配网“云导航”技术下配网项目全景视图管理研究

国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司 周丹婷

国网浙江省电力有限公司温州供电公司 陈 铭

针对项目效率效益低、依法合规监督难度大、数据质量差等问题，电力公司利用“线上”结构化数据和“线下”报告台账，通过关联分析，构建了项目后评估、项目画像、需求预测3个分析模型，以及项目进度、资金成本、物资供应3条业务主线的22个监测算法，服务专业部门掌握状态、发现异动、规范管理，支撑企业更好地发展。

为了更好地挖掘数据价值、服务项目管理、支撑企业发展，供电公司创新突破，搭建配网“云导航”，搭建项目全景视图，以提高配网管理效率。

1 业务背景

1.1 电力体制改革要求提升项目效率效益

企业的有效资产作为测算电网准许收入和输配电价的依据，显得至关重要。实际工作中由于配网项目实施各流程环节之间的信息不对等、协同不紧密，导致项目进度不达标、总体管控难度大。

1.2 企业发展环境需要提升依法合规监督

从现有的运行效果来看，项目的合法合规风险问题依旧无法避免。年初，肖世杰总经理提出，要加强运监、审计、监察等监督部门之间的协调联动。如何充分整合第三方监督资源，拓展监督手段、延伸监督链条，确保合理地利用配电网建设资金，科学地开展配电网项目建设，有效防范和规避经营风险，是急待研究和解决的课题。

1.3 “一强三优”现代企业建设呼唤提升数据资质量

经过多年的发展积累，公司在业务领域已经实施精细化管理。但是，数据资产作为公司资产的一部分，并没有得到有效管理。由于数据可靠性、准确性、完整性不高，系统间数据难贯通，极大制约了数据资产价值的有效发挥。

2 分析模型

2.1 项目画像

为了多角度综合评价项目，本课题采用“数字型标签”与“文字性标签”相结合的方式来描述项目，找到建设项目的相关模型以及对应理解项目相关性之间的关联关系。

2.2 项目后评估

（1）聚类标准特征图

首先，收集已经完工项目的全过程数据，用费用负荷密度曲线方法对所有数据做归一化处理。然后，用k-means算法对所有数据提取特征图像，根据实际管理经验，不断丰富和完善特征图形，找到与管理要求最吻合的标准特征图形。

（2）挖掘关键因素

运用机器学习相关计算机技术，找出影响图形差异的原因，并且预测该项目可能的走势。从而分析项目可能存在的问题，提出改进措施，以满足项目日常运转。图1所示的异动特征曲线反映了工程资金竣工后集中支付的情况。

图1 异动分析示意图

2.3 项目需求预测

（1）特征信息收集分类

获取历史工程的所有过程数据，总结归纳相关信息，并且分析出特征点。然后，利用随机森林算法建立分类模型，将历史工程数据的特征点放入到模型中运算，从而获取数据类型特征。分类过程如图2所示。

图2 项目分类过程示意图

（2）抽取特征曲线

如图3所示，能够获取所有在建时间内的项目实施进度，得到以时间为单位的项目施工过程的特征曲线。

图3 过程数据还原示意图

（3）特征曲线叠加分析

按月将在建项目的施工数据离散化，然后，将数据输入到模型中，叠加已完成项目的特征曲线。然后，计算出施工进度、物资需求量和资金成本额等数据。就可以为后续的物资、人力、资金等准备提供可靠的、充足的数据。预测分析过程如图4所示。

图4 需求预测过程示意图

3 监测模型

3.1 工程进度监测

监测模型：选取配网项目中各个与“时间”强关联的施工节点，作为“工程进度”监测的主线，并按照“节点管理”的思想，设计了图纸交付率等9个常规监测事项，开工不及时等8个预警事项，项目长期未关闭等13个告警事项。

3.2 资金成本监测

监测模型：选取主线节点如图5所示，按照“预算管理”的思想，设计了累计投资、当年投资、当年预算等11个常规监测事项。

图5 资金成本监测主线

展示方式：如图6所示，左上方区域按照设计、监理、施工、物资的费用类别，展示资金使用情况，中上方区域展示的是3个资金类重点指标，与项目概况展示场景一致。右上方区域是项目月度支付入账的走势图。点击横条，可弹出该类异动的具体项目，选择具体项目，点击确定后，可在右下方区域看到该项目资金款项支付情况。

图6 资金成本监测展示界面

3.3 物资供应监测

监测模型：选取节点如图7所示，作为“物资管理”监测的主线。并按照“流量平衡”的思想，涉及了库存变动情况、物资领用完成率等8个常规监测事项，物资申报超设计用量、超需求领用等5个告警事项。

图7 物资供应监测主线

4 价值及成效

深度激活数据价值，经济效益显著。配网“云导航”通过数据共享和技术支撑，打破壁垒，实现跨专业的信息在同一平台管理，借助项目画像、需求预测、进度监测、一键式报表等功能，助推业务流程简化，施工准备时间。