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1、发电企业工业互联网平台功能模块设计方案2023目 录一. 统一模型标准编制41.1. 统一模型设计原则4唯一性4通用性4扩展性4一致性4差异性51.2. 人资域51.3. 财务域51.4. 物资域51.5. 项目域61.6. 生产域61.7. 市场域61.8. 安全域61.9. 综合域7二. 数据管理平台72.1. 数据集成72.1.1. 数据源管理72.1.2. 数据采集管理72.1.3. 数据清洗82.1.4. 数据加载82.2. 模型管理92.2.1. 元数据采集92.2.2. 元数据管理92.2.3. 模型关系92.2.4. 数据血缘102.2.5. 模型变更102.3. 数据治理10
2、2.3.1. 规则库管理102.3.2. 规则配置112.3.3. 规则执行112.3.4. 质量报告112.4. 资产管理122.4.1. 数据资产概况122.4.2. 数据资产目录122.4.3. 资产统计12三. 经营决策分析133.1. 数据可视化133.2. 财务专题分析143.2.1. 分析内容143.2.2. 方案设计153.3. 物资专题分析193.3.1. 分析内容193.3.2. 方案设计203.4. 经营决策战略分析213.4.1. 分析内容21一. 统一模型标准编制1.1. 统一模型设计原则遵循国际、国家及其电力行业相关的标准进行设计，依据国家电力关于电力生产数据的相关
3、标准主要包括IEC61970系列标准、IEC61968系列标准、公共信息模型（CIM）标准以及KKS编码导则，并支持根据公司实际业务应用的需要进行拓展补充，最终形成云数据中心统一数据标准模型。统一模型在设计上除需遵循以上标准外，还同时需要满足以下原则。唯一性在不影响现有各应用的前提下，为实现数据对象在信息化系统中的全局共享，本次设计数据对象ID采用一套统一数据模型编码为主编码，其他系统的设备通过设备关联管理实现全局数据对象ID关联共享。通用性从通用性需求出发，在面向物理发电、实体设备和组织机构时，对发电业务对象和对象之间关系进行抽象建模和分表设计，为各类水调、监控计算和电力生产管理业务提供基于
4、物理水电的通用基础信息模型。扩展性利用元数据管理工具，在不改变程序代码的前提下，实现通用数据对象类型或属性的扩充、修改、生效和失效定义。通过对数据对象和数据对象属性的在线维护，实现模型的扩展和完善。一致性各类业务应用应充分利用建模工具和通用电力设备组织架构及通用属性，通过对象ID，实现专有属性和通用对象的信息一致性关联，从而消除“烟囱式”业务模式和信息孤岛，为电网分析和数据挖掘提供贯通融合的数据支撑。差异性结构化设计方法允许各单位拥有个性化需求，存在私有的数据表。但应遵循标准化设计的规则和建模方法，并将私有数据和通用对象关联，形成相关单位内部统一完整的数据组织方式。1.2. 人资域人资域数据主
5、要来源系统：ERP人资系统、考试系统主要关联业务数据：组织人员信息、薪酬、绩效、培训考试、公司党员人员情况、人事管理（劳动关系）、招聘配置、人力资源计划、差旅管理等。1.3. 财务域财务域数据主要来源系统：财务共享中心、核心业务一体化系统（财务）、资金调度中心主要关联业务数据：合同及履约情况、审计情况、人财力资源、工程财务、成本管理、财税管理、预算管理、资产价值管理、资金管理、财务报告、评价稽核、产权管理等。1.4. 物资域物资域数据主要来源系统：核心业务一体化系统（物资）、计划统计系统主要关联业务数据：招标评标情况、采购计划、物资采购全过程数据、仓储资源管理数据、采购寻源、采购合同、仓储、配
6、送、废旧物资处置、供应商关系、质量监督等。1.5. 项目域项目域数据主要来源系统：工程业务管理系统、投资管理系统、规划管理系统、经济评价系统主要关联业务数据：工程信息、工程节点计划及执行情况、工程进度及资金使用情况、工程过程文档、工程验收投运转资、供应商评价、规划项目、项目经评情况、在建项目投资情况、项目计划、项目预算、项目执行项目评价等。1.6. 生产域生产域数据主要来源系统：核心业务一体化系统（安生）、集控中心大数据平台、集团新能源大数据平台、智慧安生主要关联业务数据：厂站及机电设备信息、机组及设备的运行状态数据、各电厂及发电机组的发电量信息、雨量水文信息、水调信息、发电计划、检修计划、设
