7月9日-11日，由上海市人民政府主辦的“2020世界人工智能大會云端峰會”在滬正式召開，會議以“智聯世界 共同家園”為主題。 以“現代化、國際化、科技化、智能化”為特色，突出數據聯動、智慧生活、萬物互聯、政企合作的四大議題。
在會議期間，明略科技集團電力解決方案高級經理王曉波為大家分享了《明略助力電力行業智能化轉型》的方案和案例?；跀祿Y產管理的產品、能力和行業實踐，形成對數據采集到數據標準、數據治理、數據倉庫的建設，實現數據服務能力的全過程。在數據基礎管理的基礎上，通過AI智能，面向電力行業提供了明略集團的解決方案，并結合案例從四個方面進行了詳細的闡述。
以下為演講內容精選：
數據資產管理的總體架構，介紹了數據資產管理與電力行業解決方案的關系，通過國網的實際案例進行詳細的解讀。
在設備健康管理方面，通過設備智能化和信息智能化，最終在決策層面實現預防性維護與智能檢修達成運維智能化。
在電力運行與調度方面，通過智能化方案，最終實現故障處置的關聯化和運行指揮的智能化，極大提升了工作的效率和質量。
在綜合能源服務方面，通過智能化建設，實現對潛在用戶的精準營銷、重點用戶的增值服務和風險用戶的風險防控，同時協助綜合能源用戶實現合理的、節約的用能，安全可靠的目標，實現效益的最大化。
目前，我國電網規模已超過美國，躍居世界首位。 但是隨著人們用電量需求日益增加以及現代化進程的不斷推進，人們對電力系統的要求越來越高，要求電力系統要實現高安全性、高效率、智能化。這也是我國電力事業騰飛所要面臨的巨大挑戰。智能化在提高電力系統的運行水平和運行效率、保障電力系統的可靠性和安全性、減少系統故障率和故障時間上具有廣闊應用前景。
那么針對電力設備健康管理、電力運行與調度以及綜合能力服務三大領域所面臨的問題應該如何解決?
電力行業解決方案
我們需要了解什么是數據資產管理
從數據資產管理的業務目標來說，通過歸納數字化現狀和數據應用瓶頸來總結一下數字資產管理方案的總體目標。
首先，從數字化現狀來說，歸納為三點： 1、前期的信息化建設支撐了各類專業業務的開展；2、在這種信息化建設的過程中積累了大量高價值的數據資產；3、前期的信息化建設確實也存在風格獨立的建設情況，造成了業務豎井和壁壘的存在。
與此同時我們在數據應用方面也存在著瓶頸，主要表現在四個方面：1、各業務系統數據交互難；2、企業數據資產綜合利用效率低；3、各系統數據冗余和不一致；4、跨系統應用難以獲得穩定的數據支撐。
針對從數字化現狀和數據應用方案出現的問題，我們希望通過數據資產管理的解決方案層面進行分析，達到基于中臺實現數據資產管理、通過數倉實現各業務域標準業務模型、建成高效業務數據服務體系的目的。
明略集團數據資產管理的總體架構
在數據資產管理方面，明略具備從數據匯聚、數據加工、數據管理、數據服務整體化的規劃和建設能力，同時通過對電力行業的數字化建設的領先企業和龍頭企業，我們以數字倉庫建設作為治理能力的重點抓手，基于數據倉庫的業務模型建設和管理，在整體上提升數據中臺和數據資產管理的數據服務能力。
案例分享：國網某省公司的數據倉庫建設
在數據倉庫建設方面，我們服務于國網某省公司數據倉庫建設，結合SG-CIM模型與維度建模方法，按主題域和業務活動進行業務模型建設和管理。
我們建立以資源驅動為特征的近源層，以業務驅動為目特征的明細層，以需求驅動為特征的加工層和以應用驅動為特征的應用層。通過這四個層級建立了以客戶、設備、項目等9大主題域，包括300多個業務模型，通過這些模型來支撐各類上層應用的高效應用。
為了進一步的盤活企業的數字資產，我們提出了數字資產圖譜，也就是數字資產地圖的建設方案。包括建立三個圖譜，即業務關系圖譜、業務數據關系圖譜、數據關系圖譜。
