核电大数据体系规划研究和应用

2022-08-12任增朋

现代信息科技 2022年8期

任增朋

（中国核能电力股份有限公司，北京 100097）

0 引言

党中央、国务院高度重视大数据产业发展，推动实施国家大数据战略。习近平总书记在党的十九大报告上提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》围绕“打造数字经济新优势”，做出了培育壮大大数据等新兴数字产业的明确部署。工业和信息化部制定出台了《“十四五”大数据产业发展规划》，作为未来五年大数据产业发展工作的行动纲领。

1 大数据应用带来的挑战

随着核电企业对于数据处理需求的不断发展，常规的数据架构已经难以满足需求。核电企业的关注重点已转移到以数据管理平台为基础，将不同的业务种类划分成多个数据区域来存放企业所有类型数据。这些数据将包括企业通过原始积累、外部合作等，以及从自己内部、外部所有渠道获取到的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据给企业带来价值的同时也给企业带来了前所未有的挑战，作为系统工程，需要战略、管理、业务、技术几方面形成合力，才能发挥大数据最大效用。

2 大数据应用发展动态与管理要素分析

参照大数据应用发展演进趋势，核电大数据应用以应用需求为驱动，以数据准备为基础，并依赖于技术平台而实现，核电站大数据应用发展划分为如图1所示的四个阶段。

图1 核电大数据应用演进阶段模型

3 核电数据管理现状与面临的工作难点

3.1 核电数据管理与应用现状

核电数据管理工作自2013年启动，以主数据管理为抓手，参照核电站生命周期特征打通主数据全生命周期管理，实现了数据产生源头、采集过程与使用过程的质量控制。建立了包括标准、运维、质量、安全、系统平台、程序体系等多维度主数据在内的管理体系，形成了基于数字化建设的全生命周期主数据管理。主数据管理全生命周期管理理念模型如图2所示。

图2 核电主数据全生命周期管理概念模型

3.1.1 主数据

主数据（Master Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是跨越各个业务部门和系统的高价值的基础数据。主数据具有在业务活动中相对稳定、在业务系统中交互共享、是业务数据的派生源头（母体数据）等特征。主数据管理的数据包括功能位置、设备、物资等。

3.1.2 业务数据

业务数据是用于记录业务事件的数据，用来描述某一时间点在业务系统上发生的行为数据。如设备检修报告、采购订单、工作申请、物资出入库等业务活动的行为记录。

3.1.3 实时数据

实时数据是指机组运行过程中产生的用于真实反映系统及设备瞬时运行状态的数据。

3.1.4 主数据结构关系

主数据结构是参照电站实体SSCs结构而构建的数据SSCs结构关系。核电主数据SSCs结构关系如图3所示。

图3 主数据SSCs结构关系图

3.2 核电数据管理面临的工作难点

核电信息化建设较为完备，具备了较好的大数据应用数据基础，但全范围的数据管理仍处于起步阶段，仍面临巨大的困难与挑战，具体表现在：

（1）核电领域没有体系化的数据管理与价值挖掘利用案例，缺少参考经验。核电行业缺少可参考的成功经验，需要结合核电特点参其他域数据管理与应用经验，探索实践核电数据管理之路，每前进一步都存在巨大的困难与挑战。

（2）公司范围内数据资源关联与共享程度低，数据质量不高，数据资源流通不畅。主数据间仍未进行有效的关联，难以支持业务贯通，业务数据的管理仍处于起步阶段，数据生成与存储缺少有效的管理与规范，存在数据信息孤岛，数据共享与信息资源不畅通，数据价值难以被有效挖掘利用。

（3）数据管理与应用价值不易显性展示，业务管理投入和需求少。数据本身是应用系统的基础资源，不易显现直接价值，从而重应用轻数据；数据价值的挖掘与再利用，需要一定的技术条件与数据知识储备，认知需要一个过程，造成业务领域无法明确提出应用需求，大数据应用难以深入。

（4）专业数据管理人员短缺，数据管理人才培养困难。当前数据管理与大数据应用学说百家争鸣、百花齐放，学说理论层出不穷，但经过实践检验的用于电力生产的却少之又少，缺乏有关数据管理与应用的服务、培训、人才。

3.3 核电内部数据应用需求访谈情况

通过核电内部业务部门访谈，数据应用需求及要求主要包括：

（1）主数据质量应能充分满足应用系统基本业务功能的实现。

（2）主数据间能够相互关联调用，能够有效支持业务功能互联贯通。

（3）在应用系统上完成的业务活动能够得到规范的数据选择应用，既减少人工录入量，也减少歧义产生，规避风险，提高工作效率。

（4）在应用系统上做业务活动分析总结时，有规范的风险防控及问题解决措施数据，既可辅助决策，也减少人工录入量，提高效率。

（5）通过大数据应用技术手段发现问题、预测趋势，实现利用数据对事件进行状态监测、趋势分析、诊断与预测。

（6）简单便捷的获取业务工作中需要且直观可视化的数据统计与报表，能够在三维模型中实现数据可视化。

4 核电大数据管理与应用中长期发展规划

总体思路：基于数字化与智能化核电建设目标，立足于公司业务管控能力的提升，按照基础数据治理与管理和顶层智能应用兼顾协同发展的原则，实现数据分析与利用，并可视化展示数据价值。

