電力設計質量的量化分析初探

丁俊 王勇 郭銳

（蘇州電力設計研究院有限公司，江蘇蘇州215000）

0 引言

我國《能源發展“十三五”規劃》（發改能源〔2016〕2744號）明確指出，要努力構建清潔低碳、安全高效的現代能源體系，這對電力行業的發展提出了新的要求。作為電力行業最主要的基礎環節，電力設計決定著整體電力建設的經濟性與實用性。

相對于區域院和省級院，地方電力設計院一般具有規模小、資質低（乙級或丙級）、業務地域范圍集中等特點，業務主要集中在地方電網的220 kV和110 kV輸變電工程、大修技改工程、規模較小的用戶工程（線路遷移、業擴報裝等）[1]。

相對而言，地方院設計資源的積累較少，設計技術普遍滯后，大多采用通用設計、典型設計等標準化數據庫，或者是對大型設計院技術進行消化、吸收和再應用，缺乏獨立自主的技術創新。

在當前市場環境下，隨著國家能源發展戰略的深入調整和電力體制改革的不斷深入，電力供需發生較大變化，電力設計行業快速擴張。

在市場容量越來越大的同時，行業壟斷逐步被打破，隨著業主招投標工作的全面開展，原有的市場邊界逐漸模糊，越來越多的外來企業、民營企業跨區域、跨行業進入本地市場，市場競爭趨于白熱化，甚至出現了一定程度的無序競爭與壓價競爭[2]。

而中小型地方設計院作為長期受壟斷保護的企業，面臨市場完全開放的情況，將處于不利的市場競爭地位，生存壓力較大。從企業角度來看，解決問題的關鍵在于提升設計院的核心競爭力，而開展專業創新和提升設計質量也將成為中小型地方設計院的發展方向。

1 現階段電力設計質量管理

在現代電力設計院業務管理中，設計質量管理已經成為企業發展的生命線和管理核心，關系到企業的業務拓展和市場競爭。當前，大多數電力設計院引入ISO9000質量管理體系，以提升設計質量管理水平。

總體而言，質量體系的運行能夠規范電力設計院的業務流程，質量提升效果明顯。

在設計過程中，不同的設計階段對應著不同的管控措施。設計前期，設計方案的合理性審查關系到整體性的設計質量，設計人員應結合工程特點，有針對性地開展設計優化和設計創新。

設計中期，設計人員應結合現場實際，嚴格把關相關經濟技術指標，多維度開展設計優化，采用先進的設計技術和新型的設備材料，實現設計巧妙、投資合理、施工便利及運行穩定等目標。

設計后期，圖紙的校審工作能夠有效避免設計人員主觀無法察覺的設計缺陷，形成設計質量的第二道防線[3]。

在設計全業務流程中，各級工作人員職責清晰，設計、校對、復核、審核、批準等各環節緊密相連[3]。

（1）設計人員作為工程項目具體內容和設計質量的第一負責人，在遵循設計大綱和相關規程規范的同時，務必確保計算書準確無誤、說明書完整簡練、圖紙清晰無誤，按時優質完成設計成果，并參照校審意見對設計成果進行修改、參與技術資料歸檔工作。

（2）校對人員應具備專業校審資格，以確保設計依據、理論計算、公式參數等準確無誤，設計成果滿足合同和相關規程規范的要求，工程布置和結構尺寸合理適當，各專業圖紙間良好銜接，文字報告詳實通順，對不符合規定又難以修改的成果，可以通知設計人員返工。

（3）復核人員對設計修改項進行復核。

（4）審核人員在確保設計成果滿足合同和相關規程規范要求的同時，應對工程設計、結構形式、技術報告結論等內容負責，同時審議校對人員與設計人員之間的技術爭議。

（5）批準人員應對設計成果全面負責，保證設計質量滿足客戶要求的同時，符合相應規程規范的要求。

當前，在電力設計行業，尤其是在中小型設計院中，規范化的管理和健全化的規章制度仍有缺失，設計人員管理相對混亂，設計管理效率不高，規章制度體系過于流于形式，合理有效的監督機制仍需完善，設計質量受到嚴重影響。

受設計質量影響，電力行業不時會發生因質量缺陷而引發的安全事故，造成一定的人員傷亡和財產損失。

為了提升設計管理的規范化水平，避免設計缺陷，許多電力設計院逐步開展了貫標工作，引進了ISO9000質量管理等國際標準體系。但是在實際工作中，部分企業存在設計工作和貫標工作相脫節的現象，導致設計質量停滯不前，設計風險水平有所提升[4]。

2 量化分析在電力設計中的應用

現代電力行業中，高質量的設計必須具備合理性、適應性和經濟性等特點，結合國際先進的管理經驗可以看出，科學智能的管理方法是電力設計質量管理提質增效的有效途徑之一。

依托大數據技術，開展基于基礎數據的量化分析方法，是探索設計質量科學管理、精益管理的一種新趨勢。

作為量化分析的前提條件，基礎數據管理應該成為企業工作的核心內容之一，也是企業人工智能化的必經之路。真實有效的基礎數據能夠反映企業實際經營狀況，也能夠為企業的業務處理和科學決策提供參考。

