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关于数据可视化技术支撑国网公司泛在物联网建设的研究与应用

2019-01-30石金平万向苟艺

科技创新导报 2019年27期
关键词:泛在电力物联网数据可视化数据流

石金平 万向 苟艺

摘   要:数据的采集、提取和理解是人类感知和认识世界的基本途径之一,数据可视化为人类洞察数据内涵、理解数据蕴藏规律提供了重要的手段。数据可视化的作用在于视物致知,即从看见物体到获取知识。2019年国家电网公司两会提出打造“泛在电力物联网”,并将其视作与“坚强智能电网”相提并论的第二张网,两者相互融合,共同构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。数据作为生产资料,数据可视化技术作为生产工具,以数据可视化技术驱动业务创新,是建设泛在电力物联网的重要途径及方法。

关键词:数据可视化  泛在电力物联网  数据流  业务创新

中图分类号:TM76                                  文献标识码:A                        文章编号:1674-098X(2019)09(c)-0137-04

数据可视化的研究由来已久,但作为一个独立的技术领域,发轫于1987年美国国家科学基金会“图形、图像处理和工作站”讨论组发布的一篇里程碑式的报告-《科学计算中的可视化》,这个报告明确提出了将可视化发展成为一个科学领域。可视化借助于人眼快速的视觉感知和人脑的智能认知能力,可以起到清晰有效的传达、沟通并辅助数据分析的作用。现代的数据可视化技术综合运用计算机图形学、图形处理、人机交互等技术,将采集或模拟的数据变换为可识别的图形符号、图像、视频或动画,并以此呈现对用户有价值的信息。用户通过对可视化的感知,使用可视化交互工具进行数据分析,获取知识,并进一步提升智慧。

1  泛在电力物联网概念

泛在电力物联网(SG-eIoT [SG-eIoT是“State Grid e Internet of Things”的缩写])是覆盖能源电力“云、网、端”,与智能电网“同生共存”的公司“第二张网”,是新时代国家电网信息化发展的新战略。泛在电力物联网是实时连接能源生产、传输、消费各环节设备、客戶、数据,全面承载电网运营、企业运营、客户服务、新型业态等全业务的新一代信息通信系统,具有终端泛在接入、平台开放共享、计算云雾协同、数据驱动业务、应用随需定制等特征,与智能电网深度融合,共同构成能源互联网。

2  数据可视化技术的优势

数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下三个方面。

2.1 视觉是人类获得信息的最主要途径

据研究,超过50%的人脑功能用于视觉信息的处理,视觉信息处理是人脑的最主要功能之一。眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一。人眼是一个高带宽的巨量视觉信号并行处理器,最高带宽可达到2.3GB/s,具有很强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,例如,在一大堆灰色物体中能瞬间注意到红色的物体。

2.2 相对于统计分析,数据可视化具有主要优势

数据可视化处理可以洞察统计分析无法发现的结构和细节。从统计学的角度很难看出表1的区别,但可视化后(见图2)很容易找打它们的区别。

2.3 可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率

三国时期的赵爽对《周髀算经》内的勾股定理作出了详细注释,记录于《九章算术》中“勾股各自乘,并而开方除之,即弦”,赵爽创制了一幅“勾股圆方图”,用图形与数据结合的方法,给出了勾股定理的详细证明。

3  电网企业数据可视化技术应用现状

电网企业的主营业务主要包括电网运行维护、电力客户服务、人财物核心资源运营管理等,相应的电网企业大数据可以分为电网运行数据、电力客户数据、电网企业管理数据三类。目前电网企业数据可视化技术应用方向主要包含三部分:监测过程的数据可视化、分析过程的可视分析、成果展示的信息可视化应用。

3.1 监测过程的数据可视化

在监测环节的可视化技术应用用户为监测人员,有能力并倾向于发现数据之间的关联、了解数据的发展趋势。因此,在这一环节,可视化技术应用表现在提供一种动态、高效、图形化的数据关系展示。构建基于数据可视化的系统化监测场景将有利于实现监测工作目标。

3.2 分析过程的可视分析

数据可视化分析一般通过可视化技术提供分析模型与工具,运用人类具备的、机器并不擅长的认知能力,即充分利用计算机系统和人各自的优势,实现基于人机交互的分析过程。

3.3 成果展示的信息可视化应用

成果展示一般以大屏为载体,围绕公司全面履行政治责任、经济责任、社会责任的担当作为和创新实践,内容应涵盖公司的经营业绩、管理成效、发展成果和责任实践等,全面覆盖公司运营管理过程的企业价值体系。

4  泛在电力物联网背景下的数据可视化技术应用

泛在电力物联网的大背景下,数据被作为生产原料,数据可视化将在业务数据化和数据业务化方面发挥重大作用。从业务数据化方面看,电网生产经营活动中所有业务数据(包含上游的电厂数据及下游的用电客户、金融客户信息等业务数据)逐步实现泛在电力物联,在提升业务价值的过程中实现泛在电力物联网的逐步渗透。从数据业务化方面看,可实现泛在电力物联网的另一个趋势—数据业务化,通过对泛在的各类能源、系统、环境,甚至生产过程数据的获取,提取出业务创新所需的信息。

