數(shù)字化背景下電力大數(shù)據(jù)賦能應(yīng)急管理的應(yīng)用研究

摘要：數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會生活中的方方面面，電力行業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中的應(yīng)用也日益廣泛。在此背景下，本文研究了應(yīng)急管理依托電力大數(shù)據(jù)的賦能進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化，實(shí)時(shí)監(jiān)測電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備性能及電力負(fù)荷情況，為應(yīng)急管理決策提供準(zhǔn)確、有效的數(shù)據(jù)支撐；分析了應(yīng)急管理對電力大數(shù)據(jù)的需求，以及如何整合、加工電力大數(shù)據(jù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)源，提高應(yīng)急響應(yīng)、預(yù)警預(yù)測的效率；通過應(yīng)用案例展示了電力大數(shù)據(jù)在應(yīng)急管理中的實(shí)際效用，如實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全生產(chǎn)的監(jiān)管、提高災(zāi)害預(yù)警的準(zhǔn)確性、優(yōu)化救援力量和資源的調(diào)配。以此為未來電力大數(shù)據(jù)在應(yīng)急管理領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù)；應(yīng)急管理；災(zāi)害預(yù)警

引言

隨著數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。特別是在應(yīng)急管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)了應(yīng)急管理體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為應(yīng)急管理提供了更加科學(xué)、高效、精準(zhǔn)的技術(shù)支持。而電力大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的重要組成部分，在應(yīng)急管理中的應(yīng)用潛力巨大。本文旨在探討數(shù)字化背景下應(yīng)急管理對電力大數(shù)據(jù)的需求，并分析電力大數(shù)據(jù)賦能應(yīng)急管理的應(yīng)用效果及前景。

1. 電力大數(shù)據(jù)概述

1.1 電力大數(shù)據(jù)的特征和價(jià)值

類同大數(shù)據(jù)的通用概念，電力大數(shù)據(jù)是在電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)（包括發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)電等）產(chǎn)生的海量、多維度、多時(shí)空的生產(chǎn)、運(yùn)行、經(jīng)營、管理類數(shù)據(jù)，具有體量大、數(shù)據(jù)類型多、價(jià)值密度偏低、處理速度快等特征，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三種數(shù)據(jù)類型[1]。近年來，隨著國家智能電網(wǎng)和電力數(shù)字化建設(shè)的推進(jìn)，以及對大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣應(yīng)用，電力行業(yè)積累了大量數(shù)據(jù)。電力行業(yè)廣泛使用視頻監(jiān)控設(shè)備、音頻通信設(shè)備等采集數(shù)據(jù)，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)類型向非結(jié)構(gòu)型及非因果型數(shù)據(jù)擴(kuò)展，時(shí)間維度向多尺度的流數(shù)據(jù)擴(kuò)展的趨勢。

電力大數(shù)據(jù)與社會活動存在緊密的聯(lián)系，其價(jià)值不僅局限于電網(wǎng)內(nèi)部，更體現(xiàn)在社會進(jìn)步、行業(yè)發(fā)展、科學(xué)管理等多個(gè)層面。因此電力大數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中存在著對行業(yè)內(nèi)外能源數(shù)據(jù)、氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)、安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù)的大量關(guān)聯(lián)分析需求。通過與行業(yè)外數(shù)據(jù)的交互融合，以及在此基礎(chǔ)上全方位地挖掘和分析，將會使電力大數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大價(jià)值。

1.2 電力大數(shù)據(jù)的收集與管理

當(dāng)前，電力大數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)入“復(fù)雜再生產(chǎn)”的新階段。電力行業(yè)通過部署大量傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測和記錄各種電力參數(shù)數(shù)據(jù)，如電壓、電流、頻率、功率等；通過視頻監(jiān)控設(shè)備，監(jiān)測電力設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)和周圍環(huán)境，分析電力設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)、故障原因；通過音頻通信設(shè)備監(jiān)測電力設(shè)施運(yùn)行時(shí)的聲音信號，獲取有關(guān)電力設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)的信息等。由此得到的電力數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、關(guān)系難以梳理，需要提升數(shù)據(jù)的價(jià)值密度。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)管理時(shí)，可利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ETL）完成對電力大數(shù)據(jù)的集成、抽取、轉(zhuǎn)換、剔除和修正，同時(shí)為了便于解析，在轉(zhuǎn)換修正時(shí)可將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定格式，還可以利用集成管理技術(shù)對電力數(shù)據(jù)資源重構(gòu)，使其成為使用功能完善的數(shù)據(jù)集合。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯推理等智能算法對電力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行安全情況以及未來變化規(guī)律。特別是在對電力行業(yè)關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)信息進(jìn)行管理時(shí)，可先在日志文件中對HIVE SQL數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，并將獲取到的關(guān)鍵信息分塊處理，形成被處理信息的目標(biāo)、源、邏輯等信息，過程中對數(shù)據(jù)的流向信息進(jìn)行記錄，組建出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性[2]。

