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关于数字化,有三点需要指出:
第一,深度融合。数字化的终极目标是实现工业技术和信息技术的两化深度融合,在未来的能源系统中,数字技术或者数字化子系统是能源系统不可分割的一个天然组成部分,就像如今的电力电子和自控系统是电力系统的有机组成部分一样。
第二,数字化与信息化的关系。有些观点把数字化与信息化对立起来,或者并列起来,认为两者是完全不同的系统,这样的认识是不正确的。数字技术继承和发展了信息技术,从本质来讲,它是信息技术在新时代的一种表现形式。
第三,数据是核心资产。数字化时代,数据是核心,数据是数字化系统的源头,也是数字化系统的结果,只要抓住了数据,无论技术如何变化,供应商如何更替,企业都不会受到根本影响,从这个意义上讲,数据也将成为企业的核心资产。
除了数字化,新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。
其实,对能源行业而言“平衡”无处不在:在生产领域,追求的是投入的物料(原料、燃料)与产出物(电能、成品油)的平衡;在网络运行领域,追求的是输入的能源与输出负荷的平衡(对电网来说,就是电力电量平衡)。
可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态,也是系统运行的核心目标。当条件发生变化时,能源系统就会优化或劣化,直到系统被手动或自动调整适应新的条件,达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置,使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。
以新型电力系统的一个重要组成部分——末端的区域综合能源智能化为例,区域综合能源系统是一个复杂的系统,供能侧既有大电网供电,又有多种分布式能源、储能,电、热、冷、燃气、压缩空气储能等多种能源工质混杂;用能侧既要求安全、稳定、持续供能,又要求能够智慧用能,经济高效地对企业生产波动、能源市场波动、能源系统波动进行快速响应,实现能源利用效率最大化。在这种情况下,区域综合能源平衡相对于传统的配电网电力电量平衡,复杂程度要上升好几个数量级。单纯依靠传统的能源技术、电力电子与自控技术,已经很难实现整体上的平衡和优化,必须依靠数字化技术,利用数字技术与能源技术包括自控技术的深度融合,实现区域能源系统的“安稳长满优”运行。
能源数字化应抓好数据治理
数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,由企业数据治理部门发起并推行,是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
不同的组织对数据治理有不同的定义,我国对数据治理的定义源于国资委在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门,加强数据标准化、元数据和主数据管理工作,定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集,建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设,创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模,深入挖掘数据价值,提升数据洞察能力”。
目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念,包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的集合,核心是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督,通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务,从而实现数据资产价值最大化,为企业数字化转型提供强劲动力,为企业创造数字化价值。
数据治理为企业带来了广泛的应用价值,不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理,还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。
当下,能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面,通常分为以下三种流派:第一,分析域数据治理,也称“元数据治理”。其以元数据为核心,目标是理顺数据分析建模过程,提高数据质量,为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”,即我是谁?我在哪里?我从哪里来?我往何处去?第二,事务域数据治理,也称“主数据治理”。其以主数据为核心,目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅,提高数据质量,降低业务风险。第三,数据质量驱动的数据治理,即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据,针对其技术上的唯一性、一致性、完整性等质量特性,以及业务上的准确性、标准化、全面性等质量特性,进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。
从能源行业现状看,三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉,但目前还没有很好地融合三种数据治理实践,也没有出现对非结构化数据尤其是以时序数据为代表的能源大数据进行治理的典型案例,希望这一局面能够尽快得到改变。未来,建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、全面智能、仿真与全真等方面入手,设计和落实企业未来架构。
与能源技术本身以及信息化的发展历史一样,能源数字化其实也是一个长期的过程,不可能一蹴而就,建议能源企业能够加深认识,抓住重点,搞好顶层设计,逐步建成理想的数字化体系。
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