摘要：随着电力信息系统的深化应用及“大数据”时代的到来，对电力数据资源的管理及电力数据的质量提出了更高的要求。本文中，通过当前电力工程中数据管理存在问题展开分析，构建输变电工程数据管理技术标准体系结构，有效提升了电力数据的管理效率，提高了公司数据管理的水平，推动了业务协同和效率提升。
关键词：输变电工程；数据管理；关键技术；标准体系
引言
随着我国城乡电力用户总数和企业用电量的增加，电力产业发展规模的不断扩大，我国电力产业和电网建设得到迅速发展。当前电力供应在社会生活中的重要性不断提高，电力供应的稳定性和电力数据传输的准确性，已经成为电网建设和电力产业发展面对的首要问题。
但是输变电工程数据来源复杂、种类繁多、且信息量巨大没，同时彼此之间还互相关联，且缺乏统一标准体系，导致在数据管理中存在一定的难题。对于此，本文展开相关概述。
1电力输变电工程数据管理存在的问题
输变电包括输电与变电两个过程，主要通过线路与变电站来实现输变电功能。输变电项目对工程质量和技术都有较高要求，且工期较长，是电力体系中的关键环节，对电网系统的稳定运行具有重要作用。
自“十二五”以来，电力企业围绕数据统一、规范应用、集中管控的理念开展了营配调贯通、线损数据治理、账卡物一致、数据中心数据综合治理等数据治理工作，助力提升电网发展质量，夯实数据基础。随着电网发展水平不断提升，国家电网公司各专业、各单位对信息化的要求不断提高，跨部门流程贯通、跨专业数据共享和班组应用末端融合需求普遍而迫切。经过对省、市公司信息系统应用现状的调研，仍存在数据重复录入、数据多源、数据质量影响业务协同等问题。
同时，随着数据中心的建设以及跨业务、跨系统的大数据应用需求增加，数据问题日益凸显，部分数据责任划分不明确，缺乏溯源机制，缺乏有效的数据共享开放管理等。现有的数据管理机制和工具已无法适应公司内外部形势的不断变化，导致庞大的管理负担和运维成本的增加，迫切需要开展数据管理相关技术标准体系框架的构建与实践，优化数据管理流程、规范数据管理活动，提升管理水平，降低企业成本。
2输变电工程数据管理关键技术研究
2.1数据资源全景视图
第一步，梳理数据资源。基于业务体系，以专业为根基，以业务链路为出发点，按照“树形”结构，梳理一级业务层下对应的所有二级业务，梳理至末级业务流程，完成专业下全部子项业务流程的梳理工作，实现数据正向能跟踪、反向能溯源的目标。以业务数据体系层级分类为基础，将数据资源与业务体系匹配对应，形成数据域、数据主题、数据实体三级分类的数据资源目录。
第二步，基于数据资源目录梳理的成果，构建数据资源目录可视化，搭建数据资源全景视图。呈现数据资源明细、数据资源分布、应用情况，实现数据资源多维度的可视化展示。数据资源全景视图有利于支撑数据管理部门及业务部门掌握数据资源管理情况，为数据治理和数据增值应用等提供依据。
数据资源全景视图主要包括数据资源目录、数据资源视图2个功能模块。数据资源目录模块可实现数据资源目录树配置，实现数据资源目录化，采用自动化工具从源端系统采集数据，实现数据字典、接口等信息的自动采集，可验证采集信息与源端数据的一致性，与现有的管理制度结合，形成常态化的数据资源可视化管理机制；数据资源视图为公司决策层提供了全公司、全业务、全系统的数据资源的总览，方便全面掌握公司现有资产分布、数据资源应用状况，以数据驱动为公司战略和业务转型提供必要的支撑。数据资源视图还支撑数据规划，通过全景视图开展数据规划、信息系统可行性分析工作，减少数据重复录入、促进数据共享融合，从源头管控数据。
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2.2数据资源共享平台
