论基于大数据的计量资产全寿命周期管理

论基于大数据的计量资产全寿命周期管理

张伟范攀吴娟

（湖北省黄冈供电公司营销部438000）

摘要：新一轮的电力改革以及“大营销”体系的建立，使得现阶段电力企业的计量管理工作进入了一个新的历史时期。随着大数据技术的广泛应用，如何基于大数据技术实现对于电力企业计量资产全寿命周期管理也越来越成为电力企业发展过程中所面临的一个新课题。本文根据电力企业发展的实际情况，基于大数据技术，通过采取相应的方法，对如何构建计量资产全寿命管理体系进行了探讨。

关键词：电力企业；计量资产；大数据；全寿命周期管理

计量资产管理作为电力企业工作过程中较为重要的一项工作，在保证电力企业经济效益以及促进电力企业长效发展方向发挥着非常重要的作用。尽管现阶段已经建立起一套成熟的电能计量管理体系，但是在管理方式方面，其依然属于分散粗放型管理，这样不仅不能满足现阶段智能营销和“大营销”体系对于计量资产管理的具体要求，还会在较大程度上制约电力企业计量资产管理水平、经济效益以及服务质量的长效发展[1]。只有基于大数据技术，对现阶段电力企业计量资产的全寿命管理流程、要求以及内容进行系统化梳理和界定，并采用相应的方法逐步建立计量资产全寿命周期管理体系，才能真正意义上实现电力企业的长效发展。

一、基于大数据的计量资产全寿命周期管理的相关概念

1、大数据技术概述

现阶段对于大数据的定义为：一种规模远远大于传统数据库软件处理能力范围的数据集合。而对于大数据技术而言，其主要指的是一种新兴的数据处理技术，其不仅可以对海量的数据进行获取和存储，还可以实现对其的管理和分析，将其应用到行业发展过程当中，对于提升行业发展水平有着非常积极的意义。对于电力行业而言，随着电力智能化水平的不断提升，电网数据的数量会越来越大且时效越来越强，这样一来，大数据技术就可以在其中发挥出其非常积极的作用，尤其是计量数据管理方面。

2、计量资产全寿命管理概述

所谓的计量资产全寿命管理指的就是对整个电网运行过程中所涉及到的计量设备管理各个阶段工作的概括。其主要管理内容包括：采购入场管理、设备验收管理、设备检定管理、仓储配送管理、设备安装管理、设备运行管理、设备拆除管理以及资产报废管理等等[2]。所谓的计量资产，指的是电网运行过程中所涉及到计量设备的统称，如电能表、计量用互感器、采集终端等等。

3、层次分析法概述

层次分析法指的就是将定性与定量分析方法相结合的一种多目标决策分析方法。将其应用到计量资产全寿命周期管理过程中，可以实现对于现阶段电力企业的计量资产管理模式的全面分析，并以此为基础构建一个全面量化的指标体系，对于建立基于大数据的计量资产全寿命周期管理体系有着非常积极的意义。

二、基于大数据的计量资产全寿命周期管理框架体系的确定

对于电力系统计量资产全寿命周期管理工作而言，其主要工作就是对电力计量相关设备进行全寿命周期管理，具体内容包括设备的采购、验收、检定、配送、安装、运行、拆除、报废八个环节。因此，要想真正意义上构建基于大数据的计量资产全寿命周期管理体系，则需要首先做好其管理框架体系确定工作，然后结合大数据技术，建立相应计量大数据平台，最终实现基于大数据的计量资产全寿命周期管理体系的建立。要想实现对于管理框架体系的确定，则需要做好以下几项工作。

图1基于大数据的计量资产全寿命周期管理框架体系

1、基于层次分析法的数据指标分析

指标体系作为计量资产全寿命周期管理体系中较为重要的一个组成部分，其涵盖了该管理体系中所涉及到的所有模块以及考核指标，其主要是有目标层、准则层以及指标层三部分组成。在实际的分析过程中，宜采用层次分析法以及逐层分解法等多种方法对电力企业关于计量资产全寿命周期管理的具体水平进行分析，并结合相应的评价指标体系来对该管理体系的中的指标权重进行确定[3]，只有这样，才能真正意义上对该管理体系框架基础进行确定。

