电力云计算项目建议书

电力云计算项目建议书（共8篇）

电力云计算项目建议书 篇1

随着全国电力系统互联的发展，现代电力系统正在演变成一个积聚大量数据和信息计算的系统。这样的发展给目前的系统运行及高级分析带来了巨大的困难：一方面，随着互联电网的扩大和具有更快采集速率的采集装置的出现，系统在线动态分析和控制所要求的计算能力将大大超过当前的实际配置。不断提高的数据量对信息系统的数据处理能力提出了更高的要求，需要更加快捷的数据处理技术。另一方面，由于各业务系统建设目标和建成年代不同，从规划到设计往往缺乏统一性考虑，众多的系统采集和积累了大量的电力系统运行、生产管理以及电力市场运营等方面的相关信息，但是系统间缺乏有效的信息交互，逐渐出现了信息交叠、信息资源浪费、信息兼容性差、重复开发、重复报表等一系列问题。

云计算是一种把分布在众多分布式计算机中的大量数据资源和处理器资源整合在一起协同工作的方法，针对电力系统当前面对的问题，将“云计算”引入电力系统，建立电力系统的云计算体系，在电力系统广域网络硬件不变的情况下，最大限度地整合当前系统的数据资源和处理器资源，极大提高电网数据的处理和交互能力，为智能电网提供有效的技术支持。

电力系统云计算的提出，对整个电力系统信息交互、计算能力和储存空间带来巨大的影响。通过电力云的建立，在完全不改变现有系统内部广域网和设备的情况下，最大限度挖掘、整合系统的计算和储存能力，极大提高当前系统的整体性能，为电网快速仿真建模，电网全方位实时计算分析提供“超级计算能力”增强电网的扩展性，减小电网扩建投资，为智能电网在中国的建立和实现提供强有力的技术支持。

【目录】

第一部分 总论

一、项目概况

（一）项目名称

（二）项目的承办单位

（三）项目报告撰写单位

（四）项目主管部门

（五）项目建设内容、规模、目标

（六）项目建设地点

二、立项研究结论

（一）项目产品市场前景

（二）项目原料供应问题

（三）项目政策保障问题

（四）项目资金保障问题

（五）项目组织保障问题

（六）项目技术保障问题

（七）项目人力保障问题

（八）项目风险控制问题

（九）项目财务效益结论

（十）项目社会效益结论

（十一）项目立项可行性综合评价

三、主要技术经济指标汇总

在总论部分中，可将项目立项报告中各部分的主要技术经济指标汇总，列出主要技术经济指标表，使审批者对项目作全貌了解。

第二部分 电力云计算项目发起背景和建设必要性

一、电力云计算项目建设背景

（一）国家产业政策鼓励电力云计算行业发展

（二）电力云计算市场前景广阔

二、电力云计算项目建设必要性

（一）进一步推动我国电力云计算行业发展

（二）进一步提升我国电力云计算工业技术水平

（三）……

三、电力云计算项目建设可行性

（一）经济可行性

（二）政策可行性

（三）技术可行性

（四）模式可行性

（五）组织和人力资源可行性

第三部分 电力云计算项目市场分析及前景预测

一、电力云计算项目市场规模调查

二、电力云计算项目市场竞争调查

三、电力云计算项目市场前景预测

四、产品方案和建设规模

五、产品销售收入预测

第四部分 建设条件与厂址选择

一、资源和原材料

二、建设地区的选择

三、厂址选择

第五部分 工厂技术方案

一、项目组成

二、生产技术方案

三、总平面布置和运输

四、土建工程

五、其他工程

第六部分 环境保护与劳动安全

一、建设地区环境现状

二、项目主要污染源和污染物

三、项目拟采用的环境保护标准

四、治理环境的方案

五、环境监测制度的建议

六、环境保护投资估算

七、环境影响评价结论

八、劳动保护与安全卫生

第七部分 企业组织和劳动定员

一、企业组织

二、劳动定员和人员培训

第八部分 项目实施进度安排

一、项目实施的各阶段

二、项目实施进度表

三、项目实施费用

第九部分 项目财务测算

一、项目总投资估算

二、资金筹措

三、投资使用计划

四、项目财务测算相关报表

（注：财务测算参考《建设项目经济评价方法与参数》，依照如下步骤进行：

1．基础数据与参数的确定、估算与分析

2．编制财务分析的辅助报表

3．编制财务分析的基本报表估算所有的数据进行汇总并编制财务分析的基本报表。

4．计算财务分析的各项指标，并进行财务分析从项目角度提出项目可行与否的结论。）

第十部分 财务效益、经济和社会效益评价

一、生产成本和销售收入估算

二、财务评价

三、国民经济评价

四、不确定性分析

五、社会效益和社会影响分析

第十一部分 可行性研究结论与建议

一、结论与建议

二、附件

三、附图

电力云计算项目建议书 篇2

1 云计算最新研究状况

在2009年美国就提出了云计算政策, 而我国云计算的发展是从2008年开始的, 并且发展十分的迅速, 中国第一个云计算中心建立在中国无锡太湖, 紧接着又在北京成立了第二家中国的云计算中心, 我国在云计算技术上取得了一定的成就。云计算是网络计算、并行计算、效用计算和网络技术等的集合体, 云计算具有强大的计算和存储能力, 借助的模式主要有SAAS、PAAS、IAAS、MSP等, 云计算的运用使存储和应用等都成为了一种服务模式, 并且将计算和存储分离开, 能够使更多用户对资源进行共享使用。

云安全的发展也非常迅猛, 像瑞星、金山、360安全卫士、卡巴斯基等都推出了云安全方案, 特别是在2010年, 瑞星开发出云安全新品, 每天对木马的攻击就能进行数百万次的拦截, 目前云安全每天可以收集和分析2.5亿个样本。现在我国的云计算技术已经取得了一定的研究成果。

