電力系統數據共享應用平臺架構設計及關鍵技術

廣西電網有限責任公司信息中心 陳昭利

電力系統目前正處于數字化轉型的關鍵時期，數據共享是提高數據要素價值，促進數字化水平提升的本質要求。本文將圍繞電力系統數據共享應用平臺架構設計及關鍵技術進行分析與研究，結合現代化信息技術特點加強數據流通與獲取，以此為社會進步以及電力企業的發展創造良好的條件。

為了能夠響應國家“建設具有中國特色的互聯網企業”的戰略目標，電力企業應該利用現代化技術進行數據管理及應用平臺建設，這不僅有利于信息在企業內部的流通，打破“數據孤島”，實現企業數據全專業、全領域“應采盡采”，降低由于信息不對稱造成的資源浪費以及經濟損失。數據共享應用平臺可以對數據進行智能的分析，利用數據服務滿足實際需要。

1 電力企業系統數據共享應用平臺建設的重要性

電力系統數據共享應用平臺的建設可以使電力業務數據都能夠被合理、科學地進行整理與歸納，同時為不同單位提供數據共享應用服務，包含原始數據集成與計算加工后的數據服務，可滿足數據價值挖掘、企業分析應用的需求。

當前電網企業已經利用信息化技術實現了在線運營、在線控制等工作，但在不同業務數據交互共享方面仍存在可優化的部分。一方面，電力企業內部業務部門以及信息化管理部門之間的聯系較少，兩方存在信息不對稱性，導致一線操作人員難以及時、直接反饋工作建設中的數據需求，信息管理人員難以覺察到數據中的業務價值，難以根據用戶相關信息進行針對性的優化與完善，不利于電力企業的發展與優化。長此以往，這種情況會導致難以進行信息的使用。另一方面，信息系統由于在操作步驟以及數據的歸納上存在一定的不合理現象，這些也會成為電力系統建設中最為常見的建設缺點[1]。

2 數據共享平臺的設計架構

2.1 系統總體設計

電力企業的系統數據應用平臺建設需以企業的數據庫作為依據，建立統一的數據架構，利用數據標簽，為應用平臺的搭建提供數據包支持。數據共享平臺的建設主要是由數據源、數據儲存庫、應用功能三個部分組成，數據共享應用平臺的搭建是以提供數據信息作為主要服務的平臺，因此可以滿足企業進行數據交互、統一開發與應用的需求。

數據源分為內部數據及外部數據，內部數據來自電力企業生產經營業務產生的數據，外部數據來自特定系統，例如氣象數據等。內部數據與外部數據將在數據中臺進行整理，如有需要，則進行加工完成數據模型。通過以上數據流可完成數據的整理和統一，實現全域數據統一存儲。數據使用過程中，系統在貼源層進行整合處理，在標簽數據層級應用數據層進行一定的業務加工，以匯總數據與標簽數據為前提建立設計架構，使用戶以及企業可以根據實際需求進行構建。

在建設過程中，需要保證兼顧用戶需求、運營活動等場景，進而支持相關軟件的運行，提供精準的業務數據查詢業務。此外，平臺的架構可以支持對外數據的共享，提升數據在不同場景下的兼容能力，以此達到持續為企業提供數據分析的目的[2]。

2.2 數據共享應用平臺內外網交互

數據共享應用平臺的搭建必須要能夠進行內外網的交互，利用互聯網的形式實現多種業務渠道的信息共享和交互，在結合電力企業實際需要的同時，建設全渠道的客戶服務體系，真正實現電力企業與其他平臺的信息交互。

電力系統的建設應該能夠滿足國家戰略需要，保證數據的安全性，在進行外部數據交互時需經過特殊的內外網交互接口。數據共享內外網交互接口需處于信息外網和信息內網之間的緩沖區，含數據庫隔離裝置和安全隔離交換裝置。其接口傳輸的數據必須經過脫敏、加密處理，保證其不含機密信息。其數據共享交互接口可用于向電力系統內部及外部提供數據服務，包括結構化數據服務及非結構化數據服務。

