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深圳车贷7月9日-11日，上海市人民政府主办的“世界人工智能大会云峰会”在上海正式召开，会议以“智联世界共同家”为主题。 以“现代化、国际化、科技化、智能化”为特色，突出数据联动、智力生活、万物互联、政企合作四大议题。
会议期间，明略科技集团电力处理方案高级经理王晓波为大家分享了《助力明略电力领域智能化转型》的方案和实例。 基于数据资产管理的产品、能力和领域实践，形成数据采集的数据标准、数据管理、数据仓库建设，实现数据服务能力的全过程。 在数据基础管理的基础上，通过ai智能，面向电力领域提供了明略集团的处理方案，并结合实例从四个方面进行了详细阐述。
复印演讲精选:
数据资产管理的总体框架介绍了数据资产管理与电力领域处理方案的关系，并通过国网的实际例子进行了详细解读。
在设备健康管理中，通过设备智能化和新闻智能化，最终在决策层面实现预防性维护和智能检测达到运维智能化。
在电力运行和调度方面，通过智能化方案，最终实现了故障处置的关联化和运行指挥的智能化，大大提高了业务的效率和质量。
在综合能源服务方面，通过智能建设，实现对潜在客户的精准营销、积分客户增值服务和风险防控，实现综合能源客户合理节约能源使用、安全可靠的目标
目前，我国的电网规模已经超过美国，跃居世界第一。 但是，随着人们的用电诉求日益增加和现代化的发展，人们对电力系统的要求越来越高，要求电力系统实现高安全性、高效性和智能化。 这也是我国电力事业跨越式发展面临的巨大挑战。 智能化在提高电力系统的运行水平和运行效率，保障电力系统的可靠性和安全性，减少系统的故障率和故障时间方面具有广阔的应用前景。
那么，应该如何处理电力设备健康管理、电力运行和调度、综合能力服务三个行业面临的问题呢？
电力领域的处理方案
我们需要知道什么是数据资产管理
从数据资产管理的业务目标出发，通过总结数字化现状和数据APP瓶颈，总结数字资产管理计划的总体目标。
首先，从数字化的现状来看，1、前期的新闻化建设支撑着各类专业工作的开展2、在这种新闻化建设的过程中积累了大量高价值的数据资产3、前期的新闻化建设确实也存在风格独立的建设情况，造成了业务竖井和壁垒的存在。
与此同时，我们在数据应用方面也存在瓶颈，首要表现在四个方面。 1、各业务系统的数据交流困难； 2、公司数据资产综合利用效率低3、各系统数据冗余不一致； 4、系统间的应用很难得到稳定的数据支持。
对比数字化现状和数据应用方案中出现的问题，希望在数据资产管理的处理方案层面进行分解，基于中台实现数据资产管理，在数仓实现各业务域的标准业务模式，完成高效的业务数据服务体系制度。
明略集团数据资产管理的总体框架
在数据资产管理方面，明确具备数据聚合、数据加工、数据管理、数据服务一体化的规划和建设能力，通过电力领域数字建设的领先公司和领先公司，以数字仓库建设为管理能力的重要线索，实现数据仓库建设。
(例(国网某省企业的数据仓库建设
在数据仓库建设中，我们服务于国网某省的企业数据仓库建设，结合sg-cim模式和维度建模的做法，通过主题域和业务活动进入领域服务模式的建设和管理。
我们将建立以资源驱动为特征的近源层、以业务驱动为目的特征的细分层、以诉求驱动为特征的加工层、以应用驱动为特征的APP应用层。 通过这四个层面，建立了客户、设备、项目等9个主题域，包括300多个业务模式，通过这些模式支持各类上层APP的高效应用。
为了进一步利用公司的数字资产，提出了数字资产地图，也就是数字资产地图的建设方案。 制作业务关系图、业务数据关系图、数据关系图3个图。
