电力行业作为国民经济的基础性行业，其数据涵盖发电、输电、变电、配电、用电等全业务链条，包括设备运行数据、计量数据、用户数据、调度数据等多种类型。随着智能电网、新能源并网、电力市场化改革的推进，电力数据规模持续扩大，数据复杂度不断提升。有效的数据治理是实现电力数据“可用、可信、安全”的关键，而大数据稽查监控系统凭借其海量数据处理、实时分析、智能预警等能力，成为支撑电力数据治理的重要技术手段。通过构建覆盖数据全生命周期的稽查监控体系，可实现对电力数据的动态管理与优化，为电力行业的精细化运营、决策科学化提供数据支撑。

一、大数据稽查监控系统在电力数据治理中应用的重要意义

（一）破解“数据孤岛”，提升数据共享能力

电力行业长期存在“条块分割”的管理模式，各业务系统独立运行，数据标准不统一、接口不兼容，形成大量“数据孤岛”。例如，某省级电力公司仅营销领域就有12个独立子系统，数据格式差异导致跨部门数据共享效率低下。大数据稽查监控系统通过统一数据接入标准和整合框架，可打破系统壁垒，实现多源数据的标准化整合。实践表明，应用该系统后，电力企业跨部门数据调用响应时间可缩短80%，数据共享率提升至90%以上，为跨业务协同提供了数据基础。

（二）强化质量管控，保障数据可信可用

数据质量直接影响电力业务决策的准确性。在实际运营中，数据缺失、错误、冗余等问题频发。据某电网公司统计，未治理前其计量数据准确率仅为89%，导致电费核算偏差率超过5%，引发大量用户投诉。大数据稽查监控系统通过实时稽查、动态预警和闭环整改机制，可实现数据质量的全流程管控。某市级电力公司应用该系统后，数据完整率从76%提升至98%，错误数据修复时效从平均72小时缩短至4小时，为精准调度、电费核算等核心业务提供了可信数据支撑^[1]。

（三）筑牢安全防线，守护数据安全底线

电力数据包含大量敏感信息，如用户隐私数据、电网关键参数等，其安全关乎电力系统稳定和社会公共安全。近年来，电力行业网络攻击事件年均增长35%，数据泄漏风险加剧。大数据稽查监控系统通过全链路安全监控，可有效抵御安全威胁，保障了数据全生命周期安全。

（四）挖掘数据价值，驱动业务创新升级

电力数据中蕴含着丰富的业务价值，如通过用户用电行为分析优化负荷预测、基于设备运行数据开展状态检修等。但传统数据应用多停留在统计层面，深度挖掘不足。大数据稽查监控系统整合大数据分析与AI算法，可释放数据价值。某新能源基地应用该系统后，基于风电、光伏并网数据构建的出力预测模型误差率降低至3%，新能源消纳率提升12%；某供电公司通过分析用户用电模式，精准推送个性化套餐，用户满意度提升20%，数据驱动业务创新的能力显著增强。

二、大数据稽查监控系统设计方案

（一）整体框架设计

数据稽查监控系统需满足电力数据治理“全流程覆盖、多维度管控、高可靠性运行”的需求，其设计以“数据全生命周期治理”为核心，涵盖数据层、环境层、服务层、应用层和用户层，形成闭环管理体系。环境层作为硬件网络平台的基础部分，其中包含操作系统、网络、接口服务器等，数据层是企业公司统一接收数据汇总的位置，通过数据接口与服务层相连接，能够提供更加全面的数据支持内容。服务层是一种服务搭建功能，可以实现数据转化、数据对比与分析等功能。应用层以业务实际需求作为参考依据，并按照对应的工作流程和质量规则进行管理，有利于用户权限和数据的系统管理。用户层主要指系统的操作以及应用人员，包括公司领导、专家、运营人员以及管理人员等，在系统内部会根据不同角色配置不同的访问权限。除此之外，企业通过建立更加全面的支持体系和组织管理机构，以确保整个系统安全稳定运营^[2]。

数据以及系统的安全性是系统运行的基础保障，大数据稽查系统应按照国家相关规定要求构建安全支撑体系，并在系统外围设置防火墙、安全监测以及防护装置等，以保证系统数据信息不被泄露，同时通过严格规划管理权限，实时监测数据全生命周期的完整性，确保数据安全稳定运行。

