基于大數(shù)據(jù)的電力公司資產管理效率提升路徑探索

隨著電力行業(yè)數(shù)字化轉型加速，大數(shù)據(jù)技術在電力資產管理領域的重要性日益凸顯，本文對電力公司當前資產管理的狀況進行了詳細分析，針對資產數(shù)據(jù)采集不全面、數(shù)據(jù)價值挖掘不充分、資產配置效率較低等一系列問題，提出了構建全覆蓋數(shù)據(jù)采集體系、優(yōu)化資產配置模型、完善預測性維護機制等一系列提升的途徑。研究表明，大數(shù)據(jù)分析技術可以達成對設備狀態(tài)進行實時監(jiān)測、對故障預警作出預測以及對檢修計劃給予優(yōu)化的目標，可將資產利用效率提升15%至20%，由大數(shù)據(jù)驅動的智能決策支持系統(tǒng)，可實現(xiàn)資產全生命周期的精細化管理，為電力公司降低成本、提高效益提供強有力的保障。

一、引言

近年來，能源互聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網等新型基礎設施建設發(fā)展態(tài)勢良好，電力公司面臨著設備種類多樣化、資產規(guī)模快速擴張等方面的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)資產管理模式已無法適應新形勢下精細化、智能化管理需求，大數(shù)據(jù)技術的興起，為解決這一難題開拓了新途徑，構建完善的數(shù)據(jù)采集體系，深化大數(shù)據(jù)分析應用，可提升資產管理的科學性與效率。電力公司急需探索基于大數(shù)據(jù)的資產管理新模式，實現(xiàn)從“被動響應”轉變?yōu)椤爸鲃宇A測”、從“經驗決策”轉變?yōu)椤皵?shù)據(jù)決策”，研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下電力資產管理效率的提升路徑意義重大。

二、電力資產管理現(xiàn)狀分析

電力企業(yè)擁有著龐大的資產規(guī)模，其設備種類呈現(xiàn)出繁雜狀態(tài)，涉及發(fā)電、輸電、變電以及配電等多個不同環(huán)節(jié)，當下的資產管理工作正面臨著諸多方面的困境。

第一，數(shù)據(jù)采集的手段比較單一，大多依靠人工巡檢以及設備定期檢測來完成，依靠這樣的方式很容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)采集不及時、不全面的情況，難以精確掌握設備實時運行的狀態(tài)。

第二，資產配置方面呈現(xiàn)不均衡狀況，有一些區(qū)域的設備負荷率超過了85%，然而另外一些區(qū)域的設備負荷率僅僅約為40%，這種情況導致了資源浪費現(xiàn)象。

第三，設備檢修大多以定期維護作為主要方式，而沒有充分運用狀態(tài)檢修以及預測性維護等手段，年度檢修所產生的費用大概占資產原值的3.5%，然而檢修資源的利用率僅僅只有65%。

第四，資產全壽命周期效能評估體系不健全，設備更新改造決策環(huán)節(jié)缺少量化依據(jù)，使得部分設備出現(xiàn)超期服役或者提前報廢的情況。

第五，傳統(tǒng)的資產管理系統(tǒng)存在信息孤島，其數(shù)據(jù)標準未能保持統(tǒng)一，各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享程度處于較低水平，使得數(shù)據(jù)價值難以得到充分發(fā)揮。

考慮到上述一系列問題，引入大數(shù)據(jù)技術并借助數(shù)字化以及智能化手段來全面提升電力資產管理的效率，顯得極為迫切。大數(shù)據(jù)分析能實現(xiàn)設備狀態(tài)實時監(jiān)測、故障預警預測以及維護計劃優(yōu)化等功能，為資產精細化管理提供有力支撐，幫助電力企業(yè)降低成本、提高效益以及提升管理質量。

三、基于大數(shù)據(jù)的資產管理效率提升路徑

（一）構建資產數(shù)據(jù)采集平臺

構建全覆蓋的資產數(shù)據(jù)采集平臺對于提升管理效率而言非常關鍵，借助智能傳感器以及物聯(lián)網設備等各類數(shù)據(jù)采集終端，可對設備運轉過程中的溫度、振動以及噪聲等參數(shù)展開實時監(jiān)測，構建穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)傳輸網絡，確保數(shù)據(jù)采集的實時性與可靠性符合標準規(guī)定。