2 电力企业信息化程度

电力企业信息化主要是指在电力企业中信息技术的应用, 也就是通过信息化技术将电力企业的生产、设计、调度和建设等环节, 进行系统和科学的管理, 也是传统工业向知识化和技术化工业方向发展的动力, 信息化能够使电力企业提高工作效率, 规范电力企业的管理, 但是在现有电力企业中信息化程度还有待提高, 主要体现在以下几个方面。

2.1 信息系统管理落后

电力企业信息化管理主要包括两个部分:一部分是电力控制自动化系统, 另一部分就是信息化管理系统。管理的信息化主要体现在互联网的建立和应用, 例如:电力企业在变电站设置了计算机监控系统, 这样就不用浪费人力, 大大减少了工作量, 并且能够对电力系统实行实时监控, 也保证了监控的质量;计算机监控系统的应用在很大程度上提高了电力企业的自动化水平, 但是随着社会制度的改革, 电力企业对信息化管理的需求越来越明显, 特别是对地方供电系统的管理, 因此当前电力企业还应加强信息系统管理。

2.2 缺少保障信息安全的对策

信息安全工作是电力企业信息化管理的重要工作内容, 电力企业对信息安全和信息保密工作也十分的重视, 多数的电力企业对于电力网络访问的限制是利用IP和账号, 这种方式往往能限制一般的网络访问, 但是对于网络黑客来说, 就相当于没有任何的限制, 在网络上缺少细节管理和更深层次的管理;对于病毒和信息保密工作还存在一些疏漏, 缺少信息漏洞修复和应急预案。

2.3 信息技术利用不到位

电力企业的信息化管理以信息技术为基础, 但是信息技术的应用只注重了表面的应用, 例如:建个网页、邮件系统和办公自动化, 这样就算是启动了信息化管理, 信息化技术完全没有渗透到业务中, 也没有得到充分的发挥, 使信息化“徒有虚名”, 也就没能促进电力企业核心业务的发展。

3 云计算在电力企业中的应用现状及未来发展趋势

电力系统是非常复杂的系统, 由于电力自身的特点, 电能并不能进行大规模的存储, 并且发输和配用必须同时才能够进行, 云计算具有强大的计算和存储功能, 有利于资源共享和优化配置, 因此云计算技术将在电力企业中得到广泛的应用。

3.1 在大系统时域仿真中的应用

云计算在大系统时域仿真中的应用, 实现了互联的大电网暂态稳定, 是进行大电网暂态稳定分析的主要方法之一, 由于大规模电网本身时域仿真的计算量特别大, 因此在当前的电力系统中还只能够采用离线的方式对电力系统进行分析, 因此云计算运用到大规模调度电网中, 就可以提高时域仿真的速度, 而且能够实现在线电力系统分析。

3.2 在电网系统恢复中的应用

电网系统恢复主要是针对大面积停电的情况, 电网系统恢复是一件非常复杂的事情, 电网系统恢复是否及时和有效, 直接影响了电网供电系统的能力, 以及人们的用电情况, 甚至会造成一定的经济损失。由于远距离互联电力系统的发展, 有越来越多的电源连入电力系统, 就会给电力系统恢复带来巨大的压力和挑战, 因此云计算的应用有效的实现了电力信息的共享, 使电力人员能够相互合作, 并且云计算强大的计算功能能够使电网恢复系统更加快速、有效的进行电力恢复。

3.3 在电力企业监控和调度中的应用

电力系统的监控和调度原来都是由人工进行的, 不仅浪费了大量的人力, 而且还大大降低了工作效率, 电力系统的控制模式也由集中式控制逐渐转变为了分布式的控制方式, 因此云计算的应用能够有效的对电力系统进行实时监控, 从而保障电力系统的正常运营。

4 结束语

综上所述, 云计算已经在我国取得了一定的成果, 随着社会和信息化的发展, 电力企业也应用了信息化的管理模式, 但是在电力企业信息化管理中还存在着信息系统管理落后、缺少保障信息安全对策和信息技术利用不到位等情况, 为了加强电力企业的科学管理, 解决电力系统中的难题, 云计算被应用到电力系统中, 云计算在电力系统中的应用主要体现在大系统的时域仿真中的应用、电网系统恢复中的应用, 以及在电力企业监控和调度中的应用等, 云计算的应用能够有效的解决电力系统中计算和存储量大的问题, 提高了工作效率, 因此云计算也将成为电力企业信息化管理的重要方法, 以及未来的发展方向。

参考文献

[1]高玲.云计算技术在电力系统信息化中的应用[J].电子制作, 2013, 11:115.

[2]刘振兴, 刘德飞.云计算技术在电力系统中的应用[J].电子制作, 2013, 10:113+108.

谈本土云计算项目融资困境 篇3

历史证明新技术的成熟必将走过不平凡的道路，云计算也不例外，需要经历一段磨合期。很多国内产业界有远见的公司也已经把云计算列入战略规划，但是资本市场似乎并不待见这个顶着国家新兴战略产业光环的新领域，许多试图以云计算概念融资的企业纷纷铩羽而归。总结分析，有诸多原因：

国内企业在云计算方面的创新度不够。纵观当前云计算的核心技术，多出自美国的大公司，或已经专利保护，或已经开源，从某种程度上看，技术创新的空间已被压缩。例如在IAAS层面，从虚拟化(服务器、网络和存储)到基础设施管理等，核心技术尽在大的跨国IT企业，PAAS层面更是没有国内企业的踪影，许多微创新都汇集在开源项目。因此，云计算项目要得到资本市场的青睐，需在技术层面有自己的独到之处，或是自有知识产权，或是增量创新。

技术维度不是左右融资决策的唯一因素，商业模式和有效实施案例的缺乏是另一个阻碍因素。虽说云计算带来的Utility Computing模式提倡按需付费，实际上在私有云的应用上并未得不到有效体现，在公有云方面，真正赚钱的也都是以Amazon和Salesforce为代表的国外企业，国内更鲜有成功案例。百花齐放的SAAS在一轮兴起之后，大浪淘沙，也没有经典出现。真正能让投资者云开雾散的诱人故事少之又少，肯出钱的就不会有了。

