营配贯通电力大数据典型应用场景研究

发表时间:2021/1/28   来源:《当代电力文化》2020年25期   作者:贾琳
[导读] 营配贯通工作是各部门工作衔接的体现,只有每一步都按照规范操作,
        贾琳
        国网河北省电力有限公司石家庄市鹿泉区供电分公司,河北 石家庄 050000
        摘要:营配贯通工作是各部门工作衔接的体现,只有每一步都按照规范操作,才能完成公司经营区范围内营配调基础数据的全采录、全治理,实现营配业务高度融合、客户需求快速响应、服务质量可靠优质。基于此,本文将对营配贯通电力大数据典型应用场景进行研究。
        关键词:营配贯通;电力大数据;典型应用

1 营配贯通与电力大数据的相关概述
1.1 营配贯通的定义
        营配贯通是指基于供电企业的营销应用以及生产系统前提下开展的供用电核查方式,主要集营销业务应用系统、生产管理信息系统、电网地理空间信息服务平台数据于一体,通过生产数据与营销数据的全面结合,达到营配数据、业务的贯通。
1.2 电力大数据的特征
        智能电网在正常运行过程中将计算出数量巨大的数据,智能电网的数据具有非常多的特点,来源非常多,各种结构、各种数据的百分比也在显著地提升,这些数据中主要包括在线监测系统里的视频、客户服务系统中产生的语音数据、图像、音频数据等,这些数据都非结构化的数据,这些数据不仅价值密度非常低,而且在生命周期等方面有着比较大的差异。这些数据的来源有很多,主要分为两个种类:
①来自于企业外部的数据,主要来自于互联网、气象信息系统、地理信息系统等等。相较于第一种数据来源,这种数据的管理单位并不统一,且比较分散,不利于收集。
②与电力企业相关的内部数据,这些数据主要来源于电力企业内部的各大应用系统,比如数据的采集以及监控系统、生产管理系统、客户服务系统、配电管理系统等。
2 电力营配数据贯通的原则
2.1 完整性原则
        采取切实有效的手段和措施,确保设备台账的关键字段的所有数据采集完整性。同时对低压电网资源数据进行全面梳理和采集,使得梳理后的数据能够支撑故障定位、计划停电等业务应用需求。
2.2 一致性原则
        同一资源设备的空间信息及属性信息在不同系统中要保持一致,并与现场相符。不同系统间各类资源设备的隶属关系、拓扑关系、对应关系应保持一致,并与现场相符。
2.3 准确性原则
        确保营配贯通地理信息采录工程(运检)项目的空间位置精度符合要求。同时确保营配贯通地理信息采录工程(运检)项目的相关属性信息真实准确。此外,还要确保低压电网资源数据的图形拓扑关系和对应关系的准确性。
2.4 及时性原则
        按照“谁维护,谁负责”的原则,对现场发生的电网资源及电网设备异动,要及时在相关系统中进行异动数据的更新维护。统一制定地图数据的周期性更新计划,以保证地图数据的现势性满足生产应用需求。
3 营配贯通电力大数据典型应用场景
3.1 集成管理
        智能电网在正常的运行过程中所产生或使用的数据量非常之大。而电脑在完成工作的过程中,需要通过较多的传感器对于工作内容相关的数据进行分析和处理,并依托于系统传输信息。在信息的管理方面,相关工作人员也需要采用比较严格的手段、科学的方式,通过这样的方式完成信息采集与传输工作。如此一来所产生的数据,才能够为后续的工作奠定良好的基础。营配贯通电力大数据技术体现了非常出色的集成化管理,并通过更高标准的管理模式,使企业的数据管理工作的效率和水平都能够提高明显地提高。


