大集中条件下电网系统管理机制的研究

彭泽武 冯歆尧

（广东电网有限责任公司信息中心，广州 510080）



大集中条件下电网系统管理机制的研究

彭泽武 冯歆尧

（广东电网有限责任公司信息中心，广州 510080）

随着数据集中化的趋势使得电网公司面临着海量数据的数据存储及分析问题，越来越多的人在使用电力通讯设备，这也给相关工作人员带来了管理上的挑战，因此电网系统管理机制的研究就变得尤为重要。本文从广东电网有限责任公司各类业务现状及相应应用信息系统现状出发，研究大集中条件下各类业务数据的特点及其不同管理要求，制定合理的大集中条件下的业务数据体系层次及业务数据管理模式，最后通过在实际当中予以实施，表明该机制对电网系统的管理起到一定程度的改善效果。

大集中；电网系统；数据管理

“十二五”时期，是南方电网公司继续承担深入实施西电东送战略，扩大西电东送规模，确保电网安全、稳定、优质、经济运行，不断提高能源资源优化配置水平和整体利用效率，促进电力工业节能减排，推动南方电网电力工业科学发展的关键时期，也是迫切需要南方电网公司为实现全社会低碳、高效目标充分发挥“绿色平台”的作用，为五省区经济社会又好又快发展做出更大贡献的重要时期。

按照深入实践科学发展观，贯彻落实党的十七大提出的建设创新型国家的重要战略部署的总体要求，科学制定《南方电网公司“十二五”科技发展规划》，对于准确把握公司面临的战略发展机遇，全面提高科技创新能力和核心竞争力，充分发挥科技创新的支撑和引领作用，努力实现把南方电网建设成为统一开放、结构合理、技术先进、安全可靠的现代化大电网的目标，具有重要的现实意义和深远的战略意义。

南方电网“十二五”信息化规划整体框架包含“6+1”企业级信息系统、综合技术平台、信息化保障体系。其中“6+1”包含资产管理系统、营销管理系统、人力资源管理系统、财务管理系统、系统办公系统、综合管理系统6大业务支撑系统，外加“决策支持”系统。“6+1”构架如图1所示。

图1　“6+1”构架

随着南方电网“6+1”一体化应用信息化建设的推进，营销、生产、人资、财务等业务管理的进一步规范与标准，以及国内外大数据技术应用的趋势推动，公司对数据资源与应用管理上提出了更高的要求。随着数据大集中的发展，供电公司要求将分布在各个供电分公司的通信数据以及一些其他相关数据依靠科技手段进行数据的集中和整合，通过对数据的深层次挖掘，推动企业的科学化管理，提高管理水平和工作效率[1-3]。然而数据集中化的趋势使得公司面临着海量数据的数据存储及分析问题，此时，大数据管理在支撑电网业务发展趋势中充当重要角色。针对新的形势，在已有的工作基础上开展业务数据资源以及应用管理模式[4]的研究，构建出全新的大集中条件下的业务数据体系层次以及业务数据管理模式，最后建立出完整的业务数据管理体系。

1　数据大集中简介

随着互联网的迅速发展，数据大集中[5]对传统经营方式产生了巨大冲击[6]。数据大集中就是依靠高科技将企业中各类相关数据进行整合，然后对数据进行深层次的挖掘，对业务数据进行系统分析和评论，以此来推动企业的管理决策科学化，提高企业的决策能力以及工作效率。通过将分散在各个公司的数据信息统一集中到一起，对这些数据进行整体的挖掘和开发，形成一种信息化、智能化的管理。在保证数据安全性的前提下，实现企业的利益最大化。

“大集中建设模式”可以用八个字来概括，即：数据集中，业务整合。集中化过程中应该是技术、管理、业务、开发、实施等互动发展的一个过程，但是由于业务规划和管理模式不统一，数据标准的不一致，导致电力公司在管理上不能统揽全局，实时掌控。而且不少生产管理系统不是集成化的信息系统，运行、检测、试验、安监等模块都是孤立的，很难进行数据的交换和信息共享。这就给相关管理人员带来了挑战，因此在当前数据大集中的条件下，电网公司为了提高管理水平和工作效率，制定一套合理的管理机制就变得非常有必要。

2　电网管理系统机制研究及其推广

在数据大集中条件下，根据广东电网有限责任公司各类相关业务数据的管理特点，以及管理体系，结合不同的管理需求研究制定了全新的业务数据管理体系。本体系的研究主要包含以下三个方面：

1）需要在大集中的管理模式下，研究并建立数据资源及应用业务管理整体架构。

2）研究并制定数据需求管理机制、数据应用管理机制、数据资源管理机制、数据质量管理机制等各类管理机制。

3）建立一套兼容性强的数据管理模式，搭建一整套完整的数据管控策略、流程和规范。

2.1业务管理整体架构

此项目的根本目的是为了搭建一个较为完善的管理体系架构，在整体架构的基础上建立一系列的管理机制，同时制定一套完整的规范以便于具体实施。其中管理机制包含数据需求管理、数据应用管理、数据资源管理、数据质量管理、数据安全管理以及数据认责管理机制。本架构的长远目标是为了实现数据的“两开三共”，即开放数据、开放资源、开发共建、经验共享、成功共用。业务管理整体构架如图2所示。

