探析數據挖掘在電網實物資產統一身份編碼深化中的應用

王銘民 張恒 卜榮

【摘 要】隨著物聯網、數據挖掘等技術的大力發展，電網實物資產全壽命周期管理模式和方法迎來新的發展方向。充分利用新技術，對電網資產進行統一的身份編碼管理，提高電網實物資產管理精細度，提升資產管理效率和水平。借助對數據挖掘技術的研究，將數據挖掘技術應用到電網實物資產統一身份編碼應用中，通過專業的數據存儲和處理技術挖掘和整合實物資產全壽命周期數據，作用于實物資產管理業務監測、資產管理輔助決策等深化應用中。

【關鍵詞】數據挖掘；電網實物資產；統一身份編碼

引言

隨著物聯網、數據挖掘等技術的大力發展，電網實物資產管理迎來新的發展機遇。充分利用新技術，通過統一的身份編碼對電網資產進行集中管理，提升電網資產管理效率和水平。

本課題開展電網資產統一身份編碼的深化應用研究，以統一身份編碼為紐帶，從電網公司各專業部門實際需求出發，挖掘資產全壽命周期全業務、全過程數據，研究開展資產管理各關鍵基于統一身份編碼的數據挖掘方法，實現數據融合貫通。充分利用信息化手段和數據資產，幫助實時監測各業務環節數據流轉，實現專業深化應用、跨專業業務銜接，推動統一身份編碼深化應用，促使資產基礎數據質量顯著提升、專業管控能力提檔升級、本質安全管控基礎有效夯實，全面提升資產管理精益化和智能化水平，為國家電網公司全面推廣建設提供典型案例和實踐范本。

1 數據挖掘技術

1.1數據挖掘的概念

數據挖掘（DM：Data Mining）是一項從數據庫中智能地、自動地提取出有價值知識和信息的研究技術，是知識發現（KDD：Knowledge-Discovery in Data base）過程中的一個特定的關鍵步驟，是當前涉及人工智能和數據庫等學科的一個相當活躍的研究領域。對數據挖掘比較公認的定義是：數據挖掘是指從大量數據中揭示出隱含的、前所未知的并具有潛在價值的信息，這些信息是人們感興趣的知識，可表現為概念（Concepts）、規則（Rules）、規律（Regularities）和模式（Patterns）等形式。數據挖掘形成的數據資產，是每個現代化公司不斷實現自我管理提升的核心能力之一。

1.2數據挖掘的處理過程

數據挖掘是一個循環的過程，每一個步驟都有2種可能的執行結果：如果執行通過，進入下一步，否則，返回到上一步。一般來說，數據挖掘過程可以分為以下幾個主要步驟：

1）定義數據挖掘的主題。此步工作用于定義數據挖掘工作的方向，確定數據維度，將數據的存儲角度從業務型向主題應用型轉化。

2）設計數據模型。數據模型設計就是基于分析的應用主題，把業務數據轉換成數據倉庫的形式。本研究中主要用到星型和雪花型模型。

3）建立挖掘模型。建模是數據挖掘的核心步驟，需要反復驗證，通過不斷修改建模參數來確定最合理有效的模型。

4）結果發布。此步驟主要面向用戶，是數據挖掘技術給用戶的最直觀感受，因此必須具備高易用性。

2 基于數據挖掘技術的實物資產統一身份編碼應用

基于數據挖掘技術的電網實物資產統一身份編碼深化應用，是指利用數據挖掘技術，結合以統一身份編碼為橋梁，全面貫通電網資產全壽命周期數據的特點，全面分析和設計實物資產的數據模型，打破以往項目編碼、物資編碼和設備編碼、資產編碼的尋找對應關系的數據聯通模式，借鑒身份管理模式，分階段、分業務整合數據，分類構建基于統一身份編碼的價值模型數據，完成對電網資產全壽命周期各階段的數據挖掘和整合，為客戶開展基于統一身份編碼的全面深化應用提供方法論和數據支撐。

