供熱大數據平臺

如今是大數據時代,將大數據技術應用于供熱領域,是推動供熱產業發展創新的趨勢。供熱大數據理念是將源-網-站-戶等供熱運行數據及開發、經營、熱線、財務、設備、項目等其他領域數據進行綜合采集、處理、分析與應用的相關技術與思想。供熱大數據不僅是大數據技術在供熱領域的深入應用,也是供熱生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合,將加速推進供熱產業發展及服務模式創新。

宏觀政策

2021年3月,全國人大正式通過的國家“十四五”規劃提出加快數字化發展、建設數字中國,加快推動數字產業化和產業數字化。?迎接數字時代,激活數據要素潛能,推進網絡強國建設,加快建設數字經濟、數字社會、數字政府,以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。?全面推進政府運行方式、業務流程和服務模式數字化智能化。深化“互聯網+政務服務”,提升全流程一體化在線服務平臺功能。

2020年9月,國資委《關于加快推進國有企業數字化轉型工作》要求,運用大數據、云計算、人工智能、物聯網等新一代信息技術,建設敏捷高效可復用的新一代數字技術基礎設施,加快數據治理體系建設,加強數據標準化、元數據和主數據管理工作,實現用戶需求的實時感知、分析和預測,推進用戶服務敏捷化。

現狀分析

國內供熱企業多數已進行了數字化轉型嘗試,比如熱網監控、財務、客服等系統已經上線,但在建設過程中往往重應用輕規劃,導致各業務系統獨自建設,缺乏系統統一規劃和有機整合:

  1. 部分業務系統和數據缺失,有的供熱企業不但缺少項目、設備、GIS、服務相關系統,而且各個業務系統的數據粒度也不夠細;
  2. 數據分散缺乏整合,形成數據孤島,造成大部分數據應用以原始數據的展現為主,缺乏洞察,橫向缺少數據關聯分析,縱向缺少數據挖掘,無法充分發揮出數據價值;
  3. 缺乏數據標準,數據有多個出處,標準不統一,整合難度大;
  4. 缺乏數據治理,數據傳輸及時性、可靠性和質量無法保證;
  5. 缺乏有數字化意識的團隊,導致很多供熱企業的數字化轉型工作不可持續;
  6. 缺乏數據安全和保密措施,如供熱企業的管網數據、財務數據、經營服務數據、生產數據。

一家典型的供熱企業? 實際業務系統往往涉及市場開發、用戶管理、經營收費、熱線工單、用戶服務、設備信息、熱網運行、生產調度、戶表集抄、工程項目、財務管理等信息化平臺。首先,大部分供熱企業都未建立企業服務總線,應用系統之間的數據集成采用點對點的方式,系統間數據傳輸路徑繁多,形成復雜的多對多的網狀結構。造成多點互聯維護成本高,集成效率、可用性和可維護性存在不足;其次,缺乏統一的數據標準體系,且數據源眾多,各數據源質量參差不齊,導致實際可利用的有效數據占比不高。各業務領域主數據不統一,元數據分散,各專業業務管理邏輯不銜接,數據存在專業壁壘,難以實現數據共享,導致生產決策仍以經驗為主;再次,未建立統一的物聯網接入標準,整體物聯網的信息交換和共享流程中數據存儲、數據管理、數據傳遞接口等標準,及物理設備、通信接入、數據傳輸、安全保障等信息安全技術標準體系尚處于起步階段。

解決方案

體系規劃

供熱大數據平臺是企業數據匯聚地,但這些數據并不是簡單的堆積,否則會經常出現命名不一、口徑不一的問題,從而導致數據并不能發揮真正的威力。數據中心數據體系是在全域原始數據的基礎上進行標準定義及分層建模,目標是形成一套完整、規范、準確的結構。數據體系應該具備如下主要特征:

  1. 數據全面:盡量脫離對業務系統的數據依賴,這就需要盡量多的采集業務數據,從而靈活應對需求;
  2. 結構清晰:縱向分層,橫向主題域、業務過程劃分,讓整個層次結構清晰易懂;
  3. 數據準確:定義一致性指標,統一命名、業務含義及計算口徑。

為了達到上述要求,需要一個體系化的數據層次架構,這個層次架構定義了數據分層及每一層的模型建設規范,實施過程中應嚴格按照規范執行。

由下到上依次為貼源數據層(ODS)、公共維度模型層(CDM)、應用數據層(ADS)。每一層都具有獨立的職能,原則上需要保證逐層依賴,即上層依賴下層,不允許跨層調用,否則容易造成計算口徑不集中、更新頻率不匹配,最終導致數據不一致的問題。

