发电企业区域综合业务数据中台建设及应用

1、引言

数字经济时代，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术同等重要的生产要素。随着能源电力行业数字化转型的加速推进，作为能源生产核心环节的发电企业，其数字化转型需求尤为迫切。中国电力企业联合会《2023年中国电力行业数字化发展报告》显示，2022年中国电力行业数字化投入超过1200亿元，年均增长率达16.7%，其中发电领域投入占比约35%。然而，尽管投入巨大，发电企业数字化建设中普遍存在“信息孤岛”、“数据烟囱”现象，即数据资源分散、标准不统一、难以共享，严重限制了数据价值的发挥。

2、发电企业区域综合业务数据中台的理论基础

2.1 数据中台的概念和特征

数据中台是一套促进企业数据持续复用、连接数据与业务的机制。其核心在于整合、治理分散的数据资源，形成企业级数据资产，并通过标准化服务接口为各业务场景提供支撑。与传统数据仓库相比，数据仓库更强调数据的服务性、集中性及实时性，以支持企业的敏捷创新与业务决策。

在发电企业背景下，数据中台具备以下显著特征：

（1）强大的资源整合能力：打破传统“烟囱式”架构，实现跨系统、跨部门数据融合。

（2）敏捷的服务响应：采用模块化、组件化设计，能快速响应业务需求变化。

（3）完备规范的治理体系：建立完整的数据标准与质量管控机制。

（4）可衡量的价值：通过数据资产管理，实现数据价值可视化与量化评估。国家电网最新研究表明，有效的数据中台可将数据价值转化率提升超过40%。

2.2 发电企业数据管理的现状和挑战

当前，发电企业数据管理目前普遍信息系统分散、数据标准不统一的问题，调研显示，典型的大型发电集团通常拥有生产管理系统（PMS）、设备健康管理系统（EHM）、能源管理系统（EMS）、企业资源计划系统（ERP）等数十个信息系统。这些系统多由不同厂商在不同时段建设，数据标准各异，导致严重的“信息孤岛”现象。据中国电力企业联合会2022年调查，超过70%的发电企业存在数据分散、重复采集问题，约65%的企业反映数据质量差，使用效率低。

与此同时，物联网、云计算、人工智能等新技术在发电领域的广泛运用，驱动了数据量的爆炸式增长。统计数据显示，一台1000MW级火电厂的实时监测点超过10万个，日原始数据量超过1TB，这对传统数据管理模式构成巨大挑战。此外，发电企业还面临数据安全风险夹具、专业数据人才短缺、数据治理机制不完善等问题。根据中国电力行业2023年数字化安全事件报告，数据泄露和系统漏洞是发电企业的主要安全威胁，数据安全事件增长率高达22%。因此，迫切需要构建系统性的数据中台来应对上述挑战[1]。

2.3 区域综合业务数据中台的必要性

建设区域综合业务数据中台，是发电企业要破解数据管理难题、推进数字化转型的必然选择。其原因在于：

（1）数据中台能打破数据壁垒，实现区域内多电厂、多业务系统间的数互联互通，构建统一的数据资源池，从而有效解决信息孤岛问题；

（2）能够建立标准化数据模型与治理规范，显著提升数据质量与可用性，降低数据重复采集和冗余存储成本。据中国电力科学研究院2022年研究显示，完善的数据中台可使数据准备时间缩短60%以上、数据分析效率提高40%。

