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基于大数据分析的电网企业资产全寿命周期管理探析

2025-05-12 34 上传者：管理员

摘要：电网企业作为电力传输和配送的主体，对我国经济发展有着重要的意义。电网企业通常具有一定的规模，不仅资产数量多，而且价值高，管理难度较大。很多电网企业为了提升资产管理水平，开始积极引入大数据分析并应用于资产全寿命周期管理，取得了一定的成效。但是由于实践经验上的局限性，有相当一部分电网企业对于大数据分析的应用深度和成熟度不足，大数据分析效能在企业实际资产全寿命周期管理中的作用发挥得并不充分。鉴于此，本文基于大数据分析，对电网企业资产全寿命周期管理进行了深入研究，在阐述了大数据分析以及电网企业资产全寿命周期管理相关概念之后，进一步对此项工作的现实意义、存在的瓶颈以及对策进行了研究，旨在促进电网企业资产全寿命周期管理水平的提升。

关键词：
全寿命周期管理
创新驱动发展
大数据分析
电网企业
资产
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在经济社会高质量发展和能源结构快速转型的背景下,我国电网企业坚持创新驱动发展,积极引入和应用先进的技术开展运营管理工作｡资产全寿命周期管理是电网企业运营管理的重要内容之一｡加快此项工作的创新发展步伐,充分应用大数据分析对海量资产数据进行深度挖掘､处理､应用,可以更好地体现资产全寿命周期管理的专业性和高效性,在为企业降本增效提供一定助力的同时,还能够提升企业整体竞争力｡现阶段,很多电网企业在将大数据分析应用于资产全寿命周期管理过程中,存在着数据源端口对接､配套规章制度､人员专业素质方面的问题,对此项工作开展形成了一定的桎梏,有必要从以上几个关键点出发,深入探索大数据分析下电网企业资产全寿命周期管理对策,充分发挥大数据分析效能,促进企业持续､稳健发展｡

一、大数据分析及电网企业资产全寿命周期管理的相关概念

(一)大数据分析

大数据是信息时代的产物,这一概念最早起源于美国,具体是指在多元化信息来源前提下所形成的大量非结构化或结构化数据集｡大数据分析具体是指对规模庞大的数据进行分析的一系列活动｡

现阶段,大数据分析具有如下特点｡

1.效率性｡大数据分析相较于传统分析模式来说,数据处理､监测以及反馈效率更高,可以更加全面､系统地提取资产数据价值｡

2.智能化｡大数据分析应用不拘泥于单一形式,可以与其他智能技术有机结合,联动应用,识别和干预资产相关数据信息趋势､内容以及异常情况,通过跨领域分析实现资产管理维度多元化｡

3.开放性｡大数据分析所对应的数据源丰富多样,可以对互联网数据､传感器数据以及开放数据进行综合分析,有助于对企业资产风险进行全过程､全面分析评估,进而提供更加有效的数据支撑｡

(二)电网企业资产全寿命周期管理

电网企业资产全寿命周期管理指的是在明确电网企业资产全寿命周期管理总体目标基础之上,对企业资产管理过程中各阶段影响因素进行有效识别和评价,明确具体问题所在,进而通过计划､组织､领导､协调､控制实现预期资产管理目标的一系列措施｡集成管理思想对电网企业资产全寿命周期管理的目标､组织､方法进行了明确,在对统一的概念､统一的目标､统一的管理语言､统一的管理规则以及集成化信息管理系统进行整合之后,实现电网企业资产管理决策､规划设计､采购使用､维护处置等各阶段的集成｡

二、大数据分析应用于电网企业资产全寿命周期管理的现实意义

(一)有利于电网企业更好地实现资产管理,降本增效

以“准许成本+合理收益”作为定价前提,固定资产和运维费用作为准许成本的重要内容成为电力企业管理的重点和难点｡将大数据分析应用于电网企业全寿命周期管理,电网企业的固定资产使用情况以及运维费用的收集､整合､统计､处理､分析､反馈可以更加系统､全面､精准,使得企业可以对自身固定资产以及运维费用的实际发生和使用情况有更加深入的了解,有利于降低运维费用和资产损耗,提升企业整体资产管理成效｡

(二)有利于电网企业更好地提升市场竞争力

大数据分析应用于电网企业资产全寿命周期管理,通过全面､系统､精准的分析,可以实现各类资产数据的分类､分块､分层次体现｡数据中有价值信息能够得到有效提炼,不仅可以解决以往电网企业在开展资产全寿命周期管理过程中数据分析结果杂乱､分散的问题,而且能够做好企业资产的事前预测､事中控制､事后监督评价,使得电网企业各类资产管理工作由传统反馈型向决策支持型转变,促进企业市场竞争力的提升｡

