电力企业配电变压器数据治理方法研究

萧展辉 孙刚 杨荣霞

摘  要：为了电力企业配电变压器数据治理工作有效开展，促使配电变压器数据具备一致性、完整性、准确性，文章对电力企业的营销系统和GIS系统中的配电变压器数据进行对比，分析两侧的数据差异，梳理出配电变压器不一致问题，包括主体对象不一致和对象的共有属性不一致共9类问题。从梳理出的数据进一步分析出导致配电变压器数据质量问题的原因，为电力企业配电变压器数据治理提供治理方向，提升问题定位的效率，促进数据治理的开展。

关键词：配电变压器;数据治理;数据质量

中图分类号：TP39                   文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）19-0147-04

Research on Data Governance Methods of Distribution Transformer

in Power Enterprises

XIAO Zhanhui1， SUN Gang1， YANG Rongxia2

（1.China Southern Power Grid Digital Power Grid Research Institute Co.， Ltd.， Guangzhou  510663， China; 2.China Southern Power Grid Big Data Service Co.， Ltd.， Guangzhou  510620， China）

Abstract： In order to effectively carry out the data governance of distribution transformer in power enterprises， promote the consistency， integrity and accuracy of distribution transformer data， this paper compares the distribution transformer data in the marketing system and GIS system of power enterprises， analyzes the data differences on both sides， and combs out the inconsistency problems of distribution transformers， including 9 types of problems， such as the inconsistency of main objects and the inconsistency of common attributes of objects， etc. Further analyzes the causes of distribution transformer data quality problems through the sorted data， provides governance direction for distribution transformer data governance of power enterprises， improves the efficiency of problem positioning， and promotes the development of data governance.

Keywords： distribution transformer; data governance; data quality

0  引  言

随着电网业务的发展，电网企业面临企业级信息系统的迭代更新，不断持续优化完善企业级信息系统。新的企业级系统是以现有业务系统为基础，对业务进行整合，促使协同业务工作更加密切、统一，保证账卡物一致、资产成本归集、项目全过程、营配调协同等核心协同业务稳定运行。

原系统运行历史悠久，协同关系复杂、数据量大，数据库设计缺少统一考虑，存在大量的冗余数据，导致数据定义不一致、数据无法关联等问题，其中配电变压器是配网业务开展的核心对象，数据质量更是关系到多个核心业务的协同，所以须对数据进行有效治理，以保障协同业务顺利开展及新系统上线后的稳定运行。

基于电网企业原业务系统积累的大量配电变压器的运行数据，结合业务流程等方面进行配电变压器的数据质量分析和数据治理方法研究。针对不同的问题类型对数据进一步區分细化成不同的数据问题;针对不同的问题表象，结合实际情况分析问题的形成原因并提出解决方法，从而形成一套可行的解决方案。

1  分析数据来源

本文研究分析的数据来源于营销系统和GIS系统，通过比对营销系统和GIS系统的配电变压器数据，分析出配电变压器的数据质量问题。

营销系统分析的数据主要是运行变压器信息，包括同台变压器营销系统和GIS系统建立关联关系的标识，运行状态、设备名称、产权归属、专公变标志、所属供电所、用户编号和设备类型的变压器基础信息，以及用户信息用于做辅助分析。

GIS系统分析的数据主要是功能位置中的变压器信息，包括同台变压器营销系统和GIS系统建立关联关系的标识，运行状态、设备名称、产权归属、专公变标志、所属供电所、用户编号和设备类型的变压器基础信息。以及用于做辅助分析的资产信息。

2  配电变压器数据治理分析

2.1总体思路

2.1.1  问题定位

对数据问题进行发现与诊断，从数据完整性、正确性、规范性、一致性角度出发，分析问题数据。具体从以下几方面开展问题数据定位：

（1）业务协同一致性数据问题定位。基于协同业务的业务逻辑及数据一致性要求，梳理协同数据治理的问题点和协同业务模型范围，结合新旧模型映射关系，对每个协同问题点分析原模型数据一致性差异情况。