实施路线为：数据资源的获取与积累—数据资源的治理与管理—数据价值分析与利用—数据价值可视化，从而实现公司信息化建设按照电子化—数字化—智能化等阶段路线稳步推进。

大数据应用平台的建设是基础技术条件，通过构建集采集、存储、管控、监控能力为一体的大数据应用平台，实现数据标准管理、质量管理、安全管理、架构管理等方面全方位管控，提高数据综合利用效率，打通数据壁垒，实现与提升大数据的分析与预测能力。平台也将对在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性。

4.1 数据资源的获取与积累

数据资源是大数据应用的基础要素与前提条件，要进一步推进信息系统对业务覆盖度，多渠道全流程采集、获取与积累全要素数据资源，为进一步的应用积累数据资源。

4.2 数据资源的治理与管理

主要包括主数据质量持续改进、主数据关联关系搭建与数字资源整合、业务数据标准化。

（1）持续改进主数据质量，支持业务活动开展与系统运行。

（2）搭建主数据结构关系，整合数据资源，支持业务贯通。

（3）标准化业务数据，为数据建模积累规范数据。

4.3 建立与丰富数据模型

数据模型是大数据应用的基础，是实现预测与分析的必要条件。依据业务大数据应用需求与方向，分领域按功能在标准化数据基础上逐步建立与丰富数据模型，并持续维护、优化与完善，实现与提高计算、诊断、分析与预测能力，主动提供决策支持，数据驱动管理创新。

4.4 实现数据可视化

实现数据可视化能够有效提高用户对数据感知体验，也是实现数据价值的重要体现与途径。通过便捷而直观展现数据分析结果，显性展示数据价值，支持大数据应用个性化信息展示，能够为用户提供更有效的数据洞察手段，更直观地的表达数据的意义与价值。

4.5 搭建大数据应用平台

大数据应用的实现依赖于技术平台，实现公司高速接入和采集终端生成的各类数据、海量结构化数据和非结构化数据存储与管理、高效处理与分析各类数据、构建数据共享中心等需求。打通数据采集、集成、共享、发现、验证与应用等各个环节，为大数据应用奠定技术基础。

5 核电大数据应用案例

根据规划推动了一批大数据应用，通过统计、计算与分析，以数据为驱动改善原有管理模式，通过增值数据价值提升管理水平。

5.1 应用案例一：基于大数据机器学习的信函智能分发

应用场景介绍：在核电企业，信函是指在项目建设和运营中与其他单位来往用于商洽、询问、答复、请求和报送等活动中形成的文件。具有数量大、内容杂、时效强等特点。传统人工分发方式，对分发负责人知识和技能要求较高，分发工作量大、效率低、易出错。

解决方案：为了解决核电信函分发存在的上述问题，设计开发智能分发功能，第一匹配来源采用固定性分发规则，辅助建议采用机器学习。系统采用自然语言处理技术进行语义分析，将函件的标题和内容进行分词。在特征匹配阶段，由系统根据分词结果，与分发矩阵进行匹配，将信函自动分发出去。如果不能找到规则匹配，采用机器学习依据历史分发记录计算给出分发建议，人工确认。无论何种分发结果最终都会记录到信函库中，成为机器学习的训练集。

应用成效：系统应用后，近80%的核电信函可以智能化批分，其中50%可以实现分发规则唯一确定匹配，即全自动批分，机器学习推荐的正确率达到75%。每年预计节超过2 000个工时，人员节省40%，效率、准确性、规范性大幅提高。

5.2 应用案例二：一站式的CC1设备绩效数据看板

应用场景介绍：设备是核电企业的重要核心资产，对设备进行管理从而提升设备的运作效率对于核电企业安全高效发展有重要意义。目前，核电设备管理相关的信息系统在不同时期建设，缺乏一个统一、高效、上下游贯通的管理平台，不能完整、实时进行信息展示。

解决方案：业务上对设备采用简化的RCM（SRCM）进行分析，利用设备FEMA和FTA分析数据，并利用数学模型进行辅助分析，减少分析工作量，提升维修决策效率。技术上，平台数据ETL使用KETTLE工具，从多种不同数据源抽取原始数据，同时在数据流动过程中利用KETTLE的各种工具二次加工处理数据，最后将分析数据存储到大数据存储平台。前端基于Echarts的展示开发提升展示效果和用户友好度。不同组件之间通过控制器实现动态的多重条件查询，也可设置动态数据联动功能，支持基于分析维度的下钻。

应用成效：系统上线后，CC1管理简报有效提升设备管理人员的工作效率，无须再登录多个业务系统，由系统自动推送相关信息，同时解决历史跟踪缺陷需要从邮件与历史文档中搜索多处查找的问题，如图4所示。CC1设备绩效指标功能，可以直观展示商运机组绩效指标，及时发现设备管理短板，助力CC1设备管理提升。实现关键敏感设备缺陷故障的动态跟踪管理，统一存储设备的全生命周期数据；建立设备数据绩效管理指标体系，从多个评估维度对指标体系进行打分评价，形成一站式的设备绩效数据看板。