电网企业项目优选模型设计方案研究

工业与信息化 TECHNOLOGY AND INFORMATION电网企业项目优选模型设计方案研究李雯芸 李幸 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 北京 100031摘 要 项目是落实公司战略、提高管理精益化水平、提升资源配置能力的重要手段。为适应近年来电网企业投资需求高涨、面对经济下行压力加大、投资监管趋严的外部环境，亟须提高企业项目投资效率效益，本文探索应用计算机技术解决项目投资计划的客观性、科学性等问题，绘制投资项目优选模型设计方案，严格项目合规性审核、构建项目关联关系，科学评估项目风险性、效益性、关联价值性等，减少投资浪费，降低投资风险。关键词 项目优选；项目标签；项目关联集群1  研究背景项目是落实公司战略、提高管理精益化水平、提升资源配置能力的重要手段。近年来，电网企业每年项目申报量大，投资需求高涨，面对经济下行压力加大、投资监管趋严的外部环境，亟须提高企业项目投资效率效益。电网企业通过编制年度项目计划，确定下一年度企业的投资项目。项目计划编制过程包括项目需求的提出、项目可行性研究、项目储备和项目选取等环节。项目选取是通过对储备库中项目进行优先级排序，选取优先级高的项目纳入计划建议，经公司决策后实施。实际工作中，项目选取主要依赖于人工，存在工作量大，标准不统一，难以识别重复项目，难以统筹项目时序，缺少科学的、量化的依据，项目计划的科学性、准确性和权威性存在一定的不足[1]。因此需要借助信息化建设，通过项目优选功能，严格项目合规性审核、构建项目关联关系，科学评估项目风险性、效益性、关联价值性等，减少投资浪费，降低投资风险。本研究所称项目优选是指为实现特定的战略目标，从项目集合中，择优选取项目或者项目集，并对项目或者项目集进行优先级排序，保持项目投资方向与企业战略的一致性。2  研究目标通过文献调研发现，储备库项目优选研究可分为两类。一类是评价指标体系构建法[2]，通过确定评价维度、选取指标，说明指标定义和计算方法、明确指标权重，最终实现项目群排序，实现项目优选。另一类投资规划方法是优化建模法，借助机器学习算法模型构建管理策略、项目等方面的关联关系，实现投资项目方案优选。在研究对象方面，针对电网行业的项目优选研究主要集中在配电网项目和营销项目两类专业领域，缺少站在整体视角对电网企业项目投资方案优选的研究[2-6]。本文站在企业整体视角，通过构建不同投入组合的项目优选模型，研判投资运行趋势，模拟投入产出效果，指导计划最优方案编制，从而对项目计划进行科学管控，合理预估项目的可行性、风险、效益和价值关联，实现辅助投资决策，减少投资浪费，降低投资风险，提高投资收益，确保投资计划符合企业的战略目标，从而实现企业收益最大化的目标。3  项目优选设计方案项目优选模型主要由项目输入、项目内容解析、项目关系构建和项目优选依次构成。模型利用智能技术对项目解析及标签标注技术形成标签库，根据标签库标签对项目进行属性及权重标注，输出项目优选排序方案，同时基于标签结合配置规则实现项目地图、项目历史等项目优选服务、查询、推送等功能。图1 项目优选功能流程图项目优选功能架构主要由数据层、解析层和应用层三部分组成。数据层包含项目储备数据和电力词库，主要提供项目优选的源数据；解析层主要是利用智能技术实现对项目储备数据48  科学与信息化2021年6月中的语意解析并形成项目标签；应用层主要利用解析层数据形成对外的服务能力（项目优选服务、查询服务和推送服务）。 TECHNOLOGY AND INFORMATION工业与信息化图2 项目优选功能架构图3.1 项目输入项目输入的源数据主要来自项目储备库数据。为保证数据有效性，依据企业内部相关规定，对项目名称、编码的合规性及项目内容完整性进行合规验证。3.2 项目内容解析项目内容解析为项目优选流程的核心环节，主要目的是构建标签库。依据电力词库、利用NLP自然语义解析技术，对项目内容进行解释并进行标签化处理，系统标注的标签需要人工校核后方可入库。其过程如下图所示。图3 项目标签生成过程图3.2.1 项目内容解析。通过自然语言处理（NLP）技术等智能技术对项目储备库输入的项目文档中的项目名称、项目内容和电力词库进行解释并提取关键词。