7、备信息、缺陷管理、两票管理、日常巡视、检修管理等。1.7. 市场域市场域数据主要来源系统：经营档案管理系统、计划统计系统、电力市场营销系统、智慧运营平台SOAM主要关联业务数据：厂用电率、综合常用电率、弃电量、装机、上网电量、购网电量、市场公共、市场管理和市场运营等。1.8. 安全域安全域数据主要来源系统：法务系统、全面风险管理系统、地质灾害系统主要关联业务数据：指标风险、危险源、安全风险、安全事件、安全监督、应急管理、质量监督等。1.9. 综合域综合域数据主要来源系统：办公综合管理系统、差旅平台、党建管理系统、数据报送系统、科技管理平台、工会管理系统、智慧车辆管理系统主要关联业务数据：办公综
8、合管理系统上的通知发文、档案系统中的各类归档资料、舆情处置信息、企业宣传信息、车辆管理、党建管理、外部数据、协同办公等。二. 数据管理平台2.1. 数据集成数据整合具备通过数据交换平台实现公司各信息化系统数据的快速接入，构建分布式数据整合功能，具备定时/实时数据的采集处理能力，实现从数据源到平台存储的配置开发、过程，支持拖拽式方式设计流程，通过可视化操作界面生成满足业务需要的交换任务，全面的运行监控和系统监控，完整的日志追踪，保障系统稳定，交换过程可监管。2.1.1. 数据源管理支持关系库Oracle、mysql、PostgreSql、达梦等各种主流数据库的适配，支持数据源的增删改查、连接测试
9、功能。支持hbase、kafka、redis存储文件、HDFS文件、FTP资源的TXT、CSV等多格式的数据类型。2.1.2. 数据采集管理数据交换平台具备数据抽取、清洗转换和装载功能，能够为异构数据同步和数据整合应用提供完整的支持，是一套成熟ETL工具，兼容多种数据存储容器，构建“可配置、可控制、可监视”的数据交换体系，实现高效、安全、稳定的数据交换核心引擎。1）交换可配置：具备交换数据集配置功能，通过可视化操作界面可拖拽配置的方式，提供表输入、文件解析、字符串转换、值映射、表输出、文件输出等组件，让使用者自助定义需要交换的数据集合。2）任务可控制：具备任务启停控制、任务周期控制功能,对数据
10、交换任务的启停以及执行周期进行控制；具备策略控制功能，支持消息推送、文件交换、服务调用等方式进行数据交换的策略选择。3）过程可监视：具备实时监视数据交换任务执行情况，从监控服务总数、运行、暂停数量、调用数、服务调用成功率、响应时间、服务调用时长等指标，全面监控数据交换的整体情况。2.1.3. 数据清洗基于数据治理数据体系和数据模型规范，针对XXXX云数据中心资源库数据中存在的问题，进行数据的修复及质量清洗，实现数据的去伪存真、纠错、统一规范、合理关联、持续优化。数据交换平台具备ETL工具提供灵活的图形化的界面配置数据清洗功能，具备数据转化组件和数据处理组件。提供数据转化组件，包括过滤、分组、查
11、找、连接、去重、合并、排序、转换、联合等操作。提供数据处理组件，包括包括字段合并、字段计算、格式校验、格式转换、度量衡转换、编码转换和关联汇总等。2.1.4. 数据加载数据交换平台具备根据数据模型规范和数据存储设计将采集数据和整合加工数据加载到HDFS、hive、hbase、kafka、关系型数据库（oracle、mysql、dm7等）、分布式数据库mpp等。2.2. 模型管理2.2.1. 元数据采集平台提供丰富的元数据采集适配器，保障各类源头的元数据自动化采集和一键采集对接，同时可支持适配器扩展能力。应用适配各种数据库、各类数据仓库等数据源。元数据可以为数据说明其元素或属性（名称、大小、数据
