电网工程数据治理与应用

朱帆

国网河南省电力公司郑州供电公司河南省450000

摘要：随着我国经济的高速发展，电力在人们生活和工作中发挥着越来越重要的作用。电网工程数据的治理和应用也备受重视。在我国，智能电网主要以超高压压电网络为骨干网络，全电压等级电网则是协调运行的基础。同时，利用各种信息处理技术，并结合大规模数据挖掘和分析技术，建立了基于信息的数字智能电源系统。供电系统包括发电、输电、变电站、配电、电力使用和调度。为保证系统的稳定、安全、环保和自愈运行，通过智能电表可以实现整个电网的实时数据采集、存储、传输、分析和决策。

关键词：电网工程；数据治理；智能化

引言

伴随着“数字化、信息化、互动化”等技术手段在智能电网建设和运行中的应用，电网工程数据逐年增长，已达海量级。近年来，三维设计技术逐渐成熟并逐步应用于输变电工程，更是加快了电网工程数据的迅速积累。电网工程数据已经成为电网企业的一种核心资产，然而，电网工程数据存在数据规范不统一、编码不一致等问题，如何挖掘电网工程数据资产价值，并有效管理和高效应用基于全寿命周期的电网工程数据成为一个焦点问题。

1电网工程数据治理的必要性

传统电网工程数据主要以文档资料和图纸为主，包括项目可研、审批文件、初步设计、施工图设计等内容。随着电网工程数字化技术的应用，电网工程数据的范围得到了极大地扩充，涵盖了三维模型数据、工程地理信息系统数据以及电网工程相关联的专题数据等内容。由于数据量巨大、数据类型多样、数据来源不一、数据质量参差不齐，给电网工程数据管理带来巨大挑战。

1.1电网工程数字化管理亟需规范

因未有统一、完整的数据管理制度、数据标准规范指导，各电网工程数据主数据不统一、编码不一致，数据化成果内容和深度各异，亟需通过电网工程数据的规范化管理全面提升数据资产质量。

1.2电网工程数据管理需统筹考虑

电网工程从规划计划到建设运行各阶段，虽然数据关注点不同但是各环节关联紧密，前期数据指导后期工作，后期数据印证前期工作，因此，需要基于电网工程整个生态环境统筹考虑电网工程数据需求和全生命周期管理要求，以发挥数据价值。

1.3电网工程数据管理支撑能力需要加强

电网工程数据资产的价值挖掘需要电网专业人员和数据管理专业人员紧密合作，充分利用大数据等技术对数字化成果加以挖掘利用，提高电网工程精益化管理水平，提升电网本质安全管理能力。

总之，电网工程数据涉及面广、管理复杂，需要站在一定高度统揽全局。首先，电网工程数据管理是一个系统工程，需统筹考虑、统一规划，需要从全局出发，站在治理的高度做好战略规划与基础保障。其次，电网工程数据管理需借助治理把握管理方向，把控关键环节，做好关键环节数据监管，提升数据质量，确保数据管理目标实现。第三，电网工程数据治理是提升电网工程数据资产价值的必要举措。电网工程数据价值未充分挖掘，需通过数据治理搭建电网工程数据有机生态环境，理清各环节间及各环节内部组件间关联关系，发挥工程数字化成果在电网规划、设计、建设、运行等过程中的有效应用，提升工程精益化管理水平。

2电网数据治理现状

2.1电网调控管理现状

大数据环境中的电网调控管理内容逐渐增多，省级电网调控运行逐渐由经验型转变成分析型，从被动调控转化成主动调控。供电公司在内部数据调控管理过程中依然存在专业壁垒、共享程度不足问题。在大数据处理过程中，省级电网数据格式、标准与设计规范等不够统一，这对数据平台处理可能会造成一定阻碍。

