数据模型

数据中台--通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争的优势所在。 基于数据统一和数据资产的积累，定义服务，提供数据资产管理目录，根据实际需求进行具体业务应用。 所有数据被整理后会形成企业特有的数据标准，再进行深入地挖掘，经抽像统一后产出业务逻辑和算法模型，最后储存起来，生成大数据资产，为业务服务；将数据中心、数据库等的海量数据信息进行采集、计算、加工，对数据的标准和质量进行统一； 打造数据中台，挖掘数据价值-基于全业务统一数据中心，统一数据调用和服务接口标准，以数据分析应用需求为导向，按需推动数据接入和整合贯通，沉淀共性数据服务能力，建设数据中台，健全数据管理体系，强化统一数据模型和企业级主数据应用，面向各专业、各基层单位和外部合作伙伴提供开放共享服务，促进数据横向跨专业共享、纵向跨层级按需获取，实现数据应用服务化。

国网上海能源互联网研究院有限公司正在从传统信息化建设向数字化转型阶段迈进，对统一数据模型的设计和应用提出了更高需求，需要进一步凝聚共识，从源头主动应用统一数据模型，推动业务协同和数据共享，助力公司数字化转型，支撑公司战略落地。其中，电网资源领域以电网资源业务中台和网上电网建设为依托，聚焦构建“发一输一变一配—用一新”全环节的“电网一张图”，以及基于“一图三态”的全网基础共性业务优化情况，遵循IEC 61970/61968/62325等国际标准，重点完善主、配网侧相关逻辑模型设计，主要涉及电网域、资产域、综合域等。国网公司配网模型通过在两系统一平台模型建设、配电物联网模型建设、电网资源业务中台模型建设等方面已开展多项建设工作，从标准体系、技术体系、产品体系三方面完成统一信息模型成果积累。实现电网数据深度融合、业务系统协同交互、业务应用标准化构建的支撑作用。

主要介绍了适应新型配电系统的配用电互操作的基本理念、发展路线，重点针对配用电数据安全共享交互、配用电数据模型构建、终端即插即用等关键技术做了初步探索。

报告从配电网建设发展历程，智慧配电网数据的挑战，智慧配电网的数据模型结构，新型并网主题主动感知技术等方面介绍了现代智慧配电网的数据模型。

配电网拓扑成图能够以图形化的方式显示配电网结构，这种可视化有助于操作人员更好地理解和监控网络，从而提高电网可靠性和自动化运营。但现有的拓扑成图技术更多仍依赖于人工绘制，针对高压配电网拓扑成图人工工作量大且布局不合理的问题，该文基于改进粒子群算法设计一种针对高压配电网的拓扑自动成图技术，首先，对数据模型进行抽取，结合布置图框架设计原则和布线规则，确定以线路交叉和线路总长度最小作为复合优化目标；然后，通过对基本粒子群算法的惯性权重和局部粒子的搜索方式进行改进，提升全局寻优水平。实验仿真结果表明，所提方法求解时间短，完成率较高，整体布局更美观合理，可以很好地解决配电网拓扑自动成图问题。

能源转型背景下，新型电力系统以清洁低碳、开放互动为目标不断建设，同时监测技术与通信技术也快速发展，电力系统中的数据来源更加广泛，数据结构更加复杂，为新型电力系统数据融合提供数据基础的同时也提出了挑战。首先，分析新型电力系统数据特征，提出新型电力系统的数据融合需求；接着，介绍新型电力系统数据模型、多源异构数据融合技术层级，分析关键融合技术的优缺点，并对不同技术的适用场景进行分析；然后，分别从输配协同、源网荷储协同、虚拟电厂、多元负荷、电碳市场交易5个典型场景，对多源异构数据融合的数据需求、数据来源、融合目标、常见方法及研究难点进行归纳；最后，对新型电力系统数据融合技术的未来研究发展进行了展望。

本项目面向配电网规划、投资计划、开工建设到生产运行全链条，从数据融合与深度挖掘、动态评价与智能诊断、差异化与标准化规划、项目优选及管控等多个层面开展关键技术研究。其中，数据融合与深度挖掘技术用于解决数据质量不能满足规划深度要求的问题；动态评价与智能诊断技术用于解决电网发展评估问题；差异化与标准化规划及其决策系统用于提升配电网规划水平；项目优选及管控技术及其决策系统主要用于提升项目管理水平，实现配网精准投入。 本项目成果将在国家电网公司经营区内全面推广，通过总部、省公司、地市公司三级应用，有效支撑110千伏及以下电网规划、用户接入等工作。项目研究成果的应用将大大提高公司的规划和项目管理水平，节约和延缓投资成本，带来巨大经济效益。电网发展评价指标体系与标准化规划设计模式，可以加强省公司配电网规划工作的质量与效率，实现更加精细的配电网规划；通过投资决策与风险监控的闭环反馈机制，构建出全链条电网投资项目管控体系，实现项目风险实时捕捉，使总部可以更有效地进行项目优选及动态全过程管控；项目研究的数据融合与深度挖掘技术，不仅可以提高配电网海量数据实时处理能力，还可以加快数据处理效率，实现复杂电网数据模型的成功化简，同时研发配电网全过程规划设计决策支持系统，通过总部、省公司、地市公司三级应用，实现配电网全过程规划和项目精益化管理。

随着新能源产业的发展，能源电力行业逐步从大机组、大电网向电网管理智能化转型。当前，糯扎渡水电站在管理运营过程中存在以下痛点：一是电厂边界防护困难。糯扎渡占地358万平方米，大坝高261.5米，海拔落差大，涉及空域、水域、地域的安全防护，有线覆盖困难；二是设备监测维护难。电厂涉及上千个仪表设备，读表测量工作量大、实时性差，且目前对设备的运行状态监管没有形成数据模型，无法精准、高效的检测设备运行状态；三是水下和地下巡检难。地下主厂房环境复杂，重点巡检区域繁多，且厂内设备数量大、维护效率低，缺乏数据沉淀、管理和应用。为解决上述难点，糯扎渡水电厂联合移动、中兴等企业利用5G、大数据、AI等技术提高电厂生产运维效率以及能源利用率，减少能源损耗，促进节能减排，助力实现无人化生产、智慧化管理的转型目标。

本文针对智能变电站一体化监控系统的功能需求，基于MVC模式提出了图形界面及应用的体系架构。从软件系统架构的角度详细分析了智能变电站一体化监控系统图形界面及其数据处理过程。本文从变电站的实际运维角度，对其图形界面的规范与标准化，进行了较为详细的分析。