電力企業生產數據多維度質量分析及處理

荀 華，韓建春

（內蒙古電力科學研究院，呼和浩特 010020）

0 引言

數據分析過程中，使用未經過質量檢測的數據，分析結果往往無效或錯誤，因此全面了解數據質量，查找低劣數據產生的根源及其表現形式，并修正低劣數據造成的影響，成為數據分析過程中最基礎的環節[1-2]。內蒙古電力（集團）有限責任公司（以下簡稱內蒙古電力公司）的生產管理信息系統是集數據采集、共享和應用為核心的電力大數據平臺，能夠實現電網設備整體數據的共享、查詢、留痕和追蹤。隨著電網信息化建設的逐步推進，生產管理信息系統建設的不斷深入，輸變電設備臺賬數據、運行數據以及缺陷、試驗、檢修等運維數據日益信息化，數據量的產生與日俱增，這些數據與生產安全和設備管理密切相關，數據的規范性、正確性、及時性和完整性對電網工作的支撐、決策越來越重要。但由于生產數據來源于基層供電單位，屬于二手數據，大量歷史數據的諸多屬性并不完整，特別是面向設備全壽命周期管理的廠家、設備型號、投運時間等關鍵數據的缺失或錯誤，嚴重影響了設備家族性缺陷的評估分析。

數據質量是從數據的一致性、正確性到相關性等一系列參數決定的[3-7]，為了提高生產管理信息系統數據利用價值，本文針對內蒙古電力公司生產管理信息系統的數據質量情況，通過檢查設備臺賬、技術參數、試驗報告、檢修記錄、缺陷記錄等信息，對設備數據從完整性、正確性、一致性等角度多維度進行分析，并提出解決策略，以提高數據質量，實現設備全壽命周期“源”數據的可靠性。

1 生產管理信息系統數據質量分析

1.1 設備信息完整性

根據DL/T 1624—2016《電力系統廠站和主設備命名規范》[8]和內蒙古電力公司現有的設備管理規范要求[9-15]，對一次設備基礎臺賬信息、技術參數信息、檢修記錄、試驗報告、缺陷記錄的完整性進行檢查分析。

1.1.1 一次設備基礎臺賬信息

根據內蒙古電力公司《生產管理信息系統輸變電設備臺賬信息錄入規范》[9]，對變電一次設備300多萬個關鍵數據，按照設備參數錄入的統一規則進行完整性統計分析，發現設備規格型號、生產廠家、廠家性質、出廠日期、投運日期和污區等級這6個技術參數指標存在共性缺失問題，一次設備臺賬信息的完整率為86.0%。

1.1.2 設備技術參數錄入

根據內蒙古電力公司《狀態檢修變電一次設備分類和參數規范》[10]，選取變壓器和斷路器約118萬個技術參數作為本次分析的樣本數據，以參數項為非空作為檢查標準，分析參數的完整性。經分析，這兩類設備技術參數的平均完整率為63.27%，設備所屬所有類型技術參數都存在或多或少的缺失。這些設備技術參數的缺失會影響設備全壽命周期精確評價的結果，特別是在設備精益化評價的過程中，運行數據變化率分析是關鍵要素。

1.1.3 缺陷、試驗、檢修數據

按照內蒙古電力公司《輸變電設備狀態檢修導則》[11]《輸變電設備狀態檢修試驗規程》[12]《輸變電設備缺陷管理標準》[13]和《設備狀態資料信息收集與管理工作規定》[14]，對生產管理信息系統中的缺陷數據、試驗數據、檢修數據的完整性進行檢查，統計表中缺少某一項或多項的信息都定義為記錄錄入不完整。2011—2018年，在生產管理信息系統中共錄入檢修記錄20.8萬條信息，平均完整率為66.0%；缺陷記錄3 萬條信息，平均完整率為57.6%；試驗記錄28.6 萬條信息，平均完整率為70.6%。隨著帶電檢測技術的推廣，設備試驗檢修數據量呈遞增趨勢，因此提高數據的完整性對數據的分析、安全生產、決策預警具有至關重要的作用。

1.2 設備參數正確性

設備參數的正確性檢查內容較多，根據狀態檢修工作的重點要求，針對狀態檢修工作中的關鍵數據（一次設備基礎臺賬數據和設備技術參數）進行正確性檢查，并制定檢查規則。

1.2.1 一次設備基礎臺賬數據

根據內蒙古電力公司《生產管理信息系統輸變電設備臺賬錄入規范》[9]，對內蒙古電網21萬臺變電一次設備300 多萬個關鍵參數，按照數據梳理方式選擇常規性基礎數據進行正確性分析，主要選擇設備電壓等級、出廠日期、投運日期、設備名稱、設備類型、設備型號和設備所屬間隔這8 個設備狀態評價、狀態檢修過程中的重要參數，以電壓等級的表述、出廠日期與投運日期關系、設備名稱與設備類型不符、間隔歸屬、設備型號描述為檢驗規則。分析結果為：出廠日期和投運日期正確的占63.8%，設備名稱與設備類型一致的占67.2%，所屬間隔正確的占69.7%。

1.2.2 設備技術參數錄入

根據《狀態檢修變電一次設備分類和參數規范》[10]對內蒙古電網設備參數填寫情況進行檢查，發現主變壓器15.7 萬個技術參數平均正確率為79.4%，其中有23個技術參數正確率不到60%，主要涉及調壓方式、循環方式、接線組別等參數。102萬個斷路器技術參數的正確率為82.6%，其中一些技術參數的正確率不足50%，主要涉及斷路器分類、機構型號、合閘電阻阻值等參數。