人才缺乏也是困扰云计算提供商的一个头疼问题，包括技术人才和围绕云计算的运营管理人才。云计算预期的巨大市场价值和人才困乏的矛盾已然凸显出来，目前大多数人才都聚集或被网罗在大型互联网公司旗下，这些公司并不缺钱，也无需在资本市场募集资金，想从这些互联网公司大量获取技术资源无异于缘木求鱼。人才问题直接阻碍了云计算项目的创新程度和实施效率，在没有看到项目的团队实力之前，任何投资都将是一个巨大风险。这个问题在短期内似乎无法立刻得到解决，长远来着需要政府和高校介入，在政策扶持、校企合作和人才培養方面给力支持。

电力云计算项目建议书 篇4

甘肃广电网络天祝云计算数据中心项目开工

11月27日，全国首家广电系统省级“云计算信息枢纽中心”——甘肃省广电网络天祝云计算数据中心项目在天祝县城北新区正式开工建设。

甘肃广电网络天祝云计算数据中心项目是省广电网络公司统一实施的五大产业之一，项目规划占地150亩，总投资10亿元，分三期完成。一期投资2亿元，建成2000平方米的主机房。项目建成后，预计年产值达8000万元，真正成为我国西北规模最大、功能齐全、技术先进的云计算数据中心。该项目将充分发挥广电网络资源优势、高清互动电视综合信息平台优势及甘肃广电网络天祝云计算数据中心技术优势，为我省乃至我国西北省区提供平安城市、数字城市、智能交通、远程教育、远程医疗、平安社区等多领域的服务，最终打造一个全省乃至西北的科技中心、科普中心、青少年活动中心和信息枢纽。

电力云计算项目建议书 篇5

依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年》、《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》、《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等文件，科技部会同相关部门组织开展了《云计算和大数据重点专项实施方案》编制工作，在此基础上启动“云计算和大数据重点专项”2016年度项目，并发布本指南。

云计算和大数据专项总体目标是：形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规范；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控，促进我国云计算和大数据技术的研究与应用达到国际领先水平，加快建成信息强国。

专项围绕云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互4个创新链(技术方向部署31项研究任务，专项实施周期为2016年-2020年。

按照分步实施、重点突出原则，2016年首批在4个技术方向启动12个任务。针对任务中的研究内容，以项目为单位进行整体申报，研究内容需覆盖相应指南方向的全部考核指标。项目设1名项目负责人，项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题设1名课题负责人，每个课题牵头单位及参与单位原则上不超过5个。

1.云计算和大数据基础设施

1.1 软件定义的云计算基础理论和方法(前沿基础类

研究内容：软件定义的云计算基础理论；能效优化的分布存储和处理的硬件及软件系统架构；大数据的复杂性、可计算性与云平台处理效率的关系；混合云中面向软件定义的虚拟专用云的动态构建理论与方法以及应用运行机理；资源聚合与解耦的模型与构建方法；软件定义云平台的可用性、可审计性等度量与测评方法；软件定义的云计算原型系统。

考核指标：建立软件定义的云计算基础理论，设计一组有效的模型与方法并在云计算原型系统中予以验证；形成软件定义云计算的可用性、可审计性与性能的度量模型与评测方法；形成一批高水平、有国际高影响力的成果；形成一组软件定义的云计算相关规范和标准(送审稿。支持年限：不超过5年。拟支持项目数：1-2项。

1.2 新型大数据存储技术与平台(共性关键技术类

研究内容：大数据环境下基于新型存储器件的存储体系架构及控制方法，以及与之对应的持久内存管理和数据组织方法。在此基础上形成基于非易失存储器件的新设备、驱动软件、专用高效持久内存管理和文件系统；异构存储介质高效融合的高并发低延迟的万亿文件级大数据存储系统；新型数据冗余技术，数据冗余的高效转化与高效重构技术；数据保存50年以上的方法和技术，以保障信息不丢失、能再现；大数据存储系统的评估理论、方法及其工具软件。

考核指标：(1研制有自主知识产权的高速低耗存储控制器及设备、驱动软件、专用高效持久内存管理和文件系统；容量型设备容量≥10TB，性能型设备IOPS≥100万、带宽≥10GB/s，能耗最低可达10瓦/TB；节点内可扩展；(2系统支持多存储介质设备异构融合，支持高密低耗、系列化的存储节点，节点容量达PB级；(3系统支持万亿文件；在万级并发访问下，巨量小文件平均访问延迟低于10ms；(4在EB级大数据场景下应用于1-3个典型领域；(5申请一批本领域的知识产权。

支持年限：不超过4年。拟支持项目数：1-2项。

1.3基于数据流的大数据分析系统(共性关键技术类

研究内容：研究用于大数据分析的数据流加速器系统，包括数据流加速器硬件、数据流编程模型及优化编译器以及运行时系统等。(1数据流加速器硬件；(2面向数据流加速器的编程模型及优化编译器，提出能充分发挥数据流在并行性和同步方面的优势的编程模型；研究数据流的无编程动态模型定制与生成方法；(3面向数据流加速器的运行时系统，包括加速器资源的分配与回收、动态重构、通信管理、内存管理等，支持基于数据流编程模型的在线计算和实时计算；支持对基于不同硬件架构的异构计算资源的统一抽象和一致高效管理；(4数据流处理分析的可视化展示和监控管理工具。

考核指标：(1在加速器上完成不少于三个典型大数据应用的加速；在不少于5个领域进行成功应用示范；(2在典型大数据应用上的性能功耗比是通用CPU平台的10倍以上；(3单块加速器卡上内存不少于256GB，单台服务器可支持4块加速卡，加速器之间可以高速互连，互连理论带宽≥100Gbps，实测带宽≥80Gbps；(4系统可通过多机互连扩展，可处理PB量级的大数据；(5针对高并发的数据流实时分析，单物理节点(普通PC服务器流式数据处理吞吐量不小于3万笔/秒，集群数据处理吞吐量不小于100万笔/秒，单笔请求处理平均延时小于10毫秒。支持年限：不超过3年。拟支持项目数：1-2项。

