7月9日-11日，由上海市人民政府主办的“2020世界人工智能大会云端峰会”在沪正式召开，会议以“智联世界 共同家园”为主题。 以“现代化、国际化、科技化、智能化”为特色，突出数据联动、智慧生活、万物互联、政企合作的四大议题。

在会议期间，明略科技集团电力解决方案高级经理王晓波为大家分享了《明略助力电力行业智能化转型》的方案和案例。基于数据资产管理的产品、能力和行业实践，形成对数据采集到数据标准、数据治理、数据仓库的建设，实现数据服务能力的全过程。在数据基础管理的基础上，通过AI智能，面向电力行业提供了明略集团的解决方案，并结合案例从四个方面进行了详细的阐述。

以下为演讲内容精选： 

数据资产管理的总体架构，介绍了数据资产管理与电力行业解决方案的关系，通过国网的实际案例进行详细的解读。

在设备健康管理方面，通过设备智能化和信息智能化，最终在决策层面实现预防性维护与智能检修达成运维智能化。

在电力运行与调度方面，通过智能化方案，最终实现故障处置的关联化和运行指挥的智能化，极大提升了工作的效率和质量。

在综合能源服务方面，通过智能化建设，实现对潜在用户的精准营销、重点用户的增值服务和风险用户的风险防控，同时协助综合能源用户实现合理的、节约的用能，安全可靠的目标，实现效益的最大化。

目前，我国电网规模已超过美国，跃居世界首位。 但是随着人们用电量需求日益增加以及现代化进程的不断推进，人们对电力系统的要求越来越高，要求电力系统要实现高安全性、高效率、智能化。这也是我国电力事业腾飞所要面临的巨大挑战。智能化在提高电力系统的运行水平和运行效率、保障电力系统的可靠性和安全性、减少系统故障率和故障时间上具有广阔应用前景。

那么针对电力设备健康管理、电力运行与调度以及综合能力服务三大领域所面临的问题应该如何解决?

电力行业解决方案

我们需要了解什么是数据资产管理

从数据资产管理的业务目标来说，通过归纳数字化现状和数据应用瓶颈来总结一下数字资产管理方案的总体目标。

首先，从数字化现状来说，归纳为三点： 1、前期的信息化建设支撑了各类专业业务的开展；2、在这种信息化建设的过程中积累了大量高价值的数据资产；3、前期的信息化建设确实也存在风格独立的建设情况，造成了业务竖井和壁垒的存在。

与此同时我们在数据应用方面也存在着瓶颈，主要表现在四个方面：1、各业务系统数据交互难；2、企业数据资产综合利用效率低；3、各系统数据冗余和不一致；4、跨系统应用难以获得稳定的数据支撑。

针对从数字化现状和数据应用方案出现的问题，我们希望通过数据资产管理的解决方案层面进行分析，达到基于中台实现数据资产管理、通过数仓实现各业务域标准业务模型、建成高效业务数据服务体系的目的。

明略集团数据资产管理的总体架构

在数据资产管理方面，明略具备从数据汇聚、数据加工、数据管理、数据服务整体化的规划和建设能力，同时通过对电力行业的数字化建设的领先企业和龙头企业，我们以数字仓库建设作为治理能力的重点抓手，基于数据仓库的业务模型建设和管理，在整体上提升数据中台和数据资产管理的数据服务能力。

案例分享：国网某省公司的数据仓库建设

在数据仓库建设方面，我们服务于国网某省公司数据仓库建设，结合SG-CIM模型与维度建模方法，按主题域和业务活动进行业务模型建设和管理。

我们建立以资源驱动为特征的近源层，以业务驱动为目特征的明细层，以需求驱动为特征的加工层和以应用驱动为特征的应用层。通过这四个层级建立了以客户、设备、项目等9大主题域，包括300多个业务模型，通过这些模型来支撑各类上层应用的高效应用。