（3）能够依托AI算法与大数据分析技术，深度挖掘海量运行数据，为设备预测性维护、能源优化调度、经营决策提供精准支持，推动企业从经验驱动向数据驱动转变。

在“双碳”目标背景下，数据中台更是发电企业优化能源结构、提升能效水平的关键支撑。国家能源局预测，到2025年，数据驱动对发电企业节能减排的贡献率将超过15%。

3、发电企业区域综合业务数据中台的设计与构建

3.1 数据中台的整体架构

发电企业区域综合业务数据中台采用“一平台、四层级、多应用”的整体架构设计：

发电企业区域综合业务数据中台的整体架构

（1）“一平台”：指统一的技术支撑平台，包括基础设施层、数据安全保障体系及平台运维管理。

（2）“四层级”：包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据服务层，其中：

数据采集层： 对接各业务系统、物联网设备、外部平台等多源异构数据源，通过ETL工具、数据总线等组件实现数据的提取、转换和加载（ETL）。

数据存储层： 采用融合关系型数据库与非关系型数据库的分布式架构，构建高效存储结构化、半结构化和非结构化数据的统一体系。

数据处理层（核心层）： 包含数据建模、数据标准、数据质量、数据治理等模块，负责原始数据的清洗、转换、整合、计算，形成标准化的数据资产。

数据服务层： 通过API网关、数据服务目录等，将数据能力封装成服务，供上层应用灵活调用。

（3）“多应用”：面向生产、运营、管理等不同场景的业务应用系统，该架构充分考虑了发电企业的业务特点与数据特性，有效支撑数据全生命周期管理。

中国电力企业联合会最新统计数据显示，采用此类分层架构的数据中台，数据访问响应速度可提升3-5倍，系统扩展性提升超过40%[2]。

3.2 数据采集和集成策略

针对发电企业数据种类多样、来源分散、格式不一的挑战，需制定系统化的采集与集成策略。

（1）采集方式：

结构化数据（如DCS、SIS等自动化系统的运行数据），采用数据库直连或接口对接。半结构化数据（如设备检修记录、运行日志），利用爬虫技术和文本解析工具提取。非结构化数据（如设备图像、音频），结合边缘计算与流处理技术进行高效采集。

（2）集成模型（三层）：

物理集成层，通过构建统一数据总线与集成中间件，实现系统间数据传输通道。格式集成层，制定统一数据交换标准与协议，解决数据格式不一致的问题。语义集成层，借助主数据管理和元数据管理，统一数据口径和业务含义，确保集成语义一致性。

华电集团2021-2023年实践表明，采用此分层集成模型后，数据集成效率提升55%，数据采集成本也降低约30%，有效支撑了区域多电厂数据的统一管理需求。

3.3 数据治理和质量控制

数据治理是数据中台建设的核心。发电企业区域综合业务数据中台构建了涵盖组织架构、制度规范、流程机制和技术工具四个维度的完善数据治理体系。在组织架构方面，成立由信息部门牵头，生产、运维、财务等多部门参与的数据治理委员会，负责数据标准制定与治理推进。在制度规范方面，制定并推行包括数据分类分级、数据质量管理、数据安全保护等在内的一系列规范，形成完备的制度体系。

数据质量控制采用“预防为主、检测为辅”的策略，建立覆盖数据全生命周期的质量管控机制：

（1）源头规范，利用数据标准规范源头数据录入，减少错误数据产生。

（2）质量监测，设计完善的数据质量评估指标体系，从完整性、准确性、一致性、及时性等维度进行全面监测。

（3）闭环处理，构建数据质量问题闭环处理机制，确保发现的问题能够及时有效解决。

数据质量指标体系展示见下表：

表1 ：发电企业数据中台数据质量评估指标体系

据国家能源集团2023年《发电企业数据治理白皮书》数据，实施完善的数据治理后，企业数据质量合格率从73%提升至94%，数据应用价值显著提高，为各类业务应用提供了可靠数据基础[3]。

3.4 数据存储和计算平台

发电企业区域综合业务数据中台采用融合传统数据仓库与大数据技术的混合架构存储与计算平台，旨在构建高性能、高可用、可扩展的技术支撑。

（1）数据存储（分层策略）

热数据：存储于内存数据库，支撑高频访问与实时计算。

温数据：存储于分布式关系型数据库，服务于日常业务查询和分析。

冷数据：存储于HDFS等分布式文件系统，用于历史数据归档与大规模批量分析。

该多级存储架构能满足不同业务场景对数据访问速度的需求，有效平衡存储成本与性能。华能集团2022年实践显示，混合存储架构可使数据查询响应时间减少70%，存储成本降低约25%。

（2）计算平台：

整合批处理（如Spark）、流处理（如Flink）、交互式查询等多种计算引擎，支撑离线分析与实时计算需求。构建统一的数据处理平台，高效处理设备状态、电网调度等海量时序数据。引入AI计算框架，支持设备故障预测、负荷预测等机器学习模型的训练与部署。采用容器化部署与弹性计算资源池，根据负载波动灵活调整计算资源，提升资源利用率，满足区域多个电厂的数据处理要求。

