预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/7
2/7
3/7
4/7
5/7
6/7
7/7

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

电力企业安全管理中数字化技术应用研 究 摘要:为保障人身、电网、设备、网络、消防等安全,降低电力企业运营过 程中安全事故发生的可能性,需要应用先进的数字化技术,充分结合安全生产实 践,扩大技术应用范围,提升技术应用水平,进而实现对电力系统安全的有效管 控。本研究在介绍不同数字化技术在电力企业安全管理中的具体应用场景基础上, 分析数字化技术在电力企业安全管理应用推广中存在的阻碍因素,并针对性地提 出解决措施,为数字化技术在电力企业安全管理中的应用推广提供指导。 关键字:电力企业;安全管理;数字化技术;应用 1做好数字化控制技术体系在电力管理中的构建 1.1电力管理数字化、信息化的重要性 加强做好对电力管理中数字化、信息化技术的应用,不仅能够推动电力企业 的健康与发展,还可以加强对电力企业的管理,全面提升电力企业的管理水平。 数字化电网及电力管理主要是指利用数字化技术和信息化技术加强对电网的管理 与控制,能够全面推动电力企业的健康与发展,加快电力管理的效率,同时还可 以帮助企业获取较大地经济效益。新时期下,数字化和信息化则是发展的关键时 期,所以在当下提高电力的信息化和数字化水平则是当前促进企业发展,提高信 息化水平的关键因素,通过合理用信息化技术和数字化技术加强对电力企业的管 理,一方面,能够显著提高供电企业的信息化水平,另一方面,能够加强做好电 网的规划,确保电网的运行模式和运行过程可以得到实时的管控,以此来全面提 高电力企业的管理水平,促进电力企业的健康发展。 1.2数字化技术在电力企业安全管理中的应用优势 数字经济时代背景下,电力企业安全管理水平的提升离不开数字化技术的支 撑。数字化技术在电力企业安全管理应用中常见的逻辑是,利用传感器捕获设备 运行状况的数据,然后将运行数据通过网络进行收集与整合,最后通过对数据的 挖掘与分析,实现对电力企业的安全管理。数字化技术能够帮助电力企业提升安 全管理信息化水平,并在一定程度上消除信息孤岛,使电力企业进行安全管理过 程中产生的信息在运检、调度等部门之间快速流转,各方能够更快地对安全管理 中出现的各种情况进行反应。以国网江苏省电力有限公司打造的安全风险管控平 台为例,该平台可以配合移动可视化技术和移动视频装备,实现重要对象全覆盖 监控、关键环节全过程管控。在输电环节,部署输变电设备监控平台,可以实现 画面远程、实时监控;在配电环节,使用人机互动的抢修指挥平台,可以实现故 障区智能研判。 2数字化转型的特点 数字化转型既是对数字技术的运用进行变革,也是对驱动业务和流程等进行 彻底变革,构建全新的数字化运用场景。要想更好地促进企业改革,应从四个方 面入手。第一,从作业模式来看,利用工智能与互联网的有机融合,通过机器替 代人工的手段,减少工作人员的工作量。第二,从流程管理来看,借助数字化展 现和业务流程自动化发展,推动企业管理的协同发展。第三,从组织结构来看, 借助新技术的运用,有利于更好地实现组织结构的变革,如构建运营监控中心等。 第四,从企业决策来看,借助大数据技术进行分析,可以全面掌握数据的资产价 值,并开展深入的挖掘作业,从而促进企业作出科学的决策。第五,从客户关系 来看,基于数字化客户路径的构建和企业的数据资产运营,可以进一步实现企业 与用户之间的有效互动,进而构建增值业务。 3电力企业数字化转型的现状 3.1内涵及定义相对模糊 就数字化来说,通常情况下,企业的全部都可看作数字,都能利用0和1代 表。而数字化则属于信息化的升级,是信息时代的新阶段和新目标。对于数字化 而言,更加重视数字,利用数字采集、分析信息等,达到企业与人之间、人与物 之间以及物和物之间的联结,保证企业员工与客户及上下游企业之间的联结,实 现数据的充分交互和共享。数字化转型是基于新一代信息技术的驱动而产生的业 务管理和商业模式变革。不同的国家战略针对数字化和数字化转型的定义是存在 差异的,其共性往往是借助新一代信息技术,建立的数据采集和处理等闭环。利 用数字化转型,实现内部数据的采集和共享等,并为动态运维管理和决策等提供 便利。针对外部来说,应构建互联互通平台,从而更好地管理设备、产品及用户, 建设新的产业生态。 3.2数字化基础不牢固 电力企业想要实现数字化转型,应建立信息系统。近年来,基于数字化的深 入发展,使电网企业获得了一系列数据,这为数字化转型提供了可靠的保障。但 是,为了更好地实现数字化转型,电力企业还应立足于部门的角度,对信息系统 中的大量数据进行分析,从而满足跨业务的需要。除此之外,根据数据管理来看, 现阶段还未进行全生命周期管理,数据管理方面仍处于起步阶段,存在诸多问题, 具体如下:第一,数据标准不一致,如设备编码等在各个专业存在重复现象;第 二,自动