12、类型等），或结构（长度、字段、数据列），或其相关数据（位于何处、如何联系、拥有者）。对各层级元数据、数据字典采集便于全方位管理。2.2.2. 元数据管理依据云数据中心数据规范标准要求，元数据管理具备通过将分散、存储结构差异大的资源信息进行描述、定位、检索、评估、分析，实现了信息的结构化，并按照人资域、财务域、物资域、项目域、生产域、市场域、安全域、综合域数据模型划分要求进行管理，为机器处理创造了可能，从而大大降低数据管理人工成本。元数据维护功能支持在元数据中对待添加的元数据创建目录。通过“元数据采集”功能完成元数据采集任务后，进行相关元数据信息进行方式展示。展示按照层级顺序从上至下展示包括数据
13、库、表和字段。 每种元模型类均可通过“基本信息”、“版本管理”、“维护关系”、“血缘分析”和“关联分析”等进行查看、关系管理和维护等操作。2.2.3. 模型关系具备模型关系维护功能，通过模型关系分析可以实现关键信息的追踪、记录和影响分析，帮助了解分析对象的上下游数据信息，快速掌握元数据变更可能造成的影响，有效评估变化该元数据带来的风险。另外基于模型关系溯源，分析数据流向，具体到字段级的数据解析，获取数据上下游、对象关联对象等等关系，快速定位问题字段，降低数据问题的定位难度。2.2.4. 数据血缘具备数据血缘管理功能，元数据管理内容描述了数据在使用流程中的信息，通过血缘分析可以实现关键信息的追踪
14、和记录，影响分析帮助了解分析对象的下游数据信息，快速掌握元数据变更可能造成的影响，有效评估变化该元数据带来的风险，逐渐成为数据资产管理发展的关键驱动力。2.2.5. 模型变更具备对于平台系统中的表、字段等信息发生变化时，无需人员手动修改，提供自动扫描并变更功能，同时对这些元数据进行版本管理，可快速查询到变更信息。模型变更提供了配置定期任务去更新各个源系统中发生变化了的元数据到元数据数据库中，不需要手工去更新修改了的元数据表结构，减少维护人员工作量，同时提供元数据版本管理功能，通过版本来管理不同版本的元数据表字段，不对现有的元数据产生影响。2.3. 数据治理数据治理具备根据云数据中心数据对质量规
15、则的配置和根据规则进行数据的校验，通过校验规则配置，调试、调度等操作，能够产生问题数据，帮助用户快速定位问题，处理问题，提供升数据质量，具备数据质量管理过程，包括规则库管理、规则配置、规则执行、质量报告功能。 2.3.1. 规则库管理规则库管理提供丰富的质量校验规则，包括通用的非空、唯一性、邮箱、URL地址、数据类型、数据范围等校验规则，而且还支持自定义规则，具备根据运数据中心可根据业务需要扩展个性化的校验规则，满足各种业务质量校验要求。根据业务的规则标准配置对应的数据校验规则，并将这些规则进行固化处理，简化规则配置操作。2.3.2. 规则配置具备从数据的完整性、唯一性、合理性三个质量维度对元
16、数据进行规则配置，规则配置管理具备选择表及表字段进行规则配置功能，基于丰富的校验规则库，可以使用规则库配置规则，也可自定义校验规则。校验配置可以按照如下分类进行划分：1）完整性：包括空值校验、记录数缺失等。2）唯一性：包括唯一性校验等。3）合理性：包括主外键一致性校验、数据格式校验、数据范围校验、数据范围、身份证校验、字段值比对等。2.3.3. 规则执行规则执行具备与任务调度模块相结合，提供立即执行和按照小时、日、月、自定义不同频率方式进行定时执行配置好的数据校验，及时发现不符合校验规则的数据，同时可以根据任务执行日志监控，掌握所有执行器执行情况，掌握校验任务是否正常执行。2.3.4. 质量报
17、告具备展示校验报告功能，校验不符合规则数据汇总统计，能以清晰表格方式显示每类规则问题数、异常占比等情况。提供按照完整性、唯一性、合理性三个质量维度展示校验不符合规则数据清单功能，支持报告清单导出功能。1）提供历史校验报告的查询功能。2）提供校验结果统计功能，提供校验任务执行规则数、统计周期频率、上期问题条数、本期问题条数、本期新增条数、本期消缺条数、问题增长率信息展示。3)提供校验结果有问题数据查看、导出和下载功能，用于对有质量问题数据的整改。2.4. 资产管理2.4.1. 数据资产概况根据数据模型分层情况，采用多维度展示数据资产涉及部门、系统及相应数据资产之间关系。对大数据平台当前已接入数据
