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，进一步触及公司核心业务，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，利用软件工具和软件技术，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，公司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，数据资产在公司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、电力知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，阿博茨科技希望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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