在變電站當中應用智能型視頻監(jiān)控系統(tǒng)，借助圖像識別技術自動檢測設備外觀是否存在缺陷；運用無人機開展配電線路巡檢工作，提升巡檢效率的同時擴大覆蓋范圍。制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標準與規(guī)范，以此保持數(shù)據(jù)格式一致和規(guī)范采集流程。針對不同的設備，設定差異化采集方式，比如將關鍵設備的采樣頻率設定為100Hz，普通設備則設定為1Hz。利用邊緣計算技術對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理以及篩選，減輕數(shù)據(jù)傳輸以及存儲壓力，建立數(shù)據(jù)質量評估體系，標識異常數(shù)據(jù)并進行處理，保證數(shù)據(jù)真實可靠。

（二）優(yōu)化資產配置效能分析

借助大數(shù)據(jù)分析技術剖析評估電力資產配置效能，建立設備負荷特性模型，以此分析設備容量與實際負荷的匹配狀況，運用時序數(shù)據(jù)挖掘技術，識別設備利用峰谷的時空分布規(guī)律，找出資產配置不合理之處。

搭建資產效能評價指標體系，憑借設備可用率、負荷率、故障率等多個維度綜合評估資產的使用效能。對于配置效能較低的區(qū)域，著手制定資產調配優(yōu)化方案，借助負荷預測模型分析未來用電需求，為設備更新改造提供決策依據(jù)，運用模擬優(yōu)化算法，動態(tài)調整設備布局，提高整體配置效率。

（三）完善資產運營效率評估

構建具備多項特性的資產運營效率評估體系，科學評估資產運營狀況。運用數(shù)據(jù)包絡分析法，從設備完好率、運行可靠性以及檢修及時率等方面著手構建評估指標體系，建立資產運營數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型，對設備健康狀況展開量化評分，設定75分作為警戒線，低于該分值的設備會自動納入重點監(jiān)控范圍。

采用時間序列分析辦法，構建設備性能劣化趨勢模型，追蹤關鍵性能指標變化，繪制設備狀態(tài)趨勢圖，科學預測設備剩余使用期限。借助分析設備歷史運行數(shù)據(jù)，明確核心指標評估基準，為效率評估提供量化依據(jù)。

挖掘設備運行工況與性能參數(shù)的關聯(lián)關系，明確影響設備運行效率的關鍵因素。借助關聯(lián)規(guī)則分析與聚類算法，多方面分析設備運行參數(shù)，找出影響效率的潛在因素。結合Monte Carlo仿真模式，構建設備運行可靠性模型，經大量模擬計算，評估不同運行方式下設備的可靠性指標與經濟性指標，助力優(yōu)化運行策略。

構建效率評估結果應用體系，將評估結果充分應用于設備運維策略調整以及技術改造等工作。憑借科學的效率評估體系，實現(xiàn)了設備平均運行效率提升12%，設備非計劃停運時長減少了25小時，運行穩(wěn)定性顯著增強，同時運營成本降低了15%。

（四）建立資產智能預警機制

構建基于大數(shù)據(jù)的資產智能預警機制，實現(xiàn)設備異常狀態(tài)的預先識別以及處理。運用機器學習算法，創(chuàng)建覆蓋振動特征、溫度特征、電氣特征等多維度參數(shù)的設備故障特征庫，運用深度學習模型剖析歷史故障案例，提取故障發(fā)生的典型特征以及演變規(guī)律，構建多層級預警指標體系，將預警等級劃分成四級，實現(xiàn)故障風險的精確預警。

建立動態(tài)調整模型，依據(jù)設備運行環(huán)境以及負荷狀況動態(tài)調整預警閾值，提升預警精準度。采用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術，分析設備故障傳播路徑，實現(xiàn)對連鎖故障的預警，預警信息通過移動終端實時推送給相關人員，保障及時處理。實踐證明，智能預警機制可提前24小時至72小時發(fā)現(xiàn)潛在故障，預警準確率超過90%。