1.4 面向云计算的网络化操作系统(共性关键技术类

研究内容：软件定义的新一代ICT系统体系结构，重新界定软硬件的功能划分以及面向应用的配置方法与机制；超大规模资源管理和调度核心技术和基础平台；研

制新一代云操作系统、云组件、数据中心操作系统等基础核心软件；研究硬件元素管理的合理粒度并提供应用编程接口，通过软件方式实现高效资源整合、调度、自适应与自动化协同；突破支撑大规模数据处理、内存计算、科学计算等具有海量资源需求的巨型虚拟机支撑方法，支持新型异构设备的巨型虚拟机；研究基于容器的虚拟化方法，在提升效率的同时显著提升容器的隔离性；研究面向领域需求的快速领域虚拟机定制方法，建立领域虚拟化组件库，集成面向领域的虚拟机仓库；研究管理灵活性、能耗和性能损耗之间的合理平衡，降低软件定义系统的复杂性和故障率，通过软件管理降低系统能耗，研究评估理论、方法及其工具软件。考核指标：研发具有自主知识产权的网络化操作系统；显著提升现有虚拟化方法的资源整合能力与管理效率，云系统整体资源利用率比现有世界先进水平提高1倍；支持包括FPGA、GPU、RDMA与非易失内存等设备虚拟化，单个巨型虚拟机支持各类内存超过2TB，虚拟处理核数目超过500个，性能相对当前主流虚拟化平台提升30%以上；建立面向专业领域的虚拟机示范仓库，支撑不少于5个领域的应用，可定制的虚拟机类型超过100种；研发新一代云计算核心软件，形成软件定义的技术体系、方法、工具、环境和最佳实践，初步形成支持软件定义的一体化硬件架构、基础软件，并在2个或者2个以上的重点领域进行应用验证与推广。支持年限：不超过4年。拟支持项目数：1-2项。

1.5面向特定领域的大数据管理系统(共性关键技术类

研究内容：支持典型应用场景的开放架构大数据管理系统的设计，以及大数据管理系统标准和规范、系统评测基准的研制；面向关系数据、图数据、键-值对数据、非结构化数据等不同数据模型的大数据管理关键技术研究与相应大数据管理系统研制；数据驱动的大数据管理系统的监控、运维与调优工具研制。

考核指标：设计开放式架构大数据管理系统架构，形成大数据管理系统的系列国家标准和规范，提出针对至少3种数据模型的大数据管理系统评测基准和测试工

具。研制针对不同数据模型的具备高扩展性、高可用性、高性能的数据管理系统及其关键技术，在基准测试上的指标与国际主流产品可比。研制大数据应用所急需的、可独立部署的系统管理工具不少于5个。开展2-3个示范应用，数据规模达到EB级别。申请一批本领域的知识产权。支持年限：不超过3年。拟支持项目数：1-3项。

2.基于云模式和数据驱动的新型软件

2.1基于大数据的软件智能开发方法和环境(共性关键技术类

研究内容：研究软件开发相关大数据的收集、整理、存储、检索等关键技术；围绕知识获取、管理和利用形成知识驱动的软件开发方法，提升传统软件工具的知识处理机制，为软件建模、编码、程序理解、测试等工具建立起基于知识的处理架构，形成知识驱动的功能支撑，为开发人员提供基于问答(QA：Question-Answer的开发环境，面向特定领域建立软件知识图谱，实现基于大数据的软件智能开发环境。

考核指标：产出基于大数据的软件智能开发关键模型、算法、技术、工具和系统，形成PB级的软件工程大数据资源，问答系统覆盖10个领域或行业的软件开发，问题回答性能与效果均优于通用中文搜索引擎，在5个大型软件企业进行应用推广，申请一批本领域的知识产权。支持年限：不超过3年。拟支持项目数：1-2项。3.大数据分析应用与类人智能

3.1 大数据知识工程基础理论及其应用研究(前沿基础类+共性关键技术类

研究内容：针对大数据异构、自治、复杂、演化的网络环境，研究多源、动态、异质碎片化知识/知识簇的表示模型与在线挖掘方法，揭示碎片化知识的时空特性和演化机理；研究碎片化知识间语义关联与涌现特性，探寻其动态挖掘与拓扑融合机理；设计多粒度情景感知与知识寻径模型，研究交互式个性化服务的知识适配机理。

考核指标：建立大数据知识工程基础理论，针对目前大数据向大知识转化过程中困惑人们的难题，设计出一组有效的算法并在实际应用中得到验证；研究和形成利用海量、低质碎片化知识构建新型多通道知识服务平台的方法学体系，在此基础上融合10个以上领域的碎片化知识，建立PB级别的网上知识服务中心；选择既能体现国家重大需求又具有知识密集型应用特点的应用领域(如普适医疗、远程教育、互联网创业等，开展示范应用，用户规模超过100万人。支持年限：不超过5年。拟支持项目数：1-2项。

3.2面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术(共性关键技术类 研究内容：从个体、群体和场景三个方面研究大范围场景视觉感知大数据的智能分析关键技术。在个体信息感知方面研究多模态高通量生物特征获取与身份识别技术、个体属性特征与动作行为识别技术、行人重识别技术；在群体信息感知方面研究人群流量监测与人群密度估计技术、群体行为理解和群体事件检测技术；在场景信息感知方面研究大范围场景的视觉语义建模、复杂事件的演化分析、视觉对象的时空定位与搜索、跨场景数据关联技术等。

考核指标：实现十万到百万级以上视觉感知终端的图像视频大数据智能分析；远距离获取和分析虹膜、人脸、步态等多模态生物特征，个体身份识别精度>98%，个体属性特征和行为识别精度>90%，行人重识别精度>90%；人群流量监测和人群密度估计误差<10%，群体行为理解和群体事件检测的准确率>90%；复杂事件演化

