摘要：传统配电网可研成果物管理方式难以应对文档激增、内容复杂和知识难以沉淀等挑战。本文设计了一套基于大数据技术的配电网可研成果物优化管理系统,采用五层架构设计,包括基础设施层、数据层、平台层、应用层和表示层。系统由数据集成与分析、成果物智能管理、协同工作与知识管理和智能辅助决策四个核心模块组成,实现了配电网可研成果物的智能分类、多维检索、知识提取和辅助决策。在某省电力公司的实际应用验证了系统能够显著提升可研工作效率和成果质量。本文研究成果为电网企业数字化转型提供了有力支撑。

　　关键词：大数据技术；配电网；可研成果物；智能管理；知识图谱

　　0引言

　　配电网可研成果物(以下简称“成果物”)是电力工程规划设计过程中形成的重要专业文档资料,主要包括规划报告、可行性研究报告、技术方案和审查意见等。这些成果物蕴含丰富的专业知识和经验,是配电网建设决策的重要依据。随着电力系统规模扩大和复杂度提升,传统的成果物管理方式已难以应对文档数量激增、内容复杂多样、知识难以沉淀等挑战[1]。大数据技术的发展为配电网可研成果物管理提供了新的解决思路,为电网企业数字化转型提供了技术支撑。

　　1系统架构

　　成果物优化管理系统采用五层架构设计。（1）基础设施层。该层提供硬件支撑,包括服务器集群、存储设备和网络设备。（2）数据层。该层负责数据采集、清洗、存储和管理,确保成果物数据的准确性和一致性。（3）平台层。该层提供大数据分析引擎、模型库和算法库,为上层应用提供计算支持。（4）应用层。该层实现系统四个核心功能模块。（5）表示层。该层通过Web界面和移动端应用提供用户交互界面。

　　系统采用混合云部署模式,核心数据部署在私有云环境,通用功能部署在公有云环境,技术选型采用Hadoop/Spark生态系统构建大数据平台,结合MySQL、MongoDB和Neo4j数据库实现多样化数据存储,使用SpringBoot和Vue.js开发应用框架。系统整体处理流程遵循“数据采集—清洗转换—存储管理—分析挖掘—知识应用”的闭环,满足配电网可研工作各环节的数据处理和决策支持需求[2]。

　　2关键模块设计

　　2.1数据集成与分析模块

　　该模块实现配电网可研成果物及相关数据的采集、清洗和分析。成果物数据主要包括规划报告文本、项目参数表格、设计图纸等多种异构数据类型。模块通过多源数据接口采集这些结构化与非结构化数据,经ETL流程转换为标准格式。针对配电网负荷数据,系统采用时间序列模型与深度学习相结合的预测方法,其数学表达式如式（1）所示：

　　y(t)=f(y(t−1),y(t−2),...,y(t−n),x1,x2,...,xm)+ε(1)

　　式中,y(t)表示t时刻的负荷值；x1至xm为影响因素（如温度、节假日等）；ε为误差项；f为映射函数。这种预测模型为配电网规划提供了数据支撑,是成果物编制的重要输入[3]。技术实现上,模块基于Apache Kafka构建实时数据采集管道,支持多种数据源并行接入。对于非结构化的可研报告,采用OCR技术提取文本内容；对于结构化数据表,使用专用解析器提取结构化数据；对于CAD图纸,应用计算机视觉算法识别设备布局和连接关系。数据存储采用Lambda架构,将热点数据存入Redis/HBase,将历史成果物存入HDFS/Hive。

　　2.2成果物智能管理模块

　　该模块负责配电网可研成果物的分类、存储和检索。成果物主要包括四大类,如表1所示,每类成果物具有不同的结构特征和管理要求。规划报告通常包含规划范围、规划周期和目标网架等核心内容,需要三级审核流程：可行性研究报告侧重项目名称、投资额和建设规模等要素；技术方案详细描述设备参数、拓扑结构和保护策略；审查意见则包含审查结论和修改建议[4]。

　　成果物自动分类采用文本特征提取和机器学习方法,文档特征向量计算公式如式（2）所示：

　　vdoc=α.TF-IDF(doc)+β.Word2Vec(doc)(2)

　　式中,vdoc为文档向量表示；α和β为权重系数。结合传统词频统计与深度语义特征,能有效捕捉配电网专业文档的内容特征。技术实现上,模块采用BERT预训练语言模型理解专业术语语义。文档分类系统采用CNN和BiLSTM混合模型处理长文档,并构建了专业术语词库和同义词表,支持配电网领域术语的标准化。文档索引采用ElasticSearch构建混合索引结构,实现对成果物的多维度检索。