图2　业务管理整体构架

2.2数据管理机制

在大集中管理模式下，根据广东电网有限责任公司的各类业务数据信息及其相应的管理体系，参考国内外以及同行业先进经验，分析业务数据的管理特点，研究大集中条件下各类业务数据的特点及其不同管理要求，该项目制定出合理的大集中条件下的业务数据体系层次及业务数据管理模式，最终以此建立大集中条件下的完整的业务数据管理体系。

1）数据需求管理机制

随着公司业务的迅猛发展，业务部门对运营数据的需求越来越多，对需求处理时限、需求质量的要求越来越高。为进一步提升数据集中管理的服务水平，确保在业务高速发展的同时，能更好满足业务发展部门的需求，该项目制定了数据需求管理机制。

数据需求管理机制的建设思想是在总结现有工作的基础上，将业务、技术价值以服务的形式提供给用户，并持续改进，对外逐步提高用户感知，对内逐步提升管理水平，逐步形成以服务为核心的需求管理体系。在需求管理机制的制定过程中，引入服务保障策略；以服务为驱动，从平台、制度、流程、职责、组织、标准等多方面入手，深入分析外部客户需要和内部管控需求，把握关键环节，并制定有效策略，将服务落实到位。在实际的业务需求中，通过将需求流程分为临时需求流程和固定需求流程，以此来实现高效的数据提取开发，满足相关部门的紧急需求或者固定需求。

2）数据应用管理机制

对于企业级的数据如何进行高效存储、规范管理以及合理应用是制约数据应用的障碍。为了使数据应用达到最优的性能，该项目制定了数据应用管理机制，包括数据模型管理，数据架构管理，数据生命周期管理和应用生命周期管理。

数据模型管理统一了全企业数据概念与定义，增进了业务人员与技术人员的理解和沟通效率，以保证需求定义的准确性和实用性。数据构架管理则是从整体上对数据进行管理，通过数据支撑、数据产生、数据传输、数据整合和数据应用五个层次来完成数据的在线实时处理，数据挖掘。当然对于企业级的数据，为了减少数据冗余，提高数据的一致性，减少存储、运维成本，关注数据的生命周期就变得十分必要，数据生命周期管理可以满足对历史数据查询相关政策和管理制度要求以及审计管理要求。制定一种应用生命周期管理机制，不仅可以满足业务操作和管理分析，也可以减少废弃应用，提高应用的有效性。应用上线以后并不是一直处于在线状态，而是根据对应用的评估效果，将效果差的应用及时下线，以提升客户感知，减少操作成本。

3）数据资源管理机制

在企业信息化不断进步、企业业务能力积极扩展的情况下，企业信息化应用中的数据越来越多、越来越复杂。企业不同部门会反复提出数据扩容的要求。但是对于系统维护人员并不了解具体的业务数据的重要程度，并且当存储产生告警时，无法正确的对数据进行清理。另外对企业内部系统进行升级扩容时无具体的数据分析依据，只是简单的依靠历史经验来扩容。因此为了解决数据清理难、处理非自动化以及存储规划缺少依据等问题，制定数据资源管理机制。数据资源管控以“生命周期管理”方式来统一解决数据、应用与资源的运维管理要求，以数据仓库为依托，通过周期性、常态化的搜集、量化资源信息，建立一个有效的资源信息监控、分析体系来了解数据，从而来制定相应的策略和技术手段对数据进行贯穿其整个生命过程的管理。

4）数据质量管理机制

数据质量管理是在企业数据应用的基础上提出标准化的数据质量管理理念。最终形成稳定、长期、有效的数据质量管理机制。数据质量管理机制的形成目标是为了建立一致、标准化和整合的信息，以支撑全企业达成业务共识。通过数据质量管理机制，可以为客户提供有价值的信息，为各层次，各部门的员工提供准确、一致的信息，满足监管要求，保障业务的可持续性，更为重要的是可以实现定义、流程和业务规范的标准化。该机制的核心领域包括数据标准管理、元数据管理以及主数据管理。

（1）数据标准管理：根据不同的业务领域标准采取不同的标准管理机制。

（2）元数据管理：对数据进行描述、解释、定位，并使其更方便检索、使用或管理的数据，是数据共享和交换的基础与前提。

（3）主数据管理：描述核心业务的实体数据，高价值，是企业内部共享的数据。

5）数据安全管理机制

信息化的时代数据安全一直是最为敏感的话题，也是关系到一个企业生存的问题。数据集中管理平台，涉及到公司经营方面的核心机密，应该对不同的使用人员提供各自权限范围内的信息视图。因此，须采用全面的安全管理措施，制定数据安全管理机制。该机制包括网络安全、系统安全、应用安全、物理安全、实施安全等管理，以保障数据的安全和可靠，避免人为和其他因素对系统和数据的破坏。

