能源大数据平台哪个好

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。2.平台架构与功能能源大数据平台通常包括以下几个层次：基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术运行效率等。4.应用场景能源资源的探索与开发：利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析，提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输：利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用

从0到1：能源大数据平台的崛起之路能源大数据平台：数字时代的能源新引擎能源大数据平台，是一个运用大数据、云计算、人工智能等先进信息技术，对能源生产、传输、存储、消费等全生命周期中产生的海量数据进行收集、存储、处理、分析和应用的综合性平台。这些数据涵盖了能源企业的运营数据、能源设备的运行数据、能源市场的交易数据、用户的用能行为数据等多个维度，其规模庞大、类型多样、价值密度低但潜在价值巨大。能源大数据机构提供了决策的重要依据。另一方面，能源大数据平台是实现能源行业智能化运营的核心支撑。借助数据分析和人工智能算法，能够深入挖掘数据背后的规律和趋势，实现能源生产的精准调度、能源设备的智能运维、能源市场的有效预测以及用户用能的优化管理，从而显著提升能源行业的运营效率和经济效益。此外，能源大数据平台还有助于推动能源行业的创新发展，催生新的业务模式和服务形态，如能源电商、能源金融、综合能源服务等，为能源行业开辟新的增长空间。能源大数据平台建设的关键流程能源大数据平台的建设是一个复杂而系统的工程，涉及多个关键流程，每个流程都相互关联、相互影响，共同决定着平台的质量和效能。数据采集与整合数据采集与整合是能源

能源大数据平台综合应用大数据技术、人工智能技术以及其他相关技术，通过收集、整合、分析和应用各种能源领域的数据，为能源行业的决策制定、效率提升和可持续发展提供有力的支持。能源大数据平台的基本架构包括等方面。在能源大数据平台的实际应用中，其主要应用场景包括以下几个方面：能源生产与供应：通过对能源生产过程中的数据进行采集和分析，可以实现对生产状况的实时监测和预测。而对于能源供应方面，通过对能源需求的数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等模块。数据采集：主要负责采集不同形式和来源的能源数据，包括传感器、计量表、监控设备等；数据存储：主要负责存储采集的原始数据和处理后的数据；数据处理：主要分析和预测，可以实现能源供需计划的制定和优化。源储存与输送：通过对能源储存与输送过程中的数据进行采集和分析，可以实现能源储存与输送设施的实时监测和管理，并优化储存和输送流程，提升储存和输送效率。能源消费和环境保护：通过对能源消费和环境数据的采集和分析，可以实现对能源消费状况的实时监测和预测，节约能源资源，同时对环境保护方面也进一步提出可持续发展的策略。能源市场监管：通过对能源市场数据的采集和分析，可以实现对市场状况的实时监测和预测，提升市场监管的能力。

新能源大数据平台是集中存储、管理和分析能源领域数据的平台。可以收集来自不同数据源的数据，包括太阳能、风能、水能等新能源生产和消费的相关数据。通过对这些数据进行处理和分析，平台可以提供新能源产量、消耗和效率等方面的信息，为决策者、研究人员和业务用户提供实时的数据视图和洞察力。新能源大数据平台可以用于推动能源领域的发展和创新，帮助优化能源管理，提高能源利用效率，并促进可持续发展。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。2.平台架构与功能能源大数据平台通常包括以下几个层次：基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术场景能源资源的探索与开发：利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析，提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输：利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用大数据分析对能源消费

能源大数据平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。数据来源与采集能源生产数据：来自煤炭、石油、天然气等传统能源生产企业，以及太阳能、风能、水能、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。关键技术物联网技术：通过在能源设备上安装传感器，实现设备与平台的互联互通，实时采集设备数据，为能源管理和监控提供数据支持。大数据技术：具备处理海量、多源能源价格、能源交易等方面的数据，反映能源市场的供需关系和价格波动情况。能源设备数据：能源生产、传输、分配和使用过程中各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。平台架构与功能基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和等可再生能源发电设施，涵盖能源产量、生产设备运行参数等。能源消费数据：包括工业、商业、居民等不同领域的能源消耗数据，如用电量、用气量、耗油量等，通过智能电表、燃气表等设备采集。能源市场数据：涉及

分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。星环分布式时序数据场景包括IoT设备数据、监控系统数据、金融数据等。时序数据库与传统关系型数据库的区别在于它更加关注数据的时间性质，通常采用列式存储结构，并且支持大规模的并发写入和查询操作。时序数据库通常支持时间窗口库-TranswarpTimeLyre选择时序数据库TimeLyre的四大理由高性能多协议插入：TimeLyre支持实时、批量等多种数据写入方式。实时写入具备多并发、每秒千万级数据点插入的性能，可以时序数据库(TimeSeriesDatabase)是一种专门用于处理时间序列数据的数据库，时序数据库具有高效的数据存储和查询能力。在时序数据中，数据点按时间顺序排列，通常包含了时间戳和数值，常的应用查询、滚动时间查询、分组查询以及聚合查询等特性，能够为用户提供高效的数据查询和分析功能。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级

。向量数据库哪个好？星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化、语音识别、视频指纹等多类AI场景。个性化推荐：星环分布式向量数据库Hippo可与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，通过向量相似度检索，可以对用户行为与喜好等多方面进行分析、挖掘，做到千人千面的推荐效果向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。向量数据库基于向量相似性搜索，可以处理更多非结构化数据，比如图像和音频。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示，因此向量数据库被广泛应用于这些领域后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景

能源大数据是指将能源领域中产生的海量、多源、异构数据进行采集、存储、处理、分析和可视化展示，从而为能源生产、传输、消费等环节的决策和优化提供支持的技术和应用。数据来源能源生产侧：包括煤炭、石油，进行潮流计算和调度优化，降低传输损耗，提高电网、油气管网的运行安全性和可靠性；同时，利用大数据技术对能源需求进行预测，优化能源配送计划，提高能源供应的灵活性和响应速度。能源消费管理与节能服务：为。发展现状政策支持：各国政府纷纷出台了一系列政策支持能源大数据的发展，将其作为推动能源革命和数字经济发展的重要举措。技术创新：随着大数据、人工智能、物联网等技术的不断发展，能源大数据技术也在不断创新和完善，为其应用提供了更加有力的技术支撑。市场需求增长：能源企业对提高能源生产、传输和消费效率的需求日益迫切，对能源大数据的应用需求也在不断增长，推动了能源大数据市场的快速发展。发展趋势多能互补与综合能源服务：将电力、热力、燃气等多种能源系统有机融合，实现多能互补和协同优化，为用户提供一站式的综合能源服务。与智慧城市建设融合：与智慧城市建设深度融合，将能源大数据应用于城市能源规划、智能交通、建筑节能等

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...