面向数字化转型的新能源电站数据治理研究与应用

谢懿青 许以旻 孟 勇 赵梦雅 刘诗筠

上海上电新达新能源科技有限公司

0 引言

“十四五”规划明确提出要加快数字化发展，推动数字经济和实体经济深度融合，打造数字经济新优势等决策部署，促进国有企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平［1］。随着数字经济与实体经济的深度融合，传统能源企业的数字化转型已成必然趋势。在能源数字化过程中，能源企业借助大数据、人工智能、物联网、云计算等数字技术，优化管理流程，降低生产成本，提升能源生产、运输和使用效率，优化能源结构，保障能源供给，将极大加快能源革命进程［2］。

但在能源企业数字化转型过程中，也存在诸多问题，以国家电投上海电力下属新能源电站为例，目前电站资产盘点和各类编码工作基本通过手工建立台账，人工编制各类编码，工作量巨大；光伏板数量级巨大，难以清点；对设备采集的颗粒度不同，存在漏采集、错填的问题；所属业务部门各自采用自己的信息系统管理各类编码数据，存在编码工作重复繁重、缺乏协同等问题。

针对以上问题，本文提出了一种面向数字化转型的新能源电站数据治理体系，包括生产现场数据的动态采集，实现固定资产的数字化；“无人机图像识别”助力光伏板快速清点；应用设备模板，建立固定资产盘查标准规范；建立数字化场站，实现设备集中管控；规范编码格式，实现自动编码，增加编码效率，减轻编码负担；“静态码动态库”精准掌握现场设备信息，优化故障上报策略；“五码合一”，整合KKS、固定资产编码、设备编码、供应商编码、物资编码，做到关联互通，完成“查一得所有”的目标。

1 新能源电站数字化转型的背景

1.1 加快推进国有企业数字化转型

数字化转型过程中，电站设备资产管理经历了以下几个主要过程。第一阶段是手写记录，该阶段主要采取人工记录的方式对设备资产管理的内容进行登记、整理［3］。第二阶段是电子文件记录，从该阶段起，电子设备开始应用到电站设备资产的管理过程中。第三阶段是信息化管理阶段，信息技术在社会各领域均有相关的应用，表现出集成化、网络化、高效化、自动化等特点［4］，通过信息自动化、智能化，使人工作业成本有效降低，同时提高整体的作业效率。当前，光伏电站大多数已经处于交付并运行状态，设备是电站的基础，设备资产的管理显得尤为重要，传统设备管理向数字化、智能化发展已成为一种趋势。

1.2 加强设备数据采集、数据整合效率

目前资产盘点和各类编码工作需派遣专人到电站现场实施，基本通过手工建立台账，人工编制各类编码，工作量巨大，效率低下。光伏板有着数量级大，难以清点的特点。一些光伏场站建设在高山、湖泊等恶劣环境上，需要专业人员爬山、划船对设备进行核对，大大增加了设备清点时间。目前核查人员还是通过纸笔来记录内容，一些设备的专业参数、型号、厂家全名还需询问场站运维人员或者翻阅相关的说明书资料，最后还要汇总设备信息并手动填写固定资产核查报告，往往完成一个场站的固定资产盘查需要4天以上。

1.3 数据质量差，需建立对固定资产盘查标准规范

由于盘查人员的不同，对设备采集的颗粒度不同，有些设备存在重要部件，要把部件也加入到最后的设备列表里。同时由于人员的认知不同，会存在漏采集、错填等问题，直接导致同一场站的固定资产设备列表不同，导致后面的KKS 编码不一致。有些场站提供的设备移交清单上存在着设备厂商简称的问题，比如应该是华为技术有限公司，清单上却直接写“华为”，经验不足的人员也就直接照抄厂商，导致后期的设备编码和供应商出现脏数据，需要重新进行筛选清洗，增加不必要的工作量。这就需制定一个盘查标准，明确指出设备采集范围，提供设备厂商列表，让用户用选项的方式代替填写，把采集标准化的数据作为核心目标。

1.4 强化业务场景数据建模，打通数据孤岛

一直以来，集团公司及上海电力非常重视下属电站基础编码工作，并按照各类编码所属业务部门开发了不同的信息系统用来统一管理各类编码数据，由于各部门分头编制，不仅造成编码工作重复繁重，更造成电站编码因为缺乏协同很难对应。财务部门用固定资产编码，运行部门用设备编码，场站运维人员用的是现场标识编码。同一个设备在不同的部门中有各自的编码，但编码又不互相关联，导致需要在大量编码中按照编码规则和描述去找到对应的设备，为部门之间的协同造成了很大的难度。需要整合数据，打通孤岛，完成五码互联互通的目标。