（二）技术模块设计

大数据稽查监控系统在设计过程中，要严格按照国家规定标准进行规范设计，通过系统底层的设计与规划，实现大数据语言系统对各个层次第二步设计的规范。利用MySQL存储结构化业务数据，MongoDB存储非结构化数据，Redis缓存高频访问数据，利用ECharts绘制动态图表，Three.js构建电网三维数据模型，利用Hadoop/HDFS存储海量数据，Spark/Flink实现实时计算。通过以上技术的研究与应用，能够实现大数据稽查监控系统与数据中心的快速接触与碰撞，有利于稽查结果的快速输出，从而减少不要的冲突^[3]。

（三）核心功能设计

第一，多源数据采集和整合模块功能设计，该模块是系统的数据入口，支持结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的接入，适配数据库接口、文件接口、消息队列等多种协议。通过预设的“数据映射规则库”，实现跨系统数据标准化：例如，将不同厂家计量装置的电量数据统一转换为“千瓦时”单位，将设备台账中的“变压器”“变压设备”等异名实体映射为统一名称，消除数据语义歧义。第二，数据质量稽查模块功能设计，模块构建“四维质量规则库”，覆盖数据完整性、准确性、一致性、及时性。通过Spark分布式计算框架，对海量数据进行实时扫描，当触发规则阈值时自动生成预警，并通过可视化看板推送至责任部门。第三，数据安全监控模块功能设计，采用SSL/TLS加密协议，确保数据传输过程不被窃取或篡改，通过AES-256算法对敏感数据加密存储，采用RBAC（基于角色的权限控制）管理访问权限。

三、大数据稽查监控系统在电力数据治理中的应用

电力数据作为电力行业数字化转型的核心资产，其治理水平直接影响电网安全运行、业务创新效率和用户服务质量。大数据稽查监控系统凭借海量数据处理、实时分析和智能预警能力，成为破解电力数据“散、乱、差、险”等问题的关键技术支撑。从数据全生命周期视角出发，探讨该系统在电力数据治理中的具体应用路径，为构建高效、安全、智能的数据治理体系提供实践框架。

（一）加强同期线损治理，促进营配贯通数据治理

通过大数据稽查监控系统的全面应用，核查统计同期线损与营配贯通等数据质量，实现对稽查数据质量的跟踪、分析、评价以及整改等功能，为公司提供更加准确有用的信息，彻底解决数据不同意的问题，进一步提高企业智能化管理水平。

首先，线损是电能或者电压损失，主要指电能在传输过程中造成电能损失的原因。线损情况一旦出现，对电力企业发展会造成巨大影响，因此，为了确保电力数据的完整性和安全性，会借助大数据稽查监控系统加强对线损情况的治理。在具体应用过程中，大数据稽查监控系统会构建数据质量规则库，分别包括关系类合理性、档案类完整性、基础档案类一致性等方面内容，并且不能随意变动用户信息，PMS与营销中变压器容量要保持一致性。其次，电力营配数据贯通是营销业务应用系统、生产管理信息系统以及电网地理空间信息服务平台的集成管理。将生产数据与营销客户数据全面共享之后，可以借助图形化呈现方式实现数据资源的营配和贯通，确保数据分析、故障定位、线损统计等业务开展的高效性。2019年大数据稽查监控系统在各大城市电力企业中应用，进一步解决营配贯通数据内容的问题^[4]。

（二）打破数据孤岛模式，构建全域数据资料库

电力数据来源广泛且格式多样，涵盖发电侧、输电侧、配电侧、用电侧等全链条，涉及结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据采集整合是治理的首要环节，大数据稽查监控系统通过“标准化接入—智能化清洗—一体化汇聚”三步路径，实现全域数据的有效整合。第一，标准化接入。系统构建“多协议适配网关”，支持JDBC/ODBC数据库接口、FTP/SFTP文件传输、Kafka消息队列等多种接入方式，可对接SCADA、EMS、营销系统、计量自动化系统等20余种电力业务系统。针对不同厂家设备数据格式差异问题，系统内置“协议转换引擎”，预设100+数据映射规则，例如将“有功功率”“P”等异名参数统一映射为“active_power”，消除语义歧义。第二，智能化清洗。系统通过“规则校验—异常识别—自动修正”流程，对采集数据进行预处理，基于电力业务逻辑构建清洗规则库，对超出阈值的数据标记异常，采用机器学习算法识别隐性异常，对缺失数据采用“插值法”或“关联补全法”自动修正。第三，一体化汇聚。系统采用“分布式数据湖+数据仓库”架构，实现海量数据的分层存储，非结构化数据存入数据湖，结构化数据进入数据仓库，并通过“数据血缘图谱”记录数据来源、处理过程和关联关系，确保数据可追溯。