供熱數據中心

供熱大數據平臺架構

建設思路
統一數據標準,搭建數據生態體系

梳理現有信息系統、已有數據以及業務特點等現狀,設計大數據結構模型,形成多維合一的數據標準,逐步形成供熱企業特有的數據生態體系。明確數據的內容和格式要求,明確數據責任人,統籌整個企業的數據資源,在系統中形成企業主數據、元數據及相關配置數據。

建設統一大數據平臺,數據融合共享

建設統一大數據中心,對數據“縱向管理、橫向貫通”,實現數據融合共享,實現數據價值流動。推進各系統之間的數據融合,實現數據統一管理,為供熱企業數字化系統的長期持續健康發展提供保障。梳理供熱企業各業務板塊的數據關聯關系,建立跨專業數據分析服務,支撐跨部門、跨層級數據分析應用,滿足個性化決策支持需求。

沉淀數據資產,發掘數據價值

沉淀供熱企業數據資產,對內向各管理層級提供數據展示與分析服務,對外向政府部門提供能源數據分析,提供增值服務,支持產業數字化;挖掘數據和業務場景的結合點,將數據資產快速形成服務能力并與業務進行對接,實現數據的服務化、業務化,提升對數據價值的感知;全盤監測和統計分析企業經營業務,深度進行數據挖掘,支持業務預測和決策分析。

重視數據安全,降低數據泄露風險

制定數據管理辦法,建立數據認責體系,重視數據權限控制,重視數據安全訪問、數據分級、分區管理;強化數據安全防護水平,加強重點數據保護,對數據進行有效脫敏,降低公司數據泄露風險;在服務過程中,將數據資產實施有效的隔離機制,需要嚴格審核和控制數據服務的類型。

匯集中心:通過數據庫、OPC、數據填報等方法,傳輸到匯集中心庫,作為預處理數據,為后續數據治理做好準備。主要功能有:數據收集、數據解析、數據轉換、數據投遞。

治理中心:通過數據庫、OPC、數據填報等方法,傳輸到匯集中心庫,作為預處理數據,為后續數據治理做好準備。主要功能有:數據收集、數據解析、數據轉換、數據投遞。

融合中心:將已治理完成的數據,通過建模形成共享數據及服務,以接口、文件、圖片等方式對外提供服務。

共享中心:按照需求為各部門提供數據共享服務?;谟袡嘞揲_放的數據,為供熱企業各部門業務系統提供數據服務接口,可為用戶提供線上服務大廳,促進政府數據與公共數據互聯互通、開放共享。

建設內容

供熱企業的業務基本都涉及開發、收費、熱線、設備、運行、調度、工程項目、財務等方面數據,這些數據都分散在不同業務系統中,存在數據口徑不統一、數據格式不規范、數據關聯性不夠等問題。通過數據中心對相關業務系統數據進行數據采集、清洗、標準化等處理,并進行集中存儲,包括基礎主數據、歷史動態數據、實時增量數據,形成企業全量、實時數據中心。通過統一數據口徑、標準,并持續治理,形成高質量的數據管理,讓數據成為可用、易用,能產生實際業務指導和管理決策價值。

參照DCMM數據管理能力成熟度評估模型,供熱大數據平臺建設方面需要實現數據采集、數據服務、元數據、數據標準、數據質量、數據歸檔等全面、精細、可視化的內容。

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數據模型

主題域

描述

實體

主數據

包括組織機構、系統用戶、客戶、小區、熱源廠、管網、換熱站等基礎信息 組織機構、系統用戶、小區、樓、單元、室(客戶)、熱源廠、管網、換熱站等

財務管理

包括各部門及各公司預算支出金額、預算執行金額等信息 子公司資產、熱源廠資產等

開發系統

括大配套、小配套的開戶面積、開發面積、繳費金額等信息 開發記錄等

收費系統

包括應收采暖費、實收采暖費、供熱戶數、供熱面積等信息 收費記錄、年度套賬等

熱線系統

包括工單總量、政府熱線工單量、自有熱線工單量等信息 工單記錄、工單處理記錄、通話記錄等

生產系統

包括熱力、燃氣設施的運行數據、能耗數據、環保數據、設備數據 熱源廠運行數據、鍋爐運行數據、發電廠運行數據、熱源廠設備數據、管網運行數據、換熱站運行數據、樓表運行數據、單元表運行數據、戶表運行數據、天氣數據等

