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电力大数据规模大、分布广、类型多,涉及电力系统的各个环节,涵盖电力生产与消费的各个角落。这海量的数据背后蕴含着电网运行方式、电力生产方式及客户消费习惯等信息。随着“新基建”热潮的掀起,数据作为生产的新型驱动将迸发更多活力。国家电网有限公司积极提升数据管理能力,深挖电力大数据价值,与能源生产、消费等多方数据融通发展,加速构建起智慧互动的能源生态圈。
海量电力数据富矿亟待挖掘
新技术催生新的社会形态,引领人类进入新阶段。伴随互联网的发展,信息技术已成为当代最先进、最活跃的生产力。
信息技术的创新发展为我们打开了新大门。在浙江乌镇举行的首届世界互联网大会上,马云提出,人类已经从IT时代走向DT时代,IT时代是以自我控制、自我管理为主,而DT(Data Technology)时代,它是以服务大众、激发生产力为主的技术。大数据时代的来临,促使数据成为生产力的核心要素。最大化地挖掘数据价值是提高生产力的关键,由此,大数据也成为企业角逐的新战场。
近年来,我国互联网产业发展迅猛,企业数据呈现爆发式增长。然而,目前只有不到2%的企业数据被存储下来,这2%的数据中也仅有10%被用于数据分析。
数据如果没有被深度挖掘利用,就只是一盘互不相识的散沙,产生不了任何能量。在新冠肺炎疫情防控期间,各地健康码、行踪轨迹分析、患者流调溯源等都体现出大数据应用的价值,各地大数据挖掘的能力也高下立判。
为保护生态环境和实现可持续发展,加快推进能源革命,构建清洁低碳、安全高效的能源体系成为我国能源转型发展的必由之路。与此同时,信息技术的发展也推动数字革命兴起,正在深刻影响着能源电力行业发展。国家《电力发展“十三五”规划》提出构建“互联网+”电力运行模式,通过“互联网+”与电力工业的融合,健全完善互动用电服务体系,另一方面应用大数据、云计算、物联网、移动互联网技术,提升信息平台承载能力和业务应用水平,提高电力系统信息处理和智能决策水平。
在新一轮能源革命中,电能将发挥越来越大的作用。预计到2050年,我国能源发展会出现“两个50%”,即在能源生产环节,非化石能源占一次能源的比重会超过50%;在终端消费环节,电能在终端能源消费中的比重会超过50%。在此背景下,电网作为能源转换输送的重要载体,亟须加快数字化转型升级,助推能源生产和消费革命。
事实上,电力行业自动化、信息化水平较高,用于大数据采集、传输和应用的基础设施基本具备。电力大数据是海量的,涉及到发电、电网、用电、经营管理等多个方面,贯穿源-网-荷-储以及企业经营管理全环节,且主要伴随电力生产和消费实时采集,数据真实性很高。以电网为例,截至2019年年底,国家电网运行着超过15亿台电网设备,累计接入4.97亿只智能电能表,日均95598营销工单20余万个……这些海量的电力数据为进一步的模型构建和计算分析打下了坚实基础,充分挖掘这些数据的价值有利于进一步提高电网的智能化水平。
一直以来,国家电网高度重视提升数据管理能力,挖掘数据价值。2015年以来,国家电网陆续发布《国家电网公司大数据应用指导意见》《国家电网公司关于营销大数据应用工作的指导意见》等,在服务政府、电网生产、经营管理和优质服务等领域进行大数据分析深入研究和应用。此外,国家电网还组建了国网大数据中心,推进建立了两级数据目录,构建了数据管理体系。《国家电网有限公司2019社会责任报告》显示,自成立之后,国网大数据中心开展了数据盘点治理,完成了52套一级部署系统12.4万余张数据表的盘点,梳理了2.5万余张有效表、维护了32.3万余个字段和元数据信息,在线统一发布了50套系统目录。在此基础上,国网大数据中心进一步完善了数据共享机制,推动了数据应用,围绕客户用电行为等12个方向培育了40个大数据应用成果,发布了7个服务域、221个服务项目的服务目录,规划了148项数字产品服务政府科学决策、服务企业智慧运营,以及服务居民趣味用能。
把脉经济生活发展的新风向
我国的电网是世界上规模最大、结构最复杂的电网。通过这张庞大而有序的网络,电能从发电厂输送到千家万户。在这张庞大的电网中,配电网是和终端客户直接密切联系的。如果配电网发生故障,将直接影响人们的用电体验。
以前,停电故障发生后,客户先报修,供电员工才到现场处理,无形中延长了故障处理时间。现在,国家电网在电网设备上安装了智能感知终端,实现营配调数据贯通,可以大大缩短故障处理时间。在江苏省南京市溧水区,南京溧水区供电公司完成了营配调业务全过程流程贯通,试点建成了营配感知合一的智慧台区。配网智能辅助分析实现了故障处理由“事后分析”转向“事前预警”,故障研判时间由“分钟级”缩短至“秒级”,配网抢修工单同比下降28.5%,平均抢修时长缩短40%,大大降低了停电给客户带来的影响。
用电数据是国民经济的“晴雨表”。经济发展状况如何,查查用电量便一目了然。通过对用电数据、宏观经济数据、企业经营数据等的综合分析,电网企业还可以预测未来经济趋势,预警行业景气,支撑产业结构优化调整。
