规划编号：SGCC-DMP-2025-01
版本：1.0
日期：2025年03月27日
本数据中台为南方电网的配网自动化而开发，目的是提升配网智能化运维水平。
数据中台在云端运行，云端部署在各个地市供电局的调度室。数据接入点是Kafka消息队列。配网分布在各个区域的智能终端（XTU），将配网设备运行数据，包括三遥、录波、设备运维等数据，上报到Kafka，然后由数据中台订阅。
随着南方电网配网自动化和数字化转型的深入推进，大量设备数据呈现爆发式增长，传统的数据处理方式已无法满足业务需求。建设配网数据中台，可以实现数据的统一存储、处理和分析，有效支撑智能运维、故障诊断和预测性维护等业务场景。
关键价值点：通过数据中台的建设，预计将大幅提升配网故障处理效率，故障平均处理时间有望缩短30%以上，同时通过预测性维护，降低计划外停电次数达20%，直接带来经济和社会效益的提升。
数据中台采用"一平台、两引擎、多应用"的设计思路，构建基于云原生架构的现代化数据平台。
在技术选型时，考虑了以下关键因素：
数据中台的数据处理分为离线和实时两条数据流水线，各自承担不同的业务功能。
| 流程节点 | 技术实现 | 功能描述 |
|---|---|---|
| Kafka | Apache Kafka | 作为数据总线，接收各智能终端上报的数据 |
| Spark数据清洗 | Spark SQL, Data Quality Framework | 对原始数据进行去重、去噪、补全等处理，确保数据质量 |
| Spark特征提取 | Spark ML, Custom UDFs | 提取时序特征、统计特征等，为后续分析做准备 |
| 落地到Hive | Apache Hive, HDFS | 将处理后的数据存储到分布式数据仓库中 |
| 数仓建设 | Hive, Data Modeling Tools | 构建事实表和维度表，实现星型/雪花模型 |
| 宽表 | Spark SQL, Hive ETL | 生成面向分析的宽表，便于后续查询和分析 |
| 智能报表/可视化 | Superset, Tableau | 提供直观的数据展示和分析界面 |
| 样本ETL | Spark, Airflow | 为机器学习准备高质量的训练数据 |
| 数据标注 | 定制化标注工具 | 对历史故障数据进行专业标注，建立监督学习基础 |
| 样本库建设 | HDFS, MinIO | 构建结构化的样本库，支持模型训练 |
| 机器学习模型训练 | PyTorch, TensorFlow, MLflow | 使用标注数据训练故障诊断等模型 |
| 模型推理 | ONNX Runtime, TensorFlow Serving | 部署训练好的模型，实现故障预测和诊断 |
| 流程节点 | 技术实现 | 功能描述 |
|---|---|---|
| Kafka | Apache Kafka | 接收实时上报的配网运行数据 |
| Spark数据清洗 | Spark Streaming, Structured Streaming | 对实时数据流进行清洗和预处理 |
| Spark特征提取 | Spark ML, Flink | 从实时数据中提取关键特征 |
| Redis | Redis Cluster | 存储实时特征，供快速访问 |
| 特征工程 | Custom Feature Pipeline | 特征归一化、编码等预处理操作 |
| 机器学习模型推理 | TensorFlow Serving, ONNX Runtime | 使用训练好的模型进行实时推理 |
| 对推理结果的正负反馈 | Kafka, Custom Feedback System | 收集推理结果反馈，用于模型优化 |
采用"边缘-云端"分层接入架构，边缘侧部署轻量级采集代理，云端统一接入平台。
定义统一的数据接入标准，包括数据格式、元数据规范、质量标准等，确保数据一致性。
接入性能保障：系统设计支持每秒10万条以上的数据接入能力，同时实现数据缓冲机制，防止上游数据洪峰对系统造成冲击。
针对配网特性，提取以下关键特征：
采用多层次存储架构：
在数据仓库层采用星型模型，包括：
提供多种可视化视图：
构建面向业务的智能报表体系：
建立标准化、结构化的样本库：
模型迭代策略：建立"闭环反馈"机制，持续收集模型推理结果的反馈，定期评估模型性能，通过增量学习方式优化模型。
采用分布式云架构部署，包括：
| 集群类型 | 节点规模 | 配置要求 |
|---|---|---|
| 数据接入集群 | 8-12节点 | 每节点16核CPU，64GB内存，2TB存储 |
| 计算集群 | 16-24节点 | 每节点32核CPU，128GB内存，4TB存储 |
| 存储集群 | 12-16节点 | 每节点16核CPU，64GB内存，10TB存储 |
| AI集群 | 4-8节点 | 每节点32核CPU，256GB内存，4TB存储，GPU加速 |
| 阶段 | 时间周期 | 主要工作内容 |
|---|---|---|
| 需求分析与设计 | x个月 | 业务需求调研、技术方案设计、架构规划 |
| 基础环境搭建 | x个月 | 硬件采购、基础软件部署、网络配置 |
| 数据接入开发 | x个月 | 数据源对接、接入模块开发、数据标准化 |
| 数据处理开发 | x个月 | 数据清洗、特征工程、数据仓库开发 |
| 分析应用开发 | x个月 | BI报表、可视化界面、分析模块开发 |
| 机器学习平台开发 | x个月 | 样本库建设、模型开发、模型部署 |
| 系统测试与优化 | x个月 | 功能测试、性能测试、系统优化 |
| 试点应用 | x个月 | 选择试点地区部署、收集反馈、迭代优化 |
| 全面推广 | x个月 | 分批次推广应用、技术支持、培训 |
总体实施周期：约x个月
最终展望：通过数据中台建设，南方电网配网智能化水平将实现质的飞跃，为打造世界一流电网企业提供坚实的数据基础和智能支撑。