2. 應(yīng)急管理對電力大數(shù)據(jù)的需求分析

2.1 涉電主體繁雜，要求依托電力大數(shù)據(jù)摸清企業(yè)底數(shù)

電力是當(dāng)前社會發(fā)展的重要能源基礎(chǔ)，生活生產(chǎn)都離不開電力能源，這也導(dǎo)致應(yīng)急部門對用電企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管的難度加大。而隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展，市場主體數(shù)量仍在激增，要想有效對各類市場主體特別是安全生產(chǎn)企業(yè)的用電行為進(jìn)行監(jiān)管，就需要掌握更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)，但“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象的存在，讓數(shù)據(jù)收集難上加難。此外，各類企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)變動頻繁，如果單純依靠人力排查，難以動態(tài)更新安全生產(chǎn)監(jiān)管對象的清單。而借助電力大數(shù)據(jù)則可以快速掌握企業(yè)新增、銷戶、報(bào)停、開工等底數(shù)，方便了解企業(yè)的運(yùn)營狀況和風(fēng)險(xiǎn)情況。

2.2 安全隱患多樣，要求依托電力大數(shù)據(jù)拓展預(yù)警信息渠道

人為因素、設(shè)備因素、自然因素都會導(dǎo)致涉電安全事故的發(fā)生。經(jīng)過進(jìn)一步剖析，其安全隱患往往可能從各類信息中提前得到預(yù)警，如企業(yè)生產(chǎn)異常波動、線路溫度過高、各類不安全用電行為，以及老舊房住人、地下配電房涉水、低洼路燈涉水等不安全場景信息，都可以作為安全預(yù)警的依據(jù)。對于這一方面，傳統(tǒng)應(yīng)急管理的信息獲取渠道比較單一，無法滿足應(yīng)急管理預(yù)警需求。而依托電力大數(shù)據(jù)，在企業(yè)用電量異常或出現(xiàn)意外停電的情況下，便可通過數(shù)據(jù)分析和模型算法對企業(yè)是否“晝停夜開”或“明停暗開”等產(chǎn)生自動預(yù)警，還可以對地下配電房、低洼路段采用AI積水識別算法，判斷積水情況，及時(shí)防范安全隱患，達(dá)到拓寬預(yù)警信息渠道、補(bǔ)齊監(jiān)測預(yù)警短板的效果。

2.3 自然災(zāi)害災(zāi)情研判，要求依托電力大數(shù)據(jù)提供技術(shù)支撐

自然災(zāi)害災(zāi)情研判是應(yīng)急管理的重點(diǎn)，但目前針對自然災(zāi)害的應(yīng)急管理仍然存在不少問題，如隱患監(jiān)管工作基礎(chǔ)薄弱，重特大自然災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警預(yù)報(bào)時(shí)空精度、預(yù)警信息發(fā)布時(shí)效性不強(qiáng)，應(yīng)急管理工作機(jī)制不健全，特別面對突發(fā)的自然災(zāi)害事件，基層容易出現(xiàn)指揮失靈、救災(zāi)現(xiàn)場忙亂等情況。再從數(shù)據(jù)層面考慮，基層填報(bào)的隱患數(shù)據(jù)有時(shí)不及時(shí)、不充分，部門之間的數(shù)據(jù)又存在信息壁壘，數(shù)據(jù)共享性不強(qiáng)，這就導(dǎo)致了對各類災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布情況及極端天氣發(fā)生的可能性評估研究不足。而研發(fā)基于電力大數(shù)據(jù)的自然災(zāi)害災(zāi)情研判系統(tǒng)，可以通過分析氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自然災(zāi)害態(tài)勢影響范圍、發(fā)生概率、演變過程的預(yù)警預(yù)測。在應(yīng)急響應(yīng)前通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)判重點(diǎn)電力故障區(qū)域，在應(yīng)急響應(yīng)時(shí)快速查看、跟蹤電網(wǎng)運(yùn)行，及時(shí)響應(yīng)和處置災(zāi)害影響，輔助應(yīng)急指揮調(diào)度，指導(dǎo)救援力量和物資的合理分配。

