发电企业区域综合业务数据中台与数据治理研究

关键词：发电企业；数据中台；数据治理；数字化转型；业务协同

1、引言

作为国民经济的基础支柱产业的电力行业， 正经历 一场深远的数字化转型浪潮。近年来，智能电网、物联网、大数据、人工智能等新兴技术飞速发 电企 期 务数据与运营信息。国家能源局统计显示，截止 2022 年底，中国电力总装机容量 年发电量突 .4 万亿千瓦时，相关数据体量呈指数级增长。面对如此庞大的数据资产，传统的数据管理模式已难以满足发电企业高效运营和科学决策的需求。

发电企业在数字化转型过程中普遍面临数据孤岛、标准不一、集成度低、实时性差等困境，生产管理系统、设备监控系统、能源交易平台等业务系统往往各自独立，数据流通不畅，导致企业难以全面把握生产经营状况，业务协同和精细化管理也难以达成。中国电力企业联合会 2021 年调研报告指出，超过 75% 的发电企业存在数据质量欠佳、数据应用效率低下的问题，严重制约了企业数字化转型的进程与成效，在此背景下，构建区域综合业务数据中台成为解决上述问题的有效途径。

数据中台扮演着连接数据源与业务应用的桥梁角色，能够实现数据的统一采集、标准化处理、集中存储与灵活调用，为各业务系统提供高质量的数据服务。它不仅有助于打破数据壁垒、促使信息共享与业务协同，更能通过数据挖掘与分析为企业经营决策提供科学依据。2020 至 2023 年间，华电集团在数据中台建设上的投入年均增长超过 30%，充分体现了行业对该解决方案的强烈需求。本文旨在深入探究发电企业区域综合业务数据中台与数据治理的建设思路、关键技术与应用效果，为电力行业的数字化转型提供参考与借鉴。

2、发电企业区域综合业务数据中台建设的背景和必要性

2.1 发电企业数据管理现状及挑战

当前发电企业数据管理面临诸多难题。《中国电力企业数字化转型调研报告（2021-2023）》显示，每家大型发电集团平均拥有 30 多个业务系统，如生产管理系统（PMS）、设备管理系统（EAM）、分布式控制系统（DCS）、企业资源计划系统（ERP）等，形成了复杂的信息系统生态。这些系统在不不同历史时期独立建设，技术架构和数据标准各异，导致严重的“数据孤岛”现象。调研发现，发电企业系统间数据共享率平均不足45% ，重复采集率达 38%，数据口径不一致更是常态，极大地制约了数据价值的发挥。

电力行业对安全生产有着特殊要求，且业务场景复杂多样，进一步加大了数据管理的难度。发电企业不仅需要实时监控与分析设备运行状态、能源消耗、电力调度等核心数据以保障安全生产，随着电力市场化改革不断深入及“双碳”（碳达峰、碳中和）战略的推进，其在经营决策、能源优化、环境管理也面临新要求，亟需更精准的数据支撑。华电集团 2022 年数据治理报告指出，发电企业每年因数据不准确、不及时造成的生产效率损失大概约占总收入的3.2%，数据管理成本占 IT 总支出的比例高达 24.5% ，数据管理效率亟待提升。

2.2 数据中台的概念及优势

数据中台是一种新型的数据架构与管理体系，旨在打破数据孤岛，构建企业级统一数据资产，并通过标准化接口为各业务系统提供数据服务。它定位于业务前台与技术后台之间，承担数据采集、处理、治理、存储与服务等核心功能。相较于传统数据仓库，数据中台更强调数据服务化能力以及对业务的赋能作用，秉承“中台”思维实现“一次建设、多次复用、持续迭代”的目标。Gartner 2023 年数字化转型报告表明，采用数据中台架构的企业，其数据利用效率平均提高 43% 、新业务开发周期缩短 56%、数据管理成本降低 31%。在电力行业，数据中台可整合发电、输配电、用电各环节的数据资源，支持跨业务场景的数据分析与应用创新，赋予企业更灵活、高效的数据支撑能力，助力其在数字经济时代保持竞争优势[1]。

2.3 区域综合业务数据中台对发电企业的重要性

区域综合业务数据中台对于发电企业数字化转型的重要性日益凸显。中国电力企业联合会发布的《2022 年中国电力行业发展报告》显示， 全国发 化转型投入超过 550 亿元，但数据利用效率普遍不足 30%，导致大量业 多业务系统存咋大量异构数据，数据中台通过整合这些数据并建立统 控机制，能有效打破数据孤岛，实现数据共享与业务协同。例如，华能集团 2021 年实施的区域数据中台项目，成功将数据整合时间缩减了 65%，决策响应速度提升了 47%，显著增强了其在能源市场的竞争力