（2）新旧模型差异数据问题定位。基于新旧模型的映射关系，以新模型的设计规范为标准，从模型实体、实体关系、实体属性、冗余字段等变化为切入点，分析原模型数据需要进行治理后，才能完成数据迁移的任务点，作为数据治理问题点。

（3）数据值变化引起的数据问题定位。原模型在迁移到新模型后，部分数据为业务逻辑匹配、垃圾数据、模型逻辑匹配等原因，需要进行数据值变更的，作为数据治理的问题点。

（4）业务规范变化引起的数据问题定位。部分原系统数据因为组织机构变更、规范变更、业务规则统一、数据管理要求等原因，需要根据变化情况，分析数据治理的问题点。

（5）数据部署架构变化引起的数据问题定位。由于原来多系统数据合并到同一个数据库情况，需要根据数据合库的需要，分析合库后数据治理的问题点。

2.1.2  数据治理方案设计

对电力企业配电变压器数据分析将数据质量问题划分为配电变压器无法对应和配电变压器共有属性不一致2种类型。进一步细分为9个具体问题，分别是营销系统变压器无法对应GIS系统变压器、GIS系统变压器无法对应营销系统变压器、专公变标志、运行状态、设备名称、资产属性、供电所、用户编号、设备类型。

2.2  配电变压器无法对应

营销系统变压器无法对应GIS系统变压器的情况：

（1）营销已归档，GIS未走电子化移交单，如图1所示。原因分析：业扩工单在营销系统已归档，但业扩电子化移交工单未执行或走空单。GIS平台未根据该业扩工单触发的电子化移交单录入台账，造成营销系统变压器无法关联GIS ID。

解决措施：第一步：通过核查业扩工单对应的电子化移交的状态及变更内容和核查GIS平台变压器增加工单，判断出正确的GISID。第二步：在营销系统为变压器关联正确的GISID。

（2）业扩工单变更或作废。原因分析：对于专变新装业务，GIS平台已根据第一版完成绘图，后续可能发生三种情况：业务扩工单发生变更，再次发布;业扩工单作废，业务取消;业扩工单作废后，重新发起相信的业扩工单。GIS系统未根据变更后或新的业扩工单同步修改或更新与营销系统变压器标识的挂接关系。

解决措施：第一步：首先核对GIS平台图形与最终业扩方案的一致性，若不一致需调整GIS图形，如图2所示。第二步：在保证两侧变压器一致的情况下，根据变更后或新的业扩工单更新GIS侧挂接的营销设备标识。

（3）非统建小区营销自行建档，如图3所示。原因分析：新增非统建小区公变时，没有应用GIS平台推送至营销系统的工单而是自行在营销系统通过“公变新装”流程增加一台变压器，致使营销流程归档后GISID为空。

解决措施：第一步：通过核查电子化移交单和核查营销系统的建档信息，判断出正确的GISID并进行关联。

GIS系统变压器无法对应营销系统变压器的情况：

（1）销户（减容）-营销已归档，GIS未走电子化移交，如图4所示。原因分析：在营销系统已完成销户（或减容）流程并归档，变压器在营销系统中已“删除”，但是，GIS平台未走电子移交流程拆除变压器，具体有分两种情况：用户没有请施工单位现场拆除设备，未向供电局申请停电计划，在GIS平台无法走电子化移交流程拆除变压器。这种情况导致GIS有，营销无;用户变压器已拆除，生产侧未及时走流程。

解决措施：需要确认现场的实际情况。对于未拆除的设备，通过电子化移交，将GIS平台变压器修改为“退运”状态;对于已拆除的设备，通过电子化移交，将GIS平台变压器拆除。

