【摘 要】
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本文通过分析电网业务实际，构建电网业务模型，通过分析数据接入、数据治理、数据模型、通用分析模型及数据服务的逻辑关系，连接各层级与各业务，提出利用云环境中的大数据人工智能分析工具对数据进行再加工的方法，并在“设计验证”、“试点建设”、“推广建设”三个主要阶段对中台的设计进行了详细定义，通过引入领域驱动思想，构建一个高内聚低耦合的业务子域，通过优化模型、数据共享等措施，搭建基于电网企业数据人工智能中台
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本文通过分析电网业务实际，构建电网业务模型，通过分析数据接入、数据治理、数据模型、通用分析模型及数据服务的逻辑关系，连接各层级与各业务，提出利用云环境中的大数据人工智能分析工具对数据进行再加工的方法，并在“设计验证”、“试点建设”、“推广建设”三个主要阶段对中台的设计进行了详细定义，通过引入领域驱动思想，构建一个高内聚低耦合的业务子域，通过优化模型、数据共享等措施，搭建基于电网企业数据人工智能中台的应用。本文提出的电网企业数据人工智能中台结构从业务数据安全的角度较传统中台结构安全系数更高，更具有电网业务可持续发展的潜力。本文在大数据人工智能中台搭建完成的基础上，进一步地提出了模型的迭代优化的三种方法，并分别论述了三种模型更新方法的适用范围与优缺点。
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