陳北泉
國家電投集團廣西電力有限公司運營服務分公司 廣西 南寧 530000
電力行業是保障民生和社會發展的重要基礎行業,電力能源是經濟創新和文明進步的有力催化劑。在當前全球能源供給結構發生深刻變革的發展時期,加快推動電力能源從低效型向高效型方向轉變是電力行業發展的重要挑戰。在數據時代背景下,以數字化作為電力行業發展的重要驅動力是推動電力企業信息化向著更深層發展的重要途徑,因此對大數據對電力企業信息化發展的影響進行分析研究十分必要。
大數據的發展和應用最初起源于美國,自2010年開始,美國政府開始要求各機構利用云計算對風險進行安全性評估,這是大數據在早期應用的典型體現。隨著大數據的發展,大數據技術在越來越多的行業開始應用。我國在2012年開始正視提出大數據技術的應用,并將其寫入到十二五物聯網發展規劃中。自此,我國大數據技術的發展和應用進入到快速發展階段。互聯網企業將大數據技術應用到零售業,分析用戶行為;建立大數據中心,實現精準營銷;建立云計算數據處理中心,為用戶提供精準的服務。近年來,大數據技術不僅應用在零售業,在越來越多的傳統行業中應用也越來越多。可以預見,隨著大數據的發展,在推動傳統行業改革的進程中,大數據將發揮出不可估量的作用。
電力行業中的自動化技術、信息化技術應用越來越普遍,使電力數據量快速增長。海量的電力數據是電力大數據發展的重要基礎條件。電力生產建設和營銷過程中的數據類型也是十分多樣化的,不僅包括結構化數據、非結構化數據,還包括各種音頻數據、視頻數據。隨著電力設備不斷更新升級,采集到的電力數據準確性也在提升。這些條件對于電力大數據的發展和應用都是十分有利的。電力數據量快速增長,這些數據如何進行存儲,如何進行開發和利用是電力行業發展過程中需要解決的問題。
近年來,電力行業利用大數據技術、云計算技術、5G技術、物聯網技術積極推進智能電網工程建設進程。過程中,微電網技術和分布式能源技術成為電力企業發展的重要趨勢。在智能電網建設中,既包含了電力系統的生產、輸送,還包括了電力調配、調動和使用。隨著智能電網建設進程的加快,電力數據的類型也更加豐富,電力數據的量更多,數據對電業產業鏈的覆蓋度也更廣。對于電力企業而言,大數據為企業所帶來的不僅是管理方略的制定和優化,同時也為智能電網的建設和發展提供了更強的技術保障。以智能電網為基礎,促進電源、電網以及電力用戶的緊密聯動,提高了電力產業鏈的整體效率。在對大數據進行整理、分析,以及對數據的價值挖掘的過程中,電力企業實現了決策分析更優化、流程管理更精細、用戶服務水平更高的目標。在電力安全方面,利用大數據技術,更好的診斷和識別缺陷故障,提高了電力安全風險評估能力和事故預警能力。
而大數據技術對電力行業資源優化配置方面也凸顯出越來越多的優勢。通過構建電力運營監控中心以及供電服務中心,使電力企業的人力資源和設備設施資源配置更加集約化,推動電力生產運營各個環節的業務流程日益規范化和標準化。通過對電力數據進行整體分析,獲得用戶的需求,從而以更符合用戶需求的方法策略來提高電力服務質量和服務水平。通過運營中心對用戶檔案進行統一管理,根據不同類型客戶的檔案信息進行整理研究,挖掘出檔案數據內在的關聯,分析用戶行為規律,研究更優質更精準的電力服務產品。
首先,電力大數據數量大,數據類型多,形態多種多樣,因此給大數據應用帶來了難度。如何對海量的數據進行篩選,從巨大的數據庫中快速找到對電力企業信息化發展更有效的信息是有一定難度的。因此,能夠篩選出價值高的信息,提高篩選信息的準確度是電力大數據在電力企業信息化建設中面對的一大挑戰。
