摘要：随着信息技术的不断发展，社会迎来大数据时代，电力建设和管理也向着数字化和自动化的方向不断发展。基于此，本文就大数据战略在调控智能协同支撑服务体系中的应用，以调控业务为基础，以促进各专业协同和末端融合为重点，坚持在大数据内嵌和融入上下功夫，构建调控智能多方位支撑服务工作体系，促进规划精准、运检精益、服务优质，全面提升配电网供电能力和管理水平。
关键词：大数据战略；调控智能协同支撑服务体系；应用
1、大数据技术应用于调控智能协同支撑服务体系中的必要性
1.1、响应国家产业布局，提升经营管理的发展需要
2018年3月29日，由中国电子技术标准化研究院主编的《大数据标准化白皮书（2018版）》正式发布。在国家大数据战略的推进实施下，我国大数据政策体系日臻完善，作为产业统筹布局的重要支撑，大数据标准的技术支撑和引领作用进一步凸显。国家电网公司关注大数据的政策研究、技术投入、标准建设与服务应用，推动大数据发展，抢占电力大数据应用领域制高点，依托数据平台，深度数据挖掘，实施精细管理，提升整体决策与服务管理能力。
1.2、应对电力体制改革，转变公司发展方式的必由之路
《关于进一步深化电力体制改革的若干意见（中发〔2015〕9号）文》明确提出“电网企业的盈利模式，不再是统购统销吃上网电价和销售电价的价差，而是按照政府按“准许成本+合理收益”核定的输配电价收取过网费”。电力改革剥离掉了电网企业的定价权、定量权和交易权，使得电网企业由电力的贸易商（统购统销）转型为电力物流商，深刻改变了电力公司发展环境和经营模式，为公司经营发展带来新挑战。面对挑战，电力企业必须推动大数据与电网业务深度融合，优化结构，瘦身健体，提质增效，培植现代企业新动能，才能实现公司发展质量更高、效率更优、更可持续。
1.3、跨专业高效协调、运转，管理精细化、扁平化的新要求
在改革不断深化的当下，如何进一步挖掘改革红利？无论是简化手续、压缩时间，还是再造流程、提高效能，从单个部门来看，可以改进的空间已有限，却可以在”大数据共享”的基础上，打破信息孤岛的数据资源库，延伸到突破部门间的共享协作，始终坚持提升业务协同能力、完善共享协同机制，最终释放出改革成效。但是由于实时数据信息在管理业务中的应用不足、现有系统对抢修指挥、移动作业等业务支撑不足、跨专业的业务数据端到端流程难以追踪等诸多问题的存在，造成信息资源难以共享，跨专业协同难以高效。
2、大数据技术在调控智能协同支撑服务体系的应用方向研究
2.1、实现调控内部资源优化配置，促进业务高效开展
按照管理同标准、工作同部署、过程同管控、结果同评价，强化调控中心对核心数据的监测分析，做到“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”，促进资源优化配置和业务高效开展。通过研究输配电网运营管理新模式、开展营配调全业务分析和一体化设计、强化营配调基础数据集成共享全面提升业务协同能力和管理效能。例如：开展配网抢修指挥人员业务承载力分析，根据气象条件、电网负荷水平、设备运行状况开展抢修类工单数量统计分析，摸清工单发生规律并进行预警等级分类，以此为依据合理调配人员力量，从而提升配抢业务承载力和用工效率。
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2.2、智能监控整个电网运行，实现可视化分析
当电网处于运行状态时，电力调控中心能够通过大数据技术对电网进行全程的智能监控，并且利用数据集成技术、数据分析技术和数据处理技术对各项数据进行在线监测，诊断当前电网运行的状态，从而缓解智能监控的负担，提高大数据技术的应用水平。。例如采用 ETL 工具对数据进行抽取。ETL工具分为Kettle、Talend和Inaplex Inaport三种，最常用的 Kettle 工具，主要利用集群方式对台机器上进行工作部署，优化 Postgre 等数据源，利用 Java 脚本、SQL语句完成数据清洗，并将监控数据记录在电子日志内。
2.3、协助提升精准运检服务，实现主动抢修
以“提高配网管控水平，提高客户满意率”为目标，以“准确分析、严密监控、闭环管理”为管控手段，提升提升精准运检服务，实现主动抢修是电改后电力企业的新要求。这就需要运用大数据技术为手段，解决问题：通过负载能力分析，总结地区输配网负载能力区域态势与宏观分布；通过地理位置的关联性判断，结合区域经济和明细数据分析，开展电网建设改造方案合理性评估，提高电网建设项目投入的科学性和准确性；通过开展配网负载程度分析应用管理，及时发现公变运行异常预、告警，为公变运行异常预判分析提供辅助决策，实现公用配变合理轮换增容及为电网升级改造决策支持；基于关键指标和配网投资的历史数据分析，利用运行水平、供电服务能力、投资经济效益等多维投资分析方法，发现配网投资管理的薄弱环节，明确配网投资方向，为配网投资科学决策提供依据。
2.4、协助提升营销客户用电服务水平，实现“保姆式”服务前移
推动大数据技术与调控数据业务深度融合，提升营销服务效率，提升客户用电服务水平，实现“保姆式”服务前移的基础。利用大数据成果，及时掌握客户报装情况和配网设备负荷情况，及时有效提前开展补点、增容或负荷迁移等工作，降低客户停电风险；合理安排停电计划、精准掌握配电网负荷特性，在线跟踪分析设备超重载规律，实时评估线路负荷同时率，优化客户业扩接入方案，保证客户用电质量；运用大数据分析挖掘，为客户描绘画像，在业务办理、客户评价、后续增值等服务过程中，为不同客户提供个性化精准服务。
2.5、实施数据分析战略，协助深化发策智能电网精益发展
实施数据分析战略，深植“用数据说话、用数据分析、用数据决策”理念，深入挖掘数据潜能，提升大数据应用水平，促进并实现电网投资建设的精准管理，助力电网智能规划。将大数据分析运用到电网项目规划建设管理中，改变传统的决策方式，通过数据的整合和分析，为电网投资新建及改造提供更为真实、全面、正确的数据支持，精准投资定位，规避投资风险，提高投资效益。精准计算区域电网负载数据，生成地区配网台区负载率清单，形成地区负荷密度热点分布图；输配一体化负载能力分析，总结地区输配网负载能力区域态势与宏观分布，明确重点关注区域和电网建设优先级，将其作为辅助决策应用到电网规划中；基于关键指标和配网投资的历史数据分析，利用运行水平、供电服务能力、投资经济效益等多维投资分析方法，发现配网投资管理的薄弱环节，明确配网投资方向，为科学决策配网投资提供依据。
结束语
综上所述，随着我国电力事业的不断发展，大数据战略在调控智能协同支撑服务体系中的应用已经成为一种必然的趋势，而且从目前的实际应用现状来看，大数据战略在调控智能协同支撑服务体系中的应用也确实能够为电网运行带来实质性的帮助。
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论文作者:仇新超
论文发表刊物:《电力设备》2018年第29期
论文发表时间:2019/3/27
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