在国家电网有限公司2019年年中工作会议上,寇伟董事长提出以改革创新精神推进“三型两网”世界一流能源互联网企业建设,强调大力推进泛在电力物联网建设,加强规划引领和工作统筹,加快推进业务创新,持续夯实基础支撑,深化数据治理和应用。国网江西省电力有限公司认真贯彻落实会议部署,以问题和需求为导向,聚焦生产经营中的痛点、难点问题,履行好安全、社会和经营责任,扎实开展泛在电力物联网建设,高质量推动企业发展。
提出符合地区实际的建设思路
国网江西电力落实公司推进泛在电力物联网建设的要求,提出了“统筹谋划、试点先行,突出重点、兼顾整体,注重实效、有序推进,总结评估、全面推广”的建设思路。
一是全面梳理业务需求,明确建设目标和任务。整合现有资源,先选取规模相对较小、基础条件较好的地区开展综合示范区建设,力争打造具有江西特色、有较高水平的泛在电力物联网示范区。二是把打通客户信息互联“最后一公里”和提升营配贯通水平作为突破口,认真梳理客户“痛点”、服务“盲点”,明确系统建设和功能应用的发力点,加快物联网关键技术在各业务领域的应用;构建数据管理体系,推动数据规范统一,强化数据治理,促进跨专业协同和数据共享。三是坚持缺什么补什么,突出核心功能,强化精准投资,补短板、强弱项、提效能,有序推进泛在电力物联网成果落地。四是建立科学有效的评估机制,加强专业督导和应用成效评估,让各级管理人员和基层员工深入参与建设与应用,总结提炼行之有效的经验和模式,在全省推广应用。
推进鹰潭综合示范区建设
国网江西电力选取国家智慧城市试点——鹰潭,开展泛在电力物联网综合示范区建设,推进泛在电力物联网在江西落地。
集中优势资源,加快高速宽带载波智能电能表、采集终端、智能配电终端等物联网关键技术在示范区的应用,提升示范区电网安全运行、服务客户、经营绩效水平。推进多维精益管理体系变革及现代智慧供应链等在示范区试点建设。以基层员工的需求和实际应用为导向,开展系统开发设计、试点和建设。把为基层减负作为发力点,持续开展信息系统优化,整合冗余功能模块。
目前,国网江西电力泛在电力物联网建设已有初步进展。发布第一批减负清单91项,对问题实行建档销号闭环管理;信息系统下线13套、合并10套、优化13套;开展移动作业终端整合,完成1629台在用作业终端升级改造。在综合示范区完成325个台区高速宽带改造,更换集中器327台、电能表3.2万只、模块1.44万个,实现高速宽带载波电能表的电量、电压、电流、功率等数据15分钟级高频采集、户表停(复)电事件实时主动报送、户变关系自动识别等功能,解决了自动复电成功率低、时钟不准等问题。
下半年,鹰潭综合示范区将重点在三个方面实现突破。一是提升配网规划建设和运行管理水平。开展配网大数据分析,实现“站-线-变-户”拓扑关系自动生成、配网智能规划及投资成效评估等功能,辅助配网规划及精准立项,支撑配网精益化管理。二是提升客户服务水平。深化智能化供电服务指挥平台应用,实现故障自动研判与主动抢修、停电影响范围精准分析到户、事件自动派发工单、处置信息主动点对点通知客户等功能,提升客户用电体验。三是提升经营绩效管理水平。开展同期线损计算实时分析,强化10千伏分线同期线损、台区达标率、母线平衡合格率等数据治理,开展辅助台区电量、线损精准分析;实时分析异常用电和违约用电行为,筛选异常用电户清单,精准查处窃电行为,提升反窃电管理水平。
着力提升数据管理水平
国网江西电力深入剖析信息系统数据共享不足、重复录入、数出多源等突出问题,针对各业务系统建设从感知层数据采集到应用层功能开发独成体系、缺乏共建共享意识等问题,以强化数据管理为抓手,打破专业壁垒,从源头上推动管理变革、专业协同和服务共享,全力提升企业经营绩效和客户服务水平。
转变信息系统建设模式。制订泛在电力物联网建设管理办法,明确感知层、网络层、平台层统一组织建设,以及应用层按专业管理需求进行建设的新模式。整合各专业资源,有针对性地补充完善感知层、网络层、平台层功能,实现“数据一个源”和“一个数据用到底”。
在数据治理上下功夫。把数据当作电网设备来管理、当作资产统一管理,制订数据管理办法,建立健全数据管理机制。优化调整组织架构,在省市公司设立配网管理部,实现配网全业务管理,从源头上消除营配专业壁垒。在技术上依托全业务统一数据中心,汇集各业务系统数据,按照国家电网公司统一数据模型实行逐级归类整合,统一数据标准,形成数据仓库、集市;梳理完善各信息系统数据资产目录,逐步改造、下线老旧系统,消除数据壁垒,实现一次录入、大家共用,确保系统产生的数据准确、能用、好用。
充分挖掘数据价值。持续提升大数据平台性能,强化数据日常分析。重点开展配网大数据应用分析;应用大数据先进技术和成熟管理工具,打造数字创新应用环境,深化规划、财务、生产、营销等重点领域的大数据分析应用。