其次,電力企業中存在多個業務,每個業務有各自的應用系統,這些系統具有一定的專業性和獨立性。而電力大數據應用需要將這些不同的應用系統中的數據進行集成。在集成的過程中,面臨著不同應用系統數據庫無法銜接的情況,以及不同的應用系統中存在業務功能重復的情況。這樣就造成在數據集成的過程中出現重復信息,不僅增加了工作量,而且造成數據冗余的問題。
其三,電力大數據分析的過程中存在困難。由于大數據的類型不同,對不同類型的數據采用的分析方法有差異。目前,在數據分析方面技術水平不高,造成數據處理的時效性低,準確性不高。
其四,電力大數據在呈現方式方面存在挑戰。大數據應用的呈現方式是企業及用戶關注的重點??梢暬⒈憬莼某尸F方式更能夠滿足企業和用戶的使用需求。而電力大數據的類型多,不同類型的數據如何以文件、視頻、GIS等多種可視化方式進行呈現還需要通過加強技術研究來實現。
其五,對于電力大數據的安全管理面臨新的挑戰。電力大數據已經成為電力企業的重要資源,具有很強的專業性和稀缺性。如何保存好這些數據是十分重要的內容。由于數據類型多,在應用的過程中勢必面臨不同類型的轉換,這些過程中存在的風險問題是需要加強關注并采取妥善的安全防護措施的。隨著電力數據的增多,數據庫也日益龐大,如何做好數據的安全管理是大數據在電力企業信息化建設中應用的重要挑戰。
構建電力大數據的應用層。首先對電力大數據應用層進行總體框架設定。組織電力行業及大數據行業的技術專業,對大數據應用的場景進行分析,結合電力企業不同業務下的應用需求編制出電力大數據應用層總體框架。在電力大數據應用層總體框架下開展試點應用。根據電力大數據應用層的不同場景類別,選取應用試點,編制試點應用的具體方案。在試點應用開展的過程采取全過程跟蹤的方式及時對發現的問題進行記錄,在試點應用的過程中總結積累經驗。對試點的實際實施應用情況進行深度分析,挖掘電力大數據在應用過程中的潛在價值,為電力企業各項業務發展經營的決策能力提供更科學客觀的技術支持。試點運行后,在掌握基本應用經驗的基礎上在電力企業內全面推廣實施。
將電力大數據和電力行業的典型需求融合起來。智能電網建設中的發電、輸電、變電、配電、用電以及調度等各個環節中,信息數據具有很高的集成、共享和利用需求。面對這些典型需求,加強電力大數據的應用。通過提高電力生產經營的自動化控制技術水平,提高電源、電網和電力用戶之間的協同聯動,將大數據技術融入其中,深化電力企業信息化平臺,提高電力企業信息化平臺對數據的處理能力,使電力企業信息化平臺能夠更好地覆蓋到電源、電網和電力用戶,提高電力企業決策的科學性,提高電力企業的服務水平。在電力運營監控中心,大數據技術可應用在業務分析中,通過大數據技術對電力系統的運營數據進行同步處理和分析,以直觀可視化的方式呈現給電力工作人員,為工作人員提供精益化的數據處理結果,更好地開展電力業務運營。在客服中心,利用大數據掌握的用戶信息,構建更全面的用戶畫像,為用戶推送更準確的產品和服務,提高電力服務智能化水平。
電力大數據在電力企業信息化建設應用中,要組件專業的技術人才隊伍。除了電力各項業務人才以外,應引入大數據技術人才。通過自主招聘的方式,與大數據專業技術團隊合作的方式,對大數據技術人才資源進行整合,加快構建起電力大數據技術人才隊伍。通過明確職責分工,建立人才培養機制,推動電力企業信息化建設進程的加快,使電力大數據更好地為電力企業的信息化發展服務。
電力大數據的潛能是無限的,是企業和行業發展的重要資源。在宏觀經濟增長放緩和能源結構轉型的大背景下,電力企業信息化發展必須依靠更多數字化技術手段來實現。通過搭建起數字化平臺,在信息化建設的基礎上豐富電力數據庫,挖掘和發揮出電力大數據的價值,才能更好地推動電力企業發展,推動電力行業走上高質量發展道路。