那么這三個圖譜有什么內容呢？我來具體的解釋一下: 1、業務關系圖譜實際上就是建立了業務域、業務流程、業務步驟之間的業務類的關系；2、業務數據關系圖譜主要是建立業務與數據之間的映射關系和目錄關系；3、數據關系圖譜就是建立數據之間的ER的關聯關系和他的血緣關系。利用這三個圖譜的知識技術優勢來實現一個可視化的全景展現，探索式的關聯分析和智能化的資產搜索三大類應用。
建立數字資產圖譜的最終目的是提升我們的三大能力:業務口徑的溯源能力；數據血緣的溯源能力；數據理解和應用能力。
電力設備健康管理的方案和案例
對于電力設備健康管理的業務目標而言，我們主要是為了解決設備數據已采集，但狀態沒有形成一個全面的感知；設備知識比較散亂，特別是一些非結構化的設備知識，沒有形成一個整體化的沉淀；電力設備運維技術不智能。我們通過從感知層面形成一個自感知和預測，形成一個設備的智能化，希望在認知層面實現設備的知識沉淀與打通，以達成我們信息的智能化，最終希望在決策層面實現預防性維護與智能檢修，以達成運維的智能化。
那我們所做的這些目的是什么呢？我們最終的目標是為了實現設備的健康管理。里面也包含三個方面: 1、設備的穩定高效的運行；2、對設備的科學決策和管理；3、運維成本的下降和效率的提升。
如何做到電力設備的健康管理呢?
電力設備健康管理面向電力行業的電網設備、用電設備和發電設備，利用設備的測點數據，狀態數據以及各種非結構化的檢修手冊、分析報告等，構建設備的全景圖譜、故障檢修圖譜等，利用我們的智能分析和智能問答等一系列智能化的技術，面向設備智能預警、設備的故障診斷、設備的檢修助手，形成一個整體的解決方案。
電力設備健康管理解決方案
電力設備健康管理應用案例:輸電線路故障智能問答
為了讓大家更好的了解電力設備健康管理的概念，本案例將從業務背景——技術方案——應用成效三個方面進行講解。
我們先看業務背景:對于我們電網企業而言，輸電線路是核心資產，它具有距離長、跨度大；線路質量參差不齊；極端天氣下問題頻現三個方面的問題。這些問題都會導致輸電線路的故障多發。實際上在應用層面我們可以歸納為以下四個問題:
1、數據分散: 數據分散在PMS、在線監測系統、各運行單位等處，難以實現集中處理。
2、多源異構: 各檢測系統數據呈現多源化、異構特征，未得到有效利用。
3、人工排查: 輸電線路故障診斷主要以人工分析為主，不能快速處理。
4、專業程度高: 故障診斷受工作經驗、技術水平等因素所限，專業化要求比較高。
以上這些方面導致了故障診斷和分析的效率相對較低，
那么在這些應用層面的問題怎么解決呢?
輸電線路故障智能問答——解決方案圖
通過上圖可以看到:在技術層面抽取非結構化數據，包括線路故障常見的現象，比如雷擊、冰害、風害、鳥害、舞動等故障分析報告中非結構化和半結構化的數據 ，融合PMS臺賬結構化數據，以及相關的雷電定位等實時的數據，構建了設備的全景圖譜和檢修知識圖譜。再結合我們的故障分類模型和推理圖神經網絡等業務模型，形成了我們在歷史查詢、故障研判、統計分析和推理分析方面的四大能力，顯著提升了巡視人員和檢修人員效率。
輸電線路故障智能問答的解決方案的應用成效主要體現在以下3個方面。
1、創新: 利用知識圖譜及智能問答，為一線工作人員通過最便捷的方式，一次性獲取精準信息以圖譜形式展示。
2、增效：通過智能問答方式，分析用戶輸入內容，準確判斷用戶意圖，并快速檢索輸電線路臺賬及故障信息，故障信息搜索時間從10分鐘降低到1分鐘。
3、降本：一鍵生成故障表格，每次故障縮短故障信息收集工作量85%。故障診斷由人工模式轉換為智能診斷模式演進。
電力運行與調度的方案
電力運行與調度面臨的問題在于日常受困于重復性和繁瑣性的工作致使工作效率不高；再者崗位資源不足影響了故障的監控和處置的能力。針對這兩個問題，我們通過在運行監控、故障處置和運行指揮環節實現了監控的事件化，故障處置的簡易化，運行指揮的智能化，提升了工作的效率和質量。
電力運行與調度的業務架構