2.1 基于實物 “ID”數據挖掘過程

目前電網設備的數據分布于ERP、PMS 等多系統中，數據存儲相對分散，標準不夠統一。電網公司通過推動電網資產統一身份編碼的建設，正構建以統一身份編碼為基礎的設備全過程數據。然而，仍存在電網資產整體賦碼狀況難以掌控；業務過程存在斷鏈，統一身份編碼信息在一些業務環節出現中斷；現場貼碼工作完成情況，目前無自動信息回報系統功能，只能通過人工匯報，沒有形成統一的結構數據，無法形成閉環管理；基于統一身份編碼采集的全過程信息利用率不高等問題，有必要借助數據挖掘等新技術，構建基于統一身份編碼的設備運行監控統一數據中心，幫助實現電網實物資產分析工作更加科學化。

結合數據挖掘的處理過程，技術上將電網資產全壽命周期的數據源在邏輯層面從下到上分為：源數據層、數據倉庫層、展現層三部分。支撐系統的三個邏輯分層之間存在著依賴關系，其中，展現層負責對電網設備全壽命周期數據倉庫層處理完畢的數據進行綜合展示，二者之間通過Web服務、消息、數據集成等方式進行交互；數據倉庫層將位于源數據層的各個業務支撐系統中的數據按照業務主題進行分析匯總，計算各類指標，形成流程實例，為展現層提供分析結果；源數據層管理電網公司各個應用的數據，為數據倉庫層提供業務明細數據，如下圖2所示。

該數據中心的整體設計方案將用來滿足以下的關鍵功能模塊：存儲數據、挖掘處理、展現支持，支撐后續大數據技術在電網實物資產管理上的拓展應用。具體的處理過程建議如下：

2.1.1源數據層構建

源數據層分兩層設計，即ODS（Operational Data Store）和DW（Data Warehouse）/DM（Data Mart）層。實現對實物 “ID”各個價值模型數據的定義以及明細數據、聚合數據的存儲。

2.1.2數據倉庫層構建

整合電網公司各個業務應用系統數據，構建數據倉庫，通過數據集成、應用集成和界面集成的方式，為運營監測業務提供數據支撐。源數據層的數據需要用ETL（Extract-Transform-Load）、BW等數據處理工具經過邏輯處理并加載到數據倉庫層。結合電網公司的技術標準要求和信息化現在，需要利用SAP BW，實現對抽取SAP的數據的抽取；對于其他非SAP系統，利用可以Informatica等工具實現數據抽取。

2.1.3數據展現

基于實物 “ID”各個價值模型數據的挖掘和研究，最重要的目的是支撐和服務于業務管理。隨著科技的進度，數據展現手段實現了多樣化，可通過可視化大屏展現、桌面終端展現和移動終端展現等多種形式。將深化應用過程中所需的業務全面監測、運營分析、協調控制、全景展示和綜合管理五部分數據與信息進行集中設計和展示。

綜上，借助物聯網和數據挖掘技術的支持，基于統一身份編碼管理方式的推進，可以幫助電網公司快速精確數據采集。利用數據挖掘手段，幫助電網資產在完成采購、建設、檢修、退役處置等業務后及時完成數據分類歸集，確保賬、物、信息的一致性、確保全過程數據貫通可視。在可預見的未來一段時間，構建電網實物資產計劃決策庫，為實現大數據在電網全息招標、智能運維、預測性檢修以及智能制造等領域的廣泛應用奠定基礎，體現數據挖掘在電網資產統一身份編碼應用中的的強大技術能量。

3 結語

目前預測型精益資產管理方法已經成為趨勢，加強基礎數據挖掘工作，運用大數據、物聯網甚至人工智能等新技術來協助資產管理在所有的重資產行業中正成為有效的管理方式。目前我們國網江蘇省電力公司利用數據挖掘技術，在實現電網資產管理信息化及數據化的工作中已經取得卓越的成績。利用數據挖掘分析技術，一方面結合統一身份編碼身份編碼的應用，支撐了電網資產管理的物聯化、智能化，另一方面幫助優化資產管理業務流程，將資產全壽命周期管理中的關鍵閘口往項目前期的控制點移動，極大的提高了資產管理的效果及效益，為構建全球一流的能源互聯網企業開拓了新的思路。

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（作者單位：國網江蘇省電力有限公司）