3、发电企业区域综合业务数据中台的设计与实现

3.1 数据中台整体架构设计

发电企业区域综合业务数据中台采用“四层三横”的整体架构设计。纵向上包含四个层次：数据采集层、数据处理层、数据服务层和应用层；横向上则有贯穿三个支撑体系：数据标准体系、数据安全体系和数据治理体系。该架构设计遵循“数据驱动、业务导向、技术支撑”原则，兼顾了发电企业的行业特性和数据管理的通用要求。

在四个纵向层次中：

（1）数据采集层： 负责对接企业内外部各类数据源。内部数据源包括生产控制系统（DCS）、设备监测系统、ERP 系统等业务系统；外部数据源涵盖电力交易平台、气象数据、电网调度信息等。据华为技术有限公司与中国华电集团联合发布的《电力行业数据中台参考架构》（2022），典型大型发电企业每日需处理约10-15TB 数据，涉及50-80 个数据源，对数据采集的实时性、完整性和稳定性提出了严峻挑战。

（2）数据处理层： 作为中台核心，承担数据清洗、转换、融合与存储任务。该层运用分布式计算框架（如Spark， Flink）和混合数据存储策略（关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据平台等），支撑结构化、半结构化、非结构化数据的统一管理[2]。

（3）数据服务层： 通过 API 网关、数据服务总线等组件，将处理后的数据转化为标准化服务（如 API、数据集、模型服务），供应用层调用。（4）应用层： 包含生产管控、设备管理、能源优化、经营分析等各类业务应用，是数据价值实现的最终环节。在三个横向支撑体系中：

（1）数据标准体系：确保数据的一致性和互操作性；

（2）数据安全体系：保障数据在全生命周期的安全可（3）数据治理体系：负责数据质量管理、元数据管理及数据资产管理这种“四层三横”架构设计兼顾了技术的先进性与业务的适应性，并为未来发展预留了灵活扩展空间。3.2 数据采集与集成策略

数据采集与集成是发电企业区域综合业务数据中台成功建设的关键。依据数据来源与特性，采集三类采集模式：

（1）实时采集： 适用于 DCS、SCADA 等生产控制系统的关键运行参数。采用基于消息队列（如 Kafka）的技术，确保数据延迟控制在毫秒级。

（2）准实时采集： 适用于设备状态监测、环保监测等次要实时数据，数据延迟可控制在秒级。

（3）批量采集： 适用于 ERP、OA 等管理类系统数据，通常采用基于 CDC（变更数据捕获）技术进行周或事件触发的批量采集。

3.3 数据治理与质量控制

数据治理是数据中台持续发挥价值的基础保障。发电企业区域综合业务数据中台构建了“三级治理、五项控制”数据治理体系：

（1）三级治理： 涵盖企业级（战略与政策）、部门级（流程与协作）和系统级（执行与操作）治（2）五项控制： 包括数据标准控制、质量控制、安全控制、生命周期控制及价值控制 。

其中，数据质量控制聚焦于数据的准确性、完整性、一致性、及时性与可用性五个维度，通过构建完善的数据质量评估指标体系和监控规 在实践层面 发电企业通常成立数据治理委员会，明确数据责任人与数据管理流程，确保治 家电投集团某 区域公司实施数据治理后，企业主数据准确率从 85% 提升至 98.2% 致性也从 72% 提高到 95.3%，有效支撑了生产运营和经营决策的数据需求。同时，依托元数据管 据资 统一 管理及血缘关系追踪，为数据服务的可靠性和可追溯性提供了保障。

3.4 数据服务与应用接口设计

数据服务是数据中台向业务应用提供数据能力核心方式。发电企业区域综合业务数据中台采用分层服务架构：

基础数据服务：提供数据查询、统计、分析等基本功能。

通用能力服务：提供数据可视化、数据挖掘、机器学习模型调用等增强功能。

业务场景服务：针对设备健康管理、能效优化、电力交易决策支持等具体业务场景提供定制化解决方案。在接口设计方面，中台采用多种技术以满足不同应用场景需求：

（1）REST API： 适用于通用数据查询与分析需求（2）GraphQL： 适用于复杂关联查询和高度定制化的数据获（3）WebSocket： 适用于监控类应用的实时数据推送。