在電力運行與調度的業務構架上，主要是基于各類自動化系統，利用實時監控、告警事件、保護信息和氣象環境等數據，通過電網的拓撲圖譜和全景圖譜，以及調度運行知識和故障處置圖譜，我們實現了從事件監控到故障處置再到智能指揮的一個閉環。
案例分享:電網監控信息事件化
針對同一個運行事件，例如電網線路故障跳閘發生時，監控信息上會出現：開關變位、保護動作、重合閘動作、伴隨信號等現象的離散出現，特別是在異常天氣和故障多發時段， 這些信號的離散大量涌現，對于監控人員產生監屏壓力劇增的問題。
為了解決這個問題，可以基于電網拓撲和歷史監控動作形成知識圖譜，通過構建動作轉移圖，實現監控信息的事件化合并，將大量離散告警信號合并為明確的運行事件，能大幅度降低故障分析的判定時間，提升監控的工作效率。
在故障的判別和處置環節，我們首先利用上面介紹的監控事件化的合并成果，可以盡快明確故障點、故障類型、在此基礎上可利用故障處置的知識圖譜，在故障隔離——非故障復電——故障恢復過程中， 自動調取故障處置預案供相關人員參考。同時，自動生成故障檢修單，可提升調度人員和現場工作人員的協同效率。
案例分享：配網調度指揮智能化
同樣是利用人工智能技術，通過優化取代重復性、低附加值的繁瑣工作，實現工作效率的提升，另外通過提升我們的服務能力，讓配調人員更加專注于復雜的操作，故障的主動搶修，運行分析等高附加值的主動工作。還能通過提升協同水平，減少我們現場的停復電時間，提升電網的運行效率。
這個案例是一個很典型的面向現場人員以問題為導向，通過停電范圍分析，語音指令下達，再到報表的智能生成，實實在在的提升了配調人員的工作效率。
停電范圍分析是基于電網拓撲知識圖譜，結合故障停電或計劃停電信息，自動分析停電范圍與受影響的臺區，相比于傳統的人工手工對照CAD一次接線圖以及做范圍影響分析，大大的節省了所花費的時間，同時也提高了分析的準確性。
語音指令下達是基于語音技術，在故障跳閘發生之后， 實現多路、同步語音指令下達，通知配搶指揮、通知現場人員帶電查線、高檢班協同聯動，并將重大事項向領導匯報，把一個傳統的人工串行模式變成了自動化的并行模式，極大地提升了指令下達的效率，準確性也能得到保證。
報表的自動生成主要是利用自然語言的處理技術，通過一鍵導入調度運營日志，并進行智能解析，自動生成調度人員日常用的日報、周報、月報，大量節省報表的制作時間。
明略智能化建設在綜合能源服務的解決方案
在綜合能源服務方面，從業務目標來講，我們面向服務商和用戶，提供了數據增值、用能優化和智慧運營三方面的能力，通過協助綜合能源服務商，實現對潛在用戶的精準營銷、重點用戶的增值服務和風險用戶的風險防控，同時協助綜合能源用戶實現合理的、節約的用能，安全可靠的目標，實現效益的最大化。
綜合能源服務方面的業務架構
通過綜合能源基礎數據的利用和盤活，建立用戶畫像，設備畫像，實現在數據增值、用能優化、智慧運營三方面的高級應用。
例如:用戶用電行為的分析，我們以客戶畫像為核心，通過數據聚合——用電行為特征分析——用電行為模式認知——用電行為的理解，對重點用戶(園區、工業、建筑等)精準服務。
在企業的風險防控方面，我們可以通過建立企業的關系圖譜，行業的上下游關系，市場的合作關系，可以實現從源頭進行風險的發現，風險聯動，再到風險的預警和防范的業務流程，為綜合能源服務的市場投資，電費回收，服務擴展提供業務支撐。
以上就是明略科技集團電力解決方案高級經理王曉波的電力行業解決方案和案例的整體分享，希望通過此次分享能讓大家對電力行業智能化有一個全面的了解。
隨著信息社會和知識經濟時代的來臨，信息量急劇增加，使得僅靠人腦來處理紛繁復雜信息變得力不從心，所以需要向智能化的轉型。伴隨著我國電力行業的大力發展，系統結構越來越復雜，各種數據越來越多，這就需要將智能化技術應用在電力系統中，幫助人們解決復雜的問題。
