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3)资产管理方面:①预测潜在的功能性失效;②优化维修和停运的时间进度表和优先级;③提高基于实时数据预测资产的建模能力;④智能化资产的跟踪与标签,以便获得智能化的资产性能预测和分析能力;⑤通过智能化,提高资产的性能和可靠性;⑥更详细和精确地估计资产的寿命周期,以及其位置和状态数据。
4)网络管理方面:①智能电网的故障定位与诊断,启动及时和有效的反应;②实时网络状态管理;③实时资产连接和连接状态;④自动将故障通知发给维修人员;⑤智能化资产的远程访问、监控和报告。
5)现场人员管理方面:①通过及时和准确的信息,提高现场人员效率;②根据整体综合资产信息,增强主动的预防性维护能力;③更全面的关键元素分析;④智能化的客户服务(包括预约服务和自我服务门户)。
3、数据仓储的结构
虽然可以采取多种方式设计和组织数据仓储,但是最常见的还是采用集中式公共信息仓储的概念。与此同时,分散和虚拟系统也在逐渐普及,也有人认为这是未来的趋势,尤其是考虑到从长期来看数据有可能将会伴随智能电网的发展而爆炸性增长。但是,对于智能电网以及集中式数据仓储而言,运行数据存储(ODS)将是关键的组成部分。图4显示了运行数据存储与数据仓储、数据仓储与分析应用之间关系的典型高层架构。

图4数据仓储的架构
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