生產(chǎn)運營環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在本質(zhì)上還是思考如何利用智能技術(shù)深化智慧生產(chǎn)的過程。如果要對整個演變過程進(jìn)行解析，可以大致提煉為數(shù)字建模、信息集成、深度應(yīng)用三個階段，即通過設(shè)備數(shù)字化—＞信息規(guī)范化—＞數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的數(shù)據(jù)驅(qū)動全流程化，構(gòu)建全感知、全聯(lián)接、全場景、全智能的數(shù)字運營環(huán)境，達(dá)到運行狀態(tài)一目了然、風(fēng)險管控一線貫穿、設(shè)備操作一鍵可達(dá)、生產(chǎn)指揮一體作戰(zhàn)的總體目標(biāo)。

1 電網(wǎng)生產(chǎn)運營數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑

建立模型：完成從設(shè)備數(shù)字化到設(shè)備上云的過程。首先構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化共享資源池，踐行信息標(biāo)準(zhǔn)化體系管理?；谄脚_開展設(shè)備健康性監(jiān)測、設(shè)備運營優(yōu)化、設(shè)備安全操作等服務(wù)，加快設(shè)備上云、用云。

信息集成：完成從數(shù)據(jù)規(guī)范化到數(shù)據(jù)互聯(lián)的過程。廣泛引入物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建新一代數(shù)據(jù)中心的核心平臺，將生產(chǎn)流程中各類控制終端應(yīng)用情況(SEM、PLM、ERP、機(jī)器人等自動化系統(tǒng))納入云化管理。數(shù)據(jù)應(yīng)用：完成數(shù)據(jù)分析到輔助智能決策的過程。通過生產(chǎn)過程中巡視、檢修、故障處理等數(shù)據(jù)的采集、格式規(guī)范環(huán)節(jié)，結(jié)合大數(shù)據(jù)模型算法的預(yù)設(shè)，服務(wù)于設(shè)備監(jiān)測、故障診斷搶修、現(xiàn)場作業(yè)管控等具體業(yè)務(wù)。

2 綜合治理，下好一盤棋

具體落實三個階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作時，需要分析各階段的主要制約因素、技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)類舉措、主要準(zhǔn)備工作及進(jìn)度等，以感知及自動控制硬件建設(shè)、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)、信息建模等為基石，夯實軟硬件（平臺）建設(shè)。以數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)運營模塊建設(shè)、邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、專業(yè)軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)邏輯展示為切入口，強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理能力。廣泛應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，設(shè)計數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)輔助決策架構(gòu)等，普及數(shù)據(jù)應(yīng)用效果。

2.1 第一階段：建立模型

為解決存量設(shè)備的生產(chǎn)廠家分布廣、出廠年份跨度大、不同型號和版本的數(shù)據(jù)采集點、數(shù)據(jù)采集方式、參數(shù)定義和邊界不同，自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化水平較低，改造難度大、成本高等困難，需要發(fā)揮無線傳感、自動測量儀器儀表等關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)備作用，突破監(jiān)控系統(tǒng)中核心芯片、伺服電機(jī)、驅(qū)動器、現(xiàn)場總線、以太網(wǎng)等關(guān)鍵器件技術(shù)，覆蓋可編輯邏輯控制器、分布式控制程序、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)。能夠通過監(jiān)測并分析事故模型和實際狀態(tài)快速檢測異常狀況，在事故條件具備前進(jìn)行察覺并立即觸發(fā)響應(yīng)措施。另外，推進(jìn)5G、軟件定義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用，落實網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、軟件集成的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)建設(shè)。

