行业聚焦：能源和公共事业（公共事业公司：通过数据管理技术支撑智能电网）

核心提示： 寻找但没有发现有时候，IBM 团队无法找到与需求匹配的概念，行业聚焦：能源和公共事业（公共事业公司：通过数据管理技术支撑智能电网）(4)，比如在天气预报方面，天气会影响电力消耗量（夏天的空调和冬天的采暖）和发电量（比如风力发电机组、太阳能电站和水力发电机组），谁知道呢？这个领域的发展有各种可能性

寻找但没有发现

有时候，IBM 团队无法找到与需求匹配的概念，比如在天气预报方面。天气会影响电力消耗量（夏天的空调和冬天的采暖）和发电量（比如风力发电机组、太阳能电站和水力发电机组）。但是，在 CIM 模型中根本没有考虑到天气的概念，所以团队构建自己的数据模型以避免语义错误。

弥补缺陷和建立模型文档这些工作并不是浪费精力：IBM 团队将向维护 CIM 的标准组织提出许多改进建议，包括天气预报模型（和支持它的语义）。“CIM 数据模型的发展相当快，” Herdt 说。“它每 6 到 12 个月更新一次，这样的速度对于能源和公共事业行业来说非常令人吃惊。” 考虑到未来的需要，团队认为模型必须具有灵活性。“模型现在包含智能仪表，但是它不包含以后需要的所有价格表，” Herdt 说。“我们能够创建依赖于时间和用电量的价格表，但是以后还需要依赖于天气、供电能力、电网负载和其他因素的价格表。”

团队在 CIM 方面正在解决的问题之一是寻找让整个数据模型更细致的方法。这个模型还不完善，各个组织还不能仅仅通过采用此模型确保其数据与其他组织的数据匹配。“目前，模型没有提供内容级的规则，这意味着各个组织可能以不同的方式使用数据容器，” Schiller 说。“例如，设备序列号字段可以包含生产商的序列号、由安装设备的组织指定的资产标号或其他完全不同的内容。”

光明，网络，行动吧！

IBM 团队定义的数据模型和语义不久后就要经受真正的考验，因为参加 E-Energy 项目的合作伙伴将开始在自己的项目中使用此模型。“在接下来的几个月内，我们的模型和代码将面对来自真正的智能仪表和公共事业公司的后端系统的测试数据，” Herdt 说。Herdt 和 Schiller 希望在今年晚些时候看到完全基于此模型的完整现场测试。在此之后，谁知道呢？这个领域的发展有各种可能性。但是无论如何，未来会证明现在在建立智能电网数据基础设施方面花费的精力是一项非常明智的投资 — 对于数据专业人员和客户来说都是如此。