悄然成長的電網生態系統| 電網數字大航海(三)

信息來源:南方能源觀察  發布時間2019-10-24

  南網傳媒全媒體記者 周慧之 馮潔

    數字賦能電網,電網賦能生態,生態反哺數字

  數字技術賦能電網企業,電網也將開放能力,賦能于技術迭代與生態系統。能源生態的數字化,是南方電網與外部各類主體建立連接、互動、協同關系的主要方向。這一目標首先需要找到能實現多方互利的切入點。

  數據、資本、平臺驅動,是推進能源價值鏈整合和生態系統構建三大重要紐帶。

  數據流通具有無邊界性,當與其他要素在數字世界里碰撞時,數據又有極強的融合性和價值的倍增性,往往是促成合作的關鍵紐帶。南方電網數字化部大數據處負責人陳彬告訴記者,“數據是打通所有企業跨界共享最重要的途徑和資源。”

  局部嘗試已提上議程。7月初,一封名為“電網調度AI邀請賽”的郵件,發送到多個技術團隊手里。邀請賽的題面是,利用AI算法對南方電網、廣州電網、貴州電網和海南電網進行日前計劃和月度計劃的統調負荷預測。

  為此,南方電網系統運行部作為組委方將提供南網全網10年歷史負荷數據、37個地區10年歷史氣象數據,以及算法平臺、可視化展示等工具。另外,實驗室資源與場地由南網科研基地提供,初賽已于9月19日啟動。

  這是國內第一次將電網調度的部分實際運行數據共享給外部團隊做開發。

  “過去的開發都是基于模擬數據,這一次是真正將公司的數據資產拿出來做應用。”南方電網系統運行部自動化處處長胡榮表示,賽事是基于南網的調度云平臺進行的,數據會保留在本地,不存在數據泄露的風險。

  主題設置有何考慮?“負荷預測是未來整個電力市場運作的起點,是電網運行與電力市場結合的一個點。”胡榮解釋,負荷預測的應用是各方都需要的,是最為經典的應用。

  除了電力市場利益相關方,不少非電力企業也在挖掘電力數據的應用空間。如果沒有數據支撐,很多創新只是空想。“這是一種共創的方式。”在胡榮看來,互聯網思維的一個重要方面,是在開放的平臺里集百家之長,實現多方碰撞。

  電網之所以拿出部分數據來共享,正是看到了數字時代的共享本質,同時也希望釋放出一個信號,召喚產業鏈上的創新主體、中小微團隊,在技術研發上向電網的應用需求靠攏,并為反哺電網應用升級提供新思路。在此過程中,電網提供IT資源和數據資源,創新者以研發技能說話,最終憑借實戰中的表現檢驗成果。

  最終入選的28支參賽團隊,既涉及發電、配售電、自動化系統、電網系統企業這樣的產業鏈玩家,也包括高校、科研機構和互聯網創新企業等多元主體。作為邀請賽組委會專家的梁壽愚表示,“這是建生態的第一步。”

  不過就本次AI邀請賽來說,初衷更多是檢驗相關創新技術的可行性和成熟度。是否能形成更常態化的開放平臺與生態創新機制,還有待于下一步進展。

  越來越多的科技巨頭選擇以“開放實驗室”的方式,迅速建立空白領域的生態合作。毫無疑問,這對于在全新領域的技術推廣起到助推作用。

  例如,華為在全球多個城市布局的OpenLab,就是為來自各行各業生態合作伙伴提供所需資源的開放平臺。華為的平臺資源,具有更低的開發成本、更強的交付水平、更高的行業影響力等特點。

  最新一個案例是,華為與南方電網深圳供電局已經攜手成立ICT聯合創新實驗室,這是華為在國內電力行業的首個聯合實驗室。2019年9月,該實驗室孵化出行業首個基于前端智能識別卡的輸電視頻智能巡檢系統。

  其中,深圳供電局與華為共享的是輸電設備的歷史缺陷圖片,并提供自研算法。ICT不斷迭代的新技術需要尋求應用基礎,而電網豐富且大規模的場景提供了極好的試驗田。對加速電力應用型科技的孵化、培育而言,是極佳的協作研發模式。

  “電網的一大優勢是引導需求,引導創新的方向,引導環境的互動。”一位業內人士說。

  一邊是電網通過采集終端數據,以及生產、管理、運營的云化,不斷滾動沉淀新的數據,另一邊是創新研發者基于此進行更為貼近業務需求、市場痛點的應用開發。平臺資源提供方和使用方相互促進、共同成長,這也是ICT領域主流的建生態模式。