3.2.2 项目标签标注。标签采用自然语言的方式描述业务对象特征，是对业务对象特征的符号化表示。打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理。项目标签是从业务需求角度出发，通过将零散的各个系统的数据，根据业务的规则和定义，利用科学的统计分析和挖掘算法提炼而出的项目刻画指标，并固化下来以标签形式呈现。项目标签标注主要分为基础标签标注和关系标签标注。3.2.2.1 基础标签标注主要是对项目内容进行项目标签的标注，包括项目类型、项目所在地、项目所属单位、项目性质、项目周期、项目内容、项目实施主体、项目实施年份、投资金额、电压等级、投资回报率、专业类别、项目完整性、涉及设备等。3.2.2.2 关系标签标注主要进行项目间关系标签的形成，主要为后续项目集群和项目关联提供关联依据。包括建设依赖关系、设施设备关系、电气关系、地理位置关系、功能关系等。3.2.3 项目标签入库。基于项目储备库数据及标签信息，每个导入到系统的项目都会进行项目标签标注，标注完毕后应组织标签评审小组，针对正在编辑的标签组织审核，通过审核的标签才能进入标签库。3.2.4 项目历史核查。标注完毕后，进行历史项目的核查工作，根据各专项专家给出的项目排序清单，对疑似重复投资、科学与信息化2021年6月中  49工业与信息化为规避限上项目审批而进行的储备项目拆分行为、边投边改、连年改造的项目、未建先改等不合理项目，在项目优选前进行提醒，对不合理的项目提前进行排除，确保后续选出来的项目更为合理。3.3 项目关系构建基于项目标签库，结合项目配置参数（包括项目基础规则配置、项目关系配置和项目权重配置）进行项目关联论证，结合项目优选规则涉及的影响因素与权重，通过前端可选的标签组合，实现方案的优选。3.3.1 项目关联关系。建立项目关联关系是以电气连接、同一投资目标以及同一设施设备为项目关联原则，将相关项目进行关联，形成拟建项目组合或项目集群，旨在杜绝项目重复、统筹项目建设时序及提升效率效益。3.3.1.1 电气关联。电气关联是以电气连接为原则，将存在电气连接的项目进行相互关联，按照高电压等级向低电压等级的顺序，逐级关联至35千伏项目。电气关联旨在梳理、整合各电压等级的建设需求，合理安排各年度的建设任务。具体包括：①变电站（开关站）新建工程与其配套的各级送出工程相关联；②变电站（开关站）扩建、增容工程（含变电站升、降压项目）与配套输变电工程，以及线路或设备的新建、改造和大修工程相关联；③电源送出工程与相关变电站的新建、扩建工程关联；④线路改造与相关设施设备的改造、大修，以及通讯网建设项目相关；⑤同一变电站内的设备建设、改造、检修、修理项目相互关联；⑥同一10kV配电线路上的农网基建工程和台区改造项目相互关联。3.3.1.2 功能关联。功能关联旨在将投资目标一致的项目相互关联，以便于开展投资统计、统一采取管控措施，以及协调工程进度的工作。具体包括：①为同一客户或客户群（或园区）服务的外部供电工程，以及相关营销智能化设施建设、改造项目相互关联；②同一网格内的调度运行平台建设、通信网络建设、终端改造等工程和未包含在工程内的生产设备购置项目相互关联；③办公或生产用房的建设、改造，与相关设施建设、改造，与未包含在工程内的办公或生产设备购置，以及信息网络建设项目相关联；④单位的办公或生产用房建设、改造，与相关设施建设、改造，与未包含在工程内的办公或生产设备购置，及信息网络建设项目相关联；⑤针对同一投资目标的项目，相互关联（不含电气关联项目）；⑥对电力信息化、研究开发、教育培训、股权投资专项中相同类别的项目，在专项内进行相互关联。3.3.1.3 设备关联。设施设备关联是将针对同一设施设备的项目相互关联，旨在排查重复投资，以及为规避限上项目审批而进行的储备项目拆分行为，具体包括：①同塔多线的建设、改造和通讯网建设工程相互关联；②针对同一变电站的小型基建（车库）、土建类技改、大修项目相互关联；③同一营业网点内的营销项目相互关联。3.3.2 项目集群。针对相互关联的项目需求，形成拟建项目组合或项目集群，合并开展效益分析和综合评价。3.3.2.1 战略型。