存量設(shè)備自動化、智能化基礎(chǔ)改造方面，加裝傳感器、通信模塊、控制器等部件，提升設(shè)備數(shù)字化水平。增量設(shè)備加裝工控軟件，添加數(shù)據(jù)采集點、統(tǒng)一內(nèi)外部通信協(xié)議；多源異構(gòu)的采集技術(shù)方面，具備工控信號雷電防護(hù)數(shù)據(jù)直采、啞終端浸入式或非侵入式采集等。另外，制定設(shè)備數(shù)據(jù)模型、接入方法和傳輸方式（應(yīng)用層協(xié)議以及IOT 物聯(lián)網(wǎng)平臺接入邏輯）。建立電子化歸檔臺帳、設(shè)備數(shù)據(jù)庫、故障庫等，實現(xiàn)設(shè)備信息管理動態(tài)化。

信息建模方面，顯示相應(yīng)設(shè)備設(shè)施的空間位置和外部結(jié)構(gòu)，完成自動漫游、手動漫游、機(jī)器人視角漫游、隱蔽工程／設(shè)備內(nèi)部漫游多種查看模式；設(shè)定移動式機(jī)器巡視點位，編制巡視任務(wù)下發(fā)到機(jī)器巡視系統(tǒng)；建立材料庫及工器具庫模型，完善設(shè)備臺賬信息、監(jiān)測信息、檢修工藝信息與模型關(guān)聯(lián)等；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)方面，以云計算、大數(shù)據(jù)分析平臺為載體，加快戰(zhàn)略資源整合。突破通信協(xié)議、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，推動數(shù)字化裝備維護(hù)知識庫共享。圍繞智能裝備接入工業(yè)云的數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)連接、調(diào)度管理，提升云平臺系統(tǒng)供給能力。

2.2 第二階段：信息集成

為解決系統(tǒng)之間相互獨立，業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)采用的技術(shù)框架和技術(shù)路線存在差異，造成數(shù)據(jù)不一致和冗余、信息集成難度大等問題。需要通過數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)互聯(lián)，系統(tǒng)中各子系統(tǒng)和用戶的信息采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和編碼，實現(xiàn)全系統(tǒng)信息共享，進(jìn)而實現(xiàn)相關(guān)用戶軟件間的交互和有序工作；技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)方面，完成包含通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化(如MAP/TOP，自動化協(xié)議/技術(shù)協(xié)議等)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(如STEP，產(chǎn)品模型數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)等)以及調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化、電子文檔標(biāo)準(zhǔn)化、交互圖形標(biāo)準(zhǔn)化等。

圖1 電網(wǎng)生產(chǎn)運營數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑的推演思路圖

數(shù)據(jù)規(guī)范方面，將生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)接入南網(wǎng)數(shù)據(jù)中心，通過建設(shè)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)獲取及整合等模塊規(guī)劃，實現(xiàn)多源異構(gòu)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)集成應(yīng)用。首先完成將電網(wǎng)運行、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、低壓集抄數(shù)據(jù)歸集到數(shù)據(jù)中心，進(jìn)而實現(xiàn)內(nèi)外部數(shù)據(jù)接入。

邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)方面，首先通過統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)傳輸協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，輸、變、配、用各專業(yè)重要區(qū)域、重要設(shè)備數(shù)據(jù)接入物聯(lián)終端。具體體現(xiàn)在傳感器和智能終端通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)接入，巡檢機(jī)器人等通過集成物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議插件接入，傳感器等通過物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)接入，電表等通過NB-IOT 通信芯片接入。其次完成針對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)的收集、設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)控和維護(hù)等設(shè)備管理。最后應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，圖像自動識別，對主設(shè)備運行狀態(tài)自動診斷能力提升。

2.3 第三階段:數(shù)據(jù)應(yīng)用

為解決系統(tǒng)累積的數(shù)據(jù)尚未充分挖掘效用，基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程度不高等問題，需要規(guī)范靜態(tài)、動態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、序列規(guī)則挖掘算法以及基于預(yù)測強(qiáng)度的聚類方法等。通過建設(shè)數(shù)據(jù)分析模型庫完善數(shù)據(jù)治理機(jī)制，構(gòu)建數(shù)據(jù)相關(guān)系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)規(guī)?；涞亍＿\用不同的分析手段，根據(jù)業(yè)務(wù)板塊、主題進(jìn)行多維度分析、加工處理，之后得到有價值的數(shù)據(jù)用于展現(xiàn)，輔助決策分析。