为了进一步的盘活企业的数字资产，我们提出了数字资产图谱，也就是数字资产地图的建设方案。包括建立三个图谱，即业务关系图谱、业务数据关系图谱、数据关系图谱。

那么这三个图谱有什么内容呢？我来具体的解释一下: 1、业务关系图谱实际上就是建立了业务域、业务流程、业务步骤之间的业务类的关系；2、业务数据关系图谱主要是建立业务与数据之间的映射关系和目录关系；3、数据关系图谱就是建立数据之间的ER的关联关系和他的血缘关系。利用这三个图谱的知识技术优势来实现一个可视化的全景展现，探索式的关联分析和智能化的资产搜索三大类应用。

建立数字资产图谱的最终目的是提升我们的三大能力:业务口径的溯源能力；数据血缘的溯源能力；数据理解和应用能力。

电力设备健康管理的方案和案例

对于电力设备健康管理的业务目标而言，我们主要是为了解决设备数据已采集，但状态没有形成一个全面的感知；设备知识比较散乱，特别是一些非结构化的设备知识，没有形成一个整体化的沉淀；电力设备运维技术不智能。我们通过从感知层面形成一个自感知和预测，形成一个设备的智能化，希望在认知层面实现设备的知识沉淀与打通，以达成我们信息的智能化，最终希望在决策层面实现预防性维护与智能检修，以达成运维的智能化。

那我们所做的这些目的是什么呢？我们最终的目标是为了实现设备的健康管理。里面也包含三个方面: 1、设备的稳定高效的运行；2、对设备的科学决策和管理；3、运维成本的下降和效率的提升。

如何做到电力设备的健康管理呢?

电力设备健康管理面向电力行业的电网设备、用电设备和发电设备，利用设备的测点数据，状态数据以及各种非结构化的检修手册、分析报告等，构建设备的全景图谱、故障检修图谱等，利用我们的智能分析和智能问答等一系列智能化的技术，面向设备智能预警、设备的故障诊断、设备的检修助手，形成一个整体的解决方案。

电力设备健康管理解决方案

电力设备健康管理应用案例:输电线路故障智能问答

为了让大家更好的了解电力设备健康管理的概念，本案例将从业务背景——技术方案——应用成效三个方面进行讲解。

我们先看业务背景:对于我们电网企业而言，输电线路是核心资产，它具有距离长、跨度大；线路质量参差不齐；极端天气下问题频现三个方面的问题。这些问题都会导致输电线路的故障多发。实际上在应用层面我们可以归纳为以下四个问题:

1、数据分散: 数据分散在PMS、在线监测系统、各运行单位等处，难以实现集中处理。

2、多源异构: 各检测系统数据呈现多源化、异构特征，未得到有效利用。

3、人工排查: 输电线路故障诊断主要以人工分析为主，不能快速处理。

4、专业程度高: 故障诊断受工作经验、技术水平等因素所限，专业化要求比较高。

以上这些方面导致了故障诊断和分析的效率相对较低，

那么在这些应用层面的问题怎么解决呢?

输电线路故障智能问答——解决方案图

通过上图可以看到:在技术层面抽取非结构化数据，包括线路故障常见的现象，比如雷击、冰害、风害、鸟害、舞动等故障分析报告中非结构化和半结构化的数据 ，融合PMS台账结构化数据，以及相关的雷电定位等实时的数据，构建了设备的全景图谱和检修知识图谱。再结合我们的故障分类模型和推理图神经网络等业务模型，形成了我们在历史查询、故障研判、统计分析和推理分析方面的四大能力，显著提升了巡视人员和检修人员效率。

输电线路故障智能问答的解决方案的应用成效主要体现在以下3个方面。

1、创新: 利用知识图谱及智能问答，为一线工作人员通过最便捷的方式，一次性获取精准信息以图谱形式展示。

2、增效：通过智能问答方式，分析用户输入内容，准确判断用户意图，并快速检索输电线路台账及故障信息，故障信息搜索时间从10分钟降低到1分钟。

3、降本：一键生成故障表格，每次故障缩短故障信息收集工作量85%。故障诊断由人工模式转换为智能诊断模式演进。

电力运行与调度的方案

电力运行与调度面临的问题在于日常受困于重复性和繁琐性的工作致使工作效率不高；再者岗位资源不足影响了故障的监控和处置的能力。针对这两个问题，我们通过在运行监控、故障处置和运行指挥环节实现了监控的事件化，故障处置的简易化，运行指挥的智能化，提升了工作的效率和质量。

