計量資產全壽命周期質量管理中的大數據分析應用探析

摘要：現代電力工程事業的快速發展，對計量資產全壽命周期質量管理提出了更高要求，有必要融合運用系統完善的大數據技術方法，全面提升計量資產管理綜合質效。本文基于全壽命周期質量管理中的大數據特點，以及大數據的計量資產全壽命周期管理框架進行分析。在探討MDS大數據分析平臺構建與應用的基礎上，結合相關實踐經驗，分別從多維度檢定誤差分析等方面，研究了基于大數據的檢定分析優化應用。

關鍵詞：計量資產；全壽命周期；大數據技術

DOI：10.12433/zgkjtz.20250119

一、全壽命周期質量管理中的大數據特點

大數據是海量數據信息的集合體，其以統計學理論為基礎，以信息技術為基本工具，包含著特定領域內的巨量數據信息，可通過數據挖掘技術和數據篩選技術等，分析提取有價值的信息，為特定經濟社會活動提供服務。研究表明，大數據技術在計量資產質量管理中具有顯著的容量大、結構多、產生速度快等現實優勢，可根據既定管理目標精準完成數據搜集、甄別、提取、轉換與分析，有效提升管理效能[1]。近年來，國家相關部門高度重視大數據技術的應用實踐與創新，在細化完善大數據技術發展戰略體系，拓展延伸大數據技術應用覆蓋范圍等方面制定并實施了諸多具有宏觀導向的政策措施，為新時期全面彰顯大數據技術的時代價值提供了重要依據。同時，各級電力部門同樣在優化計量資產全壽命周期管理流程，深入挖掘與整合各類數據資源等方面進行了諸多具有成效的研究與探索，各類業務數據之間的關聯性明顯增強，初步構建形成了基于大數據技術的工作框架體系，成效顯著。

二、基于大數據的計量資產全壽命周期管理框架

（一）管理體系

在長期應用與探索中，基于大數據技術的計量資產全壽命周期管理體系日臻成熟，其主要以電能表、采集終端與低壓電流互感器等作為主要面向對象，在實踐中所發揮出的現實價值更加突出。在大數據技術輔助作用下，計量資產全壽命周期質量管理體系可細化分為若干子單元，比如采購到貨、設備驗收、設備運行與資產報廢等，通過銜接控制各子單元之間的關聯關系，實現協同化的資產管理效果。計量資產全壽命周期管理體系所形成的海量數據可分類存儲至指定位置，實現對計量業務流程的在線監控，滿足高標準、高質量的計量資產管理需求。

（二）評價體系

為持續優化改進大數據技術的應用成效，動態調整完善計量資產全壽命周期管理質量，可選擇具有代表性的評價指標，構建管理成效評價體系，對計量資產管理的階段性成效進行評價分析，包括質量分析、風險分析和壽命評估分析等，為后續提升計量資產管理策略的針對性提供參考，確保資產管理持續改進。在大數據環境下，計量資產管理評價體系可實現模型化操作，分別構建風險評估模型和資產壽命分析模型，按照標準化的評估流程取得理想管理效果，輔助指導資產維護與更新，提高各類計量資產的現實價值。

（三）計量資產各環節狀態分析體系

計量資產全壽命周期管理的不同環節對數據信息的需求存在明顯差異，應根據各環節目標狀態，對差異化的數據信息進行分別收集、整理與展示，以準確描述各環節現狀特征[2]。區分結構化數據和非結構化數據的差異，按照計量資產管理需求進行業務解析，完成數據收集和流程分析等任務，使被篩選后的數據成為有價值的信息。為計量資產各環節的資產狀態賦予特定資產屬性和管理屬性，對各類數據予以標準化處理，以便準確識別影響全壽命周期管理質量的各類因素。

三、MDS大數據分析平臺的構建與應用分析

（一）省級計量中心生產調度平臺

省級計量中心調度平臺（MDS）是大數據技術應用的重要載體，可根據計量資產管理目標要求，細分為生產運行管理、監控調度、質量監督與技術服務等多種類功能，在數據信息關聯作用下實現對各級供電部門計量資產的實時管控。為實現省級計量中心生產調度平臺的預期價值，應制定完善可行的數據關聯交互標準，明確數據挖掘與數據關聯的協同化原則，在統一標準下實現計量資產數據交互。在平臺接口方面，通常可采用多層架構結構體系，在計量資產管理系統數據層、應用層與業務層之間構造業務邏輯，同時與營銷業務進行關聯，滿足數據實時分析的動態化需求。