3.2 数据安全
        随着时代的发展,互联网成为人们生活中必不可少的一部分。在这样的环境下,信息的安全也成为人们重点关注的内容。因此,在营配贯通电力大数据技术之下,做好数据安全工作也是非常必要的。通过大数据技术,对电网系统当中损失的数据可以及时地恢复,并提高其防御风险的能力,保障信息和数据的安全性。
3.3 数据分析
        对于电网工作而言,大数据技术具有非常重要的意义,它可以将与工作内容相关的信息、需要使用的技术进行有效的分析,以此得出有效的结论或处理方案,引导整体的工作向前发展。在电力企业的正常工作当中,工作人员需要面对大量的数据以及分析、处理工作,这些也是电网管理、调度工作当中的常态。为了简化工作步骤、提升工作效率,可以通过大数据技术的应用功能对具体的信息做出正确的处理方案。当前,大数据技术当中的Hadoop和Spark技术是其热门技术,在各企业内的使用范围也比较广,它们在很多方面都有着非常好的发展前景。在此过程中,工作人员需要对大数据技术进行合理地、科学地应用,通过它们的技术带动整体的生产和经营,提高其管理水平。
3.4 数据处理
        在正常的工作过程中,大数据技术的确为智能电网提供了非常重要、宝贵的支持,尤其是在信息方面,更是在很大程度上提高了智能电网的工作效率。大数据技术的主要优势中就包括对信息的快速处理。在此过程中,信息的处理工作要更加注意细节,满足处理的要求,促进数据处理工作效率和水平的提升。相比较而言,传统的数据处理方式的处理速度显然更慢,其效率和完整性都将受到很大的影响。而通过利用大数据技术,就可以有效的改善这些问题,并以此为基础,建立完备的数据管理库及管理体系,完善数据的查询工作和服务质量。
4 营配贯通电力大数据的应用要点
4.1 建立和完善责任制度
        要想有效地实现电力企业的运行衔接工作,就必须选择有效的制度作为支撑,因此要建立和完善电力企业实际运行过程中的工作责任制。要定时制定企业内部相关会议的进度报告和评估,定期督促负责人汇报实际工作情况,以便进一步开展工作。在具体工作中,要把责任落实到个人,以便于出现问题直接找到负责人。这样,企业各方面都能更好地运作,从而避免出现相互推卸责任的现象,从而保证业务和协调工作的更好实施。
4.2 加强数据采集工作
        要保证数据采集工作的效率,提高数据采集的质量,这样得出数据的结果可以应用到实际业务中,从而使数据的利用率得到充分利用。为了实现电力企业的经营和联网,企业在组合中应紧跟实际需求,实现数据和信息的共享。在数据和信息共享的基础上,企业可以构建符合需求的企业任务平台。通过合理的部署和规划,企业可以市场化生产相关数据,平台可以实现有效共享,从而实现配网的抢修效率和运维效率,有效提高企业整体工作效率,确保更好的运营以及工作的协调。
同时要做好数据采集前的准备工作:①统一命名规范。确定高、低压设备命名规范,主要包括高、低压线路(主线、支线)、高、低压杆塔以及配电室、站房、开合设备等。②现场指认工作。根据工作计划由相关负责人带领采集人员到达现场指认待采录线路及台区,现场采集完成后并进行确认,确定现场采集人员采集成果与现场一致。同时对10kV配电房、10kV箱式变、低压电缆分接箱、低压计量箱等做好开闭门工作。③采集设备准备及账号申请。现场采集工作开始之前,采集人员应提前准备采集设备、安装相关采集软件并向局方申请涉及电网系统的账号。④现场安全管理。在采录工作现场应配备安全员,负责现场作业安全工作。
5 结束语
        电网营配贯通工作,打破了电力专业技术壁垒,实现了电网与客户信息全覆盖,但产生的多源异构、非确定性的海量数据流缺乏实际的应用场景。在现代电力企业经营发展过程中,营配贯通电力大数据技术在电力企业中有着非常广泛的应用,对电力企业的发展具有重要的作用和意义。
参考文献:
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[2]姜晓慧,曹连连,何安宏,张中亮.基于营配贯通的供电方案生成应用研究[J].电力信息与通信技术,2019,17(10):49-53.
[3]王方.营配贯通应用下配电变压器台区线损异常数据的解决对策[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2019(04):177+179.
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