電能計量中的數據融合分析

郭善清 馬斌 田紀文

摘要：在現代信息技術的支持下，數據信息價值的分析與應用成為電力公司的關鍵業務構成。對于電力公司來說，營銷業務對其運行及發展而言至關重要，而電能計量則為營銷業務提供了有效支持，智能電表是智能電網的重要組織結構，也是電網實時數據的關鍵獲取途徑。針對公司電能計量業務和有關的支撐系統進行分析，探究電能計量數據的整合與管理面臨的問題，找尋公司業務和數據中的內在聯系，從而探索數據融合的方法路徑，對于公司實現大數據應用分析具有關鍵作用。

關鍵詞：電能計量;數據融合;分析

1 電能計量業務體系

電力公司電能計量業務體系一般劃分為計量設備采購、計量設備現場運行、用電信息收集等三個方面涉及計量設備需求、計量設備檢驗、設備安裝、設備故障處理、設備更換、用電信息收集、用電管理等多項業務內容，一般情況下業務內容通過營銷業務應用系統和計量生產調度平臺、用電信息手機系統等操作系統等共同實現。

2 電力公司電能計量業務現存的關鍵問題及成因

針對電力公司電能計量業務和有關的系統應用、業務支持、建設情況等進行全方位分析，得知很多電力公司的電能計量系統應用和數據管理面臨著部分問題需要解決：（1）電力公司存在數據機構差異問題，營銷業務應用系統和省級計量生產調度平臺和用電信息采集系統屬于二級統推，系統建立廠商在系統功能性和數據流轉的技術手段方面存在一定差異，底層數據表也出現了明顯不同。（2）數據入口較多，導致一表多源現象較為明顯，可能導致數據沖突等問題。（3）業務數據難以實現共享，數據共享與應用存在內外多種因素影響，共享過程困難重重。而電能計量專業數據的共享需求量最為明顯，在營銷內部實施數據應用時無法全面展現數據的價值，導致數據利用率難以保障。（4）系統設計文檔管理不足，管理工作不夠集中，不同系統設計文檔也出現收集不齊、不全、質量較差等現象。（5）數據字典質量與系統運行狀態脫軌，且管控效果不佳。

引發上述問題的影響因素基本上可以劃分兩個方面：（1）電能計量業務系統建設存在問題，建設時間、開發部門、應用設備、技術方法不同，整體水平也參差不一，導致同一業務數據在多個系統中具有多種表達方式。（2）當前的管理模型為專業化職能管理模式，在相同業務節點中可能會由于管理職能不一致，出現標準不夠統一的現象，對數據標準也帶來嚴重影響。

3 基于電能計量的業務數據融合路徑

數據標準治理：（1）建立大數據標準治理組織機構。對于電力公司來說，在大數據應用的初步環節，需要建立標準化的治理組織機構，協調企業內部各部門關系形成合力，加強數據治理的頂層設計。同時還需要建立完善的大數據標準治理體系，促進企業數據業務標準化建設以及數據標準治理的協同發展。（2）數據標準治理理論研究。電力公司需要構建完善的大數據標準體系，由基礎性和公共性等方向進行理論分析，分析數據標準的構成條件，將業務標準也業務數據標準、技術標準等與業務數據閉環運營標準的統一化實施路徑，合理控制數據標準體系，建立數據標準治理的關鍵內涵。（3）數據標準理論內容研究。由數據的收集、整合、分析、評價建模等環節的過程為主要方向，建立公司數據治理的有關標準，由數據應用的過程開始，建立企業數據安全標準。以數據的形成和應用等方面著手，建立數據質量標準，明確有關的數據管理要求和指標標準，為大數據技術的順利落實提供支持。

數據質量管理：（1）完善數據的形成規范。根據數據標準規范構建可靠的數據模型，確保業務數據能夠在語義等方面具有高度的統一性，構建多部門人員協同的語言，運用API接口等技術手段為系統集成以及互操作等提供標準依據，指導有關的信息系統建設和業務集成。（2）提高源頭數據管理，改善明細數據質量。做好數據的入口把關工作，在源頭上保障數據的可靠性和一致性，將業務作為主要動力，從業務程序等方面對應明細數據，根據多位一體協同機制的方式做好明細數據的質量控制工作，建立完善的質量閾值，把控好數據的完整性和可靠性。結合監測結果來劃分數據責任人，建立整改閉環，進一步加強明細數據的質量。（3）將數據規則為中心，加強數據質量核查。結合數據標準體系明確數據的規范性和可靠性方面的核查標準，例如字段非空要求和字段命名標準等。進一步改進核查規則，提高數據間的一致性與數據的即時性等。

數據融合實施的要點分析：（1）以公司業務體系為中心，促進數據融合。將公司業務體系作為中心，通過業務之間的關聯性、業務和數據的映射等作為基礎，根據公司運營檢測業務的大數據融合要求，針對數據融合采取針對性、全面性的管理舉措進行管理。對于業務數據融合來說，電力公司需要進一步應用業務體系基礎，明確數據框架內容的完整性，針對數據融合的需求范圍實現全面覆蓋。（2）將公司數據標準治理及主數據識別為條件，推助數據融合。根據目前業務數據融合存在的問題和不足來分析，部分電力公司存在著數據標準一致性不足、主數據管理不力等現狀，這對于電力公司數據融合來說帶來了不利影響，數據融合結果的治理效果也難以保障。對此需要借助公司數據標準治理以及主數據識別等手段，進一步加強公司數據標準水平，為數據的榮惡化帶來更加穩定可靠的標準支持。（3）將運營監測業務數據融合需求為切入點，全面落實數據融合。結合業務體系梳理構成的業務串接和數據融合需求量大等特征，很多電力企業在數據融合需求方面并沒有可靠的數據作為支持，難以確保數據融合工作的實效性。為改善這一現狀，提高數據融合效率與精確性，可以將業務數據需求作為切入點，細致化推進數據融合的實現，針對業務體系梳理的數據融合需求，分布式推進數據篩選和評估工作，建立契合公司運營監測業務現實情況的數據融合方案。

4 結語

針對目前電力公司電能計量數據業務的現狀能夠得知，若想實現數據融合則需要先實現數據的有效化治理，解決數據標準與質量問題。同時在此基礎上將業務節點或業務主體作為中心，構建多部門多角度的數據融合標準，針對數據標準進行統籌管理，避免業務節點及主體數據標準存在的矛盾。

參考文獻

[1]徐敏，楊三美.基于電能計量數據的公司數據融合初步研究[J].通信電源技術，2019，36（09）：212-213.

[2]張美娟.基于Hadoop+Spark的電能計量與分析自動化系統研究與實現[D].江蘇：南京師范大學，2017.