1.3 設備臺賬與銘牌數據的一致性

統計收集110 kV 及以上變壓器冷卻系統的數據臺賬及其銘牌數據，對二者的一致性情況進行對比分析。對1254 臺變壓器的冷卻系統臺賬信息與銘牌數據進行一致性分析，發現僅72.6%的變壓器冷卻系統與銘牌數據一致。設備臺賬數據與銘牌數據不一致、數據信息錯誤導致數據質量低下，統計數據出現偏差。

2 數據質量問題造成的影響

對內蒙古電力公司生產管理信息系統數據進行梳理分析，發現存在參數信息缺失、填寫錯誤以及垃圾數據數量大的情況，對設備精確評價、安全生產的決策評估造成一定影響。

2.1 設備信息缺失、錯誤、完整性差

（1）設備的技術參數缺失與錯誤，特別是一些關鍵數據的缺失，會對設備精確評價、安全生產的決策評估造成影響，如變壓器的抗短路參數錯誤或缺失，會直接影響到對變壓器的精確評價以及對變壓器實際情況的正確分析。

（2）設備生產廠家和規格型號的缺失會影響數據共享。按照《電網設備家族性缺陷管理辦法》[15]對同廠家同型號設備進行家族性缺陷分析時，如果運行規則、檢修建議等相關通用信息無法共享，則對網內設備無法進行統籌預警研究，同時也影響最佳檢修方案的制訂。

（3）出廠日期和投運日期的缺失會影響設備全壽命周期管理，無法正確分析設備的運行年限，同時影響設備運行、檢修方案的制訂，同時會影響對老舊設備的監督。

（4）污區等級的缺失會影響管理決策的時效性。如在對某變電站出現問題的設備進行分析時，無法及時獲得同類設備關于運行、檢修等方面的技術馳援。

（5）設備基礎臺賬信息缺失，如設備規格型號、位置名稱等的缺失又會導致系統檢修、缺陷、試驗記錄不完整，設備狀態評價結果數據的不一致。

（6）數據錯誤會對生產數據的統計分析造成影響，導致決策出現偏差。

2.2 錯誤和重復的垃圾數據造成系統冗余

生產管理信息系統中數據呈冪指數的趨勢增長，在實際應用中由于缺少對于原始數據檢查的有效手段，造成了大量的垃圾數據，如在生產系統中進行數據信息檢查時發現各類記錄存在大量錯誤和重復的垃圾數據，會導致系統運行越來越慢，且在數據讀取過程中這些垃圾數據由于沒有被處理，每次都會被讀取，對數據分析也造成很大的迷惑性，影響決策分析。

3 解決措施

為了提高數據質量，確保數據的準確性和完整性，提出如下措施。

3.1 建立數據質量管理體系

數據的缺失與錯誤源于數據質量的管理不規范，如檢修內容、消缺內容、試驗結論等數據的缺失就是源于設備檢修、缺陷、試驗記錄閉環管理的不規范，造成記錄不完整。通過建立數據質量管控體系，明確在數據產生、存儲、應用整個生命周期中數據管理的要求，根據“誰錄入，誰負責”的原則，明確不同階段數據質量的歸屬責任，形成統一的管控體系，如設備進行返廠解體檢修，冷卻系統進行改造，銘牌信息更換，應及時在生產管理信息系統中更新臺賬；設備參數錄入時與銘牌信息進行比對等，有效的管控措施可以實現對數據質量的定期評估和動態管理。數據質量管控流程如圖1所示。

圖1 數據質量管控流程示意圖

3.2 開展基于問題數據的治理

對于已經在系統存在的缺失、錯誤的信息，通過數據治理查找問題根源，對于缺失數據進行完善，對于錯誤信息進行更正，對于垃圾數據進行刪除，不斷提高數據的準確性與完整性，消除信息間的不一致，減少冗余數據的數量，提高源數據的質量，建立規范的數據應用標準，提升數據價值，保持生產數據與工作目標任務的高度一致，增強數據可信度，實現數據全生命周期的有效性。

3.3 提升數據交互的應用力度

通過數據質量管理系統實現數據間互通、互用，達到數據廣泛共享，建立基于電網運行、檢修、試驗和基礎數據映射的評估技術，客觀、準確地提升數據質量，真正把數據作為產業，深入挖掘數據資產的價值，并能將數據應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產的價值。

3.4 應用規則分析數據狀況

開展對數據質量的狀況分析，采用規則權重配置方式綜合評估數據檢查任務，實現對業務數據的質量檢驗，標記數據存在的質量問題，生成數據分析報告，利用度量規則和檢核方法對系統表、字段進行多角度的數據質量檢核評估，發現數據存在的問題及時修正，實現關鍵業務數據的全方位質量把控。

利用統計學中的聚類和關聯分析方法，開展基于內蒙古電網生產管理系統數據自動創建研究和數據關聯挖掘分析。內置數據質量檢查規則如圖2所示。

圖2 內置數據質量檢查規則

4 結語

隨著生產管理信息系統建設的不斷深入，應用業務覆蓋范圍不斷擴大，一系列數據質量問題也在不斷積累，例如：參數缺失、數據不完整、數據不準確、數據重復、數據屬性不一致等，影響了數據信息的可靠性，導致信息化建設效果不理想、決策出現偏差。生產大數據的使用和分析須建立在高質量的數據上，這是數據產生價值的有力保障，在大數據環境下，數據質量的優劣將直接影響數據價值的高低，進而影響人們的分析和決策，因此針對目前內蒙古電網數據積累出現的問題，建立基于內蒙古電網決策的數據質量管理體系和數據治理方案，可以有效規范的管理數據質量，實現設備全壽命周期的“源”數據可靠性。