为支撑国家重大战略的项目集群，包括“一带一路”建设、京津冀协同发展、大数据战略、电能替代、雄安新区建设等11类项目集群。3.3.2.2 民生型。项目目的为改善民众生活水平的项目集群，包括电铁配套及电源接入、边防部队电网建设、援藏援疆援青、实施乡村振兴战略、新一轮农网改造升级、北方地区清50  科学与信息化2021年6月中 TECHNOLOGY AND INFORMATION洁取暖等8类项目集群。3.3.2.3 运营型。为保障电网安全运行、企业正常运转的项目集群，具体包括强化本质安全、生产配套及经营所需房屋、车辆、物资等生产辅助工作、党建工作、员工培训、客户精益化服务等、依法治企等8类的项目集群。3.3.2.4 提升型。为提升电网发展水平、增强企业竞争力的项目集群，具体包括特高压交直流骨干网架建设、城农网建设改造、降损增效改造、世界一流城市配电网建设6等类项目集群。根据项目集群关联的强度可将关联集群分为强关联集群和弱关联集群。强关联集群的项目间共同属性较多，相互间影响较大，为同时投产见效，需要统筹物资、施工等工作。弱关联集群的项目间存在共同属性，但彼此的建设进度没有制约关系。对于强关联的项目要优先安排项目计划、科学安排建设时序，精准管控建设进度；弱关联项目可根据需求强度、投资能力等实际情况，灵活管控。3.3.3 项目权重。根据项目自身的重要程度，计算项目权重，确定项目优先级排序。项目影响因素主要有历史数据、现实情况、未来预测因素。3.3.3.1 历史数据包括历年投资总金额、各专项投资金额、各专业历年项目规模与项目数量等；3.3.3.2 现有情况包括本次可支配优选计划资金、项目储备库总项目数量以及项目金额，相关财务、管理等考核指标，各专项项目排序、市场需求情况等；3.3.3.3 未来预测是基于历史数据预测投入重点，比如5年前的基建相关项目可能存在技改的潜在需求等。通过对历史数据进行回归处理，采用大数据以及人工智能相关技术，针对不同的边界条件与约束条件，通过系统计算自动推荐各影响因素的权重系数，根据权重类型及权重系数对某一类型的权重类别进行配置。构建不同投入组合优选模型，模拟综合计划投入产出效果，输出不同的综合计划最优方案。3.3.4 项目关系配置。项目关系配置是根据以上项目关联、项目集群，对项目关联关系进行配置。主要分为协同时序配置以及项目制约关系配置。3.3.4.1 时序规则：依据项目执行的先后顺序，配置时序规则。根据项目类型、关联关系及关联项目类型，对不同项目类型之间的时序进行配置。3.3.4.2 制约规则：依据项目制约关系，配置制约规则。根据项目类型、制约关系及关联项目类型，对不同项目类型之间的制约关系进行配置。3.4 项目优选根据用户需求，项目优选模型可以展示项目地图、项目集群、项目标签、项目查重、项目合规验证及项目历史等信息，同时提供查询与推送服务。3.4.1 查询。可通过项目名称、项目金额、项目权重、项目类别等多个维度关键词，对项目库进行查询，满足不同项目选择需要；通过精准搜索实现对项目的快速检索，快速选取，提高工作效率。3.4.2 推送。根据输入的项目，自动显示历史相关项目与内容相关项目推荐，通过推送功能，能帮助在项目输入时快速识别相关项目，及时发现重复性、关联性项目，支持项目选择决策。（下转第52页）工业与信息化数字化转型相关人才[3]。4  传统制造企业数字化转型路径4.1 价值体系重构依据企业发展情况，改善规模扩张的粗放式发展思维与模式，结合数据新要素、数字生产力的新动力及数据驱动的新能力的需求。在统企业要认识到粗放经营的弊端，结合自身的发展经历、发展阶段和能力要素，以及自身所处的领域环境，积极调整思维，提高思想认识，以价值效益为核心围绕业务转型、产品创新、智能生产运营等方面实施企业战略文化转型，解决企业围绕如何有效的创造价值效益、系统推进数字化转型的问题，通过明确价值效益的主要关注点、关键要素、方法机制等，为企业指明持续创造价值、获取价值的实施要求和实现路径。4.2 构建新型能力体系为主线两化融合管理体系标准提出企业构建信息化环境下的新型能力体系，将新型能力建设作为贯穿数字化转型始终的核心路径。通过识别、策划新型能力，实施新型能力建设、运行和改进，实现原有业务数字化，形成新模式下的数字化业务，通过新型能力建设快速响应市场、客户需求变化，从而加速推进业务创新转型，获取可持续竞争合作优势[4]。