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电力系统是人类历史上最复杂的物理信息系统之一，近年来，在新能源使用快速增长、电力电子设备应用广泛、运行模式复杂多变的背景下，电力智能能源数据化控制系统的价值和前景逐渐凸显，并开始应用于电网建设、运营、决策、管理等领域。
数据支持是电力智能能源数据化控制系统的核心。电力人工智能的发展也需要电力行业知识的充分沉积和海量数据的支持。通过数据采集、预处理、存储和管理、分析和挖掘，从各种类型的海量数据中快速获取价值信息，是进一步实现机器学习和深度学习等人工智能算法的前提和关键。
高质量的电力智能能源数据化控制系统对于实现大数据分析和AI应用至关重要。全面收集和感知数据是实现电力人工智能应用的基础。边缘设备与人工智能应用相结合，形成边缘智能，可以实时、短周期的数据处理和分析，更好地支持当地业务的实时智能决策和实施。
在这种情况下，需要对流数据进行实时分析，边缘侧收到数据进行实时处理，形成智能决策发布，而不是传统的方式——边缘侧收到的数据首先存储在关系数据库中，从数据库中提取数据进行分析，然后形成决策。这种方法将失去边缘智能的实时性。
对于电力智能能源数据化控制系统来说，数据量越大，数据质量越好，模型精度越高，在当前的趋势下，越来越多的智能设备和传感器，无论是发输配还是新能源，数据采集频率也在上升，数据规模将翻倍。这对构建智能应用的底层数据架构提出了更高的要求，需要更好的扩展性和稳定性。电力智能能源数据化控制系统有多套智能应用系统，应用独立构建，无法有效共享和交换数据。基于这样的场景进行数据挖掘，构建人工智能应用，需要连接多个系统，可以通过一系列产品组合实现云边统一实时数据的连接、移动、存储、处理和分析，不仅可以为大数据分析提供良好的数据基础，还可以快速构建上层智能应用。通过数据流和应用层解耦，将围绕场景构建的应用范式转化为围绕数据构建场景，实现从数据生成到数据实现的闭环，缩短数据实现周期，降低数据实现成本。