18、情况通过图表方式进行展现，可以掌握接入的系统数量、数据中心的表数量、字段数量、主题个数等、对当前数据采集接入情况通过列表及排名的方式进行展现。2.4.2. 数据资产目录依据人资域、财务域、物资域、项目域、生产域、市场域、安全域、综合域等主题域数据模型标准规划数据资产目录，支持多级表类目管理，实现最快时间找到最需要的数据。实现对数据资产盘点成果中所涉及的据目录的统计查询功能。各层级按不同的模型区分展示，目录均可穿透到数据表级别，展示系统表的详细信息，如中英文表名、表类型、负责部门、负责人等。提供按照关键字进行搜索查询到表和字段信息，并能提供查看对应的资产详细信息，能快速通过目录搜索找到数据资产进
19、行展示。2.4.3. 资产统计具备对数据资产盘点成果中数据信息的可视化统计展示，包括云数据中心接入表、接入字段、负面清单、主题概况、表类型占比情况，各主题域下对应的表数量、字段数量、负面清单信息，支持穿透查看具体数据表信息及数据预览。三. 经营决策分析3.1. 数据可视化经营决策分析平台基于数据中心数据基础，通过采用先进的图形化数据展现技术，准确把握数据之间的关联，挖掘业务的内在逻辑，可以直观、全面、透彻地审视和分析企业安全生产、经营管理等情况。通过可视化的界面，借助地图、柱状图、趋势曲线等多元化的手段展现企业重点生产、运营指标数据，使管理人员能够直观、全面的了解生产经营情况并指导决策。主要功
20、能如下：（1） 对数据可视化设计方面具备数据接入能力，基于多源异构数据源适配技术，支持多种数据源的连接访问和数据交换，包括主流关系型数据库RDBMS、Excel/CSV文本数据源、基于hadoop的大数据中心数据源以及其他多种JDBC数据源等。（2） 支持标准的JDBC接口，能直接对接各种主流关系型数据库系统，包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、以及相国产数据库等；支持文本数据（Excel、CSV）的直接导入分析；支持hadoop-hive等数据接入。（3） 支持数据分析表达能力，包括数据聚合与计算、拖拽式自由分析、多层钻取、联动、组合过滤等，内置分析算法
21、，并支持创建计算配置。（4） 提供自由布局的模式，允许直接通过拖拽的方式，自定义数据分析展示。提供大量的可视化组件，包括各种Web表单组件、图形组件，支持简单的拖拽和参数配置，无需编程能力，在设计器上任意发挥创意，即可创造出数据分析报表、dashboard仪表盘、数据可视化大屏以及可视化数据展现Web页面。3.2. 财务专题分析3.2.1. 分析内容财务专题分析对公司财务管理方面盈利能力、偿债能力、运营能力、成长能力等方面的分析蓝图，通过经营业绩、财务管理水平、财务实力、发展趋势等角度进行分析，明确分析指标。根据招标文件要求，梳理财务主题域下涉及的全部核心指标，包括指标名称、计算维度、分析方法
22、、计算方式等。不限于以下内容：1) 盈利能力：盈利能力是指公司赚取利润的能力，或者说是公司资金增值的能力。主要指标包括：利润总额、净利润、收入总额、营业毛利率、净资产收益率、总资产利润率。2) 偿债能力：公司的偿债能力是指公司用其资产偿还长期债务与短期债务的能力，公司有无支付现金的能力和偿还债务能力，是能否生存和健康发展的关键。主要指标包括：流动比率、速动比率、现金比率、利息保证倍数、固定费用保证倍数、负债总额、带息负债总额、资产负债率、所有者权益比率。3) 营运能力：营运能力体现了公司运用资产的能力，资产运用效率高，则可以用较少的投入获取较高的收益。主要指标包括：应收账款周转率、应收账款周转
23、天数、固定资产周转率、固定资产周转天数、总资产周转率、总资产周转天数。4) 成长能力：成长能力是指公司经营业绩的增长趋势，呈现未来公司的市场竞争能力。主要分析指标包括：资产增长率、净利率增长率、三年利润平均增长率、股东权益增长率、销售增长率。5) 其它：主要关注部分生产过程中的核心指标。如发电量、上网电量、上网电价等图 财务分析主题示例3.2.2. 方案设计公司财务专题分析是基于集团统建的财务及相关业务一体化、财务共享、预算系统等应用成果，通过深入业务处理，企业财务业务与信息化深度结合，实现财务核算管理、税务管理、预算管理、资金管理、档案管理等业务流程自动化处理，对业务经济活动进行分析、预警，