2.3 主要應用功能

電力企業的發展對數據使用以及管理的水平要求更高，因此必須要加強數據的交互能力并降低獲取難度才能夠真正地發揮數據的價值。鑒于此情況，應用平臺的建設需要符合以下幾個需要。

（1）數據的獲取。用戶可以根據實際需要進行數據信息的調取，系統則會通過數據同步工具、ETL工具等方式對其提供服務，用戶進入業務端口進行數據服務調用便可以直接獲取數據，并完整地查看相關信息。這不僅能夠打斷信息數據之間的堡壘，還能夠解決數據獲取過程繁瑣的難點，屏蔽多源數據造成的影響，實現數據“多方采集、一方維護”，完善系統的服務能力。

（2）API個性化定制。主要是指利用系統對數據進行API的快速生成，通過可視化的向導模式生成數據API，這種功能的實現可以有效改善傳統服務需要編碼能力才能夠使用數據的難點。此外，該功能可以支持自定義的腳本模式，對數據進行智能化分析。用戶既可以利用平臺進行日常的數據工作，還可以利用API管理進行信息的共享，檢索該數據在過去的查詢次數以及是否出現錯誤信息等，使數據的應用更加智能。

（3）任務管理。其主要包括數據服務配置、分析、調取、監控等部分，在數據運行的過程中，可以科學、安全的對龐大的數據資源進行管理和監督，管理人員可根據外部服務的狀況以及執行任務的安排隨時進行暫停。

（4）數據挖掘分析功能。數據的挖掘分析是電力企業進行長遠發展，規劃發展方向的重要依據，其分析成果的真實性具有非常大的參考意義。因此在進行數據分析時，應該從整體的角度出發，加強對數據周期管理以及日常維護的關注。此外，在進行數據分析挖掘時，應該加大對數據傳遞的分析，并根據管理者的實際需求接入SAS以及Python，使平臺的使用者可以直接在平臺應用過程中進行統計和分析。與此同時，高級數據庫的建設也非常重要，能夠為平臺使用提供統計數據的參考，并將相關數據進行可視化展示，進而使企業在進行監督管理、財務分析規劃設定時，能夠提升科學性和合理性。

（5）數據產品開發功能。這種服務主要是針對數據產品規劃與交易而形成，是指利用數據的日常管理，為使用者提供相關產品方案的一種形式。而數據產品開發則是指利用相關技術，為其他使用者提供數據產品，進而使產品能夠帶動其他外部企業的發展，最終實現互利共贏的目的。

（6）數據共享功能。通常是相關報表以及數據明細的分享，因此在形式上應使平臺滿足明細數據查詢的服務，進而為平臺統計提供幫助。數據是電力企業非常重要的信息支撐，可以為工作人員提供資源和數據需求，在具體工作中要從三個方面進行。1）進行資源目錄的設計時，應該根據SG-CIM理論建立資源目錄，并在平臺設計中加入搜索查詢的功能，使管理人員可以更加便捷地獲取想要的數據；2）數據安全管理是保證數據安全，降低系統風險的重要保障。技術人員在進行開發設計時，應當將數據安全與脫敏處理作為核心關鍵，利用有效的方式對系統進行最大限度地保護；3）數據需求開發也要保證安全性。在進行內部資源交互使用時，應該從請求、辦理、同意、驗證、傳遞、監控等多個步驟進行管理；4）數據共享通常是相關報表以及數據明細的分享，在形式上應使平臺滿足明細數據查詢的服務，進而為平臺統計提供幫助。

3 關鍵技術的研究

3.1 整體技術方案

數據共享平臺是一種集數據收集、計算、存儲于一身的重要平臺，可以在不同的場景下進行針對性的數據歸納，進行數據的流通和傳遞。平臺會對客戶的行為數據以及相關訪問進行信息的收納，并實施自動化的主體分析。其中實時計算是一種能夠對相關風險進行預警監控的重要功能，而統一數據服務則是一個訪問的端口，可以支持繳費數據的調取、工單、用戶指標等功能。