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《 中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证 》编号:beplay体育登录官方 京ICP备14013100号 京公安备11010602010147号
在国家电网有限公司2019年年中工作会议上,寇伟董事长提出以改革创新精神推进“三型两网”世界一流能源互联网企业建设,强调大力推进泛在电力物联网建设,加强规划引领和工作统筹,加快推进业务创新,持续夯实基础支撑,深化数据治理和应用。国网江西省电力有限公司认真贯彻落实会议部署,以问题和需求为导向,聚焦生产经营中的痛点、难点问题,履行好安全、社会和经营责任,扎实开展泛在电力物联网建设,高质量推动企业发展。
提出符合地区实际的建设思路
国网江西电力落实公司推进泛在电力物联网建设的要求,提出了“统筹谋划、试点先行,突出重点、兼顾整体,注重实效、有序推进,总结评估、全面推广”的建设思路。
一是全面梳理业务需求,明确建设目标和任务。整合现有资源,先选取规模相对较小、基础条件较好的地区开展综合示范区建设,力争打造具有江西特色、有较高水平的泛在电力物联网示范区。二是把打通客户信息互联“最后一公里”和提升营配贯通水平作为突破口,认真梳理客户“痛点”、服务“盲点”,明确系统建设和功能应用的发力点,加快物联网关键技术在各业务领域的应用;构建数据管理体系,推动数据规范统一,强化数据治理,促进跨专业协同和数据共享。三是坚持缺什么补什么,突出核心功能,强化精准投资,补短板、强弱项、提效能,有序推进泛在电力物联网成果落地。四是建立科学有效的评估机制,加强专业督导和应用成效评估,让各级管理人员和基层员工深入参与建设与应用,总结提炼行之有效的经验和模式,在全省推广应用。
推进鹰潭综合示范区建设
国网江西电力选取国家智慧城市试点——鹰潭,开展泛在电力物联网综合示范区建设,推进泛在电力物联网在江西落地。
集中优势资源,加快高速宽带载波智能电能表、采集终端、智能配电终端等物联网关键技术在示范区的应用,提升示范区电网安全运行、服务客户、经营绩效水平。推进多维精益管理体系变革及现代智慧供应链等在示范区试点建设。以基层员工的需求和实际应用为导向,开展系统开发设计、试点和建设。把为基层减负作为发力点,持续开展信息系统优化,整合冗余功能模块。
目前,国网江西电力泛在电力物联网建设已有初步进展。发布第一批减负清单91项,对问题实行建档销号闭环管理;信息系统下线13套、合并10套、优化13套;开展移动作业终端整合,完成1629台在用作业终端升级改造。在综合示范区完成325个台区高速宽带改造,更换集中器327台、电能表3.2万只、模块1.44万个,实现高速宽带载波电能表的电量、电压、电流、功率等数据15分钟级高频采集、户表停(复)电事件实时主动报送、户变关系自动识别等功能,解决了自动复电成功率低、时钟不准等问题。
下半年,鹰潭综合示范区将重点在三个方面实现突破。一是提升配网规划建设和运行管理水平。开展配网大数据分析,实现“站-线-变-户”拓扑关系自动生成、配网智能规划及投资成效评估等功能,辅助配网规划及精准立项,支撑配网精益化管理。二是提升客户服务水平。深化智能化供电服务指挥平台应用,实现故障自动研判与主动抢修、停电影响范围精准分析到户、事件自动派发工单、处置信息主动点对点通知客户等功能,提升客户用电体验。三是提升经营绩效管理水平。开展同期线损计算实时分析,强化10千伏分线同期线损、台区达标率、母线平衡合格率等数据治理,开展辅助台区电量、线损精准分析;实时分析异常用电和违约用电行为,筛选异常用电户清单,精准查处窃电行为,提升反窃电管理水平。
着力提升数据管理水平
国网江西电力深入剖析信息系统数据共享不足、重复录入、数出多源等突出问题,针对各业务系统建设从感知层数据采集到应用层功能开发独成体系、缺乏共建共享意识等问题,以强化数据管理为抓手,打破专业壁垒,从源头上推动管理变革、专业协同和服务共享,全力提升企业经营绩效和客户服务水平。
转变信息系统建设模式。制订泛在电力物联网建设管理办法,明确感知层、网络层、平台层统一组织建设,以及应用层按专业管理需求进行建设的新模式。整合各专业资源,有针对性地补充完善感知层、网络层、平台层功能,实现“数据一个源”和“一个数据用到底”。
在数据治理上下功夫。把数据当作电网设备来管理、当作资产统一管理,制订数据管理办法,建立健全数据管理机制。优化调整组织架构,在省市公司设立配网管理部,实现配网全业务管理,从源头上消除营配专业壁垒。在技术上依托全业务统一数据中心,汇集各业务系统数据,按照国家电网公司统一数据模型实行逐级归类整合,统一数据标准,形成数据仓库、集市;梳理完善各信息系统数据资产目录,逐步改造、下线老旧系统,消除数据壁垒,实现一次录入、大家共用,确保系统产生的数据准确、能用、好用。
充分挖掘数据价值。持续提升大数据平台性能,强化数据日常分析。重点开展配网大数据应用分析;应用大数据先进技术和成熟管理工具,打造数字创新应用环境,深化规划、财务、生产、营销等重点领域的大数据分析应用。