
大数据崛起 推动数字电网建设
“大数据”是数字化时代一个人人都意识到的存在,也是当下非常流行的词语。但大数据究竟给我们带来些什么,大数据对我们每个人意味着什么,如何利用大数据时代带来的无限可能,这对每个人都有雾里看花想一探究竟的吸引力。云计算推动着大数据,如细雨一样不知不觉间已经撒落在我们每个人身上。作为行业主管者、工程建设者、设计从业者,都应该引起深刻的思考。
如果发电厂、变电站、输电线路在建设开工之前,就能够利用现代信息技术在计算机里将其虚拟建设出来,实际建成之后将这些成果全面移交业主管理单位,并在此基础上引入物联网技术且技术更新实物信息,形成三维虚拟电网,即电网信息平台GIM(GridIn for mation Modeling),实现真正意义上的数字化设计,那么我们的规划、设计、建设、运维的理念、过程和界限都会发生深刻的变化。
数字化电网是数字化时代的必然产物,它利用先进的信息和网络技术在虚拟世界中对电网进行全信息仿真,人们可以清楚地掌握电力系统的运行方式、电网潮流,可以随时查看输电线路进过的路径、地形地貌山川河流、铁路公路,可以在电脑上清楚地找到电网所处的鸟害区、雷害区、污闪区,可谓一方屏幕知天下。
数字化设计技术是图纸化、电子化设计的革命性改变
工程设计技术的发展经历了三个阶段:手工制图阶段、计算机制图阶段和数字化设计阶段。与手工制图和计算机制图相比,数字化设计在设计手段、设计流程、设计成果上都有根本性的改变。
数字化设计技术是地理信息系统、三维建模技术、数字化协同设计技术、数字化设计成果移交技术的集成应用。这一技术将设计人员从大量繁琐、重复的绘图工作中解脱出来,实现设计手段的创新,设计流程的再造和设计成果的升华。数字化设计技术包含三个层次的内容:一是利用三维建模技术,建立设计对象模型,实现设计对象的数字化表达;二是利用网络技术,统一设计工作平台,实现多专业设计协同;三是统一设计成品的移交要求,实现设计成品的跨平台空间表达,确保设计成果包含全部基础信息,具备关联性、唯一性、溯源性等特征,满足从规划设计到建设运行各阶段的要求。
近几年,数字化设计已经在石化、核电、建筑等企业获得成功,初步实现了设备采购管理、接口控制、质量控制、现场施工组织、模块化施工、现场维修和隔离、设备历史记录和管理、工程技术人员培训等方面。
数字化设计在电网建设领域也在快速发展。国内电网企业高度重视数字化设计研究及实践工作,近年来进行了多项专题研究及工程试点工作。在电网工程数据应用、展现方式等方面进行了创新;与传统输变电工程三维系统相比,在多源数据管理、线路和变电站的有机衔接、海量数据的支持与快速渲染以及节省投资、节约费用等方面都有突破性进展。
数字化设计是搭建数字化电网平台的基石
数字化电网能够及时、全面、准确地获得电网信息,并在生产和经营管理中得到全面的应用。数字化电网的特征:电网的对象应该是数字化的,包括电网三维模型、设备和材料属性;电网的设计过程应是数字化的,并能及时地向后续环节移交所需数据;电网过程控制和实时信息数字化;事务处理的数字化,也就是各种业务的处理和运行操作数字化;生产和经营管理数字化;最后是经营决策数字化。
而电网数字化的前提是信息化。因此依托GIS(地理信息系统),将电网的组成元素数字化,以信息模型为载体,建立电网信息平台GIM,集成每个元素不同阶段的信息,实现信息的高效、准确、全面应用。
设计是电网建设的龙头,是将科研成果、先进技术、先进设备应用到工程中的关键环节。输变电工程数字化设计技术,已经成为设计企业的一种必然选择。通过数字化设计,可以实现地理信息系统的综合应用,满足环境友好型输变电工程建设需求;同时方便了运行期间的数据信息的采集,实现扩展应用。输电工程数字化设计,可以促进电网企业现代化管理跨上新台阶,是数字化电网的基石也是核心。
智能电网的建设是逐步使电网具有智能化的过程,是复杂的系统工程,需要一系列的新技术、新设备的支撑,以数字化设计为代表的新一代设计技术正在逐步改变输变电工程设计,使设计单位具备提交更丰富、详实和精细的数字化设计成果。
做好数字化设计,助力数字化电网破茧化蝶
采用数字化设计技术,实现了设计信息的数字化,为工程项目全寿命周期管理效能和水平的提升创造了条件。输变电工程数字化设计成果就是一座“数字城市”。庞大的信息必须完整有效地传递到生产阶段,才能实现项目全寿命期信息共享,进一步提升精细化管理,推动电网管理向数字化、可视化的方向发展,实现真正意义上的数字电网。
目前,作为数字化电网的业主方缺乏超前的意识,缺乏内驱力进行变革,政府缺乏相关政策进行干预引导。这就造成电网企业的建设和生产管理过程中的信息利用率太低、大量数据重复建设等问题。但作为设计企业,不能坐等用户提出要求,随着数字化浪潮的推进,整体经济环境的变化、政府对环境保护要求的提高、资源匮乏都在推动业主管理的提升,观念转变是迟早的事。因此我们要做的就是完善提高数字设计水平,进而推动数字化电网破茧化蝶。
这需要做好两方面的工作:一方面做好数字化移交;另一方面建立完善工程数据中心。
数字化移交是输变电工程设计单位、监理单位、施工单位通过数据采集、加工、整理,将设计图纸、设备信息、地理信息及工程建设文件等工程信息与三维模型融为一体,随实体工程同步进行移交的工作。数字化移交不是简单对现有资料的电子化的移交,而是多维信息模型的移交,是向电网企业提交的一个数字化输变电工程模型。这个模型可完整的被输变电企业接受,并对电网企业现有的地理信息数据进行更新覆盖。
电网企业需要接收和管理工程数字化成果。由于电网建设的持续性和已建工程的数字化过程,都将产生海量的工程数据,因此,需要有一个接收数据平台,即工程数据中心。工程数据中心通过在特定的物理空间内,集成计算机、服务器、网络设备和存储设备等网络机房关键设备,以电网工程规划、设计、施工过程中形成的各类数据为管理对象,依托信息技术,按照统一标准,建立数据采集、移交、处理、存储、维护、分析传输、共享及应用的一体化信息管理系统,实现对工程数据的集中管理和共享应用。通过接收数字变电站与数字线路模型,组成与现实对应的数字化电网模型,可对海量数据进行分析,得出有益结论;通过模拟电网故障,进行事故分析;通过数据接口,实现与相关系统的数据交换。实现真正意义上的数字化电网。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10