来源:广东省人民政府2021-05-13
持续开展全省公共数据全生命周期治理,提高数据质量,全面提高数字政府建设核心资源供给能力。强化全周期安全防护,构建“安全可信,合规可控”的立体纵深防御体系。
来源:中国环境监测2021-05-13
2.2.3 污染源监测体系尚需完善排污单位规范自行监测意识需继续深化,自行监测监管有待加强,部分企业通过“不正常运行”污染源自动监测设施的行为“打擦边球”,在影响监测数据质量的同时,逃避刑事和行政处罚。
来源:国家电网报2021-05-11
数据质量统一管控平台依照数据质量评判规则常态开展数据健康指标监测,分析和评估数据质量,定位数据问题源头并出具治理报告,确保数据“新鲜健康”。...2020年6月,为了提升数据质量和数据管理效率,国网安徽电力基于国家电网有限公司微应用微服务技术架构,运用大数据、云计算等技术,研发出数据质量统一管控平台。
来源:辰于公司2021-05-10
第三方运营从制度设计上为地方监测数据质量提供保障,主要体现在三个方面:一是解决了各级环境监测机构能力建设有限的窘境,地方环境监测机构普遍缺少人员编制和技术骨干,在监测点位倍增的新要求下,将面临人手不足的问题
来源:北极星大气网2021-05-06
开展用电监管建设要严格筛选承建单位,认真组织现场监督指导和联网审核,并做好已建成用电监管设施存在问题的整改,解决点位布设不全面、设施运行不正常、数据质量不高等问题,切实提高建设质量和数据质量,不断提升用电监管系统应用效能
来源:北极星VOCs在线2021-05-06
2021年7月底前,对企业自行监测及第三方检测机构监测开展质量抽查,严肃查处监测数据弄虚作假行为,提高企业自行监测数据质量。(省生态环境厅牵头,省市场监管局参与,各级政府负责落实)3.
来源:生态环境部微博2021-04-29
细化《行政处罚法》和《排污许可管理条例》关于电子证据、监控数据用于行政处罚的相关规定,解决法律依据和证据有效性的问题,进一步明确监测数据质量保障的具体要求以及执行措施,并在相关标准中落实自动监测数据适用细则
来源:生态环境部微博2021-04-28
来源:北极星风力发电网2021-04-28
对于风机数据这块我们也感触很深,集控做了11年,最早数据不准、缺失是我们很大的痛点,后期的智能化和数据的质量息息相关,我们做了数据的标准化采集、标准化处理,这样能满足风电场和集控中心对数据质量的需求,我们十个风电场中有九个风机厂家
神经网络模型训练好了以后,我们可以查看实际值与参考值的结果,我们的软件中,实际值是我们的浅蓝色部分,深蓝色部分是我们的预测值(见ppt),我们的预测值精度,如果数据质量良好的情况下,至少可以达到98%、
来源:北极星电力网2021-04-28
虽然技术不是很高端,但是它的稳定性,包括它的很多细节非常重要,因为它是数据的来源,如果没有好的数据质量,平台建设再好,应用算法再高大上,也产生不了价值。接下来架构再简单说一下。
去年我们四大中心cgnnature+全面的落地价值,集控中心完成了数据治理、瞬间数据质量平均超过98%,年累计完成100个场站自主化接入,节约了大概2000万。
来源:中国能源报2021-04-28
二是发挥行业协会商会牵头作用,联合能源电力行业龙头企业,建立能源行业数据管理制度,重点解决数据标准、数据质量、数据开放共享、数据隐私保护等问题。
来源:中国能源报2021-04-21
韩新阳认为,要解决数据质量问题,应持续优化完善数据质量相关模型、规则,通过强化统一数据模型完善应用,夯实电网数据管理能力基础。依托完善数据录入核查相关规则,提升源端数据质量在线核查能力。...推动大数据挖掘、人工智能分析、实时数据异常检测等技术研究,通过技术手段开展数据质量评估、在线稽查等,提升异常数据的实时核查与分析能力。“面对这些问题,需要构建多主体参与、全场景应对的电网安全治理体系。
来源:北极星氢能网2021-04-19
太赫兹关键技术8.信息服务安全及可信管理9.软件定义的异构网络融合技术10.网络空间安全测评分析三、大数据1.海量数据分布存储与访问技术2.人机交互数据的健康诊断辅助决策技术3.行业大数据管理平台与服务4.数据质量评估技术
来源:北京市生态环境局2021-04-14
如测量设备较多(每同类设备多于10个、单个计量设备计量数据的排放量小于总排放的5%)或测量设备不受重点排放单位控制,可调整报告格式,仅报告监测设备数量,但核查机构应确保此项简化不影响核查工作的数据质量。
来源:北极星电力网2021-04-08
但对于现在数据质量来说,还面对很多问题,比如如何保证有条件的地方先达峰,有效锁定高碳锁定的效应,以及区域碳交易到底多少,精细化的治理需要精准的数据统计。
来源:中大商业评论2021-04-08
首先做顶层的规划设计;然后整理数据,即管控数据质量,提高数据治理水平;接着搭建综合性的信息平台,整合各个小散信息系统,打通业务部门之间的信息壁垒;之后找出应用场景,从业务应用中挖掘数据和平台的价值;最后协同业务部共同建设