分析的准确率>85%，视觉对象位置信息分析和预测的误差<3米，视觉对象检索准确率>90%。

支持年限：不超过4年。拟支持项目数：1-2项。

3.3跨时空多源异构数据的融合、开放共享技术与平台(共性关键技术类 研究内容：研究非完整、非一致、非准确、跨时空多源异构数据的精准采集和清洗、异构数据的结构化描述和语义协同、以人为中心的多源信息感知融合与理解、数据程序化交易及其在线监管等关键技术；研制大数据开放共享技术与平台，满足省部级政府以及大型企业数据的采集、清洗、分析、服务、交易、监管的功能、性能、时间、成本、风险等需求。

考核指标：可实时采集数据库封闭、文档源码缺失、原开发团队缺位、第三方商业构件依赖等情况下的Web应用、移动应用、PC应用中的业务数据，数据可采集比例不低于90%，人力成本缩减10倍以上；在主流x86服务器单节点配置下，开放共享平台的业务数据(不含音视频日开采量达TB级，支持万级用户并发访问；在1000个以上的政府和央企真实业务系统示范应用；形成多源异构数据的融合与智能服务相关技术规范和标准(送审稿5项以上。支持年限：不超过4年。拟支持项目数：1-2项。

4.云端融合的感知认知与人机交互

4.1人机交互自然性的计算原理(前沿基础类

研究内容：研究自然交互的基础计算理论，研究面向连续、不确定人体运动行为的内在结构和计算表示，包括精度和速度的关系；建立多感知动作识别理论框架和

新型交互范式；建立多模态交互的信息处理模型，度量交互模态的信道容量；研究多尺度视听触觉认知在并行加工时的数据表征、融合和替代机制；研究面向云端融合的多模态交互接口输入输出融合方法；研究生理数据的获取和识别方法，以及生理数据与认知状态的关系；研究心理模型的机理，解释学习成本和交互选择；形成自然人机交互的评价体系和优化理论基础。

考核指标：建立面向连续和不确定特征的运动模型，建立动作可区分度量化度量，构建新型动作交互范式；可量化度量任意输入输出接口的交互带宽；用户信息处理模型支持主动精细操控运动到隐式活动行为；支持5种以上自然交互接口通过云端融合实时高效推理交互信息，多模态融合输入输出算法的执行时间不超过1ms；用户心理模型表示方法应包含认知、感知和行为要素；建立自然交互计算理论的验证平台和原型系统，实现具备高效率的自然交互新型装置；发表国际高水平论文，在核心算法等方面形成专利群，获得国际领先的基础研究成果，培养高水平基础研究人才。支持年限：不超过5年。支持项目数：1项。

4.2云端融合的自然交互设备和工具(共性关键技术类

研究内容：研究支持云端融合的穿戴式动作捕捉关键技术和设备；设计结合生理信号与空间姿态作为控制信息的穿戴式手势装置、体感控制器；研究用户意图理解和高精度的输入推理算法和输入技术；研究跨设备用户界面表示方法和描述语言；研究远程交互、桌面交互和多移动设备间的跨设备交互技术；形成融合手势、体态、生理等多感知触控交互核心算法；构建面向云端融合的多感知触控式用户界面工具和交互技术集；研究和开发面向教育、办公、医疗等不同人群使用的触控式应用套件。鼓励优势单位强强合作，提升自然交互技术原创水平，形成用户界面工具和交互设备研发平台，所研发的套件实现规模化应用。

考核指标：手部运动数据精度达到毫米级，手部弯曲感应位置不少于18个，数据精度不低于16位；手势集中通用手势数目不低于50个，识别率不低于95%；动作捕获的位置涉及全身多个关键部位，动作捕获延时小于20ms，帧率不低于50Hz，精度在所捕获的身体部位尺寸的5%以内；英文输入速度不低于30单词/秒，中文不低于50字/秒；提交界面描述语言规范，支持输入输出的重定向。支持笔、触控、手势、体态、语音、生理等6种以上自然交互方式，支持冗余、互补、混合等3种以上交互通道融合方式；建立交互意图理解计算框架，研发用户界面工具和交互设备研发平台；形成专利池；构造的套件装机数量30万套，应用单位至少500家。实施年限：不超过4年。支持项目数：1-2项。

4.3支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术(共性关键技术类

研究内容：研究匹配个体差异并可长期佩戴使用的适人性虚拟现实技术，研制个性化高沉浸虚拟现实整套装置及应用系统,搭建以全浸没式虚拟现实为核心的社会化网络社区系统，并形成示范应用；研究大尺度非配合环境下摄像机的实时跟踪定位和三维注册融合技术，设计并建立适合云服务器和各种显示终端的增强现实统一描述语言及其解析器；研制面向移动终端的虚实融合内容生成系统及具有超大视场的增强现实头盔显示装备。

考核指标：沉浸式头盔显示系统视场角不小于150度； 光学透射式头戴显示系统视场角不小于80度；非配合环境中的实时识别、跟踪、配准/注册技术的准确率达到95%以上，跟踪注册帧率不低于20帧/秒，面向移动终端的云-端结合虚实内容融合系统具备十万级的并发应用服务能力；支持千平方米级范围内自由行走及无标记手-眼协同交互；形成虚拟现实社会化网络平台及应用示范；并形成专利池。支持年限：不超过4年。

电力云计算项目建议书 篇6

云计算提倡协同工作, 通过云可以将分布在不同地点计算机的数据资源以及硬件资源进行整合。针对上述电力产业面临的问题, 可以通过引入云计算, 构建电力行业信息系统平台, 从而在现有电力行业网络硬件设备不变的前提下, 最大限度地对当前系统中的数据资源和计算机硬件资源进行整合, 极大地提高电力行业的数据处理能力与交互能力, 为未来实现智能电网搭建基础。

1 云计算的概念

目前, 被大众广为接受的云计算概念是由美国国家标准与技术研究院 (NIST) 提出的, 即“云计算是一种按使用量付费的模式, 这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池, 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等, 这些资源能够被快速提供, 只需投入很少的管理工作, 或与服务供应商进行很少的交互”。

云计算终极理念是通过网络把多个计算设备整合成为一个具有强大计算能力的计算系统, 通过Saa S、Paa S、Iaa S、MSP等商业应用模式把强大的计算能力分布到终端用户手中。云计算的核心理念之一是通过“云”处理能力的不断提升, 减轻终端用户进行数据计算的负担, 最终将用户终端设备简化成为一个输入输出设备, 同时按需享用“云”提供的强大计算处理能力。

