泛在電力物聯網下的計量全壽命周期數據管理

喬林 夏雨 周大鵬

摘要：泛在電力物聯網作為新一輪信息產業浪潮中的產業熱點，已經吸引全世界的目光。計量數據作為電網的經營數據來源，全面開展數據接入轉換和整合貫通，統一數據標準，打破專業壁壘，建立健全數據管理體系。統一數據調用和服務接口標準，實現數據應用服務化，支撐多維精益管理體系。鑒于此種背景，本文將分析電力泛在物聯網的基本概念、體系架構及計量資產數據的現狀，在此基礎上分析未來電力泛在物聯網時代的計量數據管理技術發展。以期本文的論述能夠回應社會需求，解決現實問題，為我國泛在電力物聯網和計量數據管理的實踐發展提供理論指導。

關鍵詞：泛在電力物聯網;計量數據;

前言

隨著物聯網技術的不斷發展，人類的生產、生活和工作方式將面臨新一輪的變革。充分應用移動互聯、人工智能等現代信息技術、先進通信技術，實現電力系統各環節萬物互聯、人機交互，具有狀態全面感知、信息高效處理、應用便捷靈活特征的智慧服務系統。

1.概述

泛在電力物聯網是泛在物聯網在電力行業的具體表現形式和應用落地;是將電力用戶及其設備以及人和物連接起來，產生共享數據，這不僅是技術的變革，更是管理思維的提升和管理理念的創新，對內重點是質效提升，對外重點是融通發展。

作為電網終端產品的電能計量器具（電能表、互感器），隨著智能電網的建設開展及泛在電力物聯網概念的實用化。對電能計量資產全壽命管理提出了更高要求。目前對于計量資產全壽命周期管理僅限于對計量資產的簡單狀態分析和單維度的質量分析，不具備對計量資產的壽命分析和評價。要達到計量資產精益化管理水平的要求，必須提取資產各環節詳細數據，建立精益化的多維度的數學模型、全面量化的指標體系、標準化的評估流程，實現計量資產全壽命周期的質量分析、供應商評價、壽命評估、風險預測、管理評價。

二.管理現狀

計量器具的資產從建檔開始，歷經了檢定、出庫、安裝、運行、拆回、報廢一系列環節，同時涉及多個業務部門業務流程，數據關聯營銷業務系統和生產調度平臺等多個系統。這些業務系統通過接口進行頻繁、大量的信息交互，數據相互關聯共享。目前存在專業壁壘凸顯，數據未有效貫通，與一次采集或錄入、共享共用的目標存在較大差距，數據質量不高的問題;跨專業流程貫通不暢，目標不協同，操作不規范;客戶友好用電與供需互動過程中的參與度和滿意度有待提升。數據不貫通，共享實時性不強，數據在提高電網安全運行水平、效率效益和工作質量等方面價值發揮不充分，未取得明顯效果;

三.問題解決方法

為解決將沒有連接的設備、客戶連接起來，沒有貫通的業務貫通起來，沒有共享的數據即時共享出來，形成跨專業數據共享共用的生態，把過去沒有用好的數據價值挖掘出來的問題。通過深化的數據治理工作，查漏補缺、邏輯核查找到問題數據，對問題數據進行處理，以保證業務數據完整且合乎邏輯。實現系統各個環節萬物互聯、人機交互，大力提升數據自動采集、自動獲取、靈活應用能力，實現數據一次采集或錄入、共享共用、端到端業務流程在線閉環;

1.工作目標

工作目標可以分為基本目標和長遠目標兩部分。數據治理基本目標是完成歷史垃圾數據的清理，保證源數據庫與目標數據庫完整、一致。長遠目標是對基本目標的提升，及通過數據治理，查找系統程序及業務管理上可能存在的漏洞，糾正不合理的作業方式并加以制度方面的完善，有助于促進系統質量提升，規范業務操作，以確保業務數據準確、可靠，從而保障系統基礎數據持續保持良好"健康"度，為高品質的計量信息化管理打好堅實的基礎。

2.遵循的原則

遵循歷史和事實，面向未來，貫徹數據完整、一致和符合業務邏輯的要求。

數據完整：對于有非空要求的字段，必須保證字段中的值為非空。

數據一致：對于業務數據在多個信息系統中都有存檔的數據，必須保證各個信息系統中業務數據一致。

根據計量業務數據的特點，細化數據治理方案。對業務數據進行嚴格核查，杜絕漏查、誤查。對清理范圍內的業務數據，按照數據治理工作方案制定核查規則標準或核查腳本，對業務不可空或者系統不可空的字段進行完整性核查、數據字典符合度核查;對業務邏輯、狀態邏輯、數量相關、主外鍵關系、時間序列、檔案數據、重復性數據開展業務邏輯核查。不漏掉一個字段，逐個規則依次核查，保證核查結果準確。

3.數據治理手段

不同的數據不同的處理方法，特別是對于關聯性較強的數據，會單獨作為專項工作進行清理，比如：計量資產全壽命周期管理中的“庫齡、表齡”信息的清理。專項小組對“庫齡、表齡”信息進行初步分析，了解數據的完整性情況，整理出有依據、有參考的信息進行核查并清理。詳細方法如下：

將電能表變化記錄中的狀態為“新購”和“運行”的變化記錄為核查校驗標準，推斷出計量裝置壽命周期的數據是否完整并且是否符合業務邏輯。如：電能表運行狀態，前面的狀態必須是領出待裝，后面的狀態則必須是拆下狀態。

具體工作步驟如下：

（一）、數據治理準備

編制數據治理工作方案，明確數據治理內容以及數據治理范圍。數據治理內容主要是根據表齡庫齡數據明確需清理的具體源數據，同時對于源數據根據其來源的業務系統進行清理職責劃分。數據治理范圍包括時間范圍、影響范圍。影響范圍是指在系統中增加庫齡、表齡數據后，是否會影響其它業務數據。

（二）、數據核查

根據清理要求編寫數據核查腳本，對于不符合要求的數據導出到excel文件，如果需要人工補錄的字段需編制數據補錄模板（excel格式），分別交給對口單位進行確認，或者由對口單位提供具體的數據補錄規則。

（三）、數據補錄

對于需要人工補錄的數據，按照提供的補錄模板錄入數據后，導入到源系統。

（四）、數據治理

根據已審核的清理規則和模板數據導入要求編寫數據治理腳本。需先在測試環境執行數據治理腳本驗證清理效果，要求對口單位一起確認清理結果無誤后，才可在生產環境進行數據治理。

（五）、同步更新至目標系統

將源系統清理完成確認無誤的數據同步更新至目標系統數據庫。

四.總結

通過對計量資產全壽命周期數據治理，使得計量業務數據的健康度有了很大的提升，使分散在多個業務系統的數據一致性有了極大的保障，有效凈化了業務數據，為泛在電力物聯網實現基本實現業務協同和數據貫通，初步實現統一物聯管理奠定了扎實的數據基礎。

作者：

1. 喬? 林 華北電力大學? ?國網遼寧省電力有限公司信息通信分公司

2.夏? 雨 哈爾濱工業大學 國網遼寧省電力有限公司信息通信分公司

3.周大鵬 華北電力大學? ?國網遼寧省電力有限公司信息通信分公司