随着电力输变电工程数据的大量累积，一方面系统多，数据量大，缺乏统一的数据资源共享平台开展数据访问权限控制，无法满足不同地市、不同职能用户个性化数据访问需求，在保障数据安全、防止数据泄密方面存在一定的风险。接口管理也是通过人工普查的方式开展，管理效率低下，管理精确度差，无法满足故障处理、数据审计、数据风险管控等方面的需求；另一方面，为充分发挥国家电网公司数据中心及业务系统的数据价值，如何在安全可控的前提下，逐步向各单位共享信息系统数据，促进各单位自主开展大数据分析应用建设，有效支撑各单位的创新应用实践是一个值得研究的课题。
2.3数据治理平台
电力公司搭建数据治理平台，提供数据治理工具集，实现线上数据资源全寿命周期管理，系统性开展数据质量管理、数据流转监测、数据认责等工作。把数据治理平台功能逐步落实在日常数据治理工作中，为数据资源管理工作提供有力支撑，主要包括数据资源可视化、数据行为追踪、数据自动转录、数据流转监控、数据质量核查、数据流程管理等模块。
（1）数据行为追踪。当用户进行数据更改时，该功能自动抓取数据变更行为，后台记录数据整个生命周期的增、删、改操作的执行人、执行时间、所属业务系统、更改内容等信息，并将抓取的信息统一存储归档。
（2）数据自动转录。针对各个独立系统间存在的功能上的重复设置，从而出现资源冗余和功能上的不一致，造成数据多源性和重复录入工作，使基层班组工作效率和工作准确性降低等情况,数据治理平台提供数据自动转录功能。
（3）链路流转监测。电力信息系统数量大，系统间数据交互庞杂，系统接口难以有效管理，数据治理平台提供数据流转监控、数据溯源功能，用于加强数据链路流转监测。
（4）数据质量核查。各个系统中目前都存在数据质量考核的要求，数据治理平台提供数据质量核查功能，融入质量核查规则模型，逐步积累建立规则引擎库，实现数据质量自动化核查。
3输变电工程数据管理技术标准体系框架
输变电工程数据管理技术标准体系，不仅需要国家标准和国际标准，还要包括数据管理专业领域的标准以及输变电工程行业技术标准。因此，必须要结合输变电工程数据管理的具体情况制定输变电工程数据管理技术标准体系。需要参照的标准主要包括国内电力领域的国家及行业标准、以及国际标准和区域组织标准。输变电工程数据管理技术标准体系包括基础标准、支持标准、数据交互标准、数据资源标准、数据质量标准、数据应用与服务标准和数据安全标准等。每个标准中包含的标准集都涉及输变电工程数据管理技术各个部门在数据管理过程中对于数据管理技术标准的需求。
输变电工程数据管理技术标准体系层结构可以根据管理技术标准的空间结构概念模型来确定。第一层是基础标准、支持标准及相关的其他标准。标准体系中的每一类标准都涉及基础标准和支持标准，第一层中的标准主要是对其它类标准的基础和支持。第二层是数据交互标准、数据资源标准、数据质量标准、数据应用与服务标准、数据安全标准和相关标准组成，每一类标准都是基于基础标准和支持标准所制定。
4结束语
电能是人们生活所必需的一种能源，其重要性显然不低于石油、煤炭等能源。输变电工程是国家电力网络的关键部分，该工程的建设能够对电能进行合理的分配，从而满足不同区域不同生产作业的需要。本文中，首先介绍当前电力企业输变电工程数据管理现状，其次分析电力输变电工程数据管理关键技术，提出了输变电工程数据管理技术标准体系框架，从而有效改善数据资源管理能力，推动业务协同效率。
参考文献
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作者简介
朱召华（1968-）男，汉族，大本，高级工程师，作为项目经理，曾管理过火电、光伏发电等项目，现主要从事输变电工程总承包管理工作。
论文作者:朱召华
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/8/26
标签：数据论文; 数据管理论文; 标准论文; 输变电论文; 资源论文; 电力论文; 工程论文; 《电力设备》2019年第7期论文;