2 云计算的特点

2.1 设备规模巨大

“云”中的设备众多, 可以通过互联网为用户提供前所未有的超级计算能力。例如, Google云拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等“云”拥有几十万台服务器, 即使常规的企业私有云通常也拥有成百上千台服务器。

2.2 服务虚拟化

众多身处异地的云计算设备通过网络互联, 在云中运行服务应用, 用户请求的资源也来自云。在使用云时, 用户不需要了解计算设备具体在什么位置或者服务应用具体在哪台设备上运行, 仅仅需要使用一台电脑或一部手机, 就可以通过网络实现需要的一切, 甚至是完成复杂的超级计算等复杂的任务。

2.3 服务可靠性高

云计算运用数据多副本容错、计算节点同构可互换等手段提供比个人本地计算机或本地服务器可靠性更高的计算服务。

2.4 通用性

在“云”的支撑下可以构建出千变万化的服务应用, 同一个“云”可以同时支撑运行多个不同的应用运行。

2.5 可扩展性与按需服务

“云”是一个庞大的资源池, “云”的大小可以伸缩, 从而可以根据用户需求规模的变化等动态调整云的大小, 用户则可以像使用自来水、电、煤气一样根据资源占用量缴纳费用。

2.6 价格低廉效益高

“云”具有特殊的容错措施, 因此可以采用相对廉价的节点构成庞大的“云”。“云”采用的集中式管理模式还可以使企事业单位大量节约乃至无需支付日益增加的计算机系统更新与管理成本。“云”中信息数据与资源的共享性与高利用率, 也可以使个人用户享受低成本的“云”服务。

3 云计算的关键技术

3.1 虚拟化技术

虚拟化技术是一种资源管理技术, 它将服务器、存储等各种实体计算机资源抽象转换后提供给用户使用, 从而打破了实体设备之间不能分享的障碍, 使用户可以更好地应用各类资源。

与以往的多任务技术不同, 多任务是指在一个操作系统允许多个应用程序同时运行, 而虚拟化技术则可以在云中实现多个操作系统同时运行, 每个操作系统都在一个虚拟化的主机上运行, 同时每个操作系统都可以同时运行多个程序。

3.2 动态扩展技术

各类应用具有不同的运用周期, 通过云计算的动态扩展技术可以根据应用的实际负载为其分配不同的云资源, 从而显著提高资源利用率。动态扩展技术为不同的应用架设不同的集群类型, 每种集群类型都具有特定的扩展方式, 通过监控应用负载的变化, 自动实现为应用增加或减少资源。

3.3 分布式存储技术

分布式存储可以综合利用多台云服务器存储资源, 以满足单台服务器无法满足的存储需求。Google GFS和HDFS是最典型的云平台分布式文件系统。

3.4 多租户技术

多租户技术能保证大量云用户可以共享同一堆栈的软硬件资源, 每位用户按需使用资源, 能够在不影响其他用户使用的前提下实现对云应用服务的客户化配置。多租户技术的核心技术包括客户化配置、数据隔离、性能定制和框架扩展等。

4 云计算在电力行业的应用

4.1 搭建云计算基础设施, 实现现有设备整合应用

云计算基础设施包括硬件与软件两大部分。其中, 硬件部分包括大规模的计算机群、海量的存储系统以及高速的网络信道;软件部分则包括操作系统、分布式文件系统、虚拟化管理软件、分布式管理软件、大型分布式数据库等等。这些软硬件是搭建应用云环境的必须条件, 能够支持异构机群, 具备较高的可靠性、较强的智能自愈功能和灵活的可扩展性。云计算基础设施既可以在一处集中部署, 也可以在不同地点分布部署。

4.2 实现云端数据存储与管理, 提高数据应用效率

搭建在云数据库和文件系统基础上的云数据存储与管理功能主要用于电网模型的数据管理, 提供了信息维护、版本管理与日志记录等数据管理功能。

其中信息维护是数据存储与数据管理的基础, 提供有数据编辑、数据核准、数据组合、数据比对等功能。数据编辑包括数据的录入、导入导出、格式转换、修改和保存等功能;数据核准包括核对电网模型规范性、唯一性与合理性等, 从而有效提高数据的精确性;数据比对是将通过不同方式、在不同时间收集到的电网模型和既定参数进行对比, 从而及时了解数据的动态变化, 便于查找问题产生的根源。

版本管理可以按照限定时间和约定指定规则定期保存数据, 从而将不同时段的数据保存为不同版本, 当有业务需求时可以根据指定时间按需恢复为旧版本数据, 从而提高数据的可靠性。

日志管理则是对用户的每一次系统操作和数据的每一次变化进行记录, 用于追溯数据操作历史和责任追究。

4.3 开发业务应用, 搭建智能电网

电力系统工作中常见的计算应用都可以通过云服务应用向客户提供, 从而满足客户提出的相关服务需求。例如, 电压无功优化、最优潮流、状态估计、稳态计算的拓扑分析、静态安全分析、调度员潮流等。

4.4 开展云端协同工作, 提供业务工作效率

通过部署云协同软件以及工作管理、流控制和指挥调度系统, 可以实现身处不同地点的多个电力管理人员同时对电网协同数据进行管理与操作, 从而实现不同地点的多个部门人员共同完成较为复杂的工作任务的功能。

同时, 协同工作软件大多支持文字、音频、视频等多种交流方式, 支持屏幕、程序与办公软件的共享, 为身处异地的使用者之间提供了多种实时交流途径, 有效提高了工作效率与工作质量。

5 基于云计算的电力行业信息系统的优势

与传统电力行业信息系统相比, 基于云计算的电力行业信息系统主要具有以下优势。

5.1 具有强大的数据计算与存储能力

云计算环境下的电力行业信息系统将数据分布存储在不同的计算机上, 并具有成千上万台计算机的综合计算能力, 大幅度提高了电力数据的计算速度与精确性。

5.2 具有较强的按需扩展特性

基于云计算的电力行业信息系统可以将包括服务器、存储与系统内网设备在内的硬件虚拟化, 从而建立一个共享的、可按需分配的大型电力系统内部资源池。同时, 信息系统内部的各种资源可以根据实际需求进行分配或自动调整。

