26、优化Power BI数据管理与应用体验

优化Power BI数据管理与应用体验

1. 数据安全防护

数据如同珍贵的宝藏,并非所有人都应拥有访问权限。当数据存储在桌面时,通常只有本人可以访问,除非共享计算机。然而,一旦数据上传到互联网,情况就变得复杂了。为了保护组织的核心数据,如数据集、报告和仪表板,需要实施行级安全(RLS)。RLS通过过滤器在行级别限制数据访问,可在角色中定义这些过滤器。分配到工作区的成员,只要在规定的安全组内,就可以访问Power BI服务的数据集。

1.1 配置行级安全(RLS)

RLS可以在多个地方进行配置,例如在Power BI Desktop中,或者使用DirectQuery与SQL Server时。当使用Analysis Services或Azure Analysis Services实时连接时,则在模型中配置RLS。不过,尽量避免在Power BI Desktop中配置安全设置,因为这些配置不会显示在实时连接的数据集中。

1.2 配置组会员资格

要创建组会员资格,首先需要在Power BI Desktop中定义角色和规则,具体步骤如下:
1. 选择“Model”选项卡。
2. 找到“Manage Roles”按钮。
3. 在“Roles”下,点击“Create”按钮,然后在框中输入新角色的名称。
4. 重复此过程,直到添加足够数量的角色。
5. 选择角色和所需的表。
6. 选择角色或表标签右侧的省略号,打开一个窗格以创建DAX表达式进行过滤。
7. 创建完所有要在Power BI服务中使用的角色要求后,点击“Save”。

需要注意的是,在Power B

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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