浅谈AI技术在电力行业数字化转型中的应用
当今世界,科技革命和产业变革日新月异,数字经济蓬勃发展,以互联网、大数据为代表的数字革命正在深刻改变着国民经济形态和生活方式,也推动着整个电力行业进行数字化转型。
数字化转型是指建立在数字化转换、数字化升级基础上,进一步触及企业核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型的实质是业务重塑,首要任务是把所有的业务系统中的数据打通,利用App工具和App技术,赋能业务以获得创新能力。
电力企业的数字化转型要求高效利用数据资源,并使相关技术、业务创新、管理机制同步协调发展。可以预见,成功的数字化转向将为电力行业带来全新的发展空间,但是通往成功的路上往往布满荆棘,电力行业的数字化转型面临多方面的掣肘,缺乏对数据的深度整合、挖掘、呈现。
随着电企信息化程度的加深,电企业务系统产生的数据量呈爆发式增长,企业面临着大数据带来的数据清洗整合工程量大、数据质量低等挑战。同时,电力数据具备海量、多源、异构等特点,部分数据需要通过业务系统进行填报,存在准确性、完整性的高要求,采集后的数据需要大量人力进行清洗整合,数据质量普遍不高。另一个突出的行业特点是,电网设备实时的数据量大,数据采集成为了重要难题。
随着中台概念的火爆,传统企业构建数据中台已经成为一种趋势,阿博茨科技的数据中台解决方案的领先性在于在基础的ETL数据整合技术基础上,附加以AI、RPA等技术实现数据治理的智能化、自动化,处理包括PDF、Office、扫描件在内的各个类型的文件,自动将数据进行结构化处理,实现元数据标准化管理、数据清洗自动化、数据质量管理、数据全生命周期管理和数据安全管理,打通数据治理的各个环节,在底层数据足够规整的基础上,为数据的进一步应用做好准备。
在电力生产、传输和消费过程中,产生了大量的信息和数据,然而海量数据并不能直接转化为价值,这些数据在很长一段时间内只能作为历史记录堆积在系统中,难以发挥应有的作用,这是电力行业的普遍问题。电企通常缺乏对数据价值的深入分析挖掘,数据资产在企业经营决策和日常管理中发挥的作用不大,定量的分析往往依靠传统报表和人工判断,用于决策和预测的准确率有待提高。
根本原因在于企业内部人员往往无法独立完成数据建模及分析,企业不得已需要投入大量人力、物力建立特定部门进行相关工作,因此对于分析需求响应的时效性相对较差,难以真正实现数据驱动决策的目标。目前,随着自然语言处理、机器学习技术的日趋成熟,基于自然语言理解的数据可视化技术进入了新的发展阶段。
在此领域,阿博茨科技进行了多年的技术研究,通过与多家电力企业的深入合作,自主研发零基础的数据建模工具,将流程中最具挑战的建模环节简易化,涵盖八大核心业务数据模型,对接电网设备实时数据模型,实现了业务人员自主建模,为决策结果提供数据分析的支撑。
在原有的庞杂独立的数据体系下,绘制一张专业清晰的运营数据图,可想而知是一件十分耗时费力的事儿,况且工作人员往往缺乏专业的图表制作工具,数据的可视化效果往往差强人意,不仅无法真正辅助运营决策,还有可能为电企带来无法挽回的损失。解决此类问题,最好的路径是基于规整的数据,为管理者提供即时可用的运营分析模型、自动化生成分析图表。然后,传统业务系统无法根据实际需要进行任意数据指标检索,数据查找效率低。建立便捷、高效的数据查询体系至关重要。
阿博茨科技认为,建立这一体系的关键在于企业的业务系统能够精确匹配数据、响应多变需求。多年来,阿博茨积累了自然语言处理、语音识别、电力常识图谱等人工智能核心技术,能够实现日常关注指标的一句话搜索,一句话自动绘制图表、智能预警,千万级数据进行常规查询可做到秒级响应,有利于业务人员便捷高效地查阅各类业务数据。 并且,打破了办公地点、时间、设备等查询条件的限制,让用户可以随时随地的进行数据查询操作,建立基于数据分析的辅助决策体系。
此对于电力行业而言,数字化成为每个企业提升核心竞争力的战略制高点,如何管好、用好企业的数据,如何开展数字化转型工作,是每个电力行业企业都要思考的问题。在这个数字化转型的趋势中,阿博茨科技希翼作为电力企业的有力依靠和坚强后盾,助力客户提高效率,实现精细化运营,深挖电力大数据价值,提升企业决策水平和战略高度。
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