数据资源基础夯实 业务工作开展效率高

　　1月6日，安徽宣城供电公司发展部线损专责邵涤球查看线变关系核查转供异常清单，发现当地10千伏义兴线当天的日线损率为5.88%，立即通知检修人员前往核查。根据现场情况更新数据后，线损率下降到正常范围。

　　线变关系核查转供异常清单由国网安徽省电力有限公司数字化部通过配网线变户关系辨识与诊断分析模型计算整理得出。各地市供电公司可根据这份清单，及时发现、解决配网运行中存在的线损问题。

　　2022年，国网安徽电力承接国家电网有限公司数据治理试点任务，着力提升基层工作效率，从配网线路、变压器、客户相位智能辨识，清理冗余组织、人员数据和高热度数据治理三个方面入手开展工作，并自主研发服务基层数据治理的数据健康师平台，让配电网拓扑结构更清晰、重要基础数据应用更高效。

　　构建自动分析模型

　　线变户关系快速识别

　　“10千伏兴国路线蔡王庄台区线变关系异常。”1月4日，淮北供电公司段园供电所安全员吴永接到告警信息。他马上前往现场核实，发现该线路上级供电线路发生变更，但系统数据未同步更新。更新系统数据后，线变关系异常告警消除。

　　近年来，随着安徽各地的配网线路不断增加，配电网的拓扑数据质量问题逐渐显现，因线变户拓扑关系不匹配等因素造成的线损问题有所增加。地市供电公司每年需要投入大量时间和人力去排查此类线损问题。“治理配网拓扑数据，提高线变户关系辨识效率，可以有效解决痛点问题，减轻基层负担。”国网安徽电力数字化部技术数据处处长肖家锴说。

　　2022年6月，国网安徽电力数字化部基于数据中台的设备档案数据和电流、电压等量测数据，结合电气设备内在特征、电网拓扑结构，构建配网线变户关系辨识与诊断分析模型。

　　该模型可以计算分析单相分布式光伏电站、居民客户、三相客户的电压负荷曲线数据，匹配线路和变压器之间、变压器和客户之间的相位接线关系，从而快速准确识别线变户相位接线不一致的问题。模型可以在0.5秒内完成一个错误线变户关系的辨识，大幅减少人工排查的工作量，降低了此类问题排查的难度。

　　2022年7月12日，国网安徽电力数字化部利用模型对16个地市的192个台区、31066户客户的相位进行计算辨识，从辨识有效性、时效性、准确性3个方面评估配网线变户关系辨识与诊断分析模型的运行结果。经现场相位检测仪验证，模型计算得出的结果准确率达95%。

　　标签化分类处理

　　保障数据准确性

　　1月3日，国网安徽电力财务资产部预算管理处处长杜强因工作需要，在数据健康师平台上调取了该公司所有人员的门户账号、人资编码等信息。“以前各个业务部门根据专业管理需要，各自创建组织和人员数据，导致组织和人员数据不够统一、权威。现在这个问题基本不存在了。”杜强说。

　　组织、人员数据是企业的重要基础数据，但此前缺乏有效的整合统一手段，数据潜能未得到充分挖掘。2022年6月，国网安徽电力以公司总部一级主数据平台中的组织、人员数据为基准，以组织、人员数据应用的共性需求为依据，将该公司所有组织、人员数据按照合理高质量、合理低质量、不合理冗余三个类型进行分类，在数据健康师平台上分别用白、灰、黑色标签标记，建立组织、人员数据决策树。其中，“白”数据是正常的高质量数据；“灰”数据是存在合理但有质量问题的数据，经过确认后方可使用；“黑”数据则是不应存在的数据，在核实后应予以禁用或删除。

　　“决策树可直观展示各单位不同层级、不同规则下的组织、人员合理低质量和不合理冗余数据的明细。”肖家锴说，“同时，我们梳理统一权限、协同办公、‘i国网’等系统、平台和APP之间的数据流转链路，制订了27条组织、人员数据治理规则。各单位可以根据规则有的放矢开展组织、人员数据治理。”

　　2022年10月底，合肥供电公司在进行组织、人员数据治理时发现，人资专业系统内的数据与汤王变电运维班实际人员数据不一致，便将这一数据判定为“黑数据”，并根据数据治理质量规则，在核实确认该数据问题后删除错误数据，保障了人资专业系统数据的准确性。

　　截至目前，国网安徽电力完成了14万余条组织、人员数据的筛查，组织、人员方面的问题数据由最初的4.2万条降至127条，通过常态化整改尽快实现问题数据清零。在初步完成组织、人员低质量数据治理的基础上，该公司还构建了人员交换微服务、数据业务化图谱等应用，为各个业务系统提供标准化的组织、人员数据。

　　制订高热度数据清单

　　提升生产数据质量

　　高热度数据指的是杆塔号、线路名称、设备投运日期等生产运维部门密切关注的电力数据。这些数据普遍由人工输入业务系统，录入时易产生差错，影响实际工作。

　　2022年1月，国网安徽电力数字化部协同各业务部门梳理确定出高热度数据清单，根据公司总部发布的260项数据质量核查规则，比对高热度数据清单，逐一核查出157类2030万余条问题数据。该公司将问题数据汇总，在数据健康师平台上公布问题数据明细，并将明细分发至各单位，推动协同治理，提升各单位同类数据的治理效率。

　　同时，数据健康师平台按照预设程序，每天自动检测营销系统、设备资产运维精益管理系统等各专业数字化系统的增量数据，生成高热度数据异常问题清单并推送至相关单位，提示相关单位及时整改问题数据。相关单位完成问题数据整改后，国网安徽电力数字化部则从规范性、完整性、一致性和准确性四个方面进行整改评价，实现问题数据治理闭环。截至目前，国网安徽电力已经完成存量高热度数据的问题数据整改。