| 数据感知技术在电力物资供应链数据质量管理中的应用 |
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| 引用本文： | 陈广,宋志伟,陈少兵,贺绍鹏,毛烨华,李泽坤.数据感知技术在电力物资供应链数据质量管理中的应用[J].科技管理研究,2021,41(18):182-191. |
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| 作者姓名： | 陈广 宋志伟 陈少兵 贺绍鹏 毛烨华 李泽坤 |
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| 作者单位： | 国家电网有限公司物资部,北京100032;国网物资有限公司,北京 100120;华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目,重点项目,重大项目） |
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| 摘 要： | 目前在电力企业资源管理系统、电子商务平台、电工装备智慧物联平台、电力物流服务平台和供应链运营中心("五E一中心")建设中,存在电力物资供应链数据分布相对分散、规范化和结构化程度不一等问题,影响供应链数据挖掘和能源大数据分析的准确性和有效性.从时空数据质量感知、异常数据感知、供应商信息系统标识感知等维度剖析数据感知技术在电力物资供应链数据质量管理中的应用,构建包括数据资源层、数据清洗层、数据校正层、数据分析层和可视化交互层的全面数据质量管理体系,通过基于时空相关性的多源感知数据清洗技术、基于隐藏规则挖掘的异构异常数据修复技术和基于供应商信息系统标识的全息画像认知技术,实现数据治理、问题数据自动纠错;并基于电力物资供应链生态圈全寿命周期管理发展需求,提出数据感知技术在电力物资智慧供应链延伸及拓展应用方向:从上下游对接、全链业务融合贯通及画像需求出发构建生态圈,基于多源感知能力实现信息全面互联共享,实现整个智能制造业价值链的智能应用与创新服务.
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| 关 键 词： | "五E一中心" 数据感知 数据质量管理 电力物资 供应链生态圈 |
| 收稿时间： | 2021/1/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/9/8 0:00:00 |
Application of data perception technology in data quality management ofpower material supply chain |
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| Chen Guang,Song Zhiwei,Chen Shaobing,He Shaopeng,Mao Yehua,Li Zekun.Application of data perception technology in data quality management ofpower material supply chain[J].Science and Technology Management Research,2021,41(18):182-191. |
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| Authors: | Chen Guang Song Zhiwei Chen Shaobing He Shaopeng Mao Yehua Li Zekun |
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| Abstract: | At present, the State Grid of China is in an important period of digital transformation. The "five E one center" cooperates with the construction of data center to create a new type of big data ecology. Firstly, according to the data characteristics of power material supply chain and the causes of data quality problems under the new environment of "five E one center", this paper puts forward the technical requirements of data quality management system of material supply chain. Secondly, the application of data sensing technology in data quality management of power material supply chain is analyzed from multiple dimensions. It is mainly divided into three modules: Multi-source perception data cleaning based on spatiotemporal correlation, heterogeneous abnormal data recovery technology based on hidden rule mining, and Holographic image recognition technology based on supplier information system identification. Finally, based on the development demand of life cycle management of power material supply chain ecosystem, the extension and application direction of data sensing technology are analyzed. |
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| Keywords: | data awareness five e one center data quality management electric power materials supply chain ecosystem |
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