模型架構(gòu)設(shè)計方面，生產(chǎn)領(lǐng)域主要針對設(shè)備的功能位置、資產(chǎn)信息、規(guī)格型號、運行環(huán)境等，設(shè)計設(shè)備監(jiān)視模型、作業(yè)計劃模型、設(shè)備操作模型、作業(yè)過程模型、設(shè)備缺陷模型、作業(yè)報告模型、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)模型、實驗報告模型等，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到模型搭建及應(yīng)用的系統(tǒng)功能優(yōu)化。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘—＞數(shù)據(jù)分析—＞輔助智能決策功能，利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的信息構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，實現(xiàn)分析預(yù)測、輔助決策的功能[1]。

基于“數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)”的原則，數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的平臺化建設(shè)，完成機(jī)理模型、大數(shù)據(jù)分析模型等設(shè)計，服務(wù)于設(shè)備監(jiān)測、故障診斷搶修、現(xiàn)場作業(yè)管控等具體業(yè)務(wù)。隨著人工智能等技術(shù)的深入應(yīng)用，在數(shù)據(jù)—預(yù)測—決策這個模式下不斷地提高工作流程的準(zhǔn)確度以及快捷度。

3 輔助支撐，以管促優(yōu)

資產(chǎn)全生命周期管理方面。生產(chǎn)運營環(huán)節(jié)主要完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺和實時數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，建設(shè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，實現(xiàn)全類型數(shù)據(jù)的全生命周期管理。一方面，持續(xù)推進(jìn)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，促進(jìn)技術(shù)及時轉(zhuǎn)化為技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)并形成體系；另一方面開展設(shè)備運行評價，推進(jìn)對6+1生產(chǎn)系統(tǒng)各數(shù)據(jù)模塊的使用，對于已缺失的數(shù)據(jù)采用人工收資數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)進(jìn)行完善。開發(fā)生產(chǎn)指揮監(jiān)控系統(tǒng)運行評價模塊，實現(xiàn)系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)抽取和評價結(jié)果生成，減少人為因素影響。深化設(shè)備運行評價應(yīng)用，建立科學(xué)客觀的評價模型，規(guī)范數(shù)據(jù)來源，確保評價客觀、真實。

制度、流程優(yōu)化方面。通過對流程、制度、規(guī)范條例等的制定修編，開展數(shù)據(jù)全生命周期統(tǒng)一管理。主要可開展智能巡視的作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、機(jī)器人巡視點位設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)、機(jī)器人技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、視頻監(jiān)控技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)采集作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)分析管理標(biāo)準(zhǔn)等。各專業(yè)可結(jié)合實際需要，單獨設(shè)置相應(yīng)的專用標(biāo)準(zhǔn)制度等。例如，變電站隔離開關(guān)分合閘位置姿態(tài)辨識技術(shù)規(guī)范、變電站監(jiān)控系統(tǒng)防止電氣誤操作技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、新增遠(yuǎn)方操作的點位標(biāo)準(zhǔn)；生產(chǎn)領(lǐng)域圖像識別技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等[2]。

崗位優(yōu)化方面。人工智能、自動化和機(jī)器人行業(yè)的興起雖然帶動了對技術(shù)“硬技能”的需求，但創(chuàng)造力、適應(yīng)能力、合作能力和時間管理能力等“軟技能”也可以幫助員工適應(yīng)新職位、接受再培訓(xùn)。以構(gòu)建數(shù)字化人才培養(yǎng)體系，柔性敏捷、智能預(yù)判的生產(chǎn)管理為綱，推動精細(xì)精準(zhǔn)的人力配置動態(tài)平衡數(shù)字化管理。拉開簡單勞動崗位與較高技術(shù)含量崗位、普通崗位與特殊崗位、通用崗位與專業(yè)崗位的分配差異，通過職業(yè)發(fā)展優(yōu)先、薪酬待遇傾斜等措施推動非核心專業(yè)、通用崗位向智能運維、融合處理等核心專業(yè)、評價診斷等新興崗位轉(zhuǎn)型。

