數字化背景下電力大數據賦能應急管理的應用研究

摘要：數字化時代，大數據的應用已經滲透到社會生活中的方方面面，電力行業作為國民經濟的基礎性行業，大數據技術在其中的應用也日益廣泛。在此背景下，本文研究了應急管理依托電力大數據的賦能進行創新優化，實時監測電網運行狀態、設備性能及電力負荷情況，為應急管理決策提供準確、有效的數據支撐；分析了應急管理對電力大數據的需求，以及如何整合、加工電力大數據與其他相關數據源，提高應急響應、預警預測的效率；通過應用案例展示了電力大數據在應急管理中的實際效用，如實現企業安全生產的監管、提高災害預警的準確性、優化救援力量和資源的調配。以此為未來電力大數據在應急管理領域的進一步應用提供參考和借鑒。

關鍵詞：電力大數據；應急管理；災害預警

引言

隨著數字化技術的快速發展，大數據在各個領域的應用越來越廣泛。特別是在應急管理領域，大數據技術的應用促進了應急管理體系的數字化轉型，為應急管理提供了更加科學、高效、精準的技術支持。而電力大數據作為大數據的重要組成部分，在應急管理中的應用潛力巨大。本文旨在探討數字化背景下應急管理對電力大數據的需求，并分析電力大數據賦能應急管理的應用效果及前景。

1. 電力大數據概述

1.1 電力大數據的特征和價值

類同大數據的通用概念，電力大數據是在電力系統的各個環節（包括發電、輸電、變電、配電、用電、調電等）產生的海量、多維度、多時空的生產、運行、經營、管理類數據，具有體量大、數據類型多、價值密度偏低、處理速度快等特征，包括結構化、半結構化、非結構化三種數據類型[1]。近年來，隨著國家智能電網和電力數字化建設的推進，以及對大數據技術的推廣應用，電力行業積累了大量數據。電力行業廣泛使用視頻監控設備、音頻通信設備等采集數據，出現了數據類型向非結構型及非因果型數據擴展，時間維度向多尺度的流數據擴展的趨勢。

電力大數據與社會活動存在緊密的聯系，其價值不僅局限于電網內部，更體現在社會進步、行業發展、科學管理等多個層面。因此電力大數據在應用過程中存在著對行業內外能源數據、氣象災害數據、安全生產數據等多類型數據的大量關聯分析需求。通過與行業外數據的交互融合，以及在此基礎上全方位地挖掘和分析，將會使電力大數據發揮出更大價值。

1.2 電力大數據的收集與管理

當前，電力大數據挖掘進入“復雜再生產”的新階段。電力行業通過部署大量傳感器，實時監測和記錄各種電力參數數據，如電壓、電流、頻率、功率等；通過視頻監控設備，監測電力設施的運行狀態和周圍環境，分析電力設施的運行狀態、故障原因；通過音頻通信設備監測電力設施運行時的聲音信號，獲取有關電力設施運行狀態的信息等。由此得到的電力數據數量龐大、結構復雜、關系難以梳理，需要提升數據的價值密度。

在進行數據管理時，可利用數據倉庫技術（ETL）完成對電力大數據的集成、抽取、轉換、剔除和修正，同時為了便于解析，在轉換修正時可將多源異構數據轉換為特定格式，還可以利用集成管理技術對電力數據資源重構，使其成為使用功能完善的數據集合。采用BP神經網絡、模糊邏輯推理等智能算法對電力數據進行分析，找出電力系統實時運行安全情況以及未來變化規律。特別是在對電力行業關聯性數據信息進行管理時，可先在日志文件中對HIVE SQL數據進行讀取，并將獲取到的關鍵信息分塊處理，形成被處理信息的目標、源、邏輯等信息，過程中對數據的流向信息進行記錄，組建出數據的關聯性[2]。

2. 應急管理對電力大數據的需求分析

2.1 涉電主體繁雜，要求依托電力大數據摸清企業底數

電力是當前社會發展的重要能源基礎，生活生產都離不開電力能源，這也導致應急部門對用電企業安全生產監管的難度加大。而隨著我國市場經濟的日益發展，市場主體數量仍在激增，要想有效對各類市場主體特別是安全生產企業的用電行為進行監管，就需要掌握更為詳細的數據，但“數據孤島”現象的存在，讓數據收集難上加難。此外，各類企業經營狀態變動頻繁，如果單純依靠人力排查，難以動態更新安全生產監管對象的清單。而借助電力大數據則可以快速掌握企業新增、銷戶、報停、開工等底數，方便了解企業的運營狀況和風險情況。