（二）大數據分析平臺技術架構及數據抽取

在大數據環境下，計量資產全壽命周期質量管理所形成的數據量較大，且類型眾多，如何在海量的數據信息中準確抽取有價值信息，滿足數據增值分析需求，是大數據分析平臺構建與應用應重點把握的問題。對此，可在業務應用方面對數據類型進行細分處理，依據大數據計算分析服務，剔除計量資產管理各環節生成的偏差數據，有序實現大數據集群處理，避免批次表計的共性問題[3]。對大數據分析平臺所抽取到的數據進行縱向對比，若實際值超出預期值特定范圍，則對照檢定數據與表計質量的相關性，進行數據質量清洗校驗，正確識別影響計量資產質量的關鍵因素，防止干擾條件影響。

（三）大數據分析方法

1.離線數據挖掘分析

離線數據挖掘分析的過程同時也是運用人工智能算法等工具，對多類型數據進行集成、清理和分析的過程，可精準發現數據背后潛在的彼此邏輯關系，為計量資產價值最大化等業務活動提供指導。離線數據挖掘應首先把握數據相關性，準確衡量不同數據因素之間的關聯深度，通過多參數檢定等方式，識別與離線數據的潛在關系，并對后續數據演變趨向作出精準預測。從數據聚類劃分角度而言，離線數據挖掘可首先設定樣本數據，然后按照樣本數據之間的層級邏輯關系，對所有數據進行統一標準化處理，自動篩選符合要求的海量檢定數據等，同步進行表計運行結果估計。

2.實時計算與挖掘

縱觀傳統固化條件下的計量資產管理，普遍存在數據交互關聯不足、實時計算準確度較低等共性問題，對人工手動管理和處理模式具有較高依賴，不僅容易出現數據校驗錯誤，而且還直接降低了計量資產管理實效性。對此，應根據計量資產全壽命周期管理目標要求，遵循協同化的原則要求，對表計數據進行實時計算，并拓展挖掘與之關聯的有價值數據信息，這對于電網關鍵運行設備的狀態實時監測具有直接作用。在該基礎上，通過對批次表計進行實時計算和累計分析，形成基于動態化的質量預測模型，在符合預警條件時，自動發出預警信息，輔助技術人員作出處置。

（四）基于大數據的全壽命周期管理分析

1.基于聚類劃分的綜合質量評價

在數據整理方面，通常將表計檢定數據作為分析數據來源，按照數據分析與處理的既定規則，生成與之對應的質量行為數據，在宏觀維度上對數據進行分級和分類，同時排除存在質量缺陷的數據干擾與影響。在聚類劃分方面，可將相對分散的檢定數據進行精準分類，若同一檢定項目的設備值聚類劃分結果相對較近，則表明其在性能狀態與質量方面具有同等程度的相似性。在上述基礎上，篩選出影響表計質量分析的生產信息，進而識別推測影響表計質量的其他類型因素，比如生產批次、元器件等，實現不同生命周期的數據貫通。

2.趨勢預測

大數據環境下計量資產全壽命周期管理的各項數據均具有自身特定價值，且不同類型數據之間存在相互影響關系，這為計量資產管理中的趨勢預測提供了基礎條件。對此，可利用系統平臺調閱分析計量資產運行狀態下的歷史數據信息，經分析比對后，對其運行狀態與價值變化趨勢作出準確預測，按時間序列形成數據關聯，以有效把握可能存在的檢定設備計量誤差，將相應誤差幅度控制在允許范圍內。將前期生成并經處理完成的數據導入系統平臺，通過趨勢分析法等預測誤差水平與趨向，幫助技術人員及時校正計量失準問題，并推測判斷異常數據概率，識別與消除潛在安全隱患[4]。

3.定時檢定告警

在省級計量中心調度平臺（MDS）系統中設定檢定告警觸發條件，在檢定流水線數據環境下完成精準化的數據采集，通過大數據實時計算分析，對異常信息形成質量告警，同時將檢定信息進行入場存儲處理。在對異常信息進行分類對比的基礎上，與定時檢定告警觸發條件進行比對，若偏離幅值超出額定范圍，滿足觸發機制，則自動發出不同等級狀態的預警信息，提醒技術人員及時對異常數據作出處理。在表計質量預測方面，則同樣可進行挖掘建模，在檢定數據與質量結果之間建立關聯對等關系，為計量資產的提前報廢等提供直觀參考，降低設備故障風險。

四、基于大數據的檢定分析應用

（一）多維度檢定誤差分析

1.多維度檢定誤差數據樣本挖掘

基于大數據的計量資產全壽命周期質量管理在多個層面擺脫了傳統陳舊管理工具與模式的束縛，工作質效得以顯著提升。但受限于諸多外在條件，數據誤差與偏差的影響不容忽視，應使系統具備相應的誤差檢定功能，實現檢定裝置信息、批次信息和供應商信息等數據的高度關聯。在具體操作中，可首先按照既定規則選擇樣本數據，對特定時間階段下的檢定平均誤差進行挖掘分析，繪制形成本時段平均誤差總體變化曲線，將可能出現的數據誤差控制在合理范圍內。通過判斷分析平均誤差數據，增強誤差數據樣本的指導性，提高需求數量的精準性和合理性，判斷檢定誤差的發展趨向，以更加直觀的方式描述基于大數據的檢定分析結果。