24、提供管理决策支持，不断提升财务管理水平。图 分析展示示例n 查询统计（1）预算重点指标分析序号指标名称查询展示说明1利润总额可用标签展示总的利润总额；可用柱状图展示总的利润总额月趋势以及上年同期值，折线图展示同比的月趋势，点击穿透展示该年、月各个企业的利润总额2发电量可用标签展示总的发电量；可用折线图展示总的利润总额年、月趋势，点击穿透展示该年、月各个企业的利润总额3上网电价可用柱状图展示总的上网电价年、月趋势，点击穿透展示该年、月各个企业的上网电价4可控费用可用标签展示总的可控费用；可用横向图展示总的可控费用年、月趋势，点击穿透展示该年、月各个企业的可控费用（2）核算相关指标分析包含资产现状
25、、两金指标、平均容量、利润总额、经济增加值、发电量、售热量、上网电价、售电单位边际利润、售电单位边际利润（扣除指标交易费及标杆电价）、电费回收周期、可控费用、单位容量可控费用、产品销售收入（主营业务收入）、产品销售成本（主营业务成本）、环境保护费、购电费、水费及水资源费、材料费、职工薪酬、工资、折旧费、修理费、其他费用、燃料费、营业税金及附加、财务费用、售电单位成本、售电单位固定成本、营业收入利润率等。n 预警分析预警分析的核心是预设的达标值及预警值等阈值，当指标的数据达到这些阈值时，预警分析可采用醒目的字体颜色或预警标示等方式，向用户发出预警，提前请用户关注这些指标，方便用户根据指标数据的重
26、要程度进行分析决策。财务风险预警主要是以财务会计信息资料为基础，以计算、统计、分析、监控等方法为手段，设置预警指标，观察这些指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务风险进行实时监控和预测警示。偿债能力：资产负债率一般为4060%，在投资报酬率大于借款利率时，借款越多，利越多，同时财务风险越大。盈利能力：总资产净现率（经营活动所产生现金净流量分得股利或利润所收到现金现金利息支出所得税付现）平均总资产；销售净现率经营活动产生现金净流量销售收入净额债务股权比率平均总负债（平均股东权益的市场价值无形资产待处理资产损失）n 因素分析因素分析的核心是将重要指标进行因素分解，将构成该指标的各项指标详细的展示
27、并分析，方便用户查找经营指标数据异常的原因，正确的锁定问题指标，有利于日常经营决策的工作。因素分析法的使用需要注意几个问题，即因素分解的相关性、分析前提的假定性、因素替代的顺序性、顺序替代的连环性。因素分析法包括以下四个步骤：1) 确定分析对象，利用比较分析法将分析对象与选择的标准进行比较，确定差异数。2) 确定分析对象的影响因素。3) 确定分析对象与影响因素之间的数量关系，建立函数关系式。4) 按一定的顺序依次代入各影响因素，确定各因素对分析对象的影响程度。n 趋势分析趋势分析是根据指标数据在一个周期内的趋势走向进行展示分析，可以为用户提供指标的变化趋势及去年同期的趋势对比，展示指标的整体趋
28、势情况。将某段周期内的数据，通过折线图表的形式展示出来，能够直观的看到指标在周期内的增减情况，并可以切换天/月/年不同的时间维度，同时展示不同周期的趋势变化，做出直观的对比。图 趋势分析示例n 占比分析占比分析是根据同一条件范围内，不同时间段、不同组织或不同类型的指标度量在总量中所占的百分比进行对比分析。如某年某月各下属发电公司利润所占公司本部利润总额的占比分析。3.3. 物资专题分析3.3.1. 分析内容建设对公司物资管理方面采购过程管理、库存管控、供应商采购管理、采购异常监测等方面的分析蓝图，通过成本、效率、合规等角度进行分析，明确分析指标。根据招标文件要求，梳理物资主题域下设计的全部核心
