劉雅婷 楊政

摘 要： 在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要時(shí)期，社會(huì)生產(chǎn)對(duì)電能的需求量越來(lái)越大，影響電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)難度也有所提升。基于此，本文就大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用展開研究，簡(jiǎn)要介紹了基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)框架，進(jìn)一步從異常工單智能化派發(fā)與處理、采集運(yùn)維業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的角度出發(fā)，對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的在電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；電能信息；采集運(yùn)維業(yè)務(wù)

前言：在智能電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的發(fā)展背景下，需要對(duì)用戶用電信息進(jìn)行大規(guī)模的采集，而先進(jìn)技術(shù)在電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，能夠幫助相關(guān)電力企業(yè)以更加直接、簡(jiǎn)便的方式，對(duì)電網(wǎng)中電能傳輸?shù)膶?shí)際情況進(jìn)行準(zhǔn)確了解。尤其是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效實(shí)現(xiàn)電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型，對(duì)促進(jìn)電力企業(yè)中電能信息管理的集約化、精益化發(fā)展，具有重要意義。

1.基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)框架

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)框架，主要作用就是收集相關(guān)電能采集數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)與運(yùn)維數(shù)據(jù)，并由數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載層對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類適配，進(jìn)而提供給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層來(lái)完成分類存儲(chǔ)；存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的主要作用就是為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供充足的資源基礎(chǔ)；經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析層的優(yōu)化與數(shù)據(jù)檢索處理之后，所得數(shù)據(jù)將進(jìn)入到應(yīng)用層，為異常工單智能派發(fā)、異常工單智能處理、采集運(yùn)維業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供可靠依據(jù)[1]。整個(gè)框架當(dāng)中，數(shù)據(jù)分析層的作用就是實(shí)現(xiàn)采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能，包括批量計(jì)算、分析模型管理、實(shí)時(shí)查詢等；另外，數(shù)據(jù)分析層與處理層均應(yīng)用了分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，具有高并發(fā)、低延時(shí)事務(wù)操作特點(diǎn)，能夠顯著降低數(shù)據(jù)處理層與業(yè)務(wù)操作之間的耦合性，即提高電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)響應(yīng)效率。

2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用

2.1 異常工單智能化派發(fā)

上文中提到基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)，其構(gòu)建目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)大量運(yùn)維數(shù)據(jù)與歷史電能信息的多維度分析，進(jìn)而得出多種異常問(wèn)題及其嚴(yán)重程度，對(duì)此，需要采用基于多維分析的采集運(yùn)維效用模型，來(lái)完成系統(tǒng)應(yīng)用層的異常工單智能化派發(fā)操作。效用模型如下：

Y效用值=

式中的Y效用值就表示電能信息采集運(yùn)維效用值；i表示的是i個(gè)電能表，而f（xi）則表示單個(gè)電能表異常采集運(yùn)維的效用值。

將此基于多維分析的運(yùn)維效用模型應(yīng)用到實(shí)際電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)當(dāng)中。某省電力企業(yè)在2017年1月1日至5月31日，對(duì)24907249戶低壓用戶的用電信息進(jìn)行采集，包括采集成功率、抄表數(shù)據(jù)、采集異常運(yùn)維數(shù)據(jù)等，共計(jì)1417869條，數(shù)據(jù)項(xiàng)42536070個(gè)。運(yùn)用效用值模型對(duì)全省的月平均用電量進(jìn)行分析，若單一利用電量作為效用值單位，則最終所得數(shù)值相對(duì)較大，根據(jù)此種特點(diǎn)可引入“標(biāo)準(zhǔn)月用電量”作為最后的數(shù)值單位，實(shí)現(xiàn)對(duì)效用值模型的適當(dāng)修正，然后根據(jù)用戶最多類型的用電戶的平均電量作為標(biāo)準(zhǔn)用電戶電量。在此基礎(chǔ)上，還需根據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)當(dāng)中，每個(gè)電表所表示的故障異常持續(xù)時(shí)間，一般來(lái)說(shuō)，故障時(shí)間每持續(xù)1天，就會(huì)形成1天的電量監(jiān)控?fù)p失，而系統(tǒng)則會(huì)利用累加方式對(duì)電量監(jiān)控?fù)p失進(jìn)行計(jì)算。此外，利用效用值模式，還能分析距離下一抄表日天數(shù)、故障電能表數(shù)量效用值，以完成對(duì)歷史工單全面分析，得到相關(guān)數(shù)據(jù)規(guī)律，為后續(xù)異常工單智能化處理提供數(shù)據(jù)支撐。