2.2电网数据治理挑战

大数据时代下，电网系统数据来源覆盖范围越来越广泛，省级电网公司在数据治理过程中需要充分利用大数据便利进行个性化客户服务方案制定，以促进电力产品创新发展。虽然大数据能够为省级电网公司治理电力系统提供支撑力量，但公司在实际应用过程中面临的挑战也越来越多。在大数据价值挖掘方面，省级电力公司依然处于学习阶段，数据治理手段比较粗放。在数据利用过程中，数据处理人员主要通过报告或者表格等形式进行粗略统计，缺少对比研究与关联性分析。这是因为省级电网公司数据挖掘深入层次有限，在数据挖掘技术应用方面仍然处于试用阶段，无法在电网服务范围内全面推广，导致公司智能化电网发展受到制约。在智能电网深入发展过程中，省级电网公司非结构化数据比例逐渐增长，大部分数据都保存在本地系统内，数据治理过程中面临的数据资源过多，容易增加数据处理难度。

2.3电网安全威胁

在省级电网数据治理过程中，电网公司在大数据时代下面临的安全威胁越来越多。大数据时代下，省级电网数据安全可能会受到网络恶意攻击威胁，管理人员在使用数据系统过程中也有可能存在泄露隐私、篡改数据或者恶意卸载等行为，从而对数据安全造成威胁。网络物理系统是大数据时代下的产物，能够为省级电网公司数据治理提供便利，但在实际应用过程中可能会出现各种安全问题，例如病毒感染问题可能会影响到电网正常运行，导致地方经济和政府部门经济损失严重。当前信息系统类型很多，省级电力公司在数据处理平台搭建过程中都会应用到这些信息系统，以加快电网运行效率。在数据平台管理过程中，省级电网中间环节可能会存在安全故障，导致公司供电安全受到影响。

3数据治理对策

3.1电网调控管理对策

在电网调控管理过程中，需要应用到大数据可视化，通过可视化技术将数据调控信息展示出来，便于调控员控制电网负荷、运行安全。在大数据可视化展示过程中，需要通过电网安全性指标了解省级电网安全运行状况，加大统一调控改革力度，在电网公司内部推行无人值班制度。当电网系统设备运行管理过程中出现故障缺陷时，运维管理人员可以通过调控端远程观察设备故障，根据视频终端观察结果进行事故处理方案制定。大数据时代下，省级供电公司调控员原有调控技能与风险控制能力已经难以满足电网发展需求，需要通过应急管理系统提高电网调控水平。同时，省级供电公司需要对电网业务流程进行优化处理，积极探索在线安全预警系统应用研究，加强电网设备集中监控管理。在电网数据调控管理方面，供电公司可以通过新型智能电网调控技术提高调控应用系统，加强系统数据处理能力。在调控管理人员业务能力培训过程中，需要重视大数据技术培训管理，提高省级供电公司大数据调控能力。

3.2逐步积累及推广电网工程数据治理经验至企业级数据治理

电网工程数据作为电网企业的核心资产，是电网企业运营管理的基础，电网工程数据治理的经验、工作机制可以很平滑的扩展至整个企业的数据管理，为实现企业数字化管理打下坚实的基础。

3.3以提高数据质量为治理核心，逐步推进数据治理工作

在缺乏标准和优秀实践的指导下，更需要结合业务实际需求，逐步覆盖落实数据治理内容、逐步充实完善数据治理活动。以提升数据质量为核心确定数据治理的工作内容、细化治理活动及步骤，并基于全生命周期的数据管理逐步推进数据治理工作。

结语

在大数据时代，随着智能电表的普及，未来的网格数据将表现出几何性增长，大数据分析将给人们带来新的理解，帮助人们更好地处理问题，大数据智能电网的开发也将促进大数据的快速发展。智能电网的发展将为智能城市的建设提供巨大的帮助。

参考文献：

[1]谈韵.电网大数据治理体系初探[J].电子技术与软件工程，2017（5）：182-183.

[2]尹蕊，余仰淇，王满意，黄文思，许元斌.大数据环境下的电力数据质量评价模型与治理体系研究[J].自动化技术与应用，2017（4）.