这三张照片有什么样的复制品呢？ 让我具体说明一下。 1、业务关系图实际上是建立业务领域、业务流程、业务步骤之间的业务关系。 2、业务数据关系图首要的是建立业务与数据之间的映射关系和目录关系； 3、数据关系图是建立数据之间的er相关关系和他的血缘关系。 利用这三幅图像的知识技术特点，实现可视化全景表示、搜索式关联分解和智能化资产检索三种应用。
数字资产地图的最终目标是提高我们的三种能力。 业务口径跟踪能力； 数据血缘跟踪能力对数据的理解和应用能力。
电力设备健康管理方案与实例
对于电力设备健康管理的业务目标来说，我们主要是为了处理设备数据而收集的，但状态没有形成全面的认识； 设备知识零散，特别是没有一点非结构化的设备知识，没有形成一体化的沉淀物； 电力运输技术并不智能。 我们想从感知层面形成一个自我感知和预测，形成一个设备智能化，在识别层面实现设备知识的沉淀和开通，达到我们的新闻智能化，最终在决策层面实现预防性维护和智能检测，从而达到运维智能化。
我们做的这些目的是什么？ 我们的最终目标是实现设备的健康管理。 其中也包括三个方面。 1、设备稳定高效运行； 2、对设备的科学决策和管理3、降低运输价格和提高效率。
如何做好电力设备的健康管理？
利用面向电力设备健康管理电力领域的电网设备、用电设备和发电设备、设备测量点数据、状态数据以及各种非结构化检修手册、分解报告等，构建设备的全景图像、故障检修图像等，利用我们的智能分辨率和智能问答等一系列智能化技术，实现设备的智能报警、智能问答等。
电力设备健康管理处理方案
电力设备健康管理应用实例:输电线路故障智能答疑
在本例中，为了更好地理解电力设备健康管理的概念，我们将介绍作为业务背景的技术方案和应用效果三个方面。
首先，让我们来看看业务背景。 对我公司电网公司来说，输电线路是核心资产，在距离长、跨度大、线路质量参差不齐的极端天气下问题频繁引发三个方面的问题。 这些问题经常发生输电线路故障。 实际上，在应用层面可以归纳为以下四个问题。
1、数据分布:数据分布在pms、在线监测系统、各运行单位等，难以实现集中解决。
2、多源异构化:各检测系统数据呈现多源化、异构化的特点，未得到较有效的利用。
3、人工故障诊断:输电线路故障诊断主要以人工分解为主，无法迅速解决。
4、专业性强:故障诊断受实际工作经验、技术水平等因素的限制，专业性要求比较高。
在这些方面，故障诊断和分解的效率相对变差，
那么，这些应用层面的问题怎么处理呢？
输电线路故障智能答疑——处理规划图
从上图中，从技术层面提取包括雷击、冰害、风害、鸟害、舞蹈等线路故障常见现象的非结构化数据，将非结构化和半结构化数据与pms总账的结构化数据、相关雷电定位等实时数据融合，生成设备的全景图像和 结合我们的故障分类模型和推理图神经互联网等业务模型，形成了我们关于历史查询、故障判断、统计分解和推理分解的四种能力，明显提高了巡检人员和检修人员的效率。
输电线路故障智能问答处理方案的应用效果主要体现在以下三个方面。
1、创新:利用知识图谱和智能答疑，为一线员工提供最便捷的方式，一次也不重复获取精准新闻，而是以图谱形式展示。
2、插件:通过智能问答方法，分解客户输入副本，准确评估客户意图，快速检索输电线路登记簿和故障新闻，将故障新闻的检索时间从10分钟降低到1分钟。
3、降本:一键制作故障表单，每次故障将故障新闻收集业务量缩短85%。 故障诊断从人工模式转移到了智能诊断模式。
电力运营和调度方案