4、区域综合业务数据中台在发电企业中的应用

4.1 生产运营优化

区域综合业务数据中台为发电企业生产运营优化提供了全新的数据驱动模式。通过整合机组运行、燃料消耗、电网负荷、气象等多源信息，构建完整生产全景视图，实现发电机组精准负荷分配与动态调整[4]。中国电力企业联合会数据表明，2022年应用数据中台技术的发电企业，平均机组热效率提升2.3%，燃料消耗降低3.5%。基于数据中台的智能生产计划排程功能，使企业能够结合电力市场价格波动、上网电价政策及设备维护周期，优化机组启停策略与发电计划，统筹经济效益与设备寿命，为运营管理提供科学依据。

4.2 设备管理和预测性维护

在设备管理领域，数据中台的应用显著提升了预测性维护能力。通过整合设备振动、温度、压力等实时监测数据，结合历史运行数据及维修记录，构建设备健康状态评估模型。国内多家大型发电集团已采用此基于大数据分析的预测性维护方法。国家能源局2023年统计显示，应用该技术的企业非计划停机时间平均减少18.7%，设备维护成本降低15.2%。此外，数据中台实现了设备全生命周期管理，追踪设备选型采购、安装调试、运行维护到报废更新的全过程数据，形成基于实际性能和使用情况的动态资产评估体系，为资产投资决策和维修策略优化提供可靠依据。

4.3 能源交易和市场分析

在电力市场化改革背景下，数据中台为发电企业的能源交易提供了强有力的数据支持。通过集成电力交易中心数据、历史成交价格、负荷预测、竞争对手报价策略等信息，构建了全面的市场分析模型。据中国电力交易协会2024年研究，借助数据中台优化交易策略的发电企业，其中长期合同电量比例平均提高12.5%，现货市场收益率提升8.3%。数据中台的实时分析功能可快速识别市场异常波动、预测电力供需缺口与价格走势，辅助企业制定精准的投标报价策略。同时，中台整合区域间电力交换、跨省跨区交易及辅助服务市场数据，为发电企业多元参与电力市场提供全方位决策支持[5]。

5、结论

发电企业数字化转型的核心在于构建区域综合业务数据中台。该平台通过整合多源数据、打破信息孤岛，显著提升了企业在生产运营优化、设备预测性维护、能源交易分析、环境合规管理及决策支持等领域的效能，成功构建了数据驱动的业务创新模式。实践表明，数据中台不仅能够提高企业运营效率与经济效益，还能增强其对市场波动和政策调整的适应能力。未来，随着人工智能、区块链等新兴技术与数据中台的深度融合，发电企业将进一步挖掘数据价值，推动智能化转型向更高层级发展。然而，需要注意的是，数据中台建设是一个持续迭代的过程，企业需同步加强数据治理体系建设，完善数据标准与安全规范，以保障数据质量与安全性，从而最大化释放数据中台的价值潜能[6]。

参考文献：

[1]冯乃秀. 基于大数据技术的企业全面预算管理分析[J]. 中国乡镇企业会计， 2025， （13）： 55-57.

[2]彭放. 发电企业消防预警信息化体系的建设研究[J]. 中国电子商情， 2025， 31 （13）： 136-138.

[3]魏亿钢， 莫渝杰， 张路蓬. 基于区块链的碳市场统一监管机制：中国发电行业的应用[J]. 中国环境管理， 2025， 17 （03）： 111-123.

[4]陈雅丽. 新型电力系统建设中发电企业财务管理[J]. 大众投资指南， 2025， （17）： 117-119.

[5]张文浩， 孙建旸， 刘魏涛， 郭洋， 王卫宏， 芮冬阳， 荆朝霞， 唐文虎. 基于边缘计算的电化学储能大数据平台研究与应用[J]. 新型电力系统， 2025， 3 （02）： 214-229.

[6]周寅洁. 基于现金流角度分析企业的价值——以天津区域新能源发电企业为例[J]. 中国总会计师， 2025， （05）： 44-46.