摘要：随着我国经济的飞速发展和人民生活水平的日益提高，电力行业发展也十分快速。电力系统的安全稳定运行与国民经济和社会发展关系愈发密切，“经济发展，电力先行”这一理念已经深入人心，得到公众的一致认可。我国的电网建设正处于开展时期，目前我国每年在电网建设改造方面投入了巨大的人力、财力和物力，电网公司的经营环境也变得日趋复杂，电网企业正处在保证优质供电服务和优化投资支出的双重压力之下，随着电网企业的投资和建设规模越来越大，对于电网的资产管理也随之变得越来越重要，如何对日趋增长的电网资产进行高效管理，实现电网投资的效益最大化。
关键词：供应链；电网设备；评价指标体系；大数据
引言
为了加强电网设备质量源头治理，解决设备质量可追溯性问题，实现贯穿设备全寿命周期的全程质量管控。本文从大数据理念出发，首先建立了基于大数据的电网设备供应链溯源管理评价框架模型，指明了电网设备供应链溯源管理评价的技术路线，其次设计采用网络爬虫技术对散落的海量数据进行爬取和处理，从而提取电力设备供应商的信息，然后构建了包含5个一级指标、8个二级指标和两个维度的三级指标的电力物资供应商评价指标体系，分析了指标间的相互关系，最后对如何合理配指标权重进行了探索，对主观赋权法、客观赋权法和模糊综合评价三种权重确定方法进行了对比分析，从而搭建了具有追溯性的电网设备供应链溯源管理评价模型，为电网企业进行供应商的评价优化提供借鉴。
1现阶段，智能电网调控技术支持系统在运行中存在的问题
其一随着智能变电站的建设和发展，其监控信息量日益增多，而对于报警业务量的实时分析也越来越多。传统的人工电网运、监控以及分析，已经不能满足日益发展的智能电网的一体化运行以及协调控制等要求。其二目前，我国很多地区无法很好的对相关数据进行监控和分析等业务的运行，对于输电线路、营销、气象、变电站全景数据等外部业务数据的掌控不够全面，现如今的业务数据存在多源、多时序、多地等分散性相对比较抢的异构存储，其数据质量无法得到保障，监控业务的开展难度大。其三现有的电网调控技术支持系统还没有对大数据完善的分析能力，对于非结构化数据还不能够进行有效的储存，无法实现对单个业务的有效支撑和全局数据的采集共享。
2基于大数据分析的电网设备供应链溯源评价模型
2.1主观赋权法
在某些评价系统中，可以直接由专家根据经验和实际情况辨别指标的重要性程度。主观赋权法是相对成熟的方法，有德尔菲法、层次分析法、特征值法、序关系分析法等。主观赋权法在许多应用背景中经常被称为基于“功能驱动”原理的赋权法，进一步可以细分为直推型的主观赋权法和反推型的主观赋权法，两者既有联系，又相互区别。直推型的主观赋权法的赋权侧重点在于直观反映评价者对评价指标重要程度的比较，以此为基础获取权重系数，也被称为“指标偏好型”赋权法，典型的代表有特征值法和序关系分析法。反推型的主观赋权法则是从备选方案的角度出发，以结果为导向反推出权重系数，一般的理解为，将求权重的过程转化为创造条件检验结论的过程，也被称为“方案偏好型”赋权法。基于方案序偏好的赋权法和基于方案偏好强度的赋权法均是此类方法的典型代表。
2.2模糊综合评价法
模糊综合评价方法是模糊数学中最基本的数学方法之一，该方法是以隶属度来描述模糊界限的。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆由于评价因素的复杂性、被评价对象的层次性、评价标准中存在的模糊性以及评价影响因素的模糊性或不确定性、定性指标难以定量化等一系列问题，所以人们难以用绝对的“非此即彼”来准确地描述客观现实，经常存在着“亦此亦彼”的模糊现象，其描述也多用自然语言来表达，而自然语言最大的特点是它的模糊性，这种模糊性很难用经典数学模型加以统一量度。因此，建立在模糊集合基础上的评价，从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判，它把被评判事物的变化区间做出划分，一方面可以估计对象的层次性，使得评价标准、影响因素的模糊性得以体现；另一方面在评价中又可以充分发挥人的经验，使评价结果更客观，符合实际情况。模糊综合评判可以做到定性和定量因素相结合，扩大信息量，使评价数度得以提高，评价结论可信。
2.3技术路线
以监控业务需求为牵引监控运行大数据分析系统，对多维数据源进行因果关系检测和相关性分析，生成大数据模型。并根据相关需求，通过人工经验对大数据模型进行初筛以及具体业务的对接，完成智能电网监控运行的实际工作，实现研究模型与业务关联性的转变。
2.4数据接入层
智能电网调控技术支持系统的汇总整合数据主要来源有一下几个方面：生产管理、配电管理、能量管理、气象管理、调度管理以及云平台等系统，接受具有非结构化、半结构化以及结构化等异构特征的数据，经FTP、MQ等数据接入方式与Sqoop、Flume等方式结合，实现抽取数据的标准化与清洗，在智能电网调控体现了相关数据的高质性、统一性以及全面性。
2.5客观赋权法
在实际应用中，利用主观赋权法所确定的权重系数是否真的有意义?因为相关专家的知识、经验与偏好对其有很大程度的影响，可选择偏重数学推理的客观赋权法。客观赋权法区别于主观赋权法，该方法的核心思想在于“差异驱动“原理。在一些评价系统中，尤其是新兴领域尚未形成完整明确的体系，指标权重的确定侧重测度某一评价指标对其他指标的影响能力或该指标取值的波动程度在总体指标系统中的高低更有指导意义。在”差异驱动“思想的指导下，原始信息需要从客观应用背景中收集和提炼，信息处理的侧重点也相应地调整为深入剖析各指标间的相互联系及影响。各指标之间的相互影响程度或各指标所包含的信息量的大小，为指标权重的确定提供科学的依据。
结语
综上所述，大数据分析系统在智能电网监控运行中非常重要，根据智能电网调控技术系统的监控业务需求，设计涵盖数据接入到业务应用的整体架构，利用大数据技术测算得到的运维检修费用结果以历史数据规律为依托，更具说服力，可信程度也更高，对于提高电网运行维护费用准确度和缓解管控范围内的运维检修费用压力具有明显的促进作用，同时在实现电网精益化管理和提升电网运行效率效益方面也将颇具成效。
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论文作者:汤海波
论文发表刊物:《电力设备》2018年第26期
论文发表时间:2019/1/16
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