6）数据认责管理机制

为了保障数据质量，保证数据安全，需要建立并完善数据认责管理机制。在实际的业务操作过程当中当出现数据事故时分别采取不同的处理机制。主要流程包括：

（1）数据事故发生，触发数据安全处理流程。

（2）定位数据故障类型、事务故障等级，依据事故当事人、系统负责人、团队领导明确各级责任人。

（3）定位数据事故发生原因，制定事故处理方案。

（4）处理方案实施并确定事故已得到有效解决。

（5）编写数据事故总结报告，根据故障类型、等级、责任人，制定处罚措施。

2.3数据管控规范

为提升数据质量、规范化需求流程以及对于常规系统数据问题的处理方法，规范系统中对于数据监测以及数据源变动影响评估工作，制定了数据管控手段和管控机制。管控机制和管控手段形成数据管控矩阵，能有序高效地提升数据架构各个层次的管控及协作能力，增强企业级数据模型驱动力，使其有序开展及持续优化。通过数据管控手段和管控机制的相互制约。

图3　管控规范

3　实施效果

结合南方电网“6+1”一体化建设蓝图，分析不同的业务特点，以南方电网发展“十二五”规划为依据，制定南方电网相应的管理机制的实施方案。通过一体化、大集中以及相应数据管理机制的制定，使得组织体系更加优化，制度更完善，技术支持更完备，从而提升南方电网的管理水平和工作效率，增加核心竞争力。

3.1数据仓库/应用数据管理集中化、统一化

随着企业的发展，数据仓库、大数据的应用，结合南方电网实际业务，完成了大数据的基础数据源的构建工作，集中统一管理数据仓库。以最底层数据为基础，结合各类上层应用，通过各类应用数据处理构建数据仓库中间层，为上层应用统一开发数据访问接口。仓库数据从被动抽取转向主动提供，从多系统重复抽取变成由主数据仓库单一性提供，大大提升了系统的应用效率。

3.2数据质量管理流程化、规范化

引入“主数据”管理概念，搭建“数据资源管理平台”。所有的主数据由专人专系统统一维护，变更信息时统一推送至其他应用平台。确保主要数据维护的唯一性、准确性，提升整体系统的数据质量。

同时，制定出一套完整数据质量流程以及管理规范，从底层数据到上层应用数据，形成有效统一的管理机制，最大程度上保证整个系统的数据质量。

3.3数据资源管理合理化、清晰化

通过对电网业务内容的梳理，结合系统自身的业务需求，制定数据资源管理规范；规范内容涵盖应用生命周期管理、数据生命周期管理、数据存储规范，从应用系统、数据存储空间、数据存储策略、数据备份策略等进行明确的定义，并进行落地实施；从应用系统部署、存储资源、数据库资源等各方面进行规范，以保证类数据资源管理更加合理，更加清晰。

3.4系统/业务管理常态化、精细化

通过管理机制和技术规范促进信息通信运维作业水平提升，保障各类信息通信系统的稳定运行。通过加强组织管理，落实流程制定与实施，在现有的业务流程、管理流程的基础上进行优化，将需求管理流程、数据质量管理流程等纳入了常态化管理，进而明确、细化各种流程中职责分工，确保各种工作能够落实到人、管理到人、认责到人。

4　结论

数据大集中是电力通信系统信息化发展的必然趋势，在数据大集中的条件下，制定一系列合理的电网系统管理机制，不仅可以提高企业的决策能力和工作效率，同时也可以提升企业的信息系统/业务系统管理水准。通过这种数据管理体系将相关信息进行规范化处理，为企业提供高效、一致、标准化的数据信息，以及一整套的完善的管理机制、流程和规范，为企业的高效发展奠定了基础。

[1] 王军峰. 电网调控一体化运行管理模式分析[J]. 企业技术开发, 2013(9): 119, 122.

[2] 李春梅. 基于电网业务应用特点的存储分配研究[J].计算机工程应用技术, 2012(11): 194-195.

[3] 吴鹤宇, 陈曦. 我国电力通信网的现状及其发展[J].北京电力高等专科学校学报(社会科学版), 2012(7): 521.

[4] 伍贤伟. 现代电力通信管理信息系统的设计与分析[J]. 应用技术, 2013(2): 78-79.

[5] 曾毅. 论电力业务应用系统的大集中[J]. 计算机工程应用技术, 2015(11): 38-39.

[6] 焦红红. 论智能电网调控一体化对电网运行带来的影响[J]. 企业家天地, 2012(11): 110.

Research of Grid System Management Mechanism under Data Concentration

Peng Zewu Feng Yiyao
(Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou 510080)

With the trend of data centralization, the Grid Corp is facing the problem of data storage and analysis. More and more people are using the grid communication equipment, which brings some management challenges for the relevant person, so the research on grid system management mechanism becomes very important. This paper studies the characteristics and different management requirements of various kinds of business data of Guangdong Power Grid Corporation. Then it develops business data and business data management system under the condition of data concentration. Finally, the experiment results show that the new system improves the grid system management.

data concentration; grid system; data management