國網安徽電力公司數據資源基礎夯實 業(yè)務工作開展效率高

　　在數據治理工作中，國網安徽省電力有限公司自主研發(fā)數據健康師平臺，從配網線路、變壓器、客戶相位智能辨識，清理冗余組織、人員數據和高熱度數據治理三個方面入手，排查清理低質量數據，讓配電網拓撲結構更清晰、重要基礎數據應用更高效。

　　1月6日，安徽宣城供電公司發(fā)展部線損專責邵滌球查看線變關系核查轉供異常清單，發(fā)現當地10千伏義興線當天的日線損率為5.88%，立即通知檢修人員前往核查。根據現場情況更新數據后，線損率下降到正常范圍。

　　線變關系核查轉供異常清單由國網安徽省電力有限公司數字化部通過配網線變戶關系辨識與診斷分析模型計算整理得出。各地市供電公司可根據這份清單，及時發(fā)現、解決配網運行中存在的線損問題。

　　2022年，國網安徽電力承接國家電網有限公司數據治理試點任務，著力提升基層工作效率，從配網線路、變壓器、客戶相位智能辨識，清理冗余組織、人員數據和高熱度數據治理三個方面入手開展工作，并自主研發(fā)服務基層數據治理的數據健康師平臺，讓配電網拓撲結構更清晰、重要基礎數據應用更高效。

　　構建自動分析模型 線變戶關系快速識別

　　“10千伏興國路線蔡王莊臺區(qū)線變關系異常。”1月4日，淮北供電公司段園供電所安全員吳永接到告警信息。他馬上前往現場核實，發(fā)現該線路上級供電線路發(fā)生變更，但系統(tǒng)數據未同步更新。更新系統(tǒng)數據后，線變關系異常告警消除。

　　近年來，隨著安徽各地的配網線路不斷增加，配電網的拓撲數據質量問題逐漸顯現，因線變戶拓撲關系不匹配等因素造成的線損問題有所增加。地市供電公司每年需要投入大量時間和人力去排查此類線損問題。“治理配網拓撲數據，提高線變戶關系辨識效率，可以有效解決痛點問題，減輕基層負擔。”國網安徽電力數字化部技術數據處處長肖家鍇說。

　　2022年6月，國網安徽電力數字化部基于數據中臺的設備檔案數據和電流、電壓等量測數據，結合電氣設備內在特征、電網拓撲結構，構建配網線變戶關系辨識與診斷分析模型。

　　該模型可以計算分析單相分布式光伏電站、居民客戶、三相客戶的電壓負荷曲線數據，匹配線路和變壓器之間、變壓器和客戶之間的相位接線關系，從而快速準確識別線變戶相位接線不一致的問題。模型可以在0.5秒內完成一個錯誤線變戶關系的辨識，大幅減少人工排查的工作量，降低了此類問題排查的難度。

　　2022年7月12日，國網安徽電力數字化部利用模型對16個地市的192個臺區(qū)、31066戶客戶的相位進行計算辨識，從辨識有效性、時效性、準確性3個方面評估配網線變戶關系辨識與診斷分析模型的運行結果。經現場相位檢測儀驗證，模型計算得出的結果準確率達95%。

　　標簽化分類處理 保障數據準確性

　　1月3日，國網安徽電力財務資產部預算管理處處長杜強因工作需要，在數據健康師平臺上調取了該公司所有人員的門戶賬號、人資編碼等信息。“以前各個業(yè)務部門根據專業(yè)管理需要，各自創(chuàng)建組織和人員數據，導致組織和人員數據不夠統(tǒng)一、權威?，F在這個問題基本不存在了。”杜強說。

　　組織、人員數據是企業(yè)的重要基礎數據，但此前缺乏有效的整合統(tǒng)一手段，數據潛能未得到充分挖掘。2022年6月，國網安徽電力以公司總部一級主數據平臺中的組織、人員數據為基準，以組織、人員數據應用的共性需求為依據，將該公司所有組織、人員數據按照合理高質量、合理低質量、不合理冗余三個類型進行分類，在數據健康師平臺上分別用白、灰、黑色標簽標記，建立組織、人員數據決策樹。其中，“白”數據是正常的高質量數據;“灰”數據是存在合理但有質量問題的數據，經過確認后方可使用;“黑”數據則是不應存在的數據，在核實后應予以禁用或刪除。

　　“決策樹可直觀展示各單位不同層級、不同規(guī)則下的組織、人員合理低質量和不合理冗余數據的明細。”肖家鍇說，“同時，我們梳理統(tǒng)一權限、協(xié)同辦公、‘i國網’等系統(tǒng)、平臺和APP之間的數據流轉鏈路，制訂了27條組織、人員數據治理規(guī)則。各單位可以根據規(guī)則有的放矢開展組織、人員數據治理。”

　　2022年10月底，合肥供電公司在進行組織、人員數據治理時發(fā)現，人資專業(yè)系統(tǒng)內的數據與湯王變電運維班實際人員數據不一致，便將這一數據判定為“黑數據”，并根據數據治理質量規(guī)則，在核實確認該數據問題后刪除錯誤數據，保障了人資專業(yè)系統(tǒng)數據的準確性。

　　截至目前，國網安徽電力完成了14萬余條組織、人員數據的篩查，組織、人員方面的問題數據由最初的4.2萬條降至127條，通過常態(tài)化整改盡快實現問題數據清零。在初步完成組織、人員低質量數據治理的基礎上，該公司還構建了人員交換微服務、數據業(yè)務化圖譜等應用，為各個業(yè)務系統(tǒng)提供標準化的組織、人員數據。

　　制訂高熱度數據清單 提升生產數據質量

　　高熱度數據指的是桿塔號、線路名稱、設備投運日期等生產運維部門密切關注的電力數據。這些數據普遍由人工輸入業(yè)務系統(tǒng)，錄入時易產生差錯，影響實際工作。

　　2022年1月，國網安徽電力數字化部協(xié)同各業(yè)務部門梳理確定出高熱度數據清單，根據公司總部發(fā)布的260項數據質量核查規(guī)則，比對高熱度數據清單，逐一核查出157類2030萬余條問題數據。該公司將問題數據匯總，在數據健康師平臺上公布問題數據明細，并將明細分發(fā)至各單位，推動協(xié)同治理，提升各單位同類數據的治理效率。

　　同時，數據健康師平臺按照預設程序，每天自動檢測營銷系統(tǒng)、設備資產運維精益管理系統(tǒng)等各專業(yè)數字化系統(tǒng)的增量數據，生成高熱度數據異常問題清單并推送至相關單位，提示相關單位及時整改問題數據。相關單位完成問題數據整改后，國網安徽電力數字化部則從規(guī)范性、完整性、一致性和準確性四個方面進行整改評價，實現問題數據治理閉環(huán)。截至目前，國網安徽電力已經完成存量高熱度數據的問題數據整改。（祝捷 付穎）