2、基于大数据的计量物资需求及职能生产

随着现阶段电力企业中电力营销业务应用系统的广泛使用，电力营销的智能化以及信息化水平也越来越高，这样一来，就可以将大数据技术应用其中。通过对电力营销业务系统中业扩新装、工程改造、故障换表以及定期轮换等相关数据进行深度的挖掘和分析，可以得出计量设备的年度和月度用表的实际的需求量和影响需求量变化的具体因素。然后相关工作人员就可结合具体的分析结果以及具体因素，来对需求预测模型进行设计，并在设计过程中对需求计划进行合理的编制，并通过具体的需求数据分析来对采购计划进行辅助安排[4]。除此之外，待确定好具体的用表需求以及采购计划后，就可以通过运筹学理论数学建模的方法，结合电力企业自身、供货商以及设备运维的实际的情况，实现对于计量资产管理的自动化编制和排班，这样一来，就可以在较大程度上实现电力企业管理自动化、智能化以及精细化，这同样也是确定基于大数据的计量资产全寿命周期管理体系框架一项重要工作。

3、基于大数据的计量全生命周期质量分析除了上述的两个方面外，计量全生命周期质量分析也是基于大数据的计量资产全寿命周期管理框架确定工作过程中较为重要的组成部分。在实际的分析过程中，应基于大数据的数据挖掘和分析技术，通过对挖掘算法的应用，对整个周期管理过程中的相关数据进行分析，如计量设备运行数据、相关设备检定数据、现场检验相关数据以及旧表分拣数据等等，然后再次基础上结合自动化管理系统，实现对于检定质量问题实时报警、精确定位，并在此基础上发现计量资产的家族性缺陷，对于提升设备现场运行的安全性以及完善设备检定能力产生非常积极的影响。

三、基于大数据的计量资产全寿命周期管理的积极作用

通过建立基于大数据计量资产全寿命周期管理框架体系，不仅在较大程度上实现了电力企业对于营销业务应用系统、计量生产调度平台以及用电信息采集系统等关键数据的实时监测，并在此基础上逐步建立一个“管控一体化、运作精细化以及服务优质化”的管理体系，这样一来，就可以在较大程度上提升关键业务的集中管控力度，对于提升对于计量资产管理水平有着非常积极的意义[5]。除此之外，通过建立基于大数据计量资产全寿命管理体系并将其应用到实际的电力企业管理工作过程的当中，可以在较大程度上实现有全寿命周期静态管理到动态管理再到常态管理的过渡，这样不仅可以有效的解决了全寿命周期管理过程中存在着一些问题，还可以在较大程度上提升电力企业计量资产全寿命周期管理的集约化以及精细化水平，对于促进电力企业的长效发展产生着非常积极的影响。

综上所述，随着电改及“大营销”的深化，基于大数据的计量资产全寿命周期管理体系的建立也被越来越多的电力企业所重视。在实际的电力企业发展过程中，只有基于大数据的计量资产全寿命周期管理的具体思路，通过对其管理流程、管理要求以及相关业务内容进行系统化梳理以及界定，并将层次分析法应用其中，逐步建立其一个完善的计量资产全寿命管理体系，才能真正意义上实现现阶段电力企业的长期有效发展。

参考文献：

[1]郭增为，汝杰，牛光辉.计量资产全寿命周期管理模式探究[J].通讯世界，2017（24）：256-257.

[2]卢凌.研究计量资产全寿命周期管理模型及系统应用[J].低碳世界，2017（11）：85-86.

[3]李刚，顾强，李中成，杨霖，卢静雅，刘浩宇.基于大数据的计量资产全寿命周期管理浅析[J].中国设备工程，2017（02）：26-28.

[4]张亮.资产全寿命周期管理系统的研究与实现[J].大众用电，2016（S2）：111-112.

[5]王者龙.基于大数据计量资产全寿命周期管理研究[D].山东大学，2016.