（2）系统接口不稳定。原因分析：由于系统间接口不稳定、GIS平台与营销系统更换变压器方法不一致、用户误操作等原因造成的问题。

解決措施：营销系统通过走公变新装流程，增加公变档案。

2.3 共有属性不一致

2.3.1  专公变标志

问题分析：一些情况下，营销和生产认定专变、公变的标准不一致、资料移交的状态更新不及时、资产未完成增资等。

解决措施：根据治理规则和结合考虑产权、计量方式及电价等因素，由生产和营销部门统一标准，确认正确的专公变类型。

2.3.2  设备类别

问题分析：营销或GIS建模选择错误的图元导致。

解决措施：以现场实际为准，业务人员通过问题清单中的“GISID”查找对应设备，确认正确的设备类别。

2.3.3  运行状态

问题分析：营销系统走完暂停业务后，变压器处于“停用”状态，如图5所示。而生产侧未在GIS平台及时走电子化移交更新变压器状态为“停运”。

解决措施：业务根据问题清单中的GISID查询相关的业扩工单，判断营销系统是否有发起暂停业务、发起的暂停业务是否已完成，同时结合实际情况，确认正确的运行状态。

2.3.4  供电所

问题分析：由于历史上行政区划调整等因素，导致供电所管理边界发生变化，容易产生系统中变压器所属供电所更新不完整的情况。

解决措施：以实际范围为准，确认正确的组织机构。

2.3.5  资产属性

问题分析：在业扩方案设计时，由于操作失误，将产权归属代码设置“产权属于供电局”;用户资产已移交给供电局，GIS已经更改为“电网资产”，但营销系统未更新数据。

解决措施：判断财务系统是否存在该变压器，若存在则为“电网资产”;根据变压器的用户类别判断，如果是专线专变或公线专变，建议为“客户资产”;如果为“台区考核户”，建议为“电网资产”。

2.3.6  设备名称

问题分析：专变报装，营销变压器命名一般采用公司名称，GIS电子化移交时采用了规范名称，营销未更新;运行期间业务需要对名称进行变更，营销未及时更新。

解决措施：专变营销和GIS有各自用途，不能随意替换;公变关联正确的前提下，原则是以GIS公变名称为准。

2.3.7  用户编号不一致

问题分析：系统接口不稳定、营销两套用户档案等问题，可能是导致用户编号不一致的原因。

解决措施：在营销系统与GIS平台关联正确的前提下，以营销系统用户编号为准。

3  应用场景分析

通过不断地提高业务数据质量，电网企业利用自身庞大设备、用户量积累的数据，结合大数据技术在客户细分管理[3]，电力需求预测等领域做出相应的分析应用，最终为不同类型的客户提供精益化管理服务，提升自身效益，提高客户满意度：

（1）客户细分管理：客户的需求在逐渐向着多元化的方向发展，所有客户的需求并不完全一样，所以不同客户需要采取不同的服务模式，未来可以通过大数据和数据挖掘技术给客户提供个性化服务，得到客户真正的认可。

（2）电力需求预测：电力需求预测主要是基于客户基本信息、行业特征等内外部因素信息。需求预测经过不断演变，逐渐偏向于采用越来越简化的模型，因此可以通过大量的数据对预测模型进行不断的修正，最终达到预期效果。为日益紧张的用电需求提供辅助，保证客户的日常用电。

4  结  论

未來随着电力体制的改革，电网企业必须做好面对新的挑战的准备，及时进行转型，拓展市场，通过已经积累的庞大数据量在电力客户精益管理领域做出成绩，取得客户的依赖和信任，为公司的数字化转型提供支撑，从而提升企业经济效益，提高客户管理水平。

参考文献：

[1] 程丽冰.大数据时代的电力客户分群管理应用研究 [D].广州：华南理工大学，2016.

[2] 刘峥.基于大数据挖掘的电信客户精准营销系统 [D].上海：复旦大学，2014.

[3] 郝胜宇，陈静仁.大数据时代用户画像助力企业实现精准化营销[J].中国集体经济，2016（4）：61-62.

[4] 汤大伟.基于电力企业大数据环境下的数据治理探微 [J].数码设计（上），2019（9）：204-205.

[5] 颜辉强.基于大数据的客户用电行为分析系统设计与实现 [D].天津：天津大学，2018.

作者简介：萧展辉（1975—），男，汉族，广东新会人，高级工程师，硕士，研究方向：数据资产管理、大数据分析;孙刚（1979—），男，汉族，陕西岐山人，高级工程师，硕士，研究方向：云计算、大数据分析。