國網江西電力：大數據成為企業提質增效的新引擎

 

隨著信息化建設的高速發展，數據的內在價值日益受到關注。國網江西省電力公司在安全生產、優質服務等領域，挖掘分析海量數據資源的管理價值，發揮 “預警機”和“發動機”的作用，為客觀衡量企業經營發展績效、提升精益化管理水平作出積極貢獻，使大數據成為企業提質增效的新引擎。

 

10月，在一次例行監測值班中，紅色的報警信號在“量價費損10千伏線損”在線系統的屏幕上不斷地閃爍，江西南昌供電公司運監中心配網搶修指揮人員虞甘露及時處置，發現系統對全市數據掃描后判斷10千伏線路———鄧埠變911霞山線存在線損異常，線損率為27.37%，超過默認閾值，觸發系統報警。

 

虞甘露第一時間啟動異動處理機制，派發工作協同工單，組織營銷、運檢等部門開展聯合現場摸排，發現有一專變大客戶隱蔽性竊電，即刻查處落實。目前，該線路日線損率1.23%，日線損電量不足0.1萬千瓦時。

 

這是國網江西電力跟蹤分析配網運行大數據，提高10千伏線損管控水平的一個縮影。近年來，國網江西電力持續加強各類信息系統的橫向集成和縱向貫通，

 

將PMS、營銷業務系統、OMS、電網GIS系統、用電采集等系統的臺賬基礎數據與電網運行實時數據進行集成、融合，在實現信息共享的基礎上，充分發揮大數據分析作用。

 

國網陜西電力大數據平臺投入使用

 

11月15日，陜西電力信通公司基于大數據平臺初步建成了全業務數據分析域試點，大數據平臺已投入使用，并圍繞電網生產、經營管理、優質服務等方面開展了示范應用，實現了企業級數據平臺的搭建。 

 

數據是信息化的核心，建設全業務統一數據中心是源端全業務融合、后端大數據分析的必然選擇，對建設信息化企業具有重要意義。全業務統一數據中心數據分析域充分發揮了大數據技術在數據存儲、并行計算、大規模數據分析挖掘、線性擴展、全類型數據支持等方面的優勢，為企業提供全業務、全層級的數據服務，一改過去分析型應用數據反復抽取、冗余存儲的局面，從真正意義上實現了“搬數據”向“搬計算”的轉變。

 

陜西電力信通公司在10月份針對將接入大數據平臺的32套系統進行梳理并對數據情況進行調研。通過數據綜合治理對數據資源信息進行梳理整合，圍繞數據運維、數據標準、共享融合進行數據質量提升，為全業務數據中心數據質量提供保障。11月份大數據平臺開展營銷、用采、PMS等系統的數據接入工作，進行大客戶用電行為及負荷特性分析、設備狀態及故障量預測場景建設，驗證大數據平臺數據接入、場景分析等工作，同時開展對全業務數據中心分析域建設4個場景的數據情況進行調研以及數據質量提升工作，為全業務數據中心建設提供技術支持。該公司從技術、業務、應用等方面構建分析域數據目錄;結合大數據平臺工作，基于數字國網應用商店、分析模型庫等功能，建立國網陜西電力分析場景及模型，構建新的數據應用模式，從數據管理、數據應用兩方面實現數據資源的多維度全方位突破與創新，取得了良好的經濟與社會效益。

 

山東淄博供電：大數據“支撐”電網建設走在前

 

11月16日早上六點,淄博供電公司臨淄分中心200多名電力員工迎著拂曉,開展初冬時節大會戰,在110千伏大武變電站新建3條10千伏線路,改變城區電網格局的同時,徹底解決臨淄城區南外環區域居民及新上工商業客戶供電難題。 

 

初冬時節電網建設大動作,來源于今年夏天該中心的一次大數據分析。根據電網建設規劃,臨淄城區共有110千伏臨淄站、110千伏永流站兩座變電站供電,隨著接帶負荷的逐年增大,高峰負荷時,兩座變電站供電的4條10千伏線路頻繁出現重過載狀況,兩座變電站主變均出現重過載現象。中心班子成員審時度勢,提出了為城區兩座變電站“減負”的論斷,經過詳細論證,決定為兩座變電站各減10%負荷,同時考慮到110千伏大武變電站負荷較低的現狀,將多余負荷切割到大武變電站。

 

河南電力開發應用電網云大數據

 

11月9日，國網河南省電力公司召開電網云GIS平臺(簡稱“SG-GIS2.0”)微應用開發實施啟動會，標志著該公司電網資產地理信息進入云計算大數據階段。 

 

作為國家電網公司SG-GIS2.0平臺試點單位之一，國網河南電力結合該公司電網GIS營銷業務應用實際，開發營銷重要客戶智能管理、供電服務指揮管理、理論線損計算的微應用，提升電網GIS平臺應用能力。國網河南電力SG-GIS2.0平臺構建了云GIS資源管理中心、云服務中心、云存儲中心3大中心，建立了電網云GIS安全管理體系，解決電網信息化在海量數據的存儲分發、超大規模并發訪問、大數據分析及時空數據管理等應用問題，為智能電網建設提供有力支撐。該平臺高清的可視化效果與高效的智能統計分析能力，可以為安排停電檢修計劃、減少計劃停電損失、提高故障搶修效率和供電服務質量提供重要參考，推動供電優質服務水平持續提升。

 

當然，電力企業的大數據項目遠不止于此。

 

“數據的分析挖掘服務是產業核心，也是最具有商業價值的一部分。”安暉指出，作為大數據產業鏈的下游，對大數據進行分析應用是實現價值的終點。把軟硬件的研發生產、數據收集等行業都加入到大數據產業中，這使得大數據產業的概念更為廣泛。

 

“目前存在一批專業從事大數據分析挖掘的服務型企業。”安暉介紹，大數據行業還處在發展初期，短時間內還沒有形成規模特別大的企業，但不少企業的成長性很高。