(三)有利于电网企业发展

大数据分析应用于电网企业资产全寿命周期管理,可以有效避免以往资产管理人工操作所导致的误差,通过大数据技术管理和监控,提升全寿命周期资产管理数据信息的可追溯性和透明度,提升企业资产全寿命周期管理的合法性､合规性以及标准性,夯实企业应对各种变化和挑战的基础｡

三、现阶段电网企业应用大数据分析开展资产全寿命周期管理存在的瓶颈

(一)资产全寿命周期管理数据源端口对接不充分

很多电网企业在开展资产全寿命周期管理过程中所涉及的资产规模､种类､数量都较大,而不同类型资产在不同阶段所对应的管理系统不同｡电力系统､信息系统､调度系统､财务系统､后勤管理系统､办公系统等各类系统的资产信息数据由于数据格式､命名规范､编码标准缺乏一致性,并没有全面实现互联互通,端口对接不充分导致的“数据孤岛”问题直接影响后续大数据分析质量｡一些电网企业没有充分认识到大数据技术开放性的特点,在开展资产全寿命周期管理数据源端口对接相关工作过程中存在着安全性不足的问题｡数据源筛选､过滤以及处理等多个环节安全工作做得不到位,不仅会出现由于资产全寿命周期相关信息对接过程中一些错误信息数据输入导致分析结果偏差的情况,还会出现资产大数据泄露､篡改等安全问题｡以国网浙江电力为例,该企业在应用大数据分析开展资产全寿命周期管理过程中,虽然初步实现了资产全寿命周期管理数据源端口对接,但是由于所管控的项目涉及各级供电公司依据相关部门公布的重大项目清单选定的电力工程项目,一些资产对接内容存在着复杂性,在实际对接过程中常常面临进度难把控､跨部门协作较复杂等情况｡系统兼容性不足,缺乏统一的平台整合信息,进而导致资产大数据分析结果质量较差｡

(二)资产全寿命周期大数据分析配套规章制度不完善

电网企业资产全寿命周期管理涵盖资产管理决策､规划设计､采购使用､维护处置等多阶段内容,在引入大数据分析之后,很多电网企业都存在着配套规章制度不完善的情况｡首先,一些电网企业并没有在规章制度中指出资产管理全寿命周期模拟分析的必要性,且没有分场景､分条件对资产评估方式方法进行明确,容易导致后续资产分析工作的随意性｡其次,一些电网企业并没有明确资产全寿命周期管理大数据分析相关岗位职责以及系统平台操作权限,存在着多人一岗的情况｡这不仅导致相关工作人员工作量繁重,而且在出现数据分析问题时,追责也难以落实到具体人员,不利于相关人员工作主观能动性的提升,无法为资产全寿命周期管理水平的提升提供有效动力｡以国网湖南电力为例,该企业在应用大数据分析开展资产全寿命周期管理过程中,虽然初步实现了资产精益管理模式的推进,但是配套规定制度并不完善,数据分析操作存在着高度分散和无章可循的情况,数据收集与整合､数据分析､数据可视化､报告撰写以及反馈等模块工作职责和权限并没有在相应的规章制度中体现,不利于企业快速实现提质增效｡

(三)资产全寿命周期大数据分析人才专业素质有待提升

要想切实提升电网企业资产全寿命周期大数据分析水平,选择既能够懂得电力系统运行和维护,又精通大数据分析的高素质复合型人才开展具体事宜至关重要｡目前,一些电网企业在开展此项工作过程中存在着大数据分析人员知识结构和储备不足的情况,专业素质无法与当前资产分析实际需求相契合｡一些人员虽然具备一定的理论知识,但是实践经验存在着一定的欠缺,不能妥善应对资产大数据分析突发事件,进而导致一些风险和问题难以得到及时反馈和有效处理｡以国网天津市电力为例,该企业虽然在积极吸纳和引入资产全寿命周期大数据分析人才,将人才培养纳入人才发展中长期规划,但是在此类人才“入职､入门､成才”的不同阶段的培养和应用计划的制定､实施以及培养体系构建方面存在着一定的欠缺,人才技能应用效能提高较慢,资产管理系统操作以及科技创新､价值创造滞后,一些具体实践工作效能并没有得到显著提升｡

四、电网企业应用大数据分析开展资产全寿命周期管理的优化对策

(一)提升资产全寿命周期管理数据源端口对接充分性

首先,电网企业应当基于大数据分析明确自身资产全寿命周期管理整体目标,并明确资产决策､规划设计､采购使用､维护处置等阶段的资产管理具体规划,确定具体的资产管理任务和实施路径,为后续企业资产全寿命周期管理数据源端口对接夯实基础｡