5.3 具有一定的经济性

在传统电力行业信息系统中, 任何一个节点或终端都需要配备显示器、硬盘、CPU、内存等硬件设备, 而且需要按需进行设备更新以确保硬件性能可以满足节点或终端的计算和存储需求。

而基于云计算的电力行业信息系统仅仅需要为工作人员配置终端访问设备, 无需担心设备的硬件性能, 只要保证可以接入电力系统广域网, 就能实现需要的存储与计算功能。

6 结语

随着云计算技术的逐步成熟, 云计算必将为电力系统的方方面面提供服务。有了它, 电力系统的信息管理将达到一个崭新的高度。

摘要：本文着重从云计算的自身优势与特点出发, 探讨云计算对电力行业信息化管理工作的影响与推动, 浅谈云计算为电力行业信息系统平台带来的潜在应用。

电力云计算项目建议书 篇7

1 电力系统的整体安全性的简要概况

科学技术不断发展的今天,云计算成为现代科学技术的宠儿,并且经过长时间的发展,已经在众多行业中得到广泛的应用。并且不同行业中,云技术的不同应用也开始发挥着越来越重要的作用。它将各种资源以互联网为基础,进行收集整理,并且由专门的监督管理软件实行数据的监督和管理,从而实现不同计算机所掌握的不同信息之间的共享。但现阶段我国云技术的发展仍然落后于西方发展国家,需要我过多借鉴一下国外的经验,并借鉴国外的技术。

而随着科学技术不断发展,我国电力信息系统逐渐朝着智能化、科技化和自动化的方向发展,并且逐渐减少人力控制,实现计算机自动控制。而要想保证我国电网控制的安全性,这就需要针对以下几个方面做好数据的安全需求。

1.1 访问权限的设置,工作人员要想对电力系统进行访问时,必须要验证自身的身份,需要对一些具体的内容进行审核,并且针对这些访问作好记录,从而方便检察部门进行监督管理和检查。

1.2 保证数据的完整性。无论遇到任何的情况,电网中数据库中的数据绝对不能删除和更改,保证数据的完整性,以备不时之需。

1.3 数据存储的安全性。

系统要有自动那备份数据的功能,一旦发生不可避免的灾难时,可以通过自动数据备份的和功能从而减少灾难带来的损失。

1.4 系统运行的安全性。

系统在正常运行过程中,需要保证系统的隐私性和私密性,不允许非工作人员进行偷看,保证数据的安全性。这就需要系统在运行过程中做好运行的安全性安排。

1.5 网络的安全性。

整个电网的系统是以互联网为基础,而现阶段互联网安全性能偏低。电网需要保证自己重要的系统在网络中进行运行时的安全特性,谨防受到黑客的侵入和供给,从而造成整个电网系统的瘫痪,进而导致重大的问题。

2 关于以云计算为基础的电力系统信息安全性的分析

现阶段我国云计算的平台多数是以互联网为基础,并且使用虚拟的方式来实现对各种数据监督和管理,并且实现资源配置的优化。因为云计算的云端中储存了大量的数据和用户,并且不同用户对不同的安全性和隐私性的定义和认识不同,因此这就要求云技术平台要做好安全部署的问题,采取各种有效的措施进行,只有这样才能满足不同用户对安全的不同要求,才能让企业和个人用户更加信赖云计算这一项技术,以及继续使用这个平台。而安全部署中不仅有着用户身份的确认问题,用户的权力授受的问题,同时还包括着用户储存在云端中数据的安全性的问题以及整个云端的容量扩张问题,云端数据及时备份的问题以及云端自动恢复等问题。这些问题都是至关重要,并且需要平台尽快加以解决的问题。另外,数据的加密,以及数据的安全性传输,数据存储的安全性方面和数据的监督管理审核方面的安全性都值得相关部门的高度关注和重视,只有这样研究大量的安全按技术,确保整个云端的安全性,才能实现云计算为基础的电力系统成为可能。

2.1 私有云技术在电力信息系统数据安全中的应用

私有云是为企业或机构独立使用而构建的平台,在私有云平台上,企业掌控着一切,包括基础设施和应用程序。所以利用这种方式来保护数据安全并能提高工作效率一般来说,私有云部署在防火墙内部或主机托管场所,以保证它的绝对安全。

2.1.1 数据存储安全数据存储对系统是非常重要的内容,它包含有存储位置、数据隔离、备份和修复等私有云可以将电力企业的存储空间按照不同的功能进行分类,从而将数据存放在不同的位置,从而不仅能有效将数据隔离,还能防止数据泄露。

2.1.2 数据传输安全电力信息系统中很多数据都是隐私数据,而在私有云模式中,这些数据在传输过程中经过了严格加密,及时被别人截取也无法打开,从而保证数据在传输过程的绝对安全,另外,本地用户可以安全访问数据库。

2.1.3 身份验证与授权私有云模式下,外部人员不能非法访问,而内部人员也不是都有权限访问所有数据所以,管理人员可以根据访问者权利和身份的不同对访问权限进行设置,以确保数据得到合法的访问,防止底层人员泄露重要数据,保证了企业运营信息和个人信息的安全。

2.1.4 私有云平台可以在任意时刻监控整个系统的运行状态和数据的安全性,一旦发现异常,会自动修复,而且私有云完善的应急响应机制能快速有效的处理突发事件。

2.1.5 网络边界安全风险在云计算模式下,物理安全边界能够得到有效保护,但是计算机终端到云端通道的安全性、计算机数据中心、用户系统网络等网络边界的风险会上升另外,云计算采用的是虚拟化模式,让网络安全边界的界定变得更加模糊,给安全保障带来更大的困难。