所有接口均采用统一的认证授权机制（如OAuth 2.0）和细粒度的访问控制策略，确保数据安全

4、区域综合业务数据中台在发电企业中的应用案例

4.1 生产运营优化

区域综合业务数据中台在发电企业生产运营优化方面展现出显著价值。中国电力企业联合会数据显示，截止2022 年，应用数据中台优化生产运营的发电企业，平均发电效率提升2.7%，煤耗率下降大概3.5 克/ 千瓦时。某大型发电集团通过数据中台，实现了对多区域电厂运行参数的实时监控与分析，并基于历史数据构建出发电设备最优参数模型。该模型可根据不同负荷工况，自动调整汽轮机进汽参数、锅炉燃烧工况等关键运行变量，实现机组运行状态的动态优化。

4.2 设备健康管理

在设备健康管理领域，区域综合业务数据中台推动了管理模式从“计划检修”向“预测性维护”的转变。国家能源局 2023 年统计显示，应用基于数据中台的设备健康管理系统的发电企业，非计划停机时长平均缩减38%，设备维护成本降低约 22%_o 例如，南方某跨五省区域发电集团应用数据中台后，整合发电机组传感器数据、历史检修记录、设备台账以及工艺参数，构建了涵盖汽轮机、锅炉、发电机等核心设备的健康指数评估体系。该系统能够实时监测设备运行状态，通过异常模式识别与趋势分析预判潜在故障，并提前发出预警。

4.3 能源交易决策支持

区域综合业务数据中台为发电企业在电力市场化交易中提供了强大的决策支持能力。随着中国电力市场改革深入，截止 2023 年底，全国电力市场化交易电量占比超过 40%，数据驱动的交易决策对发电企业至关重要。华电集团四川区域利用数据中台，整合了历史交易数据、电网负荷特性、实时电价信号、机组成本构成等多源数据，构建了电力市场交易分析模型。该模型能预测不同时段市场价格走势，并结合机组出力特性与边际成本分析，中长期合同签订和现货市场投标提供优化策略建议。

5、结论

发电企业进行区域综合业务数据中台与数据治理的建设及应用实践后发现，电力行业的数字化转型被数据实实在在地当作核心驱动力。在解决数据孤岛、标准不一、应用分散等系统性问题时，数据中台与数据治理让发电企业数据资产价值和业务协同能力得到显著增强。

就生产运营优化而言，数据中台通过多维数据融合分析，显著提升发电效率并降低能耗水平；在设备健康管理方面，依托中台的预测性维护功能，非计划停机时间大幅减少，设备使用寿命有效延长；在能源交易决策中，数据驱动的市场分析与策略优化显著提升了企业的市场竞争力；此外，在环保监测与合规管理方面，全面的数据整合与分析为企业绿色低碳转型提供了强大支撑。

根据电力行业 2023 年数据的统计，应用数据中台的发电企业平均运营效率上表现突出，平均比行业水平高出15-20%，同时运营成本降低8-12%。这一实践成果表明，数据 中台不仅是企业数字化转型的关键基础设施，更是推动电力行业向智能化、高效化、绿色化发展的重要引擎。未来，随着数据技术的持续迭代和行业应用的深入，数据中台将在更广泛的业务场景中释放价值，助力发电企业实现更高质量的可持续发展。

参考文献：

[1] 雷和林 ， 邵尤谦 ， 邵珠鹏 ， 等 . 基于产业数据中台的电力场站安全生产智能应用研究 [J]. 现代职业安全 ，2025，（07）：28-31.

[2]李广伟 ; 罗俊 ;.“双碳”背景下发电企业在大数据中心领域的业务分析 [J]. 能源研究与管理 ，2023（04）：88-93.

[3]肖祥武 ;. 智慧发电企业数据中台架构及数字化应用 [J]. 电力大数据 ，2022（05）：75-82.

[4]何玲 ; 刘梦雨 ;. 信用数据优化 全面赋能发展——2021 年全国信用信息共享平台、信用门户网站和国中小企业融资综合信用服务平台建设现场观摩视频会侧记[J]. 中国信用，2021（11）：12-14.

[5]艾琳 ; 宋瑜辉 ; 张侠 ; 王慧婷 ;. 大数据在构建新型企业级发票池综合管理平台中的应用研究 [J]. 电脑知识与技术 ，2020（34）：33-34+37.