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从被动的受理故障到主动的预测故障,当大数据技术被引入传统的电网故障抢修领域时,全新的工作成效逐步从理念成为现实。今年5月起,国网上海市电力公司完成了国网大数据平台部署,并基于大数据平台开展配网故障抢修精益化管理应用场景实施。通过大数据技术,建立故障抢修事前预测、事中跟踪、事后分析的主轴线,全面支撑故障抢修工作,有效提升了故障抢修精益化管理水平。
为了完善配网抢修机制,缩短故障复电时间,提高供电可靠性水平,国网上海电力于2014年开展了配网故障抢修精益化管理前期研究工作。故障抢修工作牵扯点多、涉及面广,大数据技术的注入,给该工作带来了新面貌。
国网上海电力将故障抢修主轴线剖析为事前预测、事中跟踪、事后分析三个段落,基于故障抢修管理系统、用电信息采集系统、数据采集与监视控制系统、市调系统、营销业务应用系统、外部系统等故障抢修工单信息,结合抢修班组、用户、台区、线路、气象信息等数据信息,全面掌握8889户高压用户和944万户低压用户与上海电网 949座变电站、17915条10千伏线路、11万台公用配变、29万条低压线路的拓扑关系;全面掌握2013年至2015年累计120余万张抢修工单数据,报修地址、故障设备、上级电源、抢修指标等数据完备;全面掌握近三年来电网故障数据,并通过系统平台形式关联SCADA二遥信息及抢修数据;全面掌握用户投诉情况;全面掌握公用配网实时运行情况及失电情况。通过庞大的基础数据,构建完善的故障抢修效率分析模型和故障数量预测模型,实现“配网故障抢修实时分析”和“故障抢修效率分析”两大场景应用。
“配网故障抢修实时分析”场景展示当前上海全市配网故障发生的实时情况,并从故障数量实时分析、故障量日趋势监测、故障处理情况 3个维度进行详细的剖析和监测,实时分析各区域故障影响范围、用户报修情况、抢修资源实时分布、驻点工作强度,并实现了抢修工单自动合并、重复报修统计、抢修工单就近派发、台区故障失电主动上报等多项实用化辅助功能。“故障抢修效率分析”场景展示上一个月上海全市的非电网或电网的配网抢修效率,按发生年月、故障分类、电压等级、设备大类五个维度统计,对上海全市、各区域、驻点和班组的效率进行评估和分析,对重复故障设备、重复停电用户、故障热点台区、运行隐患台区等进行统计,为配网设备运维、技术改造及抢修资源配置等提供详实数据。
由大数据技术带来的故障抢修模式革新也是成效显著的。以传统抢修模式中难以开展的事前预测为例,基于大数据平台,通过实时或定时采集配网抢修工单数据信息、SCADA负荷数据以及气象系统中的相关历史数据进行预处理之后,科学运用预测算法则观察探索历史故障发生情况与负荷、气象的内在发展规律,可以预测未来一天或未来一个月各区域、不同电压等级的设备故障量可能发生的数量区间及主要故障类型,预测精度可达到70%以上。
如此一来,以往根据用户报修分配抢修力量的传统模式已可逐步转换为根据预测情况进行事前安排先进方法,为提前部署设备运维改造重点、合理调配抢修资源、制定预案措施等提供研判依据,这对业务部门合理安排班组工作人员和工作量具有重要的指导意义,达到提升抢修效率的目的。尤其是在每年迎峰度夏期间,故障预测的效果更加显著。
与业务部门开展的均值统计方式相比,基于大数据挖掘模型的聚类分析方式,能够提升抢修效率标杆评估的合理性及多样性,并对抢修管理工作提供指导意见。
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