2.理想樣本庫和預警樣本庫構建

理想樣本庫和預警樣本庫共同構造形成大數據條件下的差異數據庫，可為篩選有效數據信息提供極大便利。對此，在理想樣本庫和預警樣本庫構建過程中，應首先設定清晰明確的構建規則，在多維度下對有效數據進行篩選過濾，并通過對比不同類型樣本參數，糾正數據庫偏差，實現系統自動篩選。在時間維度上，可自動對比預警樣本數據和目標樣本數據，對某個周期范圍內的計量資產狀態進行客觀詳細描述；在批次維度上，則可篩選超出預警范圍的數據信息，對照預警約束條件，定位某批次的設備是否存在故障隱患問題。對檢定不合格項目數據進行數據挖掘，對不合格原因形成專門預警，以此及時發現故障風險，預估后續設備狀態，為完善檢定能力提供建議。

（二）壽命分析與壽命預測

在分類分析計量資產有關故障分類信息的基礎上，考量影響計算資產使用壽命的內部因素和外部因素，對其壽命作出分析與預測，為提高計量資產技術管控水平，優化完善使用環境條件等提供依據。采用差異化的計量資產使用壽命模型指標，通過統計分析方法，對計量資產表齡和庫齡等作出分別分析，從質量因素和非質量因素方面找準影響資產使用周期的干擾因素。構建計量資產壽命預測模型，計算出計量資產壽命標桿值，對照數學模型分析結果，對計量資產壽命作出有效判斷預測。壽命預測模型的構建方法多種多樣，包括多線線性回歸法、主成分分析法和邏輯回歸法等，這些不同的構建方法在適用條件、建模過程與預測準確度等方面存在明顯差異，應根據其各自利弊予以靈活擇定。

（三）設備運行情況分析

1.設備故障歷史數據與報廢數據的挖掘

在設備故障歷史數據挖掘方面，可從大數據的可視化功能特征出發，設定導向約束條件，對計量資產運行中形成的故障數據樣本進行分析整理，對特定批次的設備故障進行預估判斷，并將判斷結果以圖形化的方式展現出來。科學利用數據挖掘技術，分析判斷關鍵故障類型的外在表現，對上一階段的誤差進行溯源分析，以此作為調整優化設備運行狀態的依據[5]。在設備報廢數據挖掘方面，則應根據報廢設備運行年限要求，分析樣本數據間的差異，及時向廠商提出質量改進建議，降低后期設備故障率。通過樣本間的數據比對分析，篩選排查報廢設備的具體報廢原因，用以指導后期設備質量的改進與提升。

2.計量資產需求和智能生產

計量資產的需求具有動態性和連續性特征，對生產與供應環節的實際要求相對較高。對此，可將基于大數據的檢定分析作為基礎條件，精準挖掘來自營銷業務應用系統中的相關數據信息，如業擴新裝、定期輪換、工程改造和故障換表等數據，為生成清晰明確的計量資產需求計劃提供基礎支撐。按年度、季度和月度等周期性數據差異，設計需求預測框架，在準確把握影響需求變化因素的同時，提升計量資產需求計劃的科學性，以保障各類計量器具的連續及時供應。在智能生產環節，可根據計量資產需求信息、庫存信息和供貨周期信息等，自動生成生產指令，并對生產過程保持動態跟蹤與監控。通過三維組態和視頻監控等方式，實現計量資產生產的精細化管理。

五、結語

綜上所述，大數據技術的核心價值作用與特點決定了其在計量資產全壽命周期質量管理中的關鍵地位。因此，電力企業應宏觀審視計量資產全壽命周期管理的基本需求，精準把握大數據技術的關鍵應用規則與方法，建立健全系統完善的大數據技術應用平臺，在更深層次范圍內收集、分析與處理各類數據信息，在計量資產管理各環節之間實現數據信息的高度共享，為全面彰顯大數據技術的價值作用和保障計量資產全壽命周期質量管理成效創造理想條件。

參考文獻：

[1]徐鹿，高潔晨，王淳，等.大數據時代背景下數據資產的會計計量設想[J].商業經濟，2023（12）：153-155.

[2]蔣群.基于系統融合的計量資產全壽命周期管理提質增效研究與應用[J].農電管理，2022（11）：43-46.

[3]李驍，趙曦，王者龍，等.融合數據挖掘的電能計量資產自動化智能庫房管理方法[J].電子設計工程，2021，29（12）：102-107.

[4]王宗晶.基于MDS系統的電能計量資產全壽命周期管理流程及策略[J].民營科技（電子版），2022（12）：143.

[5]吳華，孫愷霞，婁云，等.基于MDS系統的電能計量資產全壽命周期管理流程及策略[J].物流技術，2022，34（01）：254-257.

（作者單位：國網新疆電力有限公司巴州供電公司）