大数据时代电力运营监控系统数据处理的简要介绍

卢 莎

（国网江西赣州供电公司，江西 赣州341000）

0 引言

电力系统是一个动态的系统，主要包含发电、变电、输电和配电四个部分，电力系统的实时性和动态性导致其在运行中会产生大量实时数据，这就给电力系统的发展带来了制约。运营监控中心的总体目标：以公司整体效率效益为目标，基于五位一体管理要素，通过流程关键环节的数据监测，发现跨业务、跨部门流程衔接处短板，优化流程，解决部门协同问题，督促完善，促进国家电网公司三集五大体系高效运转。因此，作为一名电力运营监测员，要学会利用电力运营监测系统平台，加强对平台数据的利用，从而为供电部门的运作提供基础支持，为企业发展提供技术支撑。

1 大数据时代概述

大数据时代是在互联网技术的基础上，对企业生产经营中相关数据的积累，对企业的决策有着重要作用。中国电机工程学会信息化专委会发布的《中国电力大数据发展白皮书》从三大任务出发，对大数据发展的形势进行了阐述。

1.1 加强电力企业对数据的开放共享，加强对各种资源的整合

第一，实现电力企业各个部门的数据共享，明确各部门对数据的共享范围以及使用方式；第二，稳步推动公共数据资源的开放；第三，对大数据基础设施的建设进行统筹规划；第四，建立宏观调控的数据体系，提升宏观调控的科学性。

1.2 利用大数据平台优化业务流程，定位管理短板

第一，根据业务流程绩效指标表现情况，评价流程整体执行效率；定位执行效率较低的流程环节，分析流程设计的合理性，提出流程改进建议。第二，基于流程环节绩效指标表现和明细数据情况，依据标准、制度、职责，分析岗位绩效，提出改进措施。第三，分析跨部门、跨业务衔接点的协同性，定位管理短板，提出加强业务协同的工作建议。

1.3 强化安全保障，提升服务水平

第一，健全大数据的安全保障体系，加强对大数据环境下网络安全问题和技术的研究，建立大数据安全评估体系；第二，加强对大数据的安全支撑，开展对大数据的安全监测和预警工作。

2 大数据时代下电力运营监控系统中的数据处理

2.1 数据类型

（1）基础型数据。监控基础是数据，业务部门、业务系统应保证基础数据的准确性、完整性。基础型数据主要是电力企业生产数据，比如发电量、电压稳定性、电能质量等。

（2）电力企业运营数据。电力企业运营数据一般是电力企业生产运营中产生的数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据。通过对这些数据的分析和处理能够为运检、营销等部门以及整个公司运营决策提供指导。

（3）电力企业管理数据。电力企业管理数据主要是指ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据，这些数据一般只能在特定的环境下进行同步和共享，其分析和处理能够在一定程度上方便各电力部门有序开展工作。

2.2 监测异动数据的处理

对于运营监测（控）信息支撑系统而言，异动管理环节可大致可分为异动产生、异动处理和异动统计。异动类型可以分为以下三大类：

（1）业务异动。根据业务规则，从业务数据中发现的异常变动。业务异动可细分为流程异动、指标异动、明细数据异动。

（2）数据质量异动。根据配置的规则，对数据接入进行及时性、完整性、准确性校验，针对校验出来未接入、不及时、不完整、不准确的数据产生的异动信息。

（3）接口异动。对数据传输接口进行监测（包括DXP、ETL），如果接口异常则产生接口异动。

2.3 全面监测实例

2014年3月，赣州公司实施以大数据分析为基础的运营监控管理，在全面监测过程中强化对运监工作平台每日产生异动指标的研判和处理，新增异动共6 024条，共涉及14个业务部门、123个监测场景、206 项异动指标。目前，转为工单处理中的有135条；已排除的有5 889 条，其中系统自动排除异动3 589条，经初步识别手动排除2 300条。

在公司月度经营工作例会中向市县两级发布《重点指标监测通报》，对指标问题突出的县公司提出预警，基于监测分析所揭示的问题，提出改进工作建议，并跟踪落实上月发布预警的整改情况，将整改落实情况纳入月度县公司工作评价。目前，运监中心对公司系统20个关键指标基本实现了市县一体化在线监测研判、月度通报预警、跟踪整改反馈、落实考核责任的常态化闭环管控。

3 大数据时代下电力自动化系统中的数据应用

大数据时代下的电力运营监控系统实现了信息技术和电网生产、企业管理的融合，提升了电网业务数据的时效性。通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量，构建稽查数据监控分析模型，发现数据中存在的隐藏关系，为各级决策者提供多维、直观、全面、深入的预测性数据，主动把握市场动态，采取适当营销策略，可使企业获得更大效益。

3.1 大数据在电力生产环节的应用

电力系统的管理项目众多，通过多种业务模型的建立在线计算输送功率、输电线路可靠性等技术指标，能更好地开展电压质量管理工作。常态化进行低电压监测，加强低电压台区和用户的协同督办工作，对低电压治理进行跟踪，每月反馈低电压治理成效，按期提交电压质量及停复电监测分析报告。

3.2 大数据在大营销中的应用

运营监测中心利用远程视频技术对电力营业窗口进行视频巡查，监测平台对SG186系统中高压业扩流程进行在线监测，并在大数据的支持下缩短254个营业窗口巡视时间，抓住业扩流程薄弱时间点，提升供电营业窗口服务效率，降低用户投诉指标，提高大用户送电时间。积极开展对大工业电量的预测和用电需求侧管理，将用电采集系统与“量价费损”的营销稽查监控业务同步开展，做好线损治理的典型案例提炼与成效挖掘。

3.3 数据在大检修中的应用

运监中心可以利用大数据运营监控平台，完成资产全寿命周期、电网设备运维、资金收支、业扩报装端到端流程在线监测分析系统构建及上线运行，完成电网设备运维流程绩效分析工作。以数据挖掘为手段，首次将工作票、操作票、缺陷记录等电子明细与静态流程图匹配，实现配网设备从日常巡视、缺陷发现、检修处理到停送电等流程全过程绩效分析，定量诊断调度、检修等跨部门协同问题，横向加强协同、纵向顺畅贯通，提升电网设备运维管理水平。利用大数据运营监控平台统计得到的线路消缺原因与消缺时长图如图1所示。

图1 线路消缺原因与消缺时长统计

4 结语

数据信息的维护和处理对电力自动化系统的运行有着重要的意义，因此，在大数据时代，有关人员要加强对电力自动化系统数据的分析、处理和应用，针对不同的电力自动化系统中的数据类型，对如何实现电力自动化系统数据的快速、准确处理和分析提供不同的策略指导，从而实现大数据时代我国电力自动化系统数据处理和应用的健康发展。

［1］张钢.大数据时代下的电力自动化系统数据处理［J］.广东科技，2013（22）：20－21.

［2］李皎.大数据时代到来对电力行业发展提出新要求［J］.华北电业，2012（4）：82－83.

［3］李翠平，王敏峰.大数据的挑战和机遇［J］.科研信息化技术与应用，2013（1）：12－18.