3.2 數據集成方式

數據采集分為線上與線下接入兩種形式。線上數據通過ETL工具從源端經過抽取、轉化、清洗至數據中臺，可同步將數據直接上傳至KAFKA軟件中。離線數據可運用FLINK直接從數據收集軟件調取相關信息，并利用不同的技術進行針對性的數據歸納。對于線下收集的數據，可設置數據標準規范限制，明確各項格式及業務規則。如有外部數據采集需求，應通過合法、合規渠道統籌采購和開發數據接口。

3.3 數據存儲以及計算

平臺的搭建能夠支撐海量信息計算與分析，這種計算功能的設計主要是針對高級數據進行，能夠實時地進行信息的計算與處理，這種智能化功能主要為系統的埋點日志實時計算提供服務。

在與相關數據進行對接之后，便會將數據存儲至共享平臺的系統文件中，這種文件主要有三層，最下一層是數據的基礎層，可以對普通的數據進行大規模的存儲；中層則是細節數據層，主要是對那些處理后的數據進行存儲；而最后一層則是匯總數據的歸納層，三個數據層有不同的數據更新期限，原始數據的存儲數據是最長的，其他兩層依次遞減[3]。

當數據進入到ODS緩沖區之后，便能夠對大量的數據進行統一的歸納與整理，再將數據存儲至不同的數據層。數據在ODS層時可以隨時獲取相關的數據，并對其進行模型的轉換，最終將數據模型存儲至DIM維度表中。在滿足公共信息匯總的前提下，能夠根據相關數據得出DWS的匯總事實表。

3.4 統一數據服務

將統一數據服務作為共享應用平臺的數據入口，在功能設計上需要滿足服務配置、申請、管理等，兼容不同場景之間的服務，滿足外網之間的數據分析需求。

利用可視化程序就可以快速的生成數據API，并實現分鐘級別的數據優化，此外，在此過程中還會對信息進行安全加密，保證所調取的信息安全、真實。

統一數據可以對內、外進行數據的服務。對內主要是針對用戶行為、操作信息、繳納費用等進行數據的分析與整理；對外則是包括住房空置分析、電力信用等。

3.5 應用場景

數據共享平臺的應用可分為對內及對外兩方面。對內，可為電網規劃及客戶服務等多個領域提供數據計算服務，基于電網設備構建拓撲模型，滿足電網內部各項業務應用需求，打破數據壁壘，通過共享服務提供專業的數據支持，為電力企業的可持續發展以及大范圍的數據融合分析提供重要的依據，提升投資有效性。對外，數據共享平臺可提供電力信用產品，可以對用戶的信息進行實時采集與計算分析，綜合分析客戶信息，結合用戶的繳費情況與相關數據，建立電力信用評價體系，以此達到電力數據與社會化融合的目的。

數據共享應用平臺另外一種應用類型則是電力信用分析，需要以數據為主要支持利用分析情況構建信用評價體系，可以有效地對電力企業的日常運行提供評價服務。在系統規劃過程中可以將居民分為不同用電類型，并從信用的角度利用用戶相關數據情況構建信用評價模型。在具體工作中要求專家應對信用等級以及評價分數進行明細規劃，并利用主成分分析法進行指標運算進而獲取綜合信用評價結果，以此形成電力共享報告。與此同時，在共享應用平臺的設計規劃過程中，需要運用多種形式將數據與主體數據庫構建聯系，進而在數據處理階段，建立挖掘模型以此加工電力信用分，為用戶和企業提供數據服務。

4 結語

綜上所述，電力企業進行系統數據的共享應用平臺設計與研發可以進一步挖掘數據的價值，滿足經濟發展的需要，利用現代化的框架設計，將業務進行數據化的體現，實現集數據治理、分析、應用、價值體現為一體的綜合化服務體系，將數據的價值實現最大化的反映，以此為電力企業的進步奠定良好的基礎。

引用

[1] 楊先進,魏俊,應雪正,等.BIM電力系統中工程物資需求數據可視化系統設計[J].信息技術,2022(1):132-136+142.

[2] 曹明良,李國和,馮崢,等.基于電力系統大數據治理的軟件數據平臺設計與研究[J].計算技術與自動化,2020,39(3):135-139.

[3] 江疆,梁盈威,彭澤武,等.基于大數據的電力系統數據集成管理平臺設計[J].電子設計工程,2020,28(14):163-166.