盛銀波，仲立軍，張利庭，周子譽(yù)，龔書(shū)能

（1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司嘉興供電公司，浙江 嘉興 314000；2.國(guó)網(wǎng)浙江海鹽縣供電有限公司，浙江 海鹽 314300）

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和電力負(fù)荷的迅猛增長(zhǎng)，用戶(hù)對(duì)供電可靠性的要求越來(lái)越高[1-4]。配電網(wǎng)作為連接供電企業(yè)和用戶(hù)的主要環(huán)節(jié)，其供電可靠性直接反映出供電企業(yè)對(duì)客戶(hù)的持續(xù)供電能力，不僅影響供電企業(yè)的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，還綜合反映供電企業(yè)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)水平[5-6]。

目前，電力企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工作不斷深化，在營(yíng)銷(xiāo)、物資、檢修運(yùn)維等方面都有了比較成熟的應(yīng)用[7-12]。作為電力企業(yè)聯(lián)系用戶(hù)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，配電網(wǎng)業(yè)務(wù)涉及廣泛，橫跨多個(gè)信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)字段豐富，數(shù)據(jù)量龐大，為開(kāi)展數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘和應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。但因信息系統(tǒng)之間并未形成有效的關(guān)聯(lián)，且受采集器、專(zhuān)業(yè)考核等多方面因素影響，配電網(wǎng)可靠性實(shí)際較為復(fù)雜。由于配電網(wǎng)停電明細(xì)數(shù)據(jù)存在噪音，如果對(duì)數(shù)據(jù)不加處理就直接使用，會(huì)導(dǎo)致結(jié)論失真，且嚴(yán)重制約明細(xì)數(shù)據(jù)的深化應(yīng)用。

目前供電企業(yè)供電可靠性管理主要是基于信息系統(tǒng)停電事件數(shù)據(jù)開(kāi)展的，以展示指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等應(yīng)用為主，未涉及底層明細(xì)數(shù)據(jù)[13-15]。故此，從數(shù)據(jù)源頭出發(fā)，通過(guò)對(duì)配電網(wǎng)供電可靠性相關(guān)停電明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、驗(yàn)證并深入挖掘，準(zhǔn)確定位配電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)，輔助企業(yè)在可靠性管理提升方面做出更加精準(zhǔn)、更加符合精益化運(yùn)作的決策，為電網(wǎng)規(guī)劃、主動(dòng)運(yùn)維提供有效手段。

1 停電明細(xì)數(shù)據(jù)獲取及處理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

以公司配電網(wǎng)相關(guān)信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)，選取涉及配電網(wǎng)可靠性相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括智能公用配電變壓器（以下簡(jiǎn)稱(chēng)配變）系統(tǒng)、營(yíng)配貫通系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)等數(shù)個(gè)信息系統(tǒng)。

停電記錄源數(shù)據(jù)包括：終端停電明細(xì)數(shù)據(jù)、周計(jì)劃停電明細(xì)數(shù)據(jù)和設(shè)備故障主動(dòng)處理明細(xì)數(shù)據(jù)。其中，終端停電明細(xì)為采集器上傳的數(shù)據(jù)，能夠最直觀(guān)地反映用戶(hù)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)；計(jì)劃停電明細(xì)為檢修部門(mén)提前安排停電線(xiàn)路并在系統(tǒng)中錄入的數(shù)據(jù)；故障停電明細(xì)則是系統(tǒng)運(yùn)算后得到的數(shù)據(jù)。但因設(shè)備或人為等因素，3部分源數(shù)據(jù)都存在一定的噪音，需處理后才能有效運(yùn)用。

1.2 數(shù)據(jù)處理

依據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模型，從一致性、完整性、準(zhǔn)確性、冗余性等維度對(duì)停電事件進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，通過(guò)篩選、組合、排序等方式對(duì)明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整理，解決明細(xì)數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題，消除噪聲數(shù)據(jù)和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，最終形成可供監(jiān)測(cè)、分析的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理的整個(gè)過(guò)程如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)處理流轉(zhuǎn)過(guò)程

