①作者简介：石金平（1979—)，男，汉族，四川成都人，研究生，注册会计师、高级经济师、信息系统项目管理师（高级），                    从事电力企业信息化管理工作。                    万向（1980—），男，汉族，四川成都人，大专，工程师，从事电力企业信息化管理工作。                    苟艺（1988—），男，汉族，四川成都人，本科，工程师，从事电力企业信息化工作。
DOI：10.16660/jki.1674-098X.2019.27.137
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
①
石金平  万向  苟艺
(四川中电启明星信息技术有限公司  四川成都  610041)
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、客户、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，在一大堆灰物体中能瞬间注意到红的物体。
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。
图1  泛在电力物联网与智能电网示意
图2  公司销售数据的可视化展示
图3  监测过程
图4  可视分析过程
图5  企业价值展示体系
图6  数据可视化技术支撑能力表1  XX公司2018年销售收入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彩感受给人全新的视觉体验，信息的传达与获取更
加高效。
序号时间收入（万元）11月80022月76333月45344月20055月60066月67877月76888月79999月8211010月8331111月78012
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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、P C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业务服务的，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
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析研究与应用[C].国网电投(北京)科技中心.
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国网电投(北京)科技中心.

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