面對新能源并網挑戰、設備運維低效、用戶服務滯后等痛點，數字化轉型已成為電力企業突圍的必經之路。本文深度拆解政策驅動的行業趨勢，揭秘數據治理與AI賦能的核心方案，并透過國網湖南等標桿案例，展現數據如何從“沉睡資產”躍升為“價值引擎”。無論您是行業從業者還是數字化探索者，這篇文章將為您打開電力未來發展的新視角。
01、政策背景
近年來，我國電力行業正處于高質量發展的關鍵階段。在國家“雙碳”目標(2030年碳達峰、2060年碳中和)的驅動下，政策體系不斷完善，為能源結構轉型和電力市場化改革提供了明確方向。電力行業的核心政策涵蓋四大領域：
電力法修訂：推動綠色低碳轉型，強化可再生能源并網保障，重構產業鏈協同生態。
可再生能源發展規劃：加速技術創新，促進智能電網與數字技術融合，破解新能源外送瓶頸。
電力市場化改革方案：放開售電側競爭，優化電價機制，降低工商業用電成本。
清潔能源發展規劃：提升用戶參與度，探索儲能調度、綠電交易等商業模式創新。
這些政策的核心目標可歸納為三點：一是到2025年實現新能源上網電價全面市場化，提升資源配置效率；二是支持可再生能源發展，助力“雙碳”目標落地；三是優化電力系統穩定性，確保能源供應安全。
02、行業需求分析
電力業務流程復雜，覆蓋發電、輸電、配電、交易等環節，其在數據規模、實時性、復雜性、安全性和行業特性等方面與其他行業存在顯著差異。盡管電力數據量龐大且技術手段日益成熟，但以下問題仍制約行業發展：
數據孤島：業務環節獨立導致數據分散，格式不統一，形成物理性與邏輯性壁壘。
數據質量不足：傳感器數據缺失、異常值頻發，清洗與預處理依賴人工，效率低下。
實時性挑戰：采集延遲高、流處理技術不足，影響調度與故障響應。
算法與工具局限：傳統模型難以滿足負荷預測、故障診斷等復雜場景需求。
安全風險：數據傳輸與存儲存在泄露風險，權限管理機制不完善。
電力行業將圍繞“業務融合與場景化應用”、“技術驅動與智能化升級”兩大方向深化轉型。在業務融合層面，行業通過主數據標準化管理與跨系統整合，打破發電、輸電、配電環節的數據壁壘，構建全鏈路數據管理體系。例如，通過統一設備編碼規則與能源交易主數據模型，實現多源異構數據的貫通，支撐新能源并網管理、設備全生命周期優化等場景化應用；在技術驅動層面，AI與云邊協同技術成為核心引擎，機器學習技術被用于自動化數據清洗、元數據生成及非結構化數據處理，而邊緣計算與云平臺的結合則賦能實時監控與故障響應。
03、解決方案
目前，絕大多數電力企業都處于“數據資源化”的初步階段。為解決數據管理痛點，億信華辰提出以“數字化底座”為基石，打通全價值鏈數據鏈路，通過實時采集、智能清洗與深度分析構建“智慧云腦”。
方案架構
數據架構
本方案以“數字化云腦”為核心，構建覆蓋電力生產、傳輸、銷售全價值鏈的一體化平臺，包含四大層級：
數據采集層：支持多協議接入(如SCADA、IoT傳感器)，實現流批一體數據集成。
存儲計算層：分布式架構混合存儲關系型與實時數據庫，支撐高并發處理。
分析挖掘層：內置算法庫與場景模型，支持負荷預測、故障診斷等深度分析。
應用服務層：提供碳排放管理、用戶服務優化等微服務，支持容器化彈性擴展。
核心能力
借助億信華辰成熟的數據平臺+BI工具，對垂直業務場景的理解來構建相應的數據模型、數據指標、數據分析，從而通過差異化方案實現應用價值的最大化。
1.數據治理能力：涵蓋標準管理(業務、技術、管理屬性)、質量管控(完整性、準確性校驗)、安全分級(敏感數據脫敏、區塊鏈溯源)。