电力运营和调度面临的问题是日常被重复性和复杂性困扰的业务效率低下； 而且岗位资源不足影响了故障监测和处理的能力。 比较这两个问题，我们通过在运行监控、故障处置和运行指挥环节实现监控办公化、故障处置简化、运行指挥智能化，提高了业务效率和质量。
电力运营和调度的业务架构
在电力运营和调度业务框架中，首先基于各种自动化系统，利用实时监测、预警、新闻和气象环境保护等数据，通过电网的拓扑结构图和全景图，以及调度运营知识和故障处理图
示例共享:电网监控新闻事件化
与同一运行情况相比，如发生电网线路故障跳闸时，监控新闻中会出现开关位移、保护动作、重合闸动作、伴随信号等现象的离散出现，特别是在异常天气和故障多发时段，这些信号的离散大量出现，对监控人员造成监控压力激增
为了应对这一问题，根据网格拓扑和历史监视动作绘制知识图，通过构建动作迁移图实现监视新闻的事件化整合，将大量离散报警信号整合到确定的实际活动中，可以大幅缩短故障分析的判定时间，提高监视的工作效率
作为故障辨别和处理的一部分，我们首先利用上面介绍的监测情况化集成成果，可以尽快确定故障点、故障类型、故障处理的知识图谱，在故障隔离——非故障恢复——故障恢复的过程中，自动调用故障处理方案 另外，自动生成故障单可以提高后勤人员和现场工作人员的协作效率。
的共享:配网调度指令的智能化
同样利用人工智能技术，优化重复性、低附加值替代的繁琐业务，实现业务效率的提高，提高我们的服务能力，使配送员可以专注于更多、复杂的操作、故障的自主维修、运行分解等高附加值的自主业务 另外，提高协调水平可以减少我们现场的停电时间，提高电网的运行效率。
这个例子是典型的面向现场的问题导向，通过拆除停电范围、发布语音指令、智能生成报告，实际上提高了配送员的工作效率。
停电范围的拆除基于电网拓扑结构的知识图谱，结合故障停电和计划停电的新闻，自动拆除停电范围和受影响的台区。 与以前流传的人工手工核对cad一次接线图和拆除范围影响相比，节省了大量的消耗时间，也提高了拆除的准确性。
语音指令发布基于语音技术，发生故障跳闸后，实现复用、同步语音指令发布，实现指挥通知、现场人员带电检查线通知、高检组协同联动，向领导报告重要事项，将以前流传的人工串行模式自动化的并行模式
报表自动生成主要利用自然语言的解决技术，一键导入调度运行日志，进行智能分析，自动生成调度人员日常使用的日报、周报、月报，大大节约了报表的制作时间。
综合能源服务中明略智能建设的处理方案
在综合能源服务方面，面向运营商和客户，提供数据增值、能源优化和智能运营三大能力，配合综合能源运营商，精准营销、积分客户增值服务和风险。
综合能源服务的业务架构
通过整合能源基础数据的利用和利用，建立客户图像、设备图像，实现数据增值、优化、智能运营三个方面的高级APP。
例如，对客户用电行为的分析，以客户图像为中心，从数据聚合——用电行为特征的分析——用电行为模式的认识——通过对用电行为的理解，为重点客户(园区、工业、建筑等)准确提供服务。
在公司风险防范中，通过建立公司关系图、领域上下游关系、市场合作关系，实现从源头到风险发现、风险联动、风险预警与防范的业务流程，为综合能源服务的市场投资、电费回收、服务扩张提供业务支持
以上是明略科技集团电力处理方案高级经理王晓波电力领域处理方案与实例的整体共享，希望通过此次共享能全面了解电力领域的智能化。
随着新闻社会和知识经济时代的到来，新闻量急剧增加，仅靠人脑已经解决不了纷繁复杂的新闻，因此有必要向智能化转型。 随着我国电力领域的迅速发展，系统结构越来越多、越来越复杂，各种数据越来越多。 因此，有必要将智能技术应用于电力系统，帮助人们应对许多复杂的问题。