（三）实施动态稽查模式，建立全流程闭环机制

数据质量是电力数据治理的生命线，直接影响电费核算、电网调度等核心业务的准确性。大数据稽查监控系统通过“实时监测—智能预警—整改验证”的闭环路径，实现数据质量的全流程管控，确保数据“完整、准确、一致、及时”。第一，实施多维度实时监测模式，系统应从四个维度出发构建质量监测体系，分别是完整性监测、准确性监测、一致性监测以及及时性监测。通过Spark Streaming实时计算框架，系统每秒可处理10万+条数据，对全网数据进行扫描，确保问题及时发现。某电力公司应用后，数据质量问题发现时效从平均24小时缩短至15分钟。第二，构建分级智能预警装置。系统根据问题严重程度设置三级预警：一级预警触发声光报警并推送至分管领导；二级预警推送至业务负责人；三级预警记录待处理。同时，系统通过“自然语言处理”将技术指标转化为业务语言，便于业务人员理解。第三，实施闭环整改验证模式。系统为每个预警生成“整改工单”，明确责任部门、整改时限和验收标准，并通过“工单跟踪系统”实时监控进度。整改完成后，系统自动校验修复效果：对修正后的数据重新监测，确认质量达标则闭环归档；未达标则再次推送工单，直至问题解决。

（四）实施全链安全监控，筑牢多层次安全防线

电力数据包含大量敏感信息，如用户隐私、电网拓扑、调度指令等，其安全关乎电力系统稳定和社会公共安全。大数据稽查监控系统通过“传输加密—存储防护—访问审计—异常拦截”的纵深防御路径，构建全方位安全屏障。第一，做好传输过程中的加密工作。系统对采集端与处理端之间的数据传输采用SSL/TLS协议加密，对关键业务数据额外采用国密SM4算法加密，防止传输过程中被窃取或篡改。同时，通过“数据校验码”机制，接收端可验证数据完整性，一旦发现篡改立即丢弃并报警。某电力公司应用后，成功抵御17次传输层攻击，数据传输安全性达100%。第二，加强数据信息的存储安全。系统对敏感数据采用“加密存储+脱敏展示”策略：存储时用AES-256算法加密，调用时根据用户权限动态脱敏；对电网关键参数采用“物理隔离+权限隔离”，仅允许特定终端访问。通过“数据保险箱”技术，实现敏感数据的独立存储和严格管控。第三，提升访问审计权限设置，拦截异常访问途径。系统对所有数据访问行为（查询、下载、修改）进行日志记录，包含用户ID、操作时间、数据内容等信息，形成“访问轨迹图谱”，支持事后追溯。同时，通过机器学习分析用户行为习惯，建立“正常行为基线”，当出现异常时，10秒内自动阻断操作并触发报警^[5]。

结束语：

总而言之，大数据稽查监控系统通过整合多源数据、强化质量管控、保障数据安全、挖掘数据价值，为电力数据治理提供了高效解决方案，在电网调度、电力营销、新能源并网等场景中展现出显著成效。未来，随着数字孪生、区块链等技术的发展，系统可进一步升级，推动电力数据治理从“技术驱动”向“制度+技术”双轮驱动转变，为电力行业数字化转型奠定坚实数据基础。

参考文献：

[1]刘沁.基于大数据的电力稽查数据关联挖掘技术[J].电力设备管理,2025,(10):288-290.

[2]王一凡.大数据背景下的平台经济税务稽查问题研究[D].导师：郭健.山东财经大学,2025.

[3]徐京平,陈思奇.国家审计、公共数据开放共享与治理效率提升[J].财会研究,2025,(03):51-61.

[4]崔全党,李洪艳.基于大数据分析的电力营销稽查业务优化与效能提升研究[J].农村电工,2025,33(02):13-14.

[5]张文冰,刘灵蛟,刘雪敏.基于大数据分析的电力营销稽查全过程监测技术研究[J].自动化技术与应用,2024,43(12):204-206+215.

作者简介：李涛（1994.10-），男，汉族，云南嵩明人，本科学历，助理工程师，研究方向：电气二次、集控运行。