电力运行与调度的业务架构

在电力运行与调度的业务构架上，主要是基于各类自动化系统，利用实时监控、告警事件、保护信息和气象环境等数据，通过电网的拓扑图谱和全景图谱，以及调度运行知识和故障处置图谱，我们实现了从事件监控到故障处置再到智能指挥的一个闭环。

案例分享:电网监控信息事件化

针对同一个运行事件，例如电网线路故障跳闸发生时，监控信息上会出现：开关变位、保护动作、重合闸动作、伴随信号等现象的离散出现，特别是在异常天气和故障多发时段， 这些信号的离散大量涌现，对于监控人员产生监屏压力剧增的问题。

为了解决这个问题，可以基于电网拓扑和历史监控动作形成知识图谱，通过构建动作转移图，实现监控信息的事件化合并，将大量离散告警信号合并为明确的运行事件，能大幅度降低故障分析的判定时间，提升监控的工作效率。

在故障的判别和处置环节，我们首先利用上面介绍的监控事件化的合并成果，可以尽快明确故障点、故障类型、在此基础上可利用故障处置的知识图谱，在故障隔离——非故障复电——故障恢复过程中， 自动调取故障处置预案供相关人员参考。同时，自动生成故障检修单，可提升调度人员和现场工作人员的协同效率。

案例分享：配网调度指挥智能化

同样是利用人工智能技术，通过优化取代重复性、低附加值的繁琐工作，实现工作效率的提升，另外通过提升我们的服务能力，让配调人员更加专注于复杂的操作，故障的主动抢修，运行分析等高附加值的主动工作。还能通过提升协同水平，减少我们现场的停复电时间，提升电网的运行效率。

这个案例是一个很典型的面向现场人员以问题为导向，通过停电范围分析，语音指令下达，再到报表的智能生成，实实在在的提升了配调人员的工作效率。

停电范围分析是基于电网拓扑知识图谱，结合故障停电或计划停电信息，自动分析停电范围与受影响的台区，相比于传统的人工手工对照CAD一次接线图以及做范围影响分析，大大的节省了所花费的时间，同时也提高了分析的准确性。

语音指令下达是基于语音技术，在故障跳闸发生之后， 实现多路、同步语音指令下达，通知配抢指挥、通知现场人员带电查线、高检班协同联动，并将重大事项向领导汇报，把一个传统的人工串行模式变成了自动化的并行模式，极大地提升了指令下达的效率，准确性也能得到保证。

报表的自动生成主要是利用自然语言的处理技术，通过一键导入调度运营日志，并进行智能解析，自动生成调度人员日常用的日报、周报、月报，大量节省报表的制作时间。

明略智能化建设在综合能源服务的解决方案

在综合能源服务方面，从业务目标来讲，我们面向服务商和用户，提供了数据增值、用能优化和智慧运营三方面的能力，通过协助综合能源服务商，实现对潜在用户的精准营销、重点用户的增值服务和风险用户的风险防控，同时协助综合能源用户实现合理的、节约的用能，安全可靠的目标，实现效益的最大化。

综合能源服务方面的业务架构

通过综合能源基础数据的利用和盘活，建立用户画像，设备画像，实现在数据增值、用能优化、智慧运营三方面的高级应用。

例如:用户用电行为的分析，我们以客户画像为核心，通过数据聚合——用电行为特征分析——用电行为模式认知——用电行为的理解，对重点用户(园区、工业、建筑等)精准服务。

在企业的风险防控方面，我们可以通过建立企业的关系图谱，行业的上下游关系，市场的合作关系，可以实现从源头进行风险的发现，风险联动，再到风险的预警和防范的业务流程，为综合能源服务的市场投资，电费回收，服务扩展提供业务支撑。

以上就是明略科技集团电力解决方案高级经理王晓波的电力行业解决方案和案例的整体分享，希望通过此次分享能让大家对电力行业智能化有一个全面的了解。

随着信息社会和知识经济时代的来临，信息量急剧增加，使得仅靠人脑来处理纷繁复杂信息变得力不从心，所以需要向智能化的转型。伴随着我国电力行业的大力发展，系统结构越来越复杂，各种数据越来越多，这就需要将智能化技术应用在电力系统中，帮助人们解决复杂的问题。