4.1 智能监测

泛在电力物联网的建设,将实现更多设备的连接。数据可视化技术结合人工智能、机器学习等技术能够实现设备的状态运行监测、自动巡线等业务。

4.2 即席分析(业务中台建设)-平台层

国家电网公司互联网部提出以用户为中心、以业务为向导、沉淀共性数据服务能力,打造“数据可见、组件成熟、体系规范”的数据中台战略,提供数据分析和共享服务,提升公司智慧运营和新业务创新能力,全面支撑“三型两网、世界一流”的战略目标落地。

4.3 综合展示

随着数据可视化实践的深入,可视化技术得到了巨大的发展。GIS地图、虚拟现实、增强现实、全息展示等可视化技术从荧幕中走到了现实,其丰富多变的展现形式和真实的色彩感受给人全新的视觉体验,信息的传达与获取更加高效。

5  数据可视化工具支撑

总的来说,为了能够支持未来泛在电力物联网建设,一款好的数据可视化产品需要在数据处理、画面展现、多载体、工程化实施运维、平台柔性扩展等5个方面有较好的能力。

5.1 数据处理能力

作为企业级应用的数据可视化工具产品,首先应支持可接入常见数据来源,从数据库到文件,再到大数据平台和一些标准常见API和协议,还可接入互联网及媒体数据;其次应具备良好的数据存储计算能力,对这些数据源来的数据进行灵活地加工处理,支撑灵活的探索式分析,下钻、过滤,支持聚类/回归等算法、模型构建,预测分析、语义分析、智能预警等大数据应用。

5.2 探索式数据分析能力

泛在电力物联网要求实时连接公司能源生产、传输、消费、设备、客户各环节的数据,其数据量无疑是庞大、海量的,数据集也可能是一个没有规律或者未知的。汇总统计量和制图、制表的方法能帮助业务人员快速了解数据的特点,了解数据的典型值、最大值、最小值、上下四分位数、数据的范围等,还可以确定异常值、变化趋势、变量之间的关系等。

5.3 画面展现能力

画面可视化设计与展现能力是产品的核心能力,可视化工具产品具备几乎无限的数据呈现能力,从场景和布局,到各种展示控件形式,再到配色样式、动效、交互等等。预置多种业务典型模板、设计素材、数据算法、展示效果,可支持基于模板快速构建可视化场景。

5.4 多载体展示能力

可灵活的选择展示载体,包含大屏、PC端、移动端(PAD、手机端等)及word、PDF等文件形式。对企业来说播放控制比较重要,现阶段展示最多的是大屏,而大屏幕的核心作用是满足参观、演示、汇报的需要,大屏幕不能进行复杂交互,不适合鼠标操作,也不适合现场“耍猴”式的手势操控,通常使用Pad或触摸小屏进行大小屏联动操控。

5.5 工程化实施运维能力

“快”速实施的工程化能力是数据可视化工具产品差异化竞争的重点。用户的业务需求快速变革,只有把用户数据、业务信息、展示需求快速变成可视化成果才会最终产生价值。这个“快”,要快到“所见即所得”地即兴设计、探索、查询数据信息变成可视化成果,并随时可以保存“快照”形成固化的结果。

5.6 柔性扩展能力

用户的业务系统是快速演变发展的,对可视化系统的应用效果的提升要求也会是越来越高、越来越快的。产品版本发布再快,也难满足用户多样性需求的,因此平台的开放性就显得比较重要了。工具平台应该具备资源扩展、积累能力,可以利用第三方的力量快速集成、扩展平台功能,满足用户多样性的使用需求。

6  结语

随着数字经济的发展,数据价值的核心作用深入人心,数据可视化技术作为人们探索数据、认知数据、获得知识与智慧的工具必将得到更大发展。

(1)从视觉呈现到业务需求驱动的可视化:数据探索与分析的目的是为業务服务的,可视化的概念也将从“仅分析”转向整个信息供应链。

(2)把“高级分析”转变为“超前分析”:通过围绕着数据准备、发现数据模式和共享调查结果来引入预测性模型和人工智能技术,将有助于加快洞察的速度。

数据驱使我们连接人员、数据和想法,而数据可视化技术的发展将使我们从商务智能池移出,移到数据所创造的无穷尽机会海洋之中,实现企业数字化的终极目标——智能化。

参考文献

[1] 覃雄派,陈跃国.数据科学概论[M].北京:中国人民大学出版社,2018.

[2] 朝乐门.数据科学[M].北京:清华大学出版社,2016.

[3] 宋亚奇,周国亮,朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术,2013,37(4):927-934.

[4] 钱仲文,王锋华,张旭东,等.电网企业数据资产可视化分析研究与应用[C].国网电投(北京)科技中心.

[5] 2017年“电子技术应用”智能电网会议论文集[C].北京: 国网电投(北京)科技中心.

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