  一旦涌現出優質的科技研發成果,電網可選擇以投資、孵化項目等方式給予資源上的支持。顯然,資本是“建生態”的另外一條重要紐帶。

  資本、平臺加快新技術新模式轉化步伐

  2018年9月,南方電網產業投資集團(以下簡稱“南網產投集團”)成立。自今年6月南網對總部機構發起優化調整起,原產業投資部已撤銷,南網產投集團獨立運作,并組建新興業務與產業金融投資部。據了解,南網產投集團通過產業投資、新興產業培育、資本整合等方式,推動實施戰略性并購重組和專業化整合,推動新興產業集聚和轉型升級,優化南網產業布局。

  “原來產業投資部作為職能部門的管理模式,很難適應市場的需求,轉換成產業集團的方式進行管理,適合對外參與市場競爭。”南方電網產業投資集團戰略投資部負責人紀涵說,目的是希望在管理體制上有所創新,打造國內領先的能源新興產業投資運營平臺,以公司制的形式靈活管理。

  戰略投資整合、新興業務培育、科技孵化產業,是南網產投集團依托的三大功能平臺。“希望通過這個產業鏈的投資運營平臺,依托電動汽車、電子商務、人工智能、科技創投及戰略投資等業務,整合產業鏈上下游資源,服務于南網向能源產業鏈整合商、能源生態服務商的轉變。”紀涵表示。

  其中的科技孵化產業,是南網產投集團培育新動能、打通科研轉化“最后一公里”的專業孵化機構。未來,這些科研成果,也將成為南網資源共享與對外賦能的構成部分。

  在產業投資標的項目的選擇上,紀涵告訴記者,一定是選擇能夠與南網長期高度協同、推動行業轉型發展的戰略新興業務,而非短期投資。電網在選擇項目上更看重經營穩定性,在保證投資回報率滿足一定條件時才會出手。“更多是處于產業鏈整合的戰略性投資,更多的是服務打造國家隊能源產業新動能,而非風投以賺錢為目的。”一位在電網做投資的人士說。

  新興業務培育孵化是南網產投集團的一大核心平臺,該平臺已孵化了南方電網互聯網服務有限公司(以下簡稱“南網互聯網公司”),承擔南網集中建設運營“互聯網+”商業模式的任務。

  據介紹,南網互聯網公司將專注解決電網產業鏈上下游的實際業務難點。同時,從這些難點出發,盤活開發企業品牌、渠道、數據和產業鏈資源,構建服務上下游產業鏈和廣大客戶的生態體系。

  例如,可以發揮電網作為平臺企業的規模優勢和樞紐優勢,協助上下游在供應鏈金融、B端電子商城平臺進行資源對接與撮合,挖掘客戶背后的數據價值及增值業務潛力,提升產業鏈資源整合能力,打造平臺型生態業務模式。

  “能源革命與數字革命跨界融合,勢必對電網的業務模式帶來優化甚至顛覆影響。我們要緊跟變革、引領變革。怎么做呢?產業投資平臺也好,產業互聯網平臺也好,一定是要把大家拉在一起玩、一起做、一起好。”紀涵說。

  從數據治理起步,用數據安全保駕護航

  數據作為數字世界的通用語言,要創造價值首先要準確可信。

  對數字電網而言,只有真實的數據才有模擬訓練和挖掘的價值。而作為“數字中國”組成部分,數字電網要支撐國家戰略,并與智慧政府建設銜接,也要以準確的數據為基礎。電力數據具有互聯網數據無法比肩的真實性,是描述宏觀經濟曲線的重要指標。可以說,數據是數字化電網的基石,也是電網的重要資產。擁有海量數據的電網深知這一點,因而把邁向數字未來的基礎性一步,放在了數據治理上。

  電網企業發輸變配用的生產經營環節中,每時每刻都在產生數據,有結構化的、非結構化的數據,有秒級的實時數據,也有分鐘、小時的時序數據,還有到天、周、年的批量數據,數據跨度大且種類豐富。這些數據量達到了PB+級。而這樣的數據寶庫,要通過大數據技術與生產經營活動充分融合,才能逐步釋放價值,并成為電網真正的重要資產。

