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2015年,国家电网公司编制完成国内首份企业级大数据应用“十三五”规划及指导意见,抢占电力大数据应用领域制高点。近年来,随着大数据的发展,电力企业正在积极开展大数据应用创新实践,提升经营管理水平。进入新时代,电力企业将如何推进向数据驱动型转变,他们正在用实际行动书写答卷!
广东电网:大数据建模提升电费抄核效率
看点:技术人员运用大数据建模手段在40分钟内完成全省2500万居民的电费计算,远少于业务要求的4小时,而计算准确率超过99.95%。
近日,南方电网广东公司完成全省统一的大数据平台门户建设,大数据服务能力持续提升。2016年以来,广东电网逐步建成开放、共享的大数据平台,通过大数据平台实现了全公司、全业务、全领域数据的汇聚及共享。
据悉,基于大数据平台广东电网做了多项尝试。其中,模拟全省费控计算的测试让所有人见证了电力大数据的强大。这次测试是假设全省统一使用大数据建模分析的电费营销系统的前提下,对全省2500万居民用户开展电费抄核数据抽取转换的技术过程。
大数据平台监控人员向笔者介绍,正常情况下营销系统平均每天计算250万户左右,凭借全省大数据平台的数据整合能力,营销系统每天的计算能力可提至3000万,是现有能力的10多倍。电费计算的过程从抄表初始化至电费计算的全过程可控制在4小时内。
通过测试,技术人员运用大数据手段在40分钟内完成全省2500万居民的电费计算,而计算的准确率超过99.95%。(沈甸)
四川电力:数据预警锁定3903户风险客户
看点:四川电力着眼电费风险防控,构建了全省专变客户欠费风险大数据分析模型,成功锁定风险客户3903户,有效降低了电费回收潜在风险。
近日,笔者从国网四川省电力公司获悉,为充分发挥电力数据价值,四川电力结合全业务数据中心分析域建设,通过全业务数据抽取和转换,构建“电力看经济”场景平台,服务公司运营各方面工作。
“电力看经济”场景通过融合四川电力生产、营销和外部环境数据,在宏观和微观两个层面实现了创新与突破。2016~2017年,四川电力着眼电费风险防控,构建了全省专变客户欠费风险大数据分析模型,利用客户日用电量、电费数据和外部政策信息实现对电力客户用电量及缴费行为的诊断与监测,对全省12万专变客户电费回收现状的规律进行集群和归类,锁定风险客户3903户。
四川电力数据业务部门根据数据预警结果加强电费催收,费控装置安装覆盖率提升60%,有效降低了电费回收潜在风险。
未来,四川电力将充分利用大数据、云计算等日趋成熟的新技术,结合全业务数据中心建设,支撑四川电力业务部门,丰富数据分析应用手段,创新服务模式,承担社会责任,为政府及各行业制定发展策略,提供决策支持。(陈力)
福建电力:用电故障区域定位效率提高30%
看点:福建电力停电精益管理分析基于电力数据逻辑回归算法建立停电分布区域模型,为及时定位用电故障区域提供数据支撑。
4月22~24日,首届数字中国建设峰会在福建福州成功举行。国网福建省电力有限公司积极参与数字中国建设,并在首届数字中国建设成果展览会上展示了基于大数据平台构建的停电精益管理分析、配变重过载预测分析等多项分析应用场景。
其中,福建电力“停电精益管理分析”深受好评,停电精益管理分析场景基于大数据平台构建,主要在实时停电监测、频繁停电监测等方面,运用决策树、逻辑回归等算法,构建设备停电分类分析、设备停电影响分析、设备停电分布分析等模型,从停电地区分布、停电次数、停电时长等对频繁停电原因进行分析。
在频繁停电监测方面,福建电力通过挖掘停电历史数据,为该公司优先治理严重停电区域、快速提高供电质量提供信息数据支撑,极大提高抢修复电效率。自2017年10月停电精益管理分析场景上线以来,福建电力分析定位停电严重区域的效率提高了30%;配网供电可靠性从99.91%提升至99.99%。(林梅妹)
冀北电力:融合源端业务降低运维成本500万
看点:企业级大数据智能分析与决策能力成为业务源端融合的重要途径,有效提升企业精益管理水平,冀北电力每年可节约运维成本约500万元。
“通过借助大数据分析手段,不仅能够量化分析当前平稳运行的通信网,更促进了源端业务融合,有效提升企业精益管理水平。据计算,冀北电力每年可节约运维成本约500万元。”5月4日,国网冀北电力有限公司信通分公司信息通信运检中心相关负责人向笔者介绍道。
近年来,冀北电力围绕全业务统一数据中心,建立了多个业务系统。以配电网规划应用分析系统为例,该系统可从同一数据中心收集计算历年配网规划基础数据,并在可视化界面中横向比较各地市、各县配电网指标水平,同时结合历史数据采用多种算法进行电力负荷预测。通过对数据的分析预测,可以因地制宜地规划不同区域的配电网,从而充分发挥经济发展“电力先行官”的作用。
企业级大数据智能分析与决策能力的建设,不仅是破解数据共享难题和推进源端业务融合的重要途径,而且还提升了企业精益管理水平。据计算,冀北电力每年可节约数据存储成本和运维成本约500万元,并且随着数据应用范围的扩大和数据量的增多,节约成本也将逐年递增。
(方杰金 雍奥)
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