其次,电网企业在开展资产全寿命周期管理过程中还应当对各类系统的资产信息数据格式､命名规范､编码规则标准进行统一,安排专人应用先进的系统端口对接技术来实现数据的转换,确保不同系统之间的数据兼容性｡电网企业应投入一定资源用于资产全寿命周期管理大数据分析,对硬件设备进行优化,确保硬件设备能够满足企业资产管理决策､规划设计､采购使用､维护处置等各阶段数据分析需求,提升与其他系统进行互联紧密度｡这样不仅能够方便企业资产基础数据采集,而且还能够为大数据分析提供有效硬件支撑,有利于电网企业提升各阶段资产管理大数据分析结果的精准性､全面性､系统性｡

以国网浙江电力为例,企业的电力工程电压等级一般在35千伏及以上,对应运营管理资产内容复杂,在实际资产全寿命周期管理数据源端口对接过程中,国网浙江电力通过数字赋能,加快推进调度组件全网推广,扎实推进资产全寿命周期管理系统应用,在支撑国家电网新一代设备资产精益管理系统的应用过程中,夯实“电网一张图”基础,统一电力系统､信息系统､调度系统､财务系统､后勤管理系统､办公系统的资产信息数据格式､命名规范､编码规则标准,加快数据转换步伐,提升不同系统之间的数据兼容性,全面实现数据的互联互通和高效共享｡

(二)完善资产全寿命周期大数据分析配套规章制度

首先,电网企业应当在资产全寿命周期管理配套规章制度中引入大数据分析相关要求,明确具体资产管理全寿命周期模拟分析的必要性,结合各阶段资产使用情况,分场景､分条件确定资产评估方式方法,为后续资产分析工作有序开展提供正确指引,进而为企业资产布局和优化配置提供制度支撑｡

其次,电网企业还应当在规章制度中明确资产全寿命周期管理大数据分析相关岗位权责以及系统平台操作权限,安排足够的人员分别负责数据收集与整合､数据分析､数据可视化､报告撰写以及反馈等工作,实现专人专岗,出现问题能够追溯到具体人员,切实提升相关人员工作主观能动性｡

最后,电网企业应对现有的资产全寿命周期管理大数据分析流程和内容加以优化,设定大数据分析各个操作环节的时限,对具体操作内容进行细化｡

以国网湖南电力为例,企业在应用大数据分析开展资产全寿命周期管理过程中存在着制度层面的问题,于是积极探索优化方向和完善对策,对现阶段资产全寿命周期大数据分析工作的重点内容进行拆分,对具体内容对应细则进行分类､分块,明确数据采集､数据预处理､数据探索､数据建模､模型评估､结果反馈人员的职责和操作权限｡在数据采集和预处理环节,企业明确需要采集的各阶段资产管理内容,确保各阶段资产数据的准确性和完整性;在数据探索和建模环节,确定数据挖掘和预测分析工具;在模型评估环节,确定评估结果的可视化工具;在结果应用环节,确定各阶段资产数据分析报告的重点以及问题｡此外,企业对于资产全寿命周期管理大数据分析流程和内容的优化进行可行性分析,引入前沿的量化评价方法进行全面､系统的论证,在二次考量之后对相关规章制度内容进行动态调整,确保制度内容能够为资产全寿命周期大数据分析及时性､效率性的提升提供有效保障｡

(三)提升资产全寿命周期大数据分析人才专业素质

电网企业需结合自身资产大数据分析实际需求来开展继续教育培训工作｡在培训时间设定上,企业可以沿用以往的定期培训,也可以引入弹性培训,实现大数据分析人员知识结构和储备的更新和优化｡在培训内容设定上,企业不仅要引入专业人士有针对性地为相关人员传授最新的理论知识､实操技术,还应当结合企业实际需求培养资产全寿命周期大数据分析的及时反馈和突发事件有效处理能力,提升此项工作的精准性｡

电网企业需要关注和重视对资产全寿命周期大数据分析人员的绩效评价考核工作,以月度､季度､半年度以及年度为节点,构建综合性考核体系,开展绩效评价考核工作,对考核过程中所发现的不足提出建议,为电网企业全寿命周期管理水平的提升提供有效动力｡

2024年以来,国网天津电力加大对电网企业资产全寿命周期大数据分析人才培养力度,打造高素质､高技能人才队伍｡企业结合电网全寿命资产管理对大数据分析技能人才的需求,对不同岗位的专业员工实施“培评用”三位一体培训模式,并按照“划分单元､按需施教”的原则搭建进阶课程体系,施以差异化､订单式培训,提升各专业员工的核心业务能力｡企业鼓励技能人才参与技能竞赛,以赛促学､以赛促干,实现“培训培能､赛场赛马”相结合｡企业开展技能骨干选拔,把业务能力强､技能水平高､工作业绩佳的优秀人才选拔出来,全面构建人才进阶培养体系｡

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文章来源:廖光元.基于大数据分析的电网企业资产全寿命周期管理探析[J].现代营销(下旬刊),2025,(05):55-57.