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泛在電力物聯網與大數據應用

2019-11-12 17:18:31 來源:中國電力企業管理

2019年初,國家電網公司黨組以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導,深入貫徹落實“四個革命、一個合作”能源安全新戰略,順應能源革命和數字革命融合發展趨勢,創造性地提出了“三型兩網、世界一流”的戰略目標。其中,“三型”是指樞紐型、平臺型、共享型企業,圍繞產業屬性、網絡屬性、社會屬性明確了發展方向;“兩網”是指堅強智能電網和泛在電力物聯網,二者相輔相成、融合發展,形成強大的價值創造平臺。

泛在電力物聯網建設目標是充分應用“大云物移智鏈”等現代信息技術、先進通信技術,實現電力系統各個環節萬物互聯、人機交互,大力提升數據自動采集、自動獲取、靈活應用能力,對內實現“數據一個源、電網一張圖、業務一條線”,對外廣泛連接內外部、上下游資源和需求,打造能源互聯網生態圈,適應社會形態、打造行業生態、培育新興業態,支撐“三型兩網”世界一流能源互聯網企業建設。

泛在電力物聯網建設內容包括對內業務(提升客戶服務水平、提升企業經營績效、提升電網安全經濟水平、促進清潔能源消納)、對外業務(打造綜合能源綜合服務平臺、培育發展新興業務、構建能源生態體系)、數據共享、基礎支撐、技術攻關和安全防護6大領域,11個重點方向。其中,數據共享是一項重要工作內容。

泛在電力物聯網與大數據

2011年5月,麥肯錫公司發布了《大數據:下一個創新、競爭和生產力的前沿》,宣告了大數據時代的到來。大數據時代的到來,起因有三:一是人類保存數據的能力不斷增強;二是人類生產數據的能力不斷增強;三是人類使用數據的能力不斷增強。

大數據技術起源于谷歌。谷歌針對搜索引擎所面臨的日益膨脹的海量數據存儲問題以及在此之上的海量數據處理問題,提出了一整套基于分布式并行集群方式的大數據平臺,主要包括文件系統分布式文件系統、大規模并行運算編程模型、分布式數據庫。2000年以后,谷歌等公司逐步建立了靈活、強大的分布式數據處理集群,數萬臺乃至數十萬臺計算機構成的并行計算集群將多達數百億的搜索記錄清理、轉換成便于數據分析的格式,并提供強有力的分析工具,開展分析挖掘工作。2012年,開源的大數據平臺Hadoop能夠與谷歌的大數據平臺逐步比肩,成為自Linux以來最成功的開源軟件,并真正開啟了大數據時代的大門。

當前,國家電網公司各類采集系統和業務信息系統日增數據量超過60TB,總數據量超過5PB。隨著泛在電力物聯網的建設,數據量將進一步增大,其存儲的數據具備大數據的典型特征。實現泛在電力物聯網的建設目標和各項任務,讓企業管理更精益、電網運行更安全、客戶服務更優質,以及構建互利共贏的能源生態,最終都要通過數據來實現。所以,泛在電力物聯網是一個承載(大)數據的網絡,(大)數據是其核心內容。

泛在電力物聯網包含感知層、網絡層、平臺層、應用層四層結構,感知層主要解決數據的采集和記錄問題,網絡層主要解決數據的傳輸問題,平臺層主要解決數據的管理問題和應用技術支撐問題,應用層主要解決數據的應用和價值創造問題。如何應用大數據技術,發揮海量數據的作用和價值,用數據驅動生產、經營、管理和創新,是泛在電力物聯網建設的根本所在。

促進大數據應用的泛在電力物聯網建設重點

從泛在電力物聯網建設出發,促進大數據應用要著重做好以下五個方面的能力提升工作:

一是提升數據管控能力。制定和完善企業級數據模型、數據標準,明晰企業數據管理職責界面,通過數據盤點明晰有什么數據,通過數據治理提升數據質量,通過制定負面清單和共享清單推動數據開放共享。