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的來(lái)源多樣，可以歸結(jié)為信息問(wèn)題、流程問(wèn)題、管理問(wèn)題和技術(shù)問(wèn)題4個(gè)方面：

（1）數(shù)據(jù)重復(fù)：系統(tǒng)終端采集裝置上傳停電數(shù)據(jù)后，存在復(fù)電時(shí)間字段數(shù)據(jù)為空的情況，終端后期對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)錄，并且未刪除原數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)。

（2）數(shù)據(jù)存在“停電恢復(fù)時(shí)間”為空值：系統(tǒng)終端采集裝置判斷終端停電，上傳停電數(shù)據(jù)后，終端損壞，無(wú)法上傳停電恢復(fù)時(shí)間，導(dǎo)致“停電恢復(fù)時(shí)間”字段為空，進(jìn)而導(dǎo)致停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)（min）不準(zhǔn)確或?yàn)榭铡?/p>

（3）“停電恢復(fù)時(shí)間”數(shù)據(jù)出現(xiàn)未來(lái)時(shí)間：系統(tǒng)終端采集裝置判斷終端停電，上傳停電數(shù)據(jù)后，終端時(shí)鐘模塊損壞，時(shí)鐘不準(zhǔn)確，導(dǎo)致“停電恢復(fù)時(shí)間”字段數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于“停電發(fā)生時(shí)間”字段數(shù)據(jù)，出現(xiàn)未來(lái)時(shí)間數(shù)據(jù)，進(jìn)而導(dǎo)致停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)為超大值。

（4）“停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)”數(shù)據(jù)為0或負(fù)值：系統(tǒng)終端采集裝置判斷終端停電，上傳停電數(shù)據(jù)后，終端時(shí)鐘模塊損壞，時(shí)鐘不準(zhǔn)確，導(dǎo)致“停電恢復(fù)時(shí)間”字段數(shù)據(jù)小于或等于“停電發(fā)生時(shí)間”字段數(shù)據(jù)，進(jìn)而導(dǎo)致停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)為0或負(fù)值。

（5）時(shí)長(zhǎng)小于3 min的數(shù)據(jù)：是正常的數(shù)據(jù)，但可靠性規(guī)程里此類(lèi)數(shù)據(jù)不納入統(tǒng)計(jì)，因此也應(yīng)予以清洗。

（6）時(shí)長(zhǎng)過(guò)大、不合理的數(shù)據(jù)：公變數(shù)據(jù)“停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)”數(shù)據(jù)存在2 880 min（48 h）以上記錄。以上記錄依據(jù)搶修時(shí)長(zhǎng)判斷為不合理數(shù)據(jù)。

1.3 數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證作為數(shù)據(jù)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，通過(guò)數(shù)據(jù)間的相互校驗(yàn)，將停電記錄加以區(qū)分，明確故障停電和計(jì)劃停電。

理論上，終端停電明細(xì)數(shù)量應(yīng)等于故障停電明細(xì)和計(jì)劃停電明細(xì)的數(shù)量之和。但實(shí)際上，因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致它們之間的數(shù)量存在差異。根據(jù)這3類(lèi)停電源數(shù)據(jù)之間的交叉關(guān)系，將其劃分為5類(lèi)數(shù)據(jù)，詳見(jiàn)表1。

表1 5種特征數(shù)據(jù)類(lèi)型情況

按數(shù)據(jù)處理方式，可將上述5類(lèi)數(shù)據(jù)分為以下2部分。

第1部分為完全匹配數(shù)據(jù)。以第1類(lèi)數(shù)據(jù)為例，即同時(shí)在終端停電明細(xì)和故障停電明細(xì)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，以及同時(shí)在終端停電明細(xì)和計(jì)劃停電明細(xì)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，這2部分?jǐn)?shù)據(jù)可明確定義為故障停電數(shù)據(jù)和計(jì)劃停電數(shù)據(jù)。

