大数据在数字电网建设中的应用

张世良

我们公司于2017年3月份成立，是南方电网的全资子公司，专注于电网信息化、电网大数据以及AI人才队伍培养等。我今天的汇报分为两部分，一部分是介绍一下数字南网建设，另一部分是分享我们在大数据领域的平台建设及应用。

2019年公司董事长孟振平同志提出数字化转型，2019年5月份公司发布了数字化转型的行动方案和“数字南网”建设行动方案。整个战略的侧重点包括对内和对外两部分：对内提升公司运营效率和效益，同时提升物理电网的安全可靠;对外服务消费者，应对市场变化，并且能够重塑能源产业链生态环境。

总体来说，南网利用“云大物移智”等数字化技术，将物理世界的人、事、物在数字世界进行重构，从而实现能源流、价值流和信息流的融合，形成新的企业形态。

数字化转型则是以数据为核心，依托数字化平台开展业务运营，进行平台赋能，支撑公司进行数据变现和业务创新，并提升用户体验。我们的总体蓝图是向末端通过物联网联接各类监测和自动化终端，向前端通过大数据中心和数字电网平台，构建电网管理、调度运行、运营管控、客户服务等一系列柔性应用。在此基础上，我们构建大数据中心，实现IoT数据、企业内部数据及用户數据的汇聚与分析，从而为数字电网平台提供能力支撑。技术架构可以分为感知、网络、数据源、平台、应用、渠道六层，以及支撑数字化转型和“数字南网”建设的安全防御、运营管理、标准规范三大体系。

下面汇报一下大数据中心的建设及应用情况。随着技术发展以及更多新技术的应用，公司数据资产的数据类型越来越多，数据体量越来越大，包括机器人巡检、IoT计量终端之类的数据。我们的总体建设目标是构建四个中心，包括数据技术中心、存储中心、分析中心、创新中心。技术中心重点提供自主可控的技术解决方案，存储中心完成公司内外部数据的统一存储，分析中心实现对业务管理的精准感知、深刻洞察和智能分析，创新中心则是为用户及政府提供增值服务。

我们按照建设需求进行整体架构的建设，在过程当中根据数据的变化情况，先后建设了结构化数据服务平台、非结构化数据服务平台等。为了提升数据质量及内部信息传输流通，则构建了数据资产管理平台，支撑企业内部的数据共享以及对外的数据开放。现在数据安全越来越重要，我们构建了数据中台，将各类数据应用的公共需求提取出来，包括事前事后的决策分析、事中实时运营管控监控以及企业运营所需要的统计报表，同时数据中台进一步挖掘数据价值，为员工提供更个性化的搜索。

在平台建设方面，结构化数据分析平台采用业界主流融合式架构，重点打造对企业管理数据及生产运行数据进行分钟级实施同步的能力，打造实现实时计算的能力，包括数据建模分析、数据可视化展现等能力。基于这个平台，我们又构建了公司运营管控平台，围绕运营指标体系，发现企业经营管理的问题，并形成闭环管理的机制。

随着电力通信安全性的要求越来越高，我们建设了电力监控网络安全态势感知，充分运用大数据技术，对变电站各类终端系统的网络通信进行实时监控，探测是否有异常的网络流量，甚至抓取流量包监控探测里面是否有木马。通过大数据赋能也实现了实时监控传统架构所无法完成的建设任务。在时序数据服务平台，重点针对像智能电表、调度监控终端这类跟时间序列相关的持续型数据，能够把分布在各个用户、各个变电站以及各条线路的数据采集起来，形成全网共享共用的数据平台。

分享一个应用案例，通常电网电量传输中会有线路损耗，以往我们对损耗情况掌握没那么细致和实时，造成了一些经济损失。原来我们要按月度统计线损，现在通过建设准实时线损分析，可以实现每30秒进行一轮迭代统计线损，同时辅助我们判断哪些线路存在问题。

当非结构化数据大量涌现的时候，我们需要开展建设一个覆盖音频、视频、图像、文档等非结构化数据存储和计算能力的平台，也就是非结构化数据服务平台。比如随着无人机巡检覆盖范围越来越广，包括机器人变电站巡检，这些数据统一汇聚到智能作业管理平台，非结构化数据平台能够为这个管理平台提供支撑，支撑对数据进行在线预览、处理，自动发现异常问题。相比人力分析，平台管理一是保证了处理实时性，二是能够对线路进行更高频度的巡检。还有实现作业安全隐患识别，在变电站，人工监控不能快速发现危险区域是否有人进入，平台可以在有人进入危险区时冷却报警。

数据资产管理平台可以持续完善主数据管理功能、数据质量管理功能，研究突破元数据血缘分析及影响分析技术难点，优化数据资产可视化展示效果，提升数据资产开发共享便捷性。

当前，我们的建设路径是：面向企业，打造国内先进的企业级大数据平台;面向行业，提供能源行业大数据整体解决方案;不断寻求合作，构建行业大数据公有云生态。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）