2.2 全同态加密数据安全技术的应用

在将数据储存到云服务器之前,需要将数据加密以保证数据的安全然而,电力企业处理数据是十分频繁的,所以要不停地加密和解密数据,这不仅十分浪费通讯和计算资源,还降低了数据在处理过程中的安全性全同态加密算法可以解决这些问题,它可以找到使原数据任意加乘后得到的数据就是所期望的密文,因此具有很好的应用性在云计算中,所存储的数据都是需要经过加密后的密文,用户在读取、处理这些数据时必须要对这些数据不断解密和加密,而全同态加密计算法可以直接处理加密后的数据而不会引起数据处理过程中的安全问题,同时,使用此算法还可以对数据修改和查询,并返回用户所需要的密文,用户就可以对其解密得到预期数据此算法不仅能同样得到用户想要的结果,还能有效保护用户数据安全不被泄露,以及增强企业的数据管理能力。

2.3 基于云计算的电力信息系统数据安全非技术手段

云计算下电力信息系统,数据安全处理的技术虽然占着十分重要的地位,但是非技术手段也应当齐头并进。

3 结论

云计算在电力信息系统中发挥着越来越重要的作用,本文从数据的安全需求出发,讨论了私有云、全同态加密算法以及非技术手段分析他们对电力信息系统数据的保护作用。

摘要：云计算在科学技术不断发展的今天起到越来越重要的作用。尤其是在我国电力信息系统方面。因此本文主要从云技术的安全角度出发,并且针对不安全的现状提出一些针对对策,希望能够加强对整个电力信息系统的安全性。

关键词：云计算,电力信息系统,安全技术

参考文献

[1]顾春晖.基于云计算的电力信息系统安全技术讨论[J].电子技术与软件工程,2014(9):227.

[2]林晓新.关于云计算的电力信息系统安全技术研究[J].电子世界,2014(22):11.

云计算技术在电力系统中的应用 篇8

在现代社会,各种先进技术不断被研发和完善,作为信息化时代最显著特征之一的IT技术也飞速发展。云计算是近年来才开始出现的一种应用方式,对于该技术如何在社会中应用是人们当前给予最大关注度的问题之一。由于电力系统在推动社会发展方面发挥着直接作用,探讨云计算技术在电力系统中的应用显得非常重要。

2云计算技术简介

2.1概念

广义的云计算技术指的是以互联网为基础的相关服务的交付模式。云计算中的云比喻的是互联网,是互联网的抽象表达。侠义的云计算技术指的是IT基础设施的一种应用交付方式,是在互联网中通过易扩展和按需的形式获得资源的形式。云计算技术提供的服务既包括与互联网和IT基础设施相关的服务,同时也指其他类型的,其根本性质是计算能力可以作为一种商品进行支付和流通。

2.2特点

具有虚拟化共享性质。云计算并不是一种实质性的、可摸得到的具体物质,而是一种虚拟化的存在。由于本质就是虚拟化,所以云计算进行的各种操作也就是不可避免的存在虚拟化特性。在云计算模式下,计算机内所有的资源都是不加密的,用户可以对这些资源进行无限提取和使用,整个互联网上所有资源均是以一种全民共享的形式存在的。

提高规模效益。云计算具有计算和整合资源的性质,在电力系统中应用时能够将电力公司中大量闲置不用或者有重复现象的资源进行整合,既能减轻计算平台的压力,最大限度的减少资源浪费,又能减少电力公司在信息系统方面的人力物力投资,有助于减少公司的建设运行投资成本,提高规模效益。

提高工作效率。云计算的自动化和智能化水平非常高,能够通过虚拟化云平台向用户集中和维护信息,在加快信息发布速度和保障信息安全方面发挥着非常重要的作用。由于云计算能够有效延长设备的使用说明,提高其使用性能,所以相比于传统的信息系统而言这种技术能够有效减少客户端升级次数和时间,为信息系统的顺畅运行奠定良好基础,有助于提高整个信息系统信息发布和管理工作的效率。

3云计算技术在电力系统中的应用及其待改善问题

3.1应用概况

电力系统的一个最显著的特点就是电能不能进行大量的存储,只能够同时生产同时配用,且受自然条件的影响比较大。而云计算技术本身具有较强的存储能力和可动态扩展等多种性能,所以在电力系统中应用云计算技术能够取得较为显著的效果。

目前,在信息化、自动化以及智能化先进技术的不断应用下,电力系统的员工基本都拥有独立的计算机设备。但是这种办公形式存在信息资源利用不足和信息安全风险等问题。若在电力系统业务处理工作中应用云计算技术,那么云计算能够把电力系统中庞大的计算块分为比较容易处理的计算块,然后再使用庞大系统对这些计算块进行分析,使整个分析结果更加精准和符合实际。这样的应用使系统内的所有资源和数据都在云平台上得到妥善处理和储存, 在不增强电力系统计算机计算能力的基础上对电力系统资源进行快速切换和存储,是解决电力系统多项复杂内容的重要方法。

另外,云计算技术在电力系统中应用时与企业的数据中心、信息防护中心等进行无缝连接,最大限度的保障企业数据的安全。且这种直接在原有系统基础上加以应用智能云电网的形式有助于电力系统任务分配计算和电能资源的更好存储,是实现电力系统信息资源绝对共享的重要环节。

3.2待改善问题

云计算技术在电力系统中的应用除了对电力系统发展产生了极大的推动作用之外,同时也面临着诸多挑战。在现代网络化深入发展的时代,对于当前电网中存在的业务系统架构形式各异、电力调度网络安全分区严重隔离、网络形式接入方式不统一以及工作人员被限制对内网访问等问题必须要首先对其进行足够的重视,使云计算技术能够更好在电力系统中应用。

云计算技术在电力系统中的应用势必会是电网的一次重大改革。但是,由于能力有限,我国目前的云计算技术主要是处在Saa S层面,仍未能研发出一款与国外一样完善的云平台,如此也直接决定了我国的电力云计算平台还只是处在初级的探索阶段。学会借鉴国外经验,并结合自身的特点研发出符合国家实际的电力云平台是国家电网相关技术部门和人员必须要尽快处理的重大课题。

4结语