众所周知，电力行业在“发、输、配、用、调度”等全过程都有大量的有价值的数据产生，而这些数据对于电力企业盈利与控制水平的提升有较高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率提高10%，便可使电网提高20-49%的利润，因此电力大数据是电力企业的重要资产。
随着社会各行各业向数字化、网络化、智能化发展，大数据和信息技术的应用将为电力企业带来潜在机遇和广阔的应用场景。然而在把握市场机遇的同时，电力大数据也面临一些挑战，比如如何释放电力大数据价值，如何建立权威、共享、安全的大数据体系是电力大数据
领域重点关注的问题。
与此同时，电力行业近年来对数据开放、共享、融通的需求与日俱增，令电力数据安全建设的重要性也不断提高，而大数据治理作为解决数据问题的关键措施，逐渐成为电力企业关注的焦点。今天小亿就来说说电力行业的数据治理。
01、电力行业数据治理的背景
如今，电力企业的数据资产呈现典型的大数据特征，这些电力数据来自电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电和调度各个环节，包括电网运行、设备管理、营销服务和企业管理等各类数据，蕴藏着反映电力企业生产经营和客户服务状况的丰富信息。
因此，数据作为电力企业的战略资源，数据的资产管理、全生命周期管理和质量管理就显得尤为重要，这将成为电力企业信息系统集中建设、大数据应用、智能分析决策应用的重要基石。
我国电力企业一般为大型国有企业，其管控模式多为“集团-区域-电厂”多级管控，同时分为计划、财务、生产、安全、环保、燃料、物资等多专业管理。
企业数据经过多年的积累，数量庞大；同时在多级管理、多专业管控中，体现出数据口径多样、各专业口径数据差异、综合数据歧义等情况。同时上述数据分散在不同单位、不同专业应用系统中，数据基础不统一，质量参差不齐，因此为企业各级专业管理以及信息化建设带来困扰。
与其他行业相比，电力行业的数据来源非常广，不仅涉及到电网本身业务运营和经营管理的数据，还涉及到从电压、电流、信号处理等各种传感器采集过来的IOT数据，另外还有大量与分布式电源、居民用户相关的外部数据，若这些数据得不到有效整合，数据质量得不到提升，电力企业信息共享和智能决策等工作的开展将会收到制约，大数据治理作为解决数据问题的关键措施，逐渐成为电力企业关注的焦点。
02、电力行业数据治理的作用与意义
电力企业数据治理不能单纯以数据质量、血缘分析、元数据管理等传统IT技术为主，需在数据治理中与业务紧密结合，与数据处理环节密切配合，使数据管理的成果能够高质量地为分析应用提供数据服务，可以在以下方面为电力企业提供帮助：
1.改进现有产品或预测未来
（1）设备检修
电网公司通过对设备运行历史海量数据的挖掘展开预测性检修的研究，以较高的准确率预测出设备运行的未来状态，预判设备发生故障的可能性，从而达到基于设备状态来指导检修的目的。预测性检修的分析结果对于指导检修计划编制、合理安排电网运行方式、优化计划停电策略等发挥着举足轻重的作用。
（2）准实时线损分析
线损是影响电网运行效率的关键因素，对经济发展、社会生活同样有着重大影响。准实时线损分析应用基于大数据平台，通过构建拓扑，利用计量自动化系统的表计数据、营销管理数据、电网负荷数据等实时数据，自动计算线损率，能够帮助公司营销和生产管理人员及时、全面掌握线损情况及薄弱环节，促进节能减排和经济运行效率提升。
（3）反窃电稽查
部分电力公司开展了基于大数据与计算智能的反窃电研究，以电能表和采集终端中的电能计量数据、事件记录、用户及终端档案信息等数据为基础，利用各类规则对异常信息进行综合判断、分析，并结合大数据挖掘技术实现海量数据准实时处理，对现场计量异常情况、窃电行为进行在线监测，发现疑似窃电用户并输出疑似窃电用户清单，同时支持动态产生异常事件告警，实现对现场窃电行为的在线诊断及窃电行为分析的全过程管理。
2.为政府、企业等用户提供决策支持
（1）企业复工电力指数
电网可运用营销系统对海量数据建立算法，得出复工指数，动态监测、直观反映企业复工复产情况，助力企业复工复产。
根据阶段性特征，可将企业复工电力指数划分成三个区间：抑制区间、恢复区间、企稳区间。并根据电力复工指数所在区间，从指标趋势、指标构成、时间节点等维度，按区域、分行业/产业解析企业的复工复产水平，为政府全面掌握企业复工复产信息提供有力支撑，全力服务政府科学统筹，精准推动企业复工复产。
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