2 新能源电站数据治理的总体架构

数字化转型数据治理应用主要由信息采集模块、编码模块、管理模块三大部分组成，现场采集资源由APP+无人机+设备模板的方式将电站设备信息全面保存至数据治理平台，平台通过对上传数据的分析整理，给公司提供直观的远程场站设备可视化监管，提高管理层对电站资产的精细管控。编码模块帮助公司进行“互联互通”的自动编码，解决编码间关联性差，编码风格不一，数据孤岛等问题，并减轻编码工作的压力，提高各部门间的协同效率。现场电站主要设备上张贴的二维码，解决了现场设备和设备编码的对应关系，优化设备变动的快速上报策略，使公司能第一时间接收到电站变动（损坏、扩建等）信息并通过图形化界面直观显示。设备数据的积累帮助管理者分析各个供应商的设备占比，设备损坏率，同功率不同设备的电能转化率等问题。新能源电站数据治理的总体架构图见图1。

图1 新能源电站数据治理的总体架构图

3 新能源电站数据治理的具体应用

3.1 加强生产现场数据的动态采集，实现固定资产的数字化

针对现阶段光伏电站主要采用Excel、pdf、word等文件的方法进行固定资产归档,固定资产盘查颗粒度大，采集设备信息不全面的问题,通过APP+云后台的方式进行电站设备数据全采集，包括设备编码、设备基础信息、设备图片、无人机全站图等，实现固定资产的数字化。如图2所示，以新能源发电场站为单位进行统计运算，将发电场站模块化，从而做到数据的可视化，管理人员能根据图像更直观地查看各地场站的设备情况、最大装机容量、供应商厂家等信息，从而提高对场站的统筹管理，电站信息全掌握。

图2 管控平台总览图

3.2 “无人机图像识别”助力光伏板快速清点

光伏板数量级大，一直都是资产清点的一大难题。为了解决这一难题，通过无人机采集图片，经过系统的图像识别算法技术，包括图像信息获取、图像预处理、图像特征提取、模板分类器等步骤，能轻松识别出光伏板数量，准确率达到85%以上。图像识别流程见图3。

图3 图像识别流程图

图像信息获取：采集250、300、350、400、450、500 m 高度的无人机俯拍数据。经图像数据分析，400 m高空无人机正对着光伏板逆光拍摄为最佳。

图像预处理：图像预处理是图像间的变换处理，目的是使图像中客体特征信息更加简练、独特性更强［5］。对图像进行平滑、变换、增强、滤波、二值化、灰度化、去噪等操作，处理后的光伏图片是以黑色为底，白色光伏板边框组成，让后期图像特征提取更加准确。

图像特征提取：图像特征提取是图像识别的重要步骤，为保证后续处理的质量，生成的特征要具备描述物体的典型特征，必须满足其独特性、完整性、抽象性。例如一块完整的光伏板是由封闭的白色四边形组成的，通过图片预处理，根据颜色特征，把连续的白色线条作为第一轮筛选，通过边缘特征分割图片，轮廓特征确认图片。

模板分类器：把确认的图片坐标代替到原图中作为样本，用待检测样本与每个模板进行特征值的平均值比较，找出最相似的模板。

3.3 应用设备模板，建立固定资产盘查标准规范

针对固定资产采集效率低，采集数据不全面、漏采等问题。通过调研发现，光伏电站的设备种类大同小异，完全可以形成一个通用模板来加快采集的效率，能更加全面地录入设备信息，例如一些设备参数（＊峰值功率W，＊峰值电压V，额定电池工作温度℃），其子设备信息等，在具体操作中，录入设备基础信息不必采用传统的每个属性通过手动填写，特别是设备分类、固定资产目录等，可以利用“图像”将属于它的一些参数进行范围框定和唯一参数的自动填入，省去了大量查阅资料时间，提高了工作效率，并为后续的编码生成，提供基础数据。数据采集流程见图4。

图4 数据采集流程图

同一种设备种类的固定资产目录、设备分类、设备目录分类、KKS 字符码、参数是一致的，把这些参数抽离出来形成“设备模板”，避免重复的查询、填写等操作。“设备模板”包含的内容和样例见图5。

图5 “设备模板”包含的内容和样例

3.4 模板配置出数字化场站

针对传统资产管理只有最终的设备清单，缺少设备个体的详细信息和连接方式问题，对设备的采集和展示进行改革，把电站的连接方式分为集中式、组串式、混合式，以应对不同场站的搭建方式。对设备进行实际地址的分类（场外设备、一次室、二次室、集控室、输变电、建筑物、其他），并在相应的实际地址下提供各自的“设备模板”。电站场外数据展示图见图6。通过规范数据，提高了数据采集效率，图中的表格按照每个箱变产生一行数据，把箱变、集电线路、逆变器、汇流箱、光伏组件连接起来，可以清楚地显示其连接方式，表格中背景颜色对应表中的设备类型，文字颜色对应表中的光伏组串类型，例如表格中的A13 代表该单元格对应的汇流箱属于A 逆变室，其汇流箱下面连接着13 个组串。采用图像化表格的方式能让管理者更清晰地了解现场的设备布置情况，能更精细、更透明地对场站设备进行管控。

