“米特”不仅是“电网一张图”中的高级应用，也是一名AI数据主人。它综合运用配网计算推演技术，构建数据核验模型，解决动态拓扑、设备参数等数据的一致性和准确性问题，进而推动源网荷储各侧多维多态数据资源在电网一张图汇聚，构建“以算助治”的电网数据治理新模式，支撑亚运会电力保供、配网故障研判、需求响应等场景应用。

“AI设备具有天然信息链接优势，能够更大程度释放数字设备主人和数据主人的双重价值。”黄建平说。通过积累“米特”在杭州供电公司的应用经验，国网浙江电力正谋划在浙江全省范围内探索基于“电网一张图”、数据主人、AI设备的数据治理场景。

数据字典

让数据治理更便捷

9月13日，国网浙江物资公司供应链运营中心副主任陈甜妹登录现代智慧管理平台，打开数据资产目录中的库存通用数据模型，对库龄临近超期的数据进行筛查和预警。

库存通用数据模型是国网浙江电力数据字典中的应用之一。今年年初以来，国网浙江电力以“需求牵引、业务主导、以数定责、业数融合”为原则，梳理核心业务数据的权威数据源、责任部门、产生来源等内容，编制省市县三级共享的数据字典，并基于数据字典认定数据主人。

“物资管理数据体量庞大，业务人员经常面临数据找不到、看不懂、不会用、不好用等问题，制约了数字赋能的作用。”陈甜妹说。为了解决这一问题，国网浙江电力系统梳理物资全业务流程、模式、系统及功能清单，统一所涉及的业务对象和核心字段命名格式，沉淀形成物资数据字典，便于数据主人查找应用。

“数据字典能够直接定位数据的出处，并直接将数据问题明细推送至数据主人，有效提高了物资数据治理成效。”陈甜妹说。同时，数据字典的标准化命名格式，还让数据排查更高效，通过分析总结数据问题产生原因，能够不断规范业务操作，优化业务操作信息系统，实现了数据的源头治理，避免了增量问题数据产生。

为了扩大数据治理范围，提升数据共享能力，2023年，国网浙江电力面向浙江全省各专业部门与地市公司，常态征集数据管理相关需求。截至8月，该公司收到了15个业务部门、11个地市公司及2家直属单位共计495项数据需求。