  不過,南方電網的數據治理雖然已有多年積累,但電力數據的質量與準確性仍需要持續優化。對于掌控調度職能的電網而言,這是重任所在,因而成立專業的數據治理、數據資產管理機構就顯得尤為迫切。

  有業內人士曾指出,此前電力系統有幾類數據主要由生產部門和市場營銷部門負責運維,但在實際運作過程中,生產部門更多地關注安全生產,市場部門則將重心放在電費計繳和增供擴銷上。這就形成了數據質量的提升與部門核心業務重要性不對等的情況。

  為解決數據管理中的“權責利不對等”問題,南網數字化部新設大數據處,大數據處又設置了數據治理崗和數據運營崗。更早一步,2018年12月,南網大數據中心已經先行設立,目前由大數據處對大數據中心進行直接指導與管理。

  具體來說,數據治理崗的職能是負責數據供給,即組織采集跨部門跨領域跨業務的數據到數據中心。通過強化數據治理的手段,提供可供使用的數據。數據運營崗則是負責推動數據應用落地,組織對可用的數據進行加工,通過算法、模型等工具實現各類大數據分析應用。對內,幫助提升管理效率、提供輔助決策;對外,實現數據合作,充分釋放大數據的價值。

  “數據治理與數據運營的關系,就像備菜和炒菜的關系。”陳彬打了個比喻說。

  早在“數字南網”戰略發布前,南網數據資產管理工作已經開展。2017年,南方電網率先在央企中制定《數據共享開放指導意見》。2018年,《南方電網數據資產管理辦法》發布,這成為南網數據資產管理的根本法。2019年4月,南方電網正式印發《數據資產管理專項規劃》。2019年6月,南方電網在國家數據管理成熟度標準評估中,達到穩健級,在央企中處于較好水平。

  “這些都標志南網數據資產管理體系的基本形成。”陳彬說。

  梁錦照告訴記者,南網下一步將通過“三駕馬車”——數據建模、數據治理、應用驅動來提升數據質量。所謂“應用驅動”,是指在實際場景的不斷應用中發現數據問題,從而改善數據質量。

  “數據資產的價值未來是可以與電網資產相提并論的。”方翎說。目前大數據中心已經完成結構化數據平臺、海量實時數據平臺的上線運營,非結構化數據平臺將在10月份上線。

  不過,也有業內人士表示,電力數據雖然基礎質量較高,但電網還要建立接入各類其他數據的能力。原因是單純靠電力數據判斷,也可能會出現假象。例如,一家經營不善的企業準備跑路,但上個月還前來電網報裝,如果不結合物流等數據,就會給人以“擴大再生產”的錯覺。

  梁壽愚也提到,做AI訓練只有電力數據是不夠的,還需要引入宏觀經濟數據、氣象數據、人口數據等等,數據更新頻率從年度細化到月度則效果更佳。如果某一方面數據缺失,這部分AI的知識訓練就無法完成。也就是說,不僅電力數據要與社會共享,電網也要主動納入更多社會數據。

  而另一個正在構想階段的方向,是制作南方電網自己的知識圖譜。

  “單單將數據分散在庫里實際上不能很好地利用,我們希望把它變成知識。”梁壽愚說,擁有海量沉淀數據的電網相當于坐在了金礦之上,怎么把零散的數據變成知識,形成數據與業務之間的關聯,需要通過知識圖譜來實現。

  不過要實現這一切,首先需要在電網企業內部實現“數據共享”的機制。與所有嘗試推動這項工作的主體遇到的問題一樣,管理壁壘之下的部門壁壘,是數據共享難以實現的障礙所在。

  數據安全與數據價值是業內常提及的“矛盾孿生體”。陳彬表示,數據安全是不能回避的問題,越稀有的數據,價值就越高,而對安全要求越高的數據,市場需求就會越活躍,最后能產生更高的效益。“但是往往這些數據又涉及到公司的核心機密和客戶隱私。”

  在他看來,需要辯證看待這個問題。一方面,不能片面追求數據價值的最大化,需要統籌國家相關法律法規和公司業務開展的整體要求;另一方面,如果片面極致地追求數據安全,影響數據流動并導致數據管理成本不合理地增加,又會導致對內共享的裹足不前。

  “數據資產是在不斷的流通過程中釋放價值的,同一份數據在不同行業產生的價值是不一樣的。”陳彬認為,數據安全不應該是約束,而應該數據共享的安全屏障。

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