在實際工作中，電力設計院專注業務管控的同時，往往忽略基礎數據的統計分析工作，數據分析人員配置不足。企業內部數據的收集方式較為單一，多采用業務報表的形式，缺乏對行業信息的收集整理，數據分析以簡要的說明分析為主，尚未建立統一的數據庫和數據分析平臺[5]。

在此背景下，電力設計數據的全面分析難以實現，數據分析的質量難以保障，對電力設計質量科學管理的參考意義不大。

近年來，大數據技術作為前沿的技術領域受到了專家學者的廣泛關注。大數據是指通過對大量的種類和來源復雜的數據進行高速地捕捉、發現和分析，用經濟的方法提取其價值的技術體系或技術架構[6]。

可以看出，大數據是一個廣義的概念，包含了相關數據、數據處理方法、數據分析技術等內容。大數據早期應用于商業金融領域，后來逐漸拓展到能源、交通、服務等領域，電網也是大數據應用的重要領域之一。

在電力設計行業，傳統的設計質量管理以定性評價為主，注重經驗判斷和趨勢分析，強調觀察、分析、歸納和描述等過程。相比較而言，定量評價以數據為基礎，能夠用簡化的數值對評價對象進行描述和判斷，更具有客觀標準、精確可靠等特點。在現代電力設計質量管理中，樹立數據意識、轉變數據理念，將大數據和量化評價相結合，能夠為企業管理提供有效的決策依據。

基于大數據的量化評價有別于傳統的數據分析方法，傳統方法往往采用具有代表性的抽樣數據，數據來源僅為一個專業或者一個部門，數據處理方式簡單；大數據方法采用詳盡的數據，數據越多表明信息量越大，數據來源則是跨專業、跨部門、跨地區等多流程多維度，數據規模大，數據處理技術多樣。

結合電力設計工作現狀，我們將基于大數據的量化評價分為五個過程：目標設定、數據整理、數據挖掘、結果分析、科學論證。

（1）目標設定是采用結果分析方法，假設問題目標，建立問題清單，提前設想可能出現的應用條件，提出潛在的數據庫和數據類型。

（2）數據整理是根據數據特征和潛在條件，提出可能的數據收集和整合方案，建立相應的數據模型，實現數據的融合處理。

（3）數據挖掘是從預設目標和問題清單出發，結合大數據理念和人工智能概念，研究通用的數據挖掘算法和分析方法，提煉出和設計相匹配的挖掘工具。

（4）結果分析是根據數據挖掘的結果開展結論解剖，分析結果可能存在的邊界條件和深層次原因。

（5）科學論證是對比預設目標、分析結果和實際工作，驗證數據挖掘和結果分析的真實性和有效性[6-7]。

典型的數據挖掘算法如表1所示。

表1 典型的數據挖掘算法

以大數據為依托，貫穿于電力設計質量管理流程的量化決策支持系統可以從海量數據中挖掘出涉及電網自身、設計人員、外包單位和用戶的有效信息，實現管控的科學性和合理性，為電網的全壽命周期管理和安全穩定運行提供源頭保障[7]。

如圖1所示，該系統是多位一體的決策支持系統，整體框架包含了數據庫層、數據處理層和人機交互界面，具備問題引導、業務監測、數據查詢、綜合分析等功能。

圖1 量化決策支持系統框架

系統涉及的數據大多來源于常規業務平臺，數據類型按需進行庫分類，數據庫層和數據處理層融合了數據倉庫、聯機分析處理以及數據挖掘等關鍵技術，相關技術應匹配電力設計工作需求，以較好地滿足量化決策支持系統的預設目標。

3 結語

本文基于電力設計院發展現狀和設計質量管理流程，依托大數據技術，探索設計質量科學管理和精益管理的新方向，提出一種電力設計質量量化分析模式。

該模式以設計數據為基礎，采用數據挖掘、聯機分析處理等數據技術，實現對設計質量的精確量化管控，以改善當前基礎數據管理不完善、管理決策過于定性等管理現狀，實現設計工作和貫標工作的有效契合，確保在開展專業創新、提升設計質量的同時，提升設計企業的核心競爭力。

[1]張捍民.地方電力工程設計院、所輸配電線路設計質量、效率的提高與CAD軟件的開發[C]//2009年云南電力技術論壇論文集，2009：1-5.

[2]肖堯.電力勘察設計行業的變革趨勢與企業應對策略[J].黑龍江科技信息，2013（15）：79.

[3]北京市建筑設計研究院.建筑工程電氣設計[M].北京：中國電力出版社，2003.

[4]汪杭明.電力工程設計質量管理的實踐與思考[J].中國電力教育，2009（9）：215-217.

[5]鄭立新.電力設計企業統計管理的突出問題及完善對策[J].現代經濟信息，2015（8）：135.

[6]張東霞，苗新，劉麗平，等.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報，2015，35（1）：2-10.

[7]陳剛.基于數據挖掘的電力營銷決策支持系統的結構原理及算法研究[D].重慶：重慶大學，2004.