3月27日,国网天津市电力公司率先在国网系统内完成了8.0云平台和数据中台建设,与公司总部统一云管成功对接,为国网“一朵云”建设迈出了第一步。
8.0云平台和数据中台有什么特别之处?它采用了安全自主可控技术,完成了鲲鹏架构下的云和数据中台搭建,打造了国家电网系统内首个基于云化鲲鹏的电网数据中台。国网天津信通公司数据中台建设负责人张倩宜表示:“云平台为各种业务系统提供灵活丰富的网络、计算和存储环境,数据中台就像‘数据集中营’,营销、用电采集系统中的海量业务数据可以对企业用电情况精准‘画像’,绘制天津市各行各业的复工复产全景图谱,为市内各区、各部门统筹疫情防控和经济社会发展提供数据支撑。”
电力大数据的价值还远不止于此,它还可以和各行各业的数据互联互通,产生更大的作用。国网大数据中心主任王继业说:“电力大数据的数据链完整、真实且闭环,与气象、社会经济、公共事业、地理信息等外部典型数据融合后,其价值可以产生‘1+1远大于2’的效果。”
在四川,国网四川省电力公司与四川省税务局建立联合工作机制,共享企业增值税发票和用电数据,创新推出了“税电指数”,更加全面地反映工商企业购入、生产、运营、销售状态,监测范围涵盖全省253万企业用户,为政府科学决策提供更为及时、准确的咨询意见。
在重庆,国网重庆市电力公司加强与银行业务融通,精准对接复工企业融资需求,挖掘电力数据价值,辅助银行识别复工企业生产现状,发掘企业潜在融资需求,加快企业获贷审批流程,切实解决了中小企业融资难、融资贵问题。
与此同时,区块链技术也被广泛用于电网的数字化转型。国家电网在中央企业率先成立了区块链专业公司——国网区块链科技有限公司,全面强化区块链在能源电力领域的应用落地,在新能源云、电力交易、优质服务、综合能源、物资采购、智慧财务、智慧法律、数据共享、安全生产、金融科技等十大场景形成了具备典型性、高可行性的区块链技术解决方案。
电力大数据这汪蓝海的探索已经开启,它实时记录着我们生产生活的足迹,并为未来的经济生活指引了方向。
打造互联互通的智慧能源生态圈
随着“新基建”的兴起,工业互联网受到更加广泛的关注。与传统生产方式不同,工业互联网依靠数据驱动生产,加快经济转型升级,催生新的经济增长点。
在工业互联网这个生态系统中,数据是核心要素。中国软件评测中心副主任杨春立解释说:“工业互联网的本质就是构建一套数据采集、存储、管理、计算、分析和应用的工业大数据资源体系,即将正确的数据在正确的时间传递给正确的人和机器,以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流,进而不断优化制造资源的配置效率。”
大数据对工业互联网的未来发展有多重要?工信部在《关于推动工业互联网加快发展的通知》中明确,将推动基础电信企业建设高质量外网,鼓励工业企业升级改造工业互联网内网,打造高质量园区网络,引导平台增强5G、人工智能等新技术支撑能力,加快国家工业互联网大数据中心建设。
自2012年“工业互联网”这个名词被提出以来,中国工业互联网与实体经济的融合不断加快。如今,工业互联网已经渗透到包括工程机械、钢铁、石化、采矿、能源、交通、医疗等30余个国民经济重点行业。具体到能源行业而言,能源互联网是工业互联网的重要组成部分。
建设能源互联网,需要充分挖掘电力大数据的价值。电网企业拥有平台、用户、数据、品牌等丰富资源,上下游关联企业多,有利于汇集各类资源参与系统调节,促进“源-网-荷-储”协调互动,支撑新能源大容量高比例接入,不断提高电网优化配置资源能力、安全保障能力和智能互动能力。
在青海省能源大数据中心,大唐青海公司的值班员通过电脑屏幕便可以实时监控戈壁荒滩上的光伏电站,并可以通过系统报警及时了解故障信息,再也不用驻守远离城市的光伏园区。
青海省能源大数据中心由国网青海省电力公司运营,建成了国内首个集数据汇集、存储、服务、运营于一体的新能源大数据创新平台,是青海省首个工业互联网示范平台,已经吸引了全国不同地区22个服务提供团队,有40家企业入驻平台。国网青海省电力公司绿能数据有限公司总经理张节谭告诉记者,通过使用大数据平台,光伏电站运维可以节约40%的人力成本,实现了专业化管理、智能化运维、精细化收益。
电力大数据与多种能源互相融合发展,逐步形成了多能互补、智能互动、互联互通的能源互联网。如今,国家电网“网上国网”、智慧能源综合服务、多站融合、现代(智慧)供应链、“源-网-荷-储”泛在调度控制等一批示范工程初步建成,电力大数据正在积极为各行各业赋能,加速构建开放共享、互利共赢的能源生态圈。
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国家电网有限公司高质量发展工作会议暨2024年第二季度工作会议发出了推动公司和电网高质量发展的动员令,彰显了公司党组坚定捍卫“两个确立”、坚决做到“两个维护”的政治担当和大局意识,为公司上下干事创业指明了方向和路径。国网英大国际控股集团有限公司贯彻落实公司党组决策部署,坚持问题导向和
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