2.4 應(yīng)急管理力量不足，要求依托電力大數(shù)據(jù)提升管理能力

涉電安全管理和自然災(zāi)害監(jiān)測涉及范圍廣、管理事項(xiàng)龐雜，需要投入大量人力、物力進(jìn)行管理，但目前應(yīng)急管理體系仍存在人員基礎(chǔ)薄弱、專業(yè)技術(shù)人才稀缺、監(jiān)管力量不足的問題。電力大數(shù)據(jù)技術(shù)則能夠通過數(shù)字化的電力監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，整合、建模行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)集合，并結(jié)合應(yīng)急管理領(lǐng)域現(xiàn)有的物聯(lián)感知設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對電力行業(yè)和社會安全狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測、分析和預(yù)警，從而提升管理效能，幫助破解當(dāng)前應(yīng)急管理力量不足的問題。

3. 電力大數(shù)據(jù)在應(yīng)急管理中的應(yīng)用

隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷賦能，電力大數(shù)據(jù)的作用不容忽視，尤其是近年來我國各地都在積極探索電力大數(shù)據(jù)助力應(yīng)急管理的具體路徑。電力大數(shù)據(jù)在危險(xiǎn)化學(xué)品、煙花爆竹、礦山等高危行業(yè)安全生產(chǎn)發(fā)揮的成效愈加明顯，同時(shí)，在監(jiān)測并接收災(zāi)害天氣預(yù)警信息、調(diào)度救援力量和物資分配中也發(fā)揮著重要作用[3]。

3.1 安全生產(chǎn)監(jiān)管

在安全生產(chǎn)領(lǐng)域，根據(jù)監(jiān)管企業(yè)分類首先確定監(jiān)測需求，并選擇高危安全生產(chǎn)企業(yè)作為試點(diǎn)展開，現(xiàn)場調(diào)研企業(yè)電力及其他相關(guān)信息，包括生產(chǎn)用電情況、重要用電生產(chǎn)線、生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)規(guī)律、特殊作業(yè)狀況等，結(jié)合歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而建立起企業(yè)全量用電的臺賬，然后集成大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等既有服務(wù)，開發(fā)企業(yè)安全生產(chǎn)用電監(jiān)測相關(guān)電力大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。電力大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以將企業(yè)用電情況通過監(jiān)測曲線實(shí)時(shí)展示，并多維度統(tǒng)計(jì)分析企業(yè)用電行為，實(shí)現(xiàn)告警管理模型、企業(yè)畫像、用電監(jiān)測、統(tǒng)計(jì)報(bào)告、查詢統(tǒng)計(jì)等功能。

以浙江省瑞安市一地為例，全市工業(yè)企業(yè)火災(zāi)中有85%以上與電氣故障或用電不慎等用電安全問題有關(guān)，當(dāng)?shù)厝松韨鍪鹿手猩骐娛鹿矢钦嫉?0%以上[4]。因此，瑞安市供電公司聯(lián)合當(dāng)?shù)貞?yīng)急管理局共同打造“電安星”這一安全生產(chǎn)電力大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺。平臺通過對接用電客戶，摸清企業(yè)底數(shù)，并以電力波動為切入點(diǎn)，挖掘用電量變化與企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)的內(nèi)在聯(lián)系，同時(shí)建立企業(yè)用電監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)模型，并結(jié)合物聯(lián)感知技術(shù)，得到安全生產(chǎn)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警，服務(wù)突發(fā)狀況?！半姲残恰弊陨暇€以來，已經(jīng)將瑞安市工業(yè)企業(yè)、老舊房、地下配電房、低洼路燈等納入實(shí)時(shí)動態(tài)監(jiān)管，幫助應(yīng)急部門處置相關(guān)安全隱患，切實(shí)筑牢了安全防線。

3.2 自然災(zāi)害預(yù)警

自然災(zāi)害對電力安全的影響較大且不可控，應(yīng)急管理需要加強(qiáng)對自然災(zāi)害的災(zāi)情分析研判。因此，依托電力大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行災(zāi)害預(yù)測預(yù)警，可以有效賦能自然災(zāi)害應(yīng)急管理。實(shí)現(xiàn)對電力大數(shù)據(jù)的監(jiān)測分析，首先，需要擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集方向，收集、加工氣象、水文數(shù)據(jù)，如氣溫、濕度、風(fēng)速、降雨量、氣壓、水位、流速等，預(yù)測未來一周甚至更長時(shí)間的天氣情況。其次，結(jié)合災(zāi)害數(shù)據(jù)，尋找臺風(fēng)、覆冰、暴雨、洪澇等災(zāi)害發(fā)生的時(shí)空規(guī)律，估算致災(zāi)因子的強(qiáng)度。再次，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，找到自然災(zāi)害導(dǎo)致的電力信號中斷的預(yù)警識別方法，評估不同災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下電力設(shè)施及用戶受損程度和恢復(fù)能力。最后，基于電力大數(shù)據(jù)，研究自然災(zāi)害預(yù)警等級劃分辦法，逐步形成預(yù)警指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)對災(zāi)情發(fā)展趨勢的研判。