4.3 完善数字化治理体系建设企业实施数字化转型过程用，通过打造信息化环境下新型能力建设推进业务素质创新转型，在策划、实施数字化解决方案进行技术实现的同时企业需建立数字化治理体系并推进管理模式的持续变革为数字化转型提供管理保障。数字化转型治理体系包括数字化治理、组织机制优化、管理方式变革组织文化提升等方面。在数字化治理方面通过数字化领导力培育、数字化人才培养、数字化资金统筹安排等方面建立数字化治理机制，保障公司数字化转型过程可控，效果可持续。在组织机制优化方面， TECHNOLOGY AND INFORMATION根据制造企业自身特点结合数字化环境下的管理特点，优化企业职责职权架构，建立流程化、网络化、生态化的柔性组织结构，提升数字化业务响应速度和柔性能力。在组织文化方面，利用数字化、平台化等管理工具促进传统制造企业构建开放包容、创新引领、主动求变、务实求效的价值观，实现数字化转型战略愿景落实在全员主动创新的行为中[5]。5  结束语两化融合管理体系提出了“以价值为导向、以新型能力为主线、以数据为驱动”的数字化转型理念，是在国内外相关管理理论和成功实践的基础上，提炼总结而成的一套从数字化转型的战略规划、战略解码、战略执行到战略闭环和战略迭代全过程系统的方法论，同时还提供了一系列的模型和工具。传统制造业在数字化转型的实现路径方面，通过价值体系重构、新型能力体系打造及数字化管理体系建设，使传统制造企业在面对数字化转型需求，结合自身情况逐步建立数字化治理机制，构建数字化环境下的新型能力体系，以新型能力建设为主线推进传统业务数字化，通过数字化转型建立创新业务提升传统企业可持续竞争能力。参考文献[1] 姬莉,孙会民.对传统制造业转型升级的思考[J].中外企业家, 2020(8):112.[2] 宋歌.数字经济时代加快传统制造业转型升级研究[J].产业创新研究,2019(12):116-118.[3] 数字化转型 参考架构:T/AIITRE10001-2020[S].北京:中国标准出版社,2020.[4] 数字化转型 价值效益参考模型:T/AIITRE 10002-2020[S].北京:中国标准出版社,2020.[5] 周剑,陈杰.数字化转型架构与方法[M].北京:清华大学出版社,2020:112.（上接第50页）4  结束语当今社会，科技与生活紧密衔接，发展速度日新月异，随着互联网企业跨行业的发展与渗透，垄断能源企业正面临着非传统竞争对手的威胁。作为能源企业经营管理的重要抓手，在新的内外部环境的驱动下，综合计划管理体系迫切需要创新。本文从电网企业入手，提出通过项目输入、内容解析、关系构建、项目优选四环节为主线的项目优选智能化设计方案，探索一条以数据为驱动的项目计划管理新手段，使项目数据资源在投资计划管理中发挥最大价值，更好落实公司战略目标，提高企业投资的效率效益。在后续的研究中，要继续深化数据驱动，构建更多基于业务场景的数据分析模型；通过提供自动基础报表以及自助分析等优质服务，满足企业多层级多角色不同人员分析、决策的需要。参考文献[1] 赵颖.电力企业营销项目优选模型研究与应用[J].中国新技术新产品,2017(2):118-121.[2] 阮永丽,彭辉.电力项目储备库项目优选综合评价方法研究[J].云南电力技术,2016,44(A2):127-128.[3] 柴雁欣,向月,刘俊勇.面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法[J].电力自动化设备,2020,40(3):85-92.[4] Electric Power Components and Systems[J].Electric Power Components & Systems,2015,43(20):257.[5] 吴延琳,罗璇,张寓涵,等.配电网投资分配模型建立及项目优选方法研究[J].自动化与仪器仪表,2018(7):12-14.[6] 王国权,乔琨,侯荣均,等.配电网投资效益评价及投资项目的优选[J].电力系统及其自动化学报,2017,29(12):146-150.52  科学与信息化2021年6月中