2.分析應用能力：基于BI技術，對電力能源數據進行智能分析，全方位滿足各類數據應用管理的場景，通過豐富的數據分析手段以及精準的數據挖掘模型，提供“運營調度分析”、“客戶分析”等業務主題的BI智能分析應用，為企業運營管理提供輔助決策支持。
3.數據服務能力：通過API接口開放數據資產，支持跨行業協作。
重點業務場景
億信華辰電力指標數據分析方案已適配多業務場景，形成覆蓋規劃-運營-設備-安全-服務的完整數字化解決方案矩陣，為新型電力系統建設提供核心數據支撐，助力電網效能提升與智能化轉型。
1.電網規劃設計分析
多維度評估技術/經濟/環境/負荷/新能源/安全等要素，聚焦供電可靠性、電網損耗、投資回報率等核心指標，構建智能化規劃體系。通過科學建模實現供電質量優化與低碳目標協同，建立全業務集成、信息共享的規劃管理平臺，提升電網可持續發展能力。
2.電網運營與調度
基于實時監測數據建立電壓合格率、頻率偏差等動態指標體系，融合負荷預測與儲能調度算法，重點優化供電可靠率(ASAI)、平均停電時間(SAIDI)等關鍵參數，實現調度策略動態優化與新能源高效消納。
3.設備運行監測與會診
實時監控設備運行狀態、診斷潛在故障、優化維護策略和延長設備壽命，通過對設備故障率、負載率、溫度、振動、絕緣狀態、運行效率、維護成本、故障恢復時間、碳排放強度等不同維度的分析，再借助狀態評估、故障預警、健康管理等手段，實現變電監測、輸電監測、電纜監測、技術監測及可靠性分析，確保設備安全可靠運行，降低運維成本，提升電網整體效率和環保水平。
4.綜合信息監測預警
整合電網運行數據與氣象/應急/輿情等300+外部數據源，構建多維度預警指標體系。開發智能研判算法實現故障概率預測，形成"監測-預警-決策"閉環管理，應急響應效率提升40%以上。
5.客戶數字化服務
從技術、經濟、行為、滿意度等維度展開，分析包括用電量、負荷曲線、功率因數、電費支出、投訴率、滿意度評分、需求響應參與率、電能替代率在內的各項指標，通過數據挖掘、用戶畫像、負荷預測、精準營銷等手段，進行用戶用電行為分析、需求響應優化、服務質量提升等，優化電力資源配置，提升用戶滿意度，支持電力市場化改革和“雙碳”目標的實現。
04、典型案例
國網湖南省電力公司以“共建共享共用”為建設思路，按照以“中臺指標開發+前臺報表展示”的架構進行項目整體內容建設，通過報表生成自動化、報表分析自助化、數據收集線上化三種方式，實現管理模式從向基層要數據到平臺取數據的變革，幫助業務和數據深度融合，增強用戶在使用過程中的獲得感、認同感。
建設內容：通過構建智能化數據中臺，整合15個業務系統數據，梳理業務應用指標管理體系，開發自動化報表1553張，覆蓋發電、輸電、配電全流程。最后通過地推培訓，促進成果互享，形成”感興趣、愿意學、動手做“的良性循環。
項目價值：基于報表平臺領導駕駛艙及可視化能力，為省、市分公司提供了門戶框架基礎，構建共享共建共用體系。門戶累計訪問量超41萬人次，報表點擊量顯著增加超252萬次，數據驅動生產的模式成為行業標桿。
結語：電力行業的數據價值躍升需以政策為牽引、技術為支撐、場景為落地。未來，隨著AI、區塊鏈等技術的深度融合，電力系統將向“源網荷儲”一體化方向演進，實現更高效的能源配置與更低碳的可持續發展。對于企業而言，構建標準化數據治理體系、深化垂直場景應用，將成為釋放數據價值、贏得競爭先機的關鍵。