2.2 安全隱患多樣，要求依托電力大數據拓展預警信息渠道

人為因素、設備因素、自然因素都會導致涉電安全事故的發生。經過進一步剖析，其安全隱患往往可能從各類信息中提前得到預警，如企業生產異常波動、線路溫度過高、各類不安全用電行為，以及老舊房住人、地下配電房涉水、低洼路燈涉水等不安全場景信息，都可以作為安全預警的依據。對于這一方面，傳統應急管理的信息獲取渠道比較單一，無法滿足應急管理預警需求。而依托電力大數據，在企業用電量異常或出現意外停電的情況下，便可通過數據分析和模型算法對企業是否“晝停夜開”或“明停暗開”等產生自動預警，還可以對地下配電房、低洼路段采用AI積水識別算法，判斷積水情況，及時防范安全隱患，達到拓寬預警信息渠道、補齊監測預警短板的效果。

2.3 自然災害災情研判，要求依托電力大數據提供技術支撐

自然災害災情研判是應急管理的重點，但目前針對自然災害的應急管理仍然存在不少問題，如隱患監管工作基礎薄弱，重特大自然災害監測預警預報時空精度、預警信息發布時效性不強，應急管理工作機制不健全，特別面對突發的自然災害事件，基層容易出現指揮失靈、救災現場忙亂等情況。再從數據層面考慮，基層填報的隱患數據有時不及時、不充分，部門之間的數據又存在信息壁壘，數據共享性不強，這就導致了對各類災害風險分布情況及極端天氣發生的可能性評估研究不足。而研發基于電力大數據的自然災害災情研判系統，可以通過分析氣象災害數據實現自然災害態勢影響范圍、發生概率、演變過程的預警預測。在應急響應前通過大數據分析預判重點電力故障區域，在應急響應時快速查看、跟蹤電網運行，及時響應和處置災害影響，輔助應急指揮調度，指導救援力量和物資的合理分配。

2.4 應急管理力量不足，要求依托電力大數據提升管理能力

涉電安全管理和自然災害監測涉及范圍廣、管理事項龐雜，需要投入大量人力、物力進行管理，但目前應急管理體系仍存在人員基礎薄弱、專業技術人才稀缺、監管力量不足的問題。電力大數據技術則能夠通過數字化的電力監測網絡，整合、建模行業內外數據集合，并結合應急管理領域現有的物聯感知設備，實現對電力行業和社會安全狀況的實時監測、分析和預警，從而提升管理效能，幫助破解當前應急管理力量不足的問題。

3. 電力大數據在應急管理中的應用

隨著數字化技術的不斷賦能，電力大數據的作用不容忽視，尤其是近年來我國各地都在積極探索電力大數據助力應急管理的具體路徑。電力大數據在危險化學品、煙花爆竹、礦山等高危行業安全生產發揮的成效愈加明顯，同時，在監測并接收災害天氣預警信息、調度救援力量和物資分配中也發揮著重要作用[3]。

3.1 安全生產監管

在安全生產領域，根據監管企業分類首先確定監測需求，并選擇高危安全生產企業作為試點展開，現場調研企業電力及其他相關信息，包括生產用電情況、重要用電生產線、生產規模、生產規律、特殊作業狀況等，結合歷史用電數據進行初步分析，驗證數據的準確性，從而建立起企業全量用電的臺賬，然后集成大數據、物聯網和人工智能等既有服務，開發企業安全生產用電監測相關電力大數據系統。電力大數據系統可以將企業用電情況通過監測曲線實時展示，并多維度統計分析企業用電行為，實現告警管理模型、企業畫像、用電監測、統計報告、查詢統計等功能。

以浙江省瑞安市一地為例，全市工業企業火災中有85%以上與電氣故障或用電不慎等用電安全問題有關，當地人身傷亡事故中涉電事故更是占到40%以上[4]。因此，瑞安市供電公司聯合當地應急管理局共同打造“電安星”這一安全生產電力大數據分析應用平臺。平臺通過對接用電客戶，摸清企業底數，并以電力波動為切入點，挖掘用電量變化與企業生產狀態的內在聯系，同時建立企業用電監測風險模型，并結合物聯感知技術，得到安全生產綜合風險指數，實現智能預警，服務突發狀況。“電安星”自上線以來，已經將瑞安市工業企業、老舊房、地下配電房、低洼路燈等納入實時動態監管，幫助應急部門處置相關安全隱患，切實筑牢了安全防線。

