輛（標準車），每2000輛電動汽車應至少配套建設一座公共充電站，充換電基礎設施建設基本完善，新建公共充電站不低于50個，新建各類充電樁不低于35000個。交流樁數量：87；直流樁數量：5；交直流樁數量：0；公共樁數量：25；專用樁數量：67；煤電預測通過實時動力煤消耗指標，統計階段性的歷史消耗量，進行煤消耗量的測算，進而預測階段發電量承擔、探索、超越感謝領導專家批評指正

中國聯通智慧銀行大數據解決方案010203金融大數據平臺搭建金融產品營銷金融風險防控04流失用戶找回目錄ONTENTSC05銀行網點選址金融大數據平臺平臺優勢：基于元數據設計，數據集中、可配置、可擴展強中臺隔離安全微服務解耦隔離性應用與數據存儲完全隔離，應用不允許直接訪問大數據平臺任何數據存儲；數據服務與數據生產隔離，數據服務界面不參與數據生產的任何過程，不訪問任何超出元數據管控的數據解耦性應用與平臺完全解耦，通過大數據服務總線進行交互；平臺服務與數據生成過程松耦合，通過元數據模型進行交互；安全性數據治理層定義數據的安全級別，對數據的使用進行加解密和脫敏規則設定；平臺服務層定義用戶的數據訪問權限，依據元數據的規定給前端應用提供一致的安全控制和脫敏規則；微服務中臺的基礎服務需遵循微服務原則，把應用服務進行分解，形成各個原子服務；中臺需從共享服務出發，構建無狀態的原子級共享服務。強中臺增強中臺的服務能力，弱化應用端的數據處理能力；在中臺進行應用基本服務能力的封裝，以API方式向應用提供服務；大數據平臺特點010203金融大數據平臺搭建金融產品營銷金融風險防控04流失用戶找回目錄ONTENTSC05銀行網點選址金融產品營銷方向金融產品精準銷售通過對用戶的詳細分析，確定用戶偏好，推廣對應的金融產品金融APP推廣分析用戶金融APP安裝使用情況，進行對應的金融app推廣金融產品精準營銷通過大數據，對用戶行為特征進行深度挖掘，結合營銷內容，確定目標用戶群，并通過大數據對營銷產品、營銷時機和營銷渠道進行精準定位后，執行營銷過程，評估營銷效果，并進行營銷模型和營銷目標的調整優化基本屬性年齡性別地域帳期通信行為類在網時長業務類型上網時間偏好交往圈購物偏好手機淘寶京東商城1號店唯品匯………………銀行消費個人還貸能力交易總金額月均交易金額月均交易筆數……支付偏好支付寶銀聯錢包京東錢包翼支付……位置信息工作地居住地國內出差次數國內出差時長……終端偏好蘋果H為小米……金融產品精準營銷優勢互聯網投放模式通過數據分析對目標群體進行精準推送,以對用戶貼標簽和用戶畫像為基礎，通過互聯網渠道實時投放，進行精準觸達。批量營銷模式沉淀用戶行為作為接入點的線下批量營銷，引入中國聯通大數據，精準的找到產品的目標人群。支持聯通豐富的渠道精準觸達。實時場景營銷模式以用戶實時行為作為接入點的實時場景營銷，場景包括位置類、APP類、URL類、搜索關鍵詞類、固定電話類。失聯復聯模式面向行業客戶的存量用戶，依據其提供的身份證號、終端MAC、終端IDFA、終端IMEI等賬號，復聯出用戶當前的手機號。多樣化營銷模式線下渠道Wo郵箱彩信短信外呼線上渠道互聯網廣告渠道手機營業廳愛奇藝百度騰訊廣點通Wo門戶116114

Wo閱讀今日頭條線上線下全方位觸達渠道聯通線上廣告渠道金融產品精準營銷流程在龐大的用戶數據標簽基礎與貨品分析基礎上，結合用戶的產品特征，設定不同的營銷場景，進行貨品的精準營銷工作用戶畫像客群篩選營銷觸達潛在客戶激活潛在客戶價值分析潛在客戶偏好刻畫高價值、高活躍度客戶信息提供存量客戶維系存量客戶粘性分析存量客戶異動預警存量客戶偏好刻畫根據銀行業務需求，刻畫用戶的特征，從不同的角度深度解析用戶有小孩家庭商務人士高端白領潛在購車者產品特征購房需求定期理財高收益理財基金股票多種營銷模式：批量營銷場景觸發營銷位置營銷多種觸達渠道：短信、電話及主流的互聯網媒體渠道銀行傳統APP引流存在問題缺乏有效數據補充銀行傳統APP引流，基于銀行存量客戶數據，缺乏對新客的挖掘投放渠道單一各方投放渠道單一，重復投放嚴重目標客戶不明無法準確識別目標客戶群體，盲目推廣，浪費嚴重使用情況不清對客戶自身銀行app裝機情況及使用情況不清楚運營商APP引流優勢基于運營商側數據，對客戶的銀行金融偏好進行全面分析，了解客戶的金融偏好，為營銷引流提供依據用戶偏好明確運營商獨有的，對用戶APP行為的分析，可以準確了解用戶銀行類APP的裝機情況，使用情況。為APP引流提供準確的用戶行為支持用戶使用清晰傳統的短信和外呼引流渠道，同時有主流的互聯網營銷渠道，全方位覆蓋目標客戶，提升營銷效果營銷渠道多樣01確定引流APP確定需要引流APP本身用戶特征，推廣優勢等02同質及競品分析確定引流銀行app的同類APP和競品APP，為數據分析提供基礎03用戶特征分析篩選基于之前的分析結果，結合聯通側數據，找出可能對推廣app感興趣的用戶04用戶APP裝機情況篩選針對分析出的用戶，進行APP裝機情況分析，找出對銀行業務感興趣，且尚未安裝該APP的用戶05多渠道引流推廣基于之前分析的用戶結果，進行多渠道結合的引流推廣工作。運營商APP引流步驟APP使用情況統計示例市場洞察行業指數項目簡介：某銀行提供用戶授權協議的條件下，聯通提供身份核實、位置判定、精準營銷等數據服務。位置判定：該銀行提供用戶手機號碼、特定地址或地址群，聯通判定該用戶每月在該地址或地址列表中每個地址中活動的天數。精準營銷：該銀行提供用戶手機號碼及標簽篩選條件，依據篩選條件，聯通返回該批手機號碼是否符合篩選條件，針對符合條件的用戶開展電話精準營銷及短信觸達。識別潛在客戶細分目標客群數據源基礎客戶資料互聯網上網日志位置數據流量數據語音數據賬單數據固網數據……用戶畫像根據行業客戶需求,刻畫用戶的特征，從不同的角度深度解析用戶。國際商旅人士聯通高端用戶關注股票理財關注上網娛樂……精準篩選目標用戶群金融產品營銷案例010203金融大數據平臺搭建金融產品營銷金融風險防控04流失用戶找回目錄ONTENTSC05銀行網點選址金融風險防控介紹通過運營商真實全面的用戶信息大數據資產，為銀行提供事前、事中、事后（如貸款交易）等服務，幫助其降低風險。前-預防中-防控后-復聯全流程風險控制服務身份驗證類征信評分類位置信息類終端評分類號碼風險類通信評分類交際圈驗證二次卡清理電催平臺