第2部分為未完全匹配數(shù)據(jù)。以第3類(lèi)數(shù)據(jù)為例，即終端停電明細(xì)、計(jì)劃停電明細(xì)及故障停電明細(xì)交叉驗(yàn)證后，得到均未與計(jì)劃停電明細(xì)和故障停電明細(xì)匹配的終端停電明細(xì)數(shù)據(jù)，由于無(wú)法直觀(guān)地判斷這部分?jǐn)?shù)據(jù)的停電性質(zhì)，需借助相應(yīng)算法加以區(qū)分。

嘉興供電公司配變停電次數(shù)分布見(jiàn)圖2，可以看出，該類(lèi)數(shù)據(jù)與故障停電明細(xì)數(shù)據(jù)的共變性較大。

圖2 各類(lèi)型停電次數(shù)分布

對(duì)第3類(lèi)數(shù)據(jù)與故障停電明細(xì)和計(jì)劃停電明細(xì)在一日內(nèi)每小時(shí)的停電次數(shù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，相關(guān)性矩陣如表2所示。

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

從相關(guān)性矩陣中可以發(fā)現(xiàn)，第3類(lèi)數(shù)據(jù)和計(jì)劃停電的相關(guān)系數(shù)僅0.277，為弱相關(guān)；而與故障停電的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.837，為強(qiáng)相關(guān)。所以將這部分納入故障停電。

利用均值檢驗(yàn)分析、Pearson相關(guān)性分析等手段，完成所有5類(lèi)數(shù)據(jù)的停電性質(zhì)研判，最終還原得到真實(shí)的、可用于分析的計(jì)劃停電和故障停電數(shù)據(jù)。

2 基于停電明細(xì)的聚類(lèi)分析

數(shù)據(jù)處理完畢后，為了更好地反映地區(qū)配電網(wǎng)的供電可靠性，將已區(qū)分停電性質(zhì)的停電明細(xì)應(yīng)用于下屬供電所、臺(tái)區(qū)，通過(guò)聚類(lèi)分析，直觀(guān)展示配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)。

2.1 基于停電類(lèi)型的供電所、臺(tái)區(qū)分類(lèi)

以供電所為例，針對(duì)故障停電特征和計(jì)劃停電特征分類(lèi)，按統(tǒng)計(jì)期內(nèi)的停電類(lèi)型進(jìn)行分布統(tǒng)計(jì)，得到故障停電次數(shù)、故障停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)、故障停電平均時(shí)長(zhǎng)、計(jì)劃停電次數(shù)、計(jì)劃停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)和計(jì)劃停電平均時(shí)長(zhǎng)6個(gè)維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析分類(lèi)，詳見(jiàn)表3。

表3 供電所聚類(lèi)分析結(jié)果

由表3知K-means聚類(lèi)各類(lèi)特征如下：

（1）第1類(lèi)供電所的故障停電指標(biāo)和計(jì)劃停電指標(biāo)總體高于較其他2類(lèi)，是供電可靠率較低的供電所。

（2）第2類(lèi)供電所的故障停電指標(biāo)和計(jì)劃停電指標(biāo)總體低于其他2類(lèi)，為供電可靠率較高的供電所，但該類(lèi)供電所的停電復(fù)電時(shí)長(zhǎng)相對(duì)較高。

（3）第3類(lèi)供電所的的故障停電指標(biāo)和計(jì)劃停電指標(biāo)總體居中。

對(duì)聚類(lèi)的分類(lèi)效果進(jìn)行檢驗(yàn)，采用ANOVA單因素方差分析，結(jié)果詳見(jiàn)表4?？梢园l(fā)現(xiàn)，各分類(lèi)指標(biāo)的F檢驗(yàn)值的顯著性小于0.01，即各類(lèi)指標(biāo)在3類(lèi)別中的均值水平存在顯著差異，說(shuō)明該聚類(lèi)的分類(lèi)效果顯著。