項目管理

包括各類型項目數量、進度及資金信息 部門、項目、項目狀態、項目用料、項目任務、施工記錄、施工檢查記錄等
數據分布

供熱企業主數據包括:組織結構、系統用戶、熱源廠、熱網、換熱站、客戶等。

業務活動數據包括:項目的任務、用料、施工、檢查等記錄;客戶的入網、收費、工單、通話等記錄;設備的變更、巡檢、維修、保養等記錄。

時序數據包括:電廠、熱源廠、鍋爐、首站、隔壓站、中繼泵站、熱網、換熱站、樓表、單元表、戶表等運行數據,以及鍋爐環保數據和天氣數據。

能耗數據包括:水、電、熱、氣等的瞬時用量和累計用量。

參考類型數據:項目類型、設備類型、鍋爐類型、能源類型、計費方式、客戶類型、客戶標簽、單價類型、用熱狀態、交款方式、工單來源、工單緊急程度、工單類別、工單環節等數據。

數據源

一般來說采用數據庫(Oracle、SQLserver、MySQL)、Webservice、OPC等方式進行對接。對每一個數據源都需要確定以下信息:對接廠商系統、采集內容、采集方式、授權信息、對接協議、更新頻率。

  • 提供方名稱,例如:某某抄表系統;
  • 采集內容,例如:樓表、單元表及戶表運行數據;
  • 采集方式,可選項為:數據庫、OPC、WebService;
  • 采集信息,包括:數據庫/HTTP訪問地址及用戶名、密碼;
  • 對接文檔,包括:請求方式、數據結構、數據單位、更新頻率等說明性內容;
  • 對接負責人,包括:姓名及聯系方式。

效果價值

將供熱運營經驗與龐大的財務、生產、客服、項目、設備等數據相結合,進行數據融合、建模、展示、分析、預測、優化。形成供熱運營全景圖,開展業財分析、開發預測、供熱運營指標檢測、運行預測預警、水力平衡分析、生產調度管理、突發事件應急指揮等活動,推動供熱企業整體化調度、精細化管理、便捷化服務、科學化決策、智慧化運營。

打通信息孤島,構建數據共享平臺

供熱大數據平臺實現了設備、生產、客服、財務信息高度共享,對項目、合同、設備、物料、用戶進行統一編碼,進行數字化治理,實現標準統一、查詢方便、統計快速,徹底打通供應鏈、財務、生產、服務的編號壁壘,消除信息孤島,促進業務的協同共享。

實現數據穿透,助力精準服務

供熱板塊開戶面積、供熱戶數、開戶戶數、換熱站數量等數據都實現了穿透功能,點擊進入熱源廠,每臺鍋爐實時運行情況、管網現狀情況清晰可見,換熱站基礎數據可具體到每一個小區、以及小區內樓宇分布,甚至終端用戶的詳細信息。調度、客服、熱線、服務人員可實時共享生產運行數據。

進行成本收入核算,實現精益管理

實現生產、經營、財務、人力等業務信息化系統的對接融合,自動集成煤、水、電、氣、人力、項目等成本數據,以及暖費、入網費、配套費等收入數據。對公司、片區、換熱站等運營單元的全業務成本和收入進行綜合監控分析,輔助能耗數據和服務數據,對各單元進行生產運營綜合考核。

“一張網”數據駕駛艙,輔助調度決策

全景呈現源、網、站、戶信息,打造供熱“一張網” 關聯設備、資產、運行、維護數據,實現現場和指揮中心聯動。對靜態管網設備和動態運行數據進行監控和匯總,對開發、經營、服務、財務數據進行匯總和分析?;贕IS,在開發、熱網失調、工況故障、集中投訴等方面,有效展開實時監控、及時調度、應急指揮工作。

市場、項目聯動,保障工程進展

根據市場開發情況,規劃熱源、熱網、換熱站升級改造項目,并實現對項目的合同、資金、進度、用料、施工記錄的全面監督,從安全、資源、資金各方面保障供熱工程順利進行。

基于大數據機器學習,實現安全供熱、精準供熱

基于采集到的運行數據、氣象數據、供熱特性參數,對歷史數據展開對比分析和學習訓練,展開負荷預測、水力分析,實現能源按需分配,促進服務升級,提升運營水平!