（五）提升資產全生命周期效能

構建資產全生命周期管理體系，覆蓋規(guī)劃、采購、運維、報廢等流程。在規(guī)劃階段，借助大數(shù)據(jù)分析手段，綜合考量負荷增長趨勢、設備運行狀態(tài)、區(qū)域發(fā)展規(guī)劃等因素，合理安排資產配置，在采購環(huán)節(jié)，搭建供應商評價模型，依照產品可靠性、技術指標、售后服務以及歷史業(yè)務表現(xiàn)等方面審核供應商資格，保障采購設備質量。

在設備運維階段推行狀態(tài)檢修，基于實時采集的設備健康數(shù)據(jù)優(yōu)化檢修周期，將平均檢修間隔從六個月延長到了八個月。同時，構建設備運行狀態(tài)評估體系，實時跟蹤關鍵指標，確保設備始終處于最佳運行狀態(tài)。

圍繞資產全壽命周期各環(huán)節(jié)，構建完備的數(shù)據(jù)采集以及分析體系。建立資產價值評估模型，綜合考量設備運行時長、檢修記錄、性能退化等因素，科學測算設備剩余價值，為更新改造決策提供可靠依據(jù)。構建設備壽命預測模型，通過分析歷史運行數(shù)據(jù)精準預測設備使用年限，制定合理的退役計劃。分析設備全壽命周期成本，優(yōu)化維護策略，實現(xiàn)成本最小化的目標。在報廢環(huán)節(jié)，搭建資產處置價值評估體系，實現(xiàn)資產殘值回收最大化。實踐證明，全生命周期管理使設備平均使用壽命延長15%，維護成本降低約20%，提升了資產利用效率。

四、大數(shù)據(jù)驅動的資產效能提升策略

（一）數(shù)字化轉型升級方案

電力資產數(shù)字化轉型應采取分步實施的策略，從而保證轉型平穩(wěn)有序推進，第一階段主要任務是建設數(shù)據(jù)中臺，完成核心業(yè)務系統(tǒng)的升級改造，實現(xiàn)設備臺賬、檢修記錄以及運行數(shù)據(jù)等各類信息的統(tǒng)一管理，建立數(shù)據(jù)標準化規(guī)范，對歷史數(shù)據(jù)展開清洗，把數(shù)據(jù)準確率從原本的85%提升至97%。第二階段需推進設備的智能化改造，關鍵設備需加裝智能傳感器，構建數(shù)字孿生模型，使得設備監(jiān)測覆蓋率可達到95%。第三階段則要構建智能分析平臺，引入人工智能算法，實現(xiàn)設備狀態(tài)評估、故障診斷以及檢修決策等功能的智能化，搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享機制，打破各業(yè)務系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，提升數(shù)據(jù)價值。實踐證明，數(shù)字化轉型可使資產管理效率提升30%，運維成本降低25%，設備可用率提高到98%。

（二）智能化決策支持體系

構建基于大數(shù)據(jù)的智能決策支持體系，為提升資產效能提供科學依據(jù)，構建設備健康評估模型，剖析設備運行數(shù)據(jù)，生成設備健康評分，為檢修決策提供量化參考，運用深度學習算法，構建設備故障預測模型，其準確率可達92%，研發(fā)智能檢修決策系統(tǒng)，依據(jù)設備狀態(tài)、檢修資源以及負荷情況等諸多因素，自動生成最優(yōu)檢修方案。

構建資產投資效益評估模型，對設備更新改造項目展開全面綜合評估，最終實現(xiàn)投資收益率提升了15%，利用可視化展示平臺，將設備運行狀態(tài)、檢修計劃以及效能分析等各類信息直觀地呈現(xiàn)出來，輔助決策人員迅速做出響應。