3.2 自然災害預警

自然災害對電力安全的影響較大且不可控，應急管理需要加強對自然災害的災情分析研判。因此，依托電力大數據資源進行災害預測預警，可以有效賦能自然災害應急管理。實現對電力大數據的監測分析，首先，需要擴大數據采集方向，收集、加工氣象、水文數據，如氣溫、濕度、風速、降雨量、氣壓、水位、流速等，預測未來一周甚至更長時間的天氣情況。其次，結合災害數據，尋找臺風、覆冰、暴雨、洪澇等災害發生的時空規律，估算致災因子的強度。再次，根據歷史數據，找到自然災害導致的電力信號中斷的預警識別方法，評估不同災害風險下電力設施及用戶受損程度和恢復能力。最后，基于電力大數據，研究自然災害預警等級劃分辦法，逐步形成預警指標體系，實現對災情發展趨勢的研判。

例如，針對湖南地區入冬后的低溫雨雪冰凍天氣，湖南電力充分應用了“電網一張圖”覆冰模塊建設成果，在模塊內可以清晰查詢電力設備監測裝置和監視哨覆冰厚度等數據及現場照片。“電網一張圖”利用電力大數據技術實時監測冰情、雪情，動態展現電網覆冰預測，實現了極端天氣高效預警。通過該模塊，電力部門根據預警詳情在寒潮期間有效開展線路搶修及融除冰作業，保障了電力能源供應。

3.3 應急救援和資源調度

在應急救援和資源調度方面，可以挖掘不同用電主體的分布區域、用電時段以及用電聚集度、活躍度等數據。通過分析用電需求，劃分受災情況下災害救援的重點區域和民生保障的重點區域，靈活調整災中災后電網運行方式，保障關鍵設施和區域的電力供應，并根據受災區域內的用戶用電特征，輔助相關部門找尋合適的救援及物資投放點，支撐應急救援工作。同時利用電力大數據技術，反演災情發展趨勢、影響范圍，提高救援效率，優化資源調度。

例如，國網新昌縣供電公司開發的“鄉村大腦”智慧電力應急響應平臺，依托電力大數據賦能了應急救援和資源調度。在極端天氣情況下，新昌供電公司會將各供電所、鄉鎮街道配變停運情況及時更新至“鄉村大腦”平臺，為政府部門疏散災區群眾提供決策依據，然后運用公司設置在各變電站、電力桿塔等地掛接的視頻監控系統，同步公安局、鐵塔公司等監控資源，對重點區域進行實時監測，評估救援情況。平臺結合各類研判數據及報告，在系統界面中進行告警顯示，并同步資源分布，形成資源分布圖，進而為電力應急搶修資源調度提供輔助參考，及時為各方救援調撥分配供電、照明、搶險等應急救援資源。在2021年“煙花”“燦都”臺風期間，政府部門依托該平臺共享水庫水位、降雨量、配變停電數據及圖像監控信息，指導高風險地區風險研判、開展疏散救援，縮短了平均應急救援時間，保障了鄉村居民安全。

結語

綜上所述，隨著我國經濟社會發展，電力大數據將在應急管理方面發揮越來越重要的作用，這就需要各地加強對電力大數據應用系統的開發以及與應急管理業務的結合，從而更深入地挖掘電力領域各維度的數據價值，促進實現應急管理數字化，助力應急管理工作水平的持續提升，為我國應急管理體系和能力現代化注入新的強勁動力。

參考文獻：

[1]李紅艷.基于大數據的電力數據應用分析[J].電子技術，2023，52（12）：254-255.

[2]胡人卓.基于電力行業的大數據時代下元數據管理方法[J].信息技術與信息化，2020（9）：236-238.

[3]馮雙劍.挖掘電力數據資源服務防災減災——訪應急管理部電力大數據災害監測預警重點實驗室[J].中國應急管理，2022（5）：32-35.

[4]李蓓，傅賢君，戚夢瑤.企業安全生產電力大數據分析系統設計與應用研究[J].電腦知識與技術，2023，19（10）：71-74.

作者簡介：陳斯伊，本科，工程師，研究方向：數據資源管理。