體系支撐方面。結(jié)合平臺基礎(chǔ)共性、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用服務(wù)等，發(fā)布平臺標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南，研發(fā)數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)實施知識庫。首先，基于區(qū)塊鏈技術(shù)建立跨行業(yè)跨領(lǐng)域的平臺聯(lián)盟。建立區(qū)塊服務(wù)體系，推進(jìn)平臺間數(shù)據(jù)安全流動、可信服務(wù)增值；其次，建立監(jiān)測分析體系，完善信息報送指南和監(jiān)測指標(biāo)體系，加強(qiáng)與主要平臺的運行數(shù)據(jù)共享；最終，強(qiáng)化運營質(zhì)量監(jiān)控，基于“全景全息駕駛艙與數(shù)字運營地圖”的高質(zhì)量智慧運營決策體系，開展過程中價值全景展示，跟蹤和評價執(zhí)行情況及外部環(huán)境變化的影響，及時發(fā)現(xiàn)執(zhí)行偏差。各業(yè)務(wù)專業(yè)領(lǐng)域平臺實施功能績效評價與運營質(zhì)量評價，完善多維量化監(jiān)測評價體系[3]。

網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)方面。依據(jù)公司信息化建設(shè)與網(wǎng)絡(luò)安全一體管控、分級分域、主動防護(hù)的策略，結(jié)合安全分區(qū)、網(wǎng)絡(luò)專用、橫向隔離、縱向認(rèn)證的建設(shè)原則，落實同步規(guī)劃、同步建設(shè)、同步使用的推進(jìn)方法，開展網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)管控，確保符合國家、行業(yè)及公司網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)要求。開展軟硬件防火墻建設(shè)與其他監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)安全診斷、數(shù)據(jù)安全加密技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化、虛假數(shù)據(jù)攻擊檢測及防范研究。

4 探索無限，銳意進(jìn)取

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)工程，單純堆砌大量數(shù)字化工具是難以完成的。另外，如果單純依賴數(shù)字技術(shù)而忽視傳統(tǒng)業(yè)務(wù)屬性，融合應(yīng)用的壁壘很難真正打通。首先，確保有效數(shù)據(jù)能夠精準(zhǔn)全面的實時采集，規(guī)范統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量要求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享通路；其次，落實技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議不統(tǒng)一制約系統(tǒng)間的集成，建立以知識、工藝和數(shù)據(jù)為核心的內(nèi)部服務(wù)共享體制和機(jī)制，支持企業(yè)構(gòu)建能夠貫通信息部門、業(yè)務(wù)部門的通用型平臺，加強(qiáng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的轉(zhuǎn)換和銜接，真正實現(xiàn)資源配置的優(yōu)化；最終，實現(xiàn)內(nèi)部集成，即實現(xiàn)技術(shù)、管理與生產(chǎn)的集成，解決現(xiàn)場的流程效率和生產(chǎn)過程的不確定性問題[4]。

5 結(jié)語

只有把數(shù)字技術(shù)、生產(chǎn)設(shè)備、人員崗位要求及作業(yè)現(xiàn)場等有效結(jié)合，聚焦生產(chǎn)運維核心業(yè)務(wù)，運用智能化、數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)等推動傳統(tǒng)電網(wǎng)改造升級，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才具有生命力。進(jìn)一步推動產(chǎn)業(yè)鏈整合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)集成，打造貫穿全生命周期的新生態(tài)。