表2 某電力公司智能決策支持系統(tǒng)應用效果分析表

應用場景 決策

準確率/% 響應

時間/min 效益

提升率/%

故障預警 92.5 5 35.6

檢修優(yōu)化 88.7 15 28.4

投資評估 90.3 30 31.2

負荷預測 94.6 10 26.8

資源調配 87.9 20 33.5

（三）預測性維護優(yōu)化機制

利用大數(shù)據(jù)分析構建預測性維護優(yōu)化機制，實現(xiàn)從傳統(tǒng)時間基準維護到狀態(tài)基準維護的轉變，創(chuàng)建設備失效概率模型，融合設備運行參數(shù)、環(huán)境因素以及歷史故障數(shù)據(jù)等信息，計算設備故障概率，運用機器學習算法剖析設備劣化趨勢，構建剩余壽命預測模型，預測精度可達85%。

依據(jù)預測結果，制定有差異化的維護策略，針對那些故障風險相對較高的設備提前開展維護工作，構建維護資源優(yōu)化配置模型，綜合考量維護成本、設備關鍵程度、故障所產生的影響等諸多因素，科學合理地安排維護計劃，搭建設備健康度評估系統(tǒng)，對核心部件的狀態(tài)進行實時監(jiān)控，當關鍵指標接近預警閾值，系統(tǒng)自動生成維護建議。

借助構建維護效果評估機制，跟蹤并分析維護之后的設備狀態(tài)，建立維護質量評價體系，持續(xù)優(yōu)化維護策略以及技術標準，實踐顯示，預測性維護可讓設備故障率下降45%，使得維護成本削減30%，設備可用率提升到98.5%，年度檢修工時減少2000小時。

（四）資產效能評價指標

構建一套科學完整的資產效能評價指標體系，從技術效能、經濟效能以及運營效能三個維度客觀評估資產運營效果。該體系包含了設備可靠性、維護效率、投資回報等多個指標。

技術效能指標的重點在于關注如設備完好率、故障發(fā)生率以及檢修及時率等核心指標，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析來確定各個指標的權重系數(shù)，運用層次分析法構建指標評分模型；經濟效能指標著重考量全壽命周期成本、維護費用率以及資產投資收益等方面；建立成本效益分析模型，對設備經濟性展開定量評估；運營效能指標主要囊括設備利用率、負荷率以及檢修計劃執(zhí)行率等，通過構建運營狀況評分體系實現(xiàn)對資產運營效能的量化評價。

對于不同類型的設備，制定差異化的評價標準，構建分層分類的指標評價機制，運用數(shù)據(jù)挖掘技術分析各項指標之間的相關性。建立指標聯(lián)動關系模型，提升評價結果的科學性，建立健全指標動態(tài)調整機制，每一個季度都要對指標體系展開評估以及優(yōu)化，保證指標設置一直符合資產運營的實際需求。設置指標預警閾值，當指標達到預警值的時候會自動觸發(fā)預警信號，從而及時發(fā)現(xiàn)風險問題。

構建評價結果應用機制，把評價結果同資產配置決策、維護策略制定以及技術改造等工作緊密關聯(lián)起來，形成閉環(huán)管理模式，實踐顯示，科學的效能評價指標體系能有效提升25%，同時資產管理決策準確率也提升至95%以上。

五、結語

利用大數(shù)據(jù)技術提高電力資產管理效率屬于系統(tǒng)工程范疇，要從數(shù)據(jù)采集、分析應用以及決策支持等多個環(huán)節(jié)著手，打造科學完整的解決方案，構建資產數(shù)據(jù)采集平臺，實時監(jiān)測和分析設備運行狀態(tài)，借助大數(shù)據(jù)分析技術，優(yōu)化資產配置效能，提高運營效率，設立智能預警機制，實現(xiàn)設備故障的提前預測與處理。未來隨著人工智能、物聯(lián)網等技術不斷發(fā)展，電力資產管理會朝著更智能化、精細化方向前進，助力電力企業(yè)創(chuàng)造更多經濟效益與社會價值。

（作者單位：國網甘肅省電力公司臨夏供電公司）

作者簡介：馬文娟，1990年7月出生，女，回族，甘肅隴南人，大學本科，會計師。研究方向：財務管理。