表4ANOVA單因素方差分析結(jié)果

2.2 基于停電時(shí)段的供電所、臺(tái)區(qū)分類(lèi)

以臺(tái)區(qū)為例，按計(jì)劃停電時(shí)段特征分類(lèi)，將統(tǒng)計(jì)期間的計(jì)劃停電時(shí)段分布統(tǒng)計(jì)，得到凌晨計(jì)劃次數(shù)（X1）、凌晨計(jì)劃停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)（X2）等12個(gè)維度數(shù)據(jù)，具體見(jiàn)表5。

由于維度較多，考慮用主成分分析法進(jìn)行降維。根據(jù)提取方差貢獻(xiàn)大于1的主成分原則，將12個(gè)維度信息提取降為4個(gè)主成分，信息提取率為85.04%，如表6所示。

旋轉(zhuǎn)成份矩陣a又稱(chēng)因子載荷矩陣，它反映了各主成分對(duì)分類(lèi)指標(biāo)信息的提取程度，即各主成分對(duì)分類(lèi)指標(biāo)的解釋程度，如表5所示，根據(jù)各主成分解釋時(shí)段的程度，分別將第一、二、三、四主成分命名為凌晨計(jì)劃因子（F1）、上午計(jì)劃因子（F2）、 夜晚計(jì)劃因子（F3）和下午計(jì)劃因子（F4）。

以第一主成分為例，它提取了凌晨計(jì)劃次數(shù)、凌晨計(jì)劃停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)、凌晨計(jì)劃停電平均時(shí)長(zhǎng)3個(gè)分類(lèi)指標(biāo)信息的90%以上，對(duì)其他分類(lèi)指標(biāo)信息的提取程度很低，即第一主成分對(duì)凌晨計(jì)劃次數(shù)、凌晨計(jì)劃停電累計(jì)時(shí)長(zhǎng)、凌晨計(jì)劃停電平均時(shí)長(zhǎng)3個(gè)分類(lèi)指標(biāo)的解釋程度較大，因此使用第一主成分（F1）歸納3個(gè)分類(lèi)指標(biāo)的信息。

用因子進(jìn)行K-means聚類(lèi)，各類(lèi)別特征如圖3所示。

圖3 各類(lèi)型臺(tái)區(qū)計(jì)劃停電時(shí)段特征

從整體上看，各臺(tái)區(qū)上午計(jì)劃因子的差異不大，第2類(lèi)臺(tái)區(qū)下午計(jì)劃因子高于其他臺(tái)區(qū)，第3類(lèi)臺(tái)區(qū)夜晚計(jì)劃因子高于其他類(lèi)別臺(tái)區(qū)。即第2類(lèi)臺(tái)區(qū)為下午計(jì)劃停電頻繁臺(tái)區(qū)，第3類(lèi)臺(tái)區(qū)為夜晚計(jì)劃停電頻繁臺(tái)區(qū)。

表5 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

表6 主成份方差貢獻(xiàn)率

3 結(jié)語(yǔ)

基于配電網(wǎng)相關(guān)信息系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)停電明細(xì)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，清楚了解供電公司所屬供電所、臺(tái)區(qū)的運(yùn)行情況，準(zhǔn)確定位地區(qū)配電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)。這有助于專(zhuān)業(yè)部門(mén)根據(jù)故障停電與計(jì)劃停電的停電次數(shù)與分布指導(dǎo)配電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)的整改，優(yōu)化改進(jìn)檢修計(jì)劃的合理安排。同時(shí)，供電所、臺(tái)區(qū)的聚類(lèi)分析對(duì)未來(lái)區(qū)域配電網(wǎng)的投資改造給予了有效的數(shù)據(jù)支撐，為進(jìn)一步提高電網(wǎng)的供電能力、提升用戶(hù)的供電可靠性指明了方向。