图6 电站场外数据展示

3.5 规范编码格式，实现自动编码

针对不同编码人员的编码风格不一致，导致同一种设备KKS 字节码不同，不利于进行多场站之间的设备统计和抽取及编码人员的编码任务繁重问题。基于设备模板中的KKS 节点，开发了一套自动编码系统，不仅规范了编码含义，还极大减轻了编码人员的工作负担，有利于集团对设备的统一抽取。按照KKS 字典码索引（GBT 35691-2017 光伏发电站标识系统编码导则）为基础，将KKS 编码规则融入系统，可以方便地实现KKS 编码的添加、删除、修改功能，根据KKS 字典索引码，按照设备分类原则自动生成KKS 编码［6］。场内公用设备0级我们定义为Y，场外光伏区非公用设备我们定义为集电线路号。为了KKS 编码的规范性，设备模型中的KKS 字符码不允许更改。KKS 编码规则见表1。

表1 KKS 编码规则

3.6 “静态码动态库”精准掌握现场设备信息，优化故障上报策略

针对场外设备上的喷漆标识随着环境影响会导致标识淡化模糊甚至消失，静态的现场标识不易更改，更换设备或者重新编排，需要重新喷漆，维护人员因现场设备编号和管理层系统上的编码不一致导致的设备定位有偏差使上报困难等问题，系统为每个设备生成一个二维码，通过扫二维码可以查阅系统中该设备的动态详情，把二维码代替喷漆张贴在机子上，具有以下优势：

1）便于管理。当设备进行更换时，只需把二维码贴到新设备上，然后在系统上进行设备更新即可，使设备更换产生记录，资产透明。

2）便于现场运维人员管理。现场设备的异常或者损坏会直接影响到发电效率甚至发生安全问题，以往发现设备故障到上报处理往往会有滞后性。采用二维码，运维人员在日常巡检的时候发现异常，可以直接扫二维码，进到报修页面，进行拍图留档问题填写，完成快速上报。还能查询设备的历史维修记录，对比其他设备的数据，初步判断故障原因，为日后检修带来宝贵经验。

3.7 “五码合一”做到关联互通，完成“查一得所有”的目标

针对KKS 编码、设备编码、固定资产编码、供应商编码、物资编码之间无法关联的问题，根据采集的设备种类基础属性生成KKS 编码、设备编码、固定资产编码等3种编码，通过提供这些编码的生成，使其关联互通，最后以设备ID 和KKS 为主键，关联了五种编码，使编码之间不再独立，完成了“查一得所有”的目标。图7为各编码字段。

图7 各编码字段

KKS 编码生成，提取了设备种类基础属性中的专业、设备ID 等属性，设备模板中的KKS 字符码，通过编码规则生成。

设备编码生成，提取了设备种类基础属性中的设备名称、设备ID、供应商编码，KKS 编码，设备模板中的设备分类编号、设备类别、参数等参数。

固定资产编码生成，提取了设备种类基础属性中的设备ID，KKS 编码，设备模板中的折旧、残值、固定资产目录、固定资产分类编号等属性。

4 结论

随着新能源的加速普及，分布式电站的建设和数字化转型变得愈发重要。数字化转型是电力行业不可逆转的时代趋势，数字化服务和运营正在提高电力行业竞争力标杆水平。本文以数字化转型为研究视角，提出了一种面向数字化转型的新能源电站数据治理体系，并将其应用到集团所属新能源电站，加快了集团数据治理体系建设，明确了数据治理归口管理部门，打造了先进、安全可控的数字化数据治理体系，现阶段主要成果如下：

1）设备模板的应用，把原需要二次采集的KKS编码采集和固定资产盘点合并成一次，减少了实施成本。设备模板支持多场站通用，具有通用性。

2）无人机光伏板数量识别准确率达到95%，框取率达到85%，极大地提高了光伏板数量清点效率，解决了在水面或者半山腰等恶劣环境难以清点，光伏数量级大等问题，为公司节约大量盘查成本。

3）集团所属22个电站已完成固定资产数字化，从部门与部门线下交互数据到部门向系统索要数据，避免部门之间因编码差异产生额外的工作，增加了部门之间的协同工作效率。

4）建立数字化转型数据治理平台，实现设备集中管控，实现了信息的有效积累与利用，实现了数据分析，为决策提供信息支撑。

5）实现编码自动生成，减轻编码人员的编码压力，整体提高编码质量和编码效率，提供API输出或者自定义文件输出，兼容集团编码验证系统。

6）建立设备云档案，拥有场站图纸、竣工报告、历史固定资产盘点报告、编码文件，做到统一文件管理，方便使用下载查证。

7）精确到每个设备位置信息的图形化界面，为管理者提供更加全面的设备掌控，设备管理更加透明化。