　　2.3协同工作与知识管理模块

　　该模块支持成果物的全生命周期管理。成果物全生命周期包括编制、审核、发布、查询、应用和知识沉淀六个主要阶段[5]。

　　在编制阶段,系统支持多专业人员协同编制,不同专业人员可同时在线编辑相应章节；审核阶段实现多级审批流程,根据成果物类型自动匹配审核流程；发布阶段对成果物进行版本管理和分类标签；查询阶段提供基于内容和语义的成果物检索；应用阶段将成果物作为配电网规划决策的支持,提供相似案例参考。知识沉淀是本模块的核心特色,系统从历史成果物中提取配电网规划经验和设计规律,如常见电气设备选型原则、负荷分配方案、网架结构优化策略等,构建配电网领域知识库,支持经验传承和知识复用。技术上,模块采用BPMN 2.0标准和Activiti工作流引擎管理审批流程,使用OT算法实现多人协同编辑,解决并发冲突。知识管理方面,应用NER技术从成果物中识别专业实体,构建配电网规划领域知识图谱,支持规划设计经验的积累和推广。

　　2.4智能辅助决策模块

　　智能辅助决策模块将成果物中的知识转化为配电网规划决策支持。模块分析历史可研报告中的方案比选依据、技术经济指标和评审意见,提取决策规则和评价标准,辅助生成和评价新的规划方案。多目标评价模型采用加权综合评分方法,方案综合得分的计算公式如式（3）所示：

　　式中,S为方案综合得分；Wi为第i个评价指标的权重；Vi为方案在该指标上的标准化评分。系统从历史成果物中学习指标权重设置经验,结合专家知识构建科学的评价体系。技术实现上,模块基于NSGA-II算法构建多目标优化框架,以历史成果物中的优秀方案为基础,生成满足多种约束条件的配电网规划方案。决策支持系统融合规则推理与案例推理,规则来源于设计规范和专家经验,案例来自历史成功项目。系统分析历史成果物中的负荷预测误差、投资偏差等数据,采用蒙特卡洛方法生成多情景方案,评估规划方案在不同条件下的适应性。可视化决策平台整合成果物中的GIS数据、设备参数和负荷数据,生成配电网络拓扑图、负荷分布热力图、投资效益分析图表等,支持规划人员直观分析决策过程。

　　3系统验证

　　系统验证在某省电力公司实际业务环境中进行,测试数据包括近5年的配电网规划设计文档、可行性研究报告、技术方案和审查意见等成果物,共计1200余份,总数据量超过2TB。功能测试重点验证了系统对各类成果物的处理能力,结果表明四个模块均能有效支持成果物全生命周期管理,数据集成准确率达97%,成果物分类准确率达92%,工作流运行稳定,决策支持功能符合规划设计需求。性能测试验证了系统在高负载条件下的响应能力,在300名用户并发操作的情况下,系统响应时间控制在2秒以内,成果物检索延迟小于100ms,满足电力设计单位的实际使用需求。安全性测试验证了权限控制和数据加密机制,确保重要成果物数据的安全。可靠性测试通过模拟系统负载和网络波动,验证了系统的容错能力,可用性达到99.9%以上。

　　系统在某地区110kV变电站及配套线路规划项目中应用,测试结果如表2所示。

　　应用效果显示,可研报告编制效率提升了35%,成果物检索时间缩短了80%,方案比选周期缩短了57%,历史经验复用率提高了133%。规划报告质量评分提升了18%,主要体现在内容完整性、方案科学性和数据准确性等方面的改进。用户满意度达到94分,反映了系统能有效支持配电网规划设计工作。系统运行中也发现了一些问题,主要包括成果物识别与提取的准确率受文档格式影响较大,对于非标准格式的历史文档识别不够准确；知识图谱构建的自动化程度有待提高；与其他电网业务系统的集成需要加强。针对这些问题,后续将优化文档识别算法,增强专业术语抽取能力,提升系统与现有电网规划设计业务系统的协同水平。

　　4结语

　　本文设计了基于大数据技术的配电网可研成果物优化管理系统,创新性地提出了包含数据集成与分析、成果物智能管理、协同工作与知识管理和智能辅助决策四个核心模块的系统架构,实现了配电网可研成果物全生命周期的智能化管理。系统应用分布式计算、自然语言处理、知识图谱等技术,构建了成果物从数据到知识的处理链条,解决了传统管理模式下效率低、价值挖掘不足等问题。随着技术发展,配电网可研成果物管理系统将更好地支撑电网企业的数字化转型,为建设更加智能、高效、可靠的现代配电网提供有力支持。

　参考文献

　　[1]袁昕,刘明红,王鹏朝,等.配电网储备项目可研评审管理的改进思路与提升措施[J].汽车博览,2023(20):64-66.

　　[2]周宪.企业项目可研设计一体化管理体系的构建与优化[J].企业改革与管理,2024(2):6-8.

　　[3]洪灿,张琰.基于可研及施设环节的配网基建项目造价模块智能评审系统研发与应用[J].电力设备管理,2022(3):183-185.

　　[4]周宪.配电网项目可研深度优化策略研究[J].电工技术,2023(2):164-166.

　　[5]徐晓玲.配电网项目可研深度优化研究[J].电子元器件与信息技术,2024,8(1):115-118.