IT 推动国家电网的能源转型

数字化转型
全球首席信息官 Adriana Karaboutis 正对国家电网的公共服务的数据堆栈进行现代化改造,并将其电网数字化以使国家电网转变成能够提供一系列能源整合的“智能互联公共服务”。


有些人可能会想,为什么一个技术高管会辞职并为一家公共服务公司工作。这就是一些人对 Adriana “Andi” Karaboutis 提出的问题,她是戴尔的前 CIO ,离开这家计算机巨头后,于 2017 年被任命为国家电网的全球首席信息和数字官。提出的问题,她是戴尔的前 CIO ,离开这家计算机巨头后,于 2017 年被任命为国家电网的全球首席信息和数字官。

她的回答是她要改变世界。

Karaboutis 说:“保障和改造国家重要的基础设施是最有压力,但也是最有挑战性的工作之一”。她为自己同时是两项全球重大倡议参与者感到兴奋——既可以保障国家基础设施免受网络攻击,还可以在技术突飞猛进的时代通过改造全球能源网以减缓全球变暖。

作为全球首席信息官, Karaboutis 又是这家市值 200 亿美元的英国跨国公司横跨英国、纽约以及新英格兰的数字化转型首席架构师。目前,她正在与两国政府合作,以加强北约多个电网的网络安全,同时将国家电网转变为“智能互联公共服务”公司。

如今,美国总统或英国首相更有可能接听国家电网首席信息官的电话,而不是一个技术高管的电话。Karaboutis 将在下周举行的麻省理工学院斯隆 CIO 研讨会上发表讲话。她认为,身处她所谓全球能源转型的“前沿”可能会让她好几个晚上都辗转反侧,但“回报”是难以言喻的。她说:“你可以想象《基础设施法案》和绿色环保(倡议)对我的预算意味着什么。这意味着我的预算提高了

30% - 40% 。我不想给你们一个确切的数字,但我在戴尔担任首席信息官时得到的预算可要少得多。”

1.使公共服务的数据架构现代化

Karaboutis 指出,国家电网不仅因为其具有安全、专有性质,所以是微软 Azure 云计算的大客户,而且国家电网还正在使用大量的前沿工具,包括数据工具如 Snowflake、Azure 和 Matallion ETL ,用于数据质量的 Informatica ,用于主数据管理的 Reltio 和用于 RPA 的 Blue Prism 等等。

图片

Adriana “Andi” Karaboutis

国家电网

国家电网大约完成了三分之一的云计算过渡,并专注于将客户数据和劳动力数据率先迁移到云端,以获取最大的商业价值。Karaboutis

说,下一步,国家电网将把数据由服务于消费者和企业的 7000 多名现场工作人员手中迁移至云端。

她指出,为了将更多的数据转移至云端,国家电网也正在整合重大数据中心:“因为摆脱了单一的内部环境,所以这些功能使我们降低业务风险并提供了云的弹性和规模。我们在数据架构和想要什么上已十分成熟,并且离达成越来越近。”

Karaboutis 还指出,并非所有数据都会被迁移出去,只有那些在云中运行确有意义的数据才有迁移的必要。

“我称其为云密度” Karaboutis 补充道。“我们所有的投资都是为了产生价值。在很多情况下,这并不是纯粹的投资回报率和节约成本,而是消除隐性成本和管理技术投入的共享成本,比如不必要的升级更新。这是关于增强国家安全,是关于容量管理和弹性的问题。这些都是我们衡量迁移至云端的价值方面的考虑。

2.为向基于产品的IT转变配备人员

人才、数据和云运营模式,这些是国家电网向数字化努力的核心组成部分, Karaboutis 将其等同于构建“智能互联公用事业”。

首先是建设和吸引人才以助力国家电网的 IT 转型。这些转型涉及到将电网数字化并将其与各种物联网 (IoT) 传感器和设备、太阳能、风力涡轮机、水力创新,甚至电池技术等大量新兴可再生能源连接起来。国家电网不仅仅承诺在 2050 年实现不使用化石燃料,并且在纽约有一个正在进行的地热项目。

Karaboutis 将依靠 1,400 名持证 IT 员工和 2,500 名承包商去实现这一目标。她的预算大幅增加,而且,作为将 IT 运营向敏捷和基于产品的运营模式过渡的一部分,她聘请了产品经理。Karaboutis 还聘请了 UX 设计师、数据科学家、企业架构师和 RPA 人才,但她仍然无法迅速提升“人才密度”。

为了解决这个问题, Karaboutis 正在使用 Pluralsight 和 LinkedIn 来提升技能水平,并继续将应用程序开发与维护,外包给 Wipro、IBM 和 Atos 这些公司。Karaboutis 说,国家电网也在与传统的招聘机构合作以建立“人才密度”,并与 Thinkworks 、Giant Machines 和 Palantir 等敏捷创新咨询公司合作。

3.利用机器学习进行优化

与此同时,国家电网正忙于建设与太阳能、风能和电池存储对接的网络。它还在探索从垃圾中提取天然可再生气体,并购买了风电场。但它一直在密切关注并使用先进技术来优化其核心电力业务。

作为其中的一部分,国家电网正在应用微软人工智能机器学习 ( ML ) 算法来优化“Copperleaf ”项目中的部分“植被管理”修剪计划,以此防止火灾和其他灾难的发生。它还将地理空间技术与人工智能相结合,以做出维护海底电缆的“正确决定”,并做出路由和投资决策。

国家电网还在探索部署 ML 算法的方法,以更好地管理在电力激增期间仍然可能发生的停电风险,例如在世界杯或皇室婚礼的期间。Karaboutis 说,这种对“电力平衡”的投资在未来可能依赖于电池技术,因为它可以被储存。

“我们曾说过数据是公司的资产,对吧?” Karaboutis 指出, “今天,我们知道数据的存在,我们靠它呼吸,我们靠它生活,但我们不必把它挂在嘴边儿了。“正是我们不断努力和改进数据质量”将使国家电网的愿景成为可能。

来源:www.cio.com

微信编译:Viki

责任编辑:武晓燕 来源: 计算机世界
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