二是提升數據采集能力。充分應用現代信息技術、先進通信技術和傳感技術,制定結構化和非結構化數據采集規范,實現電力系統各環節的狀態全面感知,全面提升數據的采集、記錄能力,不斷豐富數據資源。

三是提升數據匯聚能力。建設全業務數據中心,搭建符合大數據處理要求的結構化、非結構化數據存儲平臺,具備對關系型數據以及文本、語音、圖像、視頻等各種類型的海量數據的存儲能力,實現企業全量數據的有序匯聚。

四是提升數據計算能力。建設企業數據中臺,搭建一個數據獲取、清洗、分析、展現和結果存儲的一站式計算平臺,具有多計算機構成的并行計算集群,提供多樣性的數據分析工具,具備企業級大數據計算需要的數據加載能力和數據處理能力。

五是提升數據應用能力。營造用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新的氛圍,培養多梯次的數據分析隊伍,加強數據應用培訓,不斷挖掘數據應用需求,豐富數據分析模型,切實推動用數據驅動生產、經營、管理和創新工作。

泛在電力物聯網在支撐大數據方面的建設成效可以用“三個在線”來衡量,即是否做到了數據在線、算力在線、算法在線。

數據在線是指使用數據的人員可以通過工具了解全業務數據中心或數據中臺存儲有什么數據,通過一站式平臺簡便、靈活地獲取所需要的數據。

算力在線是指數據分析人員,無論是做輕量的數據分析,還是海量的數據分析,都可以通過一站式平臺獲取計算能力和存儲能力,滿足數據挖掘分析的需要。

算法在線是指一站式平臺集成了業界常用的統計分析工具以及專業化的分析工具,提供分析人員方便、快捷調用,以挖掘分析數據價值。

切實做好三個層次的大數據應用

泛在電力物聯網要著重持續推進三個層次的大數據應用:

一要切實推動企業內部業務人員的大數據應用。該類大數據應用的實施主體是國家電網公司各層級各類業務人員,實施對象是結構化數據,實施技術采用傳統的篩選、過濾、關聯、匹配等,實施任務是充分發揮業務人員通過一站式計算平臺,對現有結構化數據進行分析和作用。推動這個層次的大數據應用重在夯實群眾基礎,可以激發基層通過數據解決問題的創造性,同時可以促進和檢驗泛在電力物聯網的建設成效。

二要切實推動企業內部專業化隊伍的大數據應用。該類大數據應用的實施主體是國家電網公司大數據中心等專業數據分析團隊,實施對象重點是結構化數據,實施技術需要采用數據挖掘軟件、統計軟件等專用工具,實施任務是挖掘分析難以發現的隱藏在數據底下的規律。推動這個層次的大數據應用是數據價值創造重點,能夠全面體現數據應用能力提升情況,引領泛在電力物聯網在大數據支撐方面的建設方向。

三要切實推動內外結合的前瞻性大數據應用。該類大數據應用的實施主體是企業內、外部專業化合作團隊,實施對象重點是海量的結構化數據以及非結構化數據,實施技術需要采用Hadoop平臺、Spark內存計算、深度學習等專門技術,實施任務是通過海量結構化數據和非結構化數據深度學習,驅動企業在生產、經營和管理等領域的智能化發展。這個層次的大數據應用多數是前瞻性和探索性的,一旦取得成效將帶來企業在某個方面質效巨大的提升,或帶來新的業態。

國家電網公司建設泛在電力物聯網是應用大數據技術的過程,也是推動大數據應用的過程。泛在電力物聯網建設將全面支撐大數據應用,大數據應用將全面體現泛在電力物聯網建設成效,二者有機結合、相輔相成。泛在電力物聯網建設的目標和任務具有明確的階段特性,但發揮大數據的作用和價值,不是一項階段性的工作,而是一項需要長期堅持的企業級戰略,只有起點沒有終點,唯有長期堅持,堅持年年見效,才能把大數據這個金礦逐步開采出來。

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