例如，針對湖南地區(qū)入冬后的低溫雨雪冰凍天氣，湖南電力充分應(yīng)用了“電網(wǎng)一張圖”覆冰模塊建設(shè)成果，在模塊內(nèi)可以清晰查詢電力設(shè)備監(jiān)測裝置和監(jiān)視哨覆冰厚度等數(shù)據(jù)及現(xiàn)場照片?！半娋W(wǎng)一張圖”利用電力大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測冰情、雪情，動態(tài)展現(xiàn)電網(wǎng)覆冰預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了極端天氣高效預(yù)警。通過該模塊，電力部門根據(jù)預(yù)警詳情在寒潮期間有效開展線路搶修及融除冰作業(yè)，保障了電力能源供應(yīng)。

3.3 應(yīng)急救援和資源調(diào)度

在應(yīng)急救援和資源調(diào)度方面，可以挖掘不同用電主體的分布區(qū)域、用電時(shí)段以及用電聚集度、活躍度等數(shù)據(jù)。通過分析用電需求，劃分受災(zāi)情況下災(zāi)害救援的重點(diǎn)區(qū)域和民生保障的重點(diǎn)區(qū)域，靈活調(diào)整災(zāi)中災(zāi)后電網(wǎng)運(yùn)行方式，保障關(guān)鍵設(shè)施和區(qū)域的電力供應(yīng)，并根據(jù)受災(zāi)區(qū)域內(nèi)的用戶用電特征，輔助相關(guān)部門找尋合適的救援及物資投放點(diǎn)，支撐應(yīng)急救援工作。同時(shí)利用電力大數(shù)據(jù)技術(shù)，反演災(zāi)情發(fā)展趨勢、影響范圍，提高救援效率，優(yōu)化資源調(diào)度。

例如，國網(wǎng)新昌縣供電公司開發(fā)的“鄉(xiāng)村大腦”智慧電力應(yīng)急響應(yīng)平臺，依托電力大數(shù)據(jù)賦能了應(yīng)急救援和資源調(diào)度。在極端天氣情況下，新昌供電公司會將各供電所、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道配變停運(yùn)情況及時(shí)更新至“鄉(xiāng)村大腦”平臺，為政府部門疏散災(zāi)區(qū)群眾提供決策依據(jù)，然后運(yùn)用公司設(shè)置在各變電站、電力桿塔等地掛接的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，同步公安局、鐵塔公司等監(jiān)控資源，對重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，評估救援情況。平臺結(jié)合各類研判數(shù)據(jù)及報(bào)告，在系統(tǒng)界面中進(jìn)行告警顯示，并同步資源分布，形成資源分布圖，進(jìn)而為電力應(yīng)急搶修資源調(diào)度提供輔助參考，及時(shí)為各方救援調(diào)撥分配供電、照明、搶險(xiǎn)等應(yīng)急救援資源。在2021年“煙花”“燦都”臺風(fēng)期間，政府部門依托該平臺共享水庫水位、降雨量、配變停電數(shù)據(jù)及圖像監(jiān)控信息，指導(dǎo)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)研判、開展疏散救援，縮短了平均應(yīng)急救援時(shí)間，保障了鄉(xiāng)村居民安全。

結(jié)語

綜上所述，隨著我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，電力大數(shù)據(jù)將在應(yīng)急管理方面發(fā)揮越來越重要的作用，這就需要各地加強(qiáng)對電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)以及與應(yīng)急管理業(yè)務(wù)的結(jié)合，從而更深入地挖掘電力領(lǐng)域各維度的數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)應(yīng)急管理數(shù)字化，助力應(yīng)急管理工作水平的持續(xù)提升，為我國應(yīng)急管理體系和能力現(xiàn)代化注入新的強(qiáng)勁動力。

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作者簡介：陳斯伊，本科，工程師，研究方向：數(shù)據(jù)資源管理。