2.2 異常工單智能化處理

異常工單智能化處理需要通過(guò)對(duì)歷史工單的數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)行歸納與分析，來(lái)發(fā)現(xiàn)不同維度下異常發(fā)生的原因以及異常原因發(fā)生的概率，并輸出異常原因概率的比值，公式如下：

Y比值=

式中的Y比值表示單個(gè)異常原因概率比值；而f（xi）則表示單個(gè)維度下，單一異常現(xiàn)象原因的發(fā)生概率；n表示維度總量。

在得到異常原因概率比值之后，可通過(guò)對(duì)比不同維度的相關(guān)比值的大小，來(lái)對(duì)類似故障現(xiàn)象進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，具體內(nèi)容包括設(shè)備類型的異常、設(shè)備生產(chǎn)廠家異常、國(guó)網(wǎng)招標(biāo)批次異常等。有效實(shí)現(xiàn)電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)的預(yù)分析功能，能夠有效提升運(yùn)維效率。

2.3 采集運(yùn)維業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

采用基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)系統(tǒng)，還需通過(guò)采集運(yùn)維業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，來(lái)增加系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的可能性。首先，應(yīng)量化評(píng)價(jià)各終端廠商的終端質(zhì)量；為保證多維度質(zhì)量評(píng)價(jià)的有效實(shí)現(xiàn)，需要全面采集相關(guān)終端廠商的運(yùn)行運(yùn)行終端數(shù)、異常終端占比、終端時(shí)鐘異常數(shù)等數(shù)據(jù)，為評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效建立提供可靠支撐[2]。評(píng)價(jià)指標(biāo)中，終端故障更換率=（周期內(nèi)更換終端數(shù)/運(yùn)行終端數(shù)）·100%；終端時(shí)鐘偏差超標(biāo)占比=（周期內(nèi)終端始終異常數(shù)/運(yùn)行終端數(shù)）·100%；終端故障率=（周期內(nèi)終端故障數(shù)/運(yùn)行終端數(shù)）·100%。然后，對(duì)電能表的產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，核心的評(píng)價(jià)指標(biāo)就為故障更換率，計(jì)算規(guī)則：故障更換率=（周期內(nèi)電能表更換數(shù)/運(yùn)行電能表數(shù)）·100%。最后，需要從運(yùn)維工作人員的角度著手，深入評(píng)價(jià)采集運(yùn)維工作質(zhì)量與效率，相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：異常工單派發(fā)率=（統(tǒng)計(jì)日派發(fā)工單數(shù)/應(yīng)派發(fā)工單總數(shù)）100%；異常工單反饋率=（當(dāng)期反饋工單數(shù)/應(yīng)反饋工單總數(shù)）·100%；采集故障處理及時(shí)率=（已恢復(fù)的采集故障數(shù)/當(dāng)期應(yīng)處理的采集故障總數(shù)）·100%。

結(jié)束語(yǔ)：綜上所述，探究大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電能信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，有利于提高相關(guān)運(yùn)維工作的效率與質(zhì)量。通過(guò)相關(guān)分析，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的有效應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電能信息的深入挖掘、分析、處理，進(jìn)而簡(jiǎn)化相關(guān)工作人員對(duì)電能信息的采集運(yùn)維管理難度，促進(jìn)電力事業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。在后續(xù)的研究過(guò)程中，還應(yīng)對(duì)采集異常智能化甄別等進(jìn)行更加深入的研究，為實(shí)現(xiàn)國(guó)網(wǎng)營(yíng)銷部“全覆蓋、全采集、全費(fèi)控”提供技術(shù)保障。

參考文獻(xiàn)

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