29、指标，包括指标名称、计算维度、分析方法、计算方式等。不限于以下内容：1) 物资总览：从宏观层面直观展现公司物资采购管理状况。2) 库存分析：库存金额是物资管理运行的核心指标，反映了库存管理整体水平，主要是对库存进行多维度分析，展示库存量以及相应金额。3) 需求采购分析：能够查阅需求采购阶段的整体金额、占比、以及明细数据的情况。4) 供应商分析：分析供应商维度分析采购量、采购金额、履约情况。5) 大额进出金额：聚焦大额进出，了解物资账目中大额进出金额的明细情况，监测采购异常情况。分析主题核心指标维度分析方法物资总览库存金额时间、组织同比、金额占比分析订单数量时间、组织同比、数量占比分析订单金额时
30、间、组织同比、金额占比分析库存分析总库存金额时间金额分析现有库存量金额时间、组织同比、金额占比分析子库存分析子库存类别金额占比分析物料分析物料类别金额占比分析需求采购分析采购方式金额时间金额占比分析订单结构时间小于30W数量、30W至50W数量、大于50W数量、分布分析需求总金额时间、组织时间分析同比金额分析采购总金额时间、组织同期、同比金额分析供应商分析订单金额时间金额分析采购订单数量时间数量分析供应商排名时间TOP10金额分析供应商订单金额时间占比金额分析大额进出金额最大入库金额时间明细金额分析最大出库金额时间明细金额分析3.3.2. 方案设计通过对物资采购到库存各个节点的综合分析反映分子
31、公司层面及各电厂的物资管理的具体情况。整个物资专题的分析采用及时性完成率分析（需求计划完成率、采购计划完成率、入库物资完成率、出库物资完成率、采购出库偏差分析）、库存物资对比分析（库存金额分析、库存量总表）、物资采购订单分析（订单付款情况表、订单查询分析）、物资采购金额分析（物资采购金额趋势、物资采购金额构成比例）。以互联网思维为导向，在实现供应链互联网运作的同时，充分利用大数据技术，采集供应链交易数据，对煤炭、物资、原材料价格等大数据分析，为供应链管理提供支撑。物资管理作为企业生产经营管理的重要一环，并非孤立存在，简单的入库、出库管理并不能为企业带来最大的效益，为了实现企业效益最大化，物资管
32、理必须融入到工程建设、生产运营过程中，实现与工程建设、生产运营的有效集成，需要打通生产建设、设备材料采购、设备运维、财务所有环节，实现信息流、数据流、资金流的贯通与统一。融入全面预算管理思想，将预算管理融入到物资管理过程，在物资采购、领用阶段实现预算控制。在事前实现对设备/备件/材料费用的预算，进行预算策划，形成物资采购、消耗的全面预算；在物资采购、消耗过程中，通过引入预算项目，实现对采购申请、领料申请的费用控制；在事后实现对预算计划费用、预算实际发生费用的对比分析、考核，进行预算的事后分析，不断提升分公司的预算管理水平。从而达到控制采购、消耗成本的目的。3.4. 经营决策战略分析3.4.1.
33、 分析内容经营决策战略分析主要是从宏观上观察、分析和研判公司当前业务顶层设计方面的深层问题，通过具体的展示指标进行信息的触达。对于经营决策战略分析主要围绕战略绩效、生产运营、能源结构、项目投资、研发创新展开。根据招标文件要求，梳理经营决策主题域下设计的全部核心指标，包括指标名称、计算维度、分析方法、计算方式等。不限于以下内容：(1) 战略绩效：集中关注公司战略在财务上的具体体现，包括对各个产业所属企业营业收入、营业利润、资产价值等经营状况分析。主要指标包括：营业收入总额、营业利润总额、资产总额、负债总额、负债率等。分析方法主要有同比、占比分析等。(2) 生产运营：了解公司生产方面的运行能力，以
34、及在发电的基础上计划销售的上网电量指标，分析总体发电情况、上网电量等生产销售状况。主要进行同比、对比、趋势分析等。(3) 能源结构：掌握公司在发电过程中，涉及到的能源利用方面的一些重要构成，具体包括装机容量、运行容量和实时负荷等指标，分析不同能源类型下生产效率和发电质量。主要指标包括装机容量总数、运行容量总数、运行状态、负荷总数、负荷率进行统计分析。(4) 项目投资：了解公司在项目建设进度、发电项目的增长趋势等，具体包括项目投资额、开工进度等指标，分析公司未来的业务趋势和成长潜力。(5) 研发创新：公司现有资源情况下，是否充分发挥研发资源方面的价值，掌握人员构成以及高水平研发队伍的培养建设情况。