劉雅婷 楊政

摘 要： 在市場經(jīng)濟快速發(fā)展的重要時期，社會生產(chǎn)對電能的需求量越來越大，影響電能信息采集運維業(yè)務難度也有所提升?；诖?，本文就大數(shù)據(jù)分析技術在電能信息采集運維業(yè)務中的應用展開研究，簡要介紹了基于大數(shù)據(jù)分析技術的電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)框架，進一步從異常工單智能化派發(fā)與處理、采集運維業(yè)務質量評價的角度出發(fā)，對大數(shù)據(jù)分析技術的在電能信息采集運維業(yè)務中的具體應用進行了較為詳細的分析。

關鍵詞： 大數(shù)據(jù)分析技術；電能信息；采集運維業(yè)務

前言：在智能電網(wǎng)建設規(guī)模不斷擴大的發(fā)展背景下，需要對用戶用電信息進行大規(guī)模的采集，而先進技術在電能信息采集運維業(yè)務中的應用，能夠幫助相關電力企業(yè)以更加直接、簡便的方式，對電網(wǎng)中電能傳輸?shù)膶嶋H情況進行準確了解。尤其是大數(shù)據(jù)分析技術的應用，能夠有效實現(xiàn)電能信息采集運維業(yè)務的智能化轉型，對促進電力企業(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)分析技術的電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)框架

基于大數(shù)據(jù)分析技術的電能信息采集運維業(yè)務框架，主要作用就是收集相關電能采集數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)與運維數(shù)據(jù)，并由數(shù)據(jù)抽取轉換加載層對相關數(shù)據(jù)進行分類適配，進而提供給數(shù)據(jù)存儲層來完成分類存儲；存儲數(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；經(jīng)過數(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)將進入到應用層，為異常工單智能派發(fā)、異常工單智能處理、采集運維業(yè)務質量評價提供可靠依據(jù)[1]。整個框架當中，數(shù)據(jù)分析層的作用就是實現(xiàn)采集運維業(yè)務系統(tǒng)的基礎功能，包括批量計算、分析模型管理、實時查詢等；另外，數(shù)據(jù)分析層與處理層均應用了分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存技術，具有高并發(fā)、低延時事務操作特點，能夠顯著降低數(shù)據(jù)處理層與業(yè)務操作之間的耦合性，即提高電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)的服務響應效率。

2.大數(shù)據(jù)分析技術在電能信息采集運維業(yè)務中的具體應用

2.1 異常工單智能化派發(fā)

上文中提到基于大數(shù)據(jù)分析技術的電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)，其構建目標是實現(xiàn)對大量運維數(shù)據(jù)與歷史電能信息的多維度分析，進而得出多種異常問題及其嚴重程度，對此，需要采用基于多維分析的采集運維效用模型，來完成系統(tǒng)應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維效用值；i表示的是i個電能表，而f（xi）則表示單個電能表異常采集運維的效用值。

將此基于多維分析的運維效用模型應用到實際電能信息采集運維業(yè)務當中。某省電力企業(yè)在2017年1月1日至5月31日，對24907249戶低壓用戶的用電信息進行采集，包括采集成功率、抄表數(shù)據(jù)、采集異常運維數(shù)據(jù)等，共計1417869條，數(shù)據(jù)項42536070個。運用效用值模型對全省的月平均用電量進行分析，若單一利用電量作為效用值單位，則最終所得數(shù)值相對較大，根據(jù)此種特點可引入“標準月用電量”作為最后的數(shù)值單位，實現(xiàn)對效用值模型的適當修正，然后根據(jù)用戶最多類型的用電戶的平均電量作為標準用電戶電量。在此基礎上，還需根據(jù)存儲數(shù)據(jù)當中，每個電表所表示的故障異常持續(xù)時間，一般來說，故障時間每持續(xù)1天，就會形成1天的電量監(jiān)控損失，而系統(tǒng)則會利用累加方式對電量監(jiān)控損失進行計算。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，以完成對歷史工單全面分析，得到相關數(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對歷史工單的數(shù)據(jù)規(guī)律進行歸納與分析，來發(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比值表示單個異常原因概率比值；而f（xi）則表示單個維度下，單一異?，F(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，可通過對比不同維度的相關比值的大小，來對類似故障現(xiàn)象進行分析與預測，具體內(nèi)容包括設備類型的異常、設備生產(chǎn)廠家異常、國網(wǎng)招標批次異常等。有效實現(xiàn)電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)的預分析功能，能夠有效提升運維效率。

2.3 采集運維業(yè)務質量評價

采用基于大數(shù)據(jù)分析技術的電能信息采集運維業(yè)務系統(tǒng)，還需通過采集運維業(yè)務質量評價，來增加系統(tǒng)功能實現(xiàn)的可能性。首先，應量化評價各終端廠商的終端質量；為保證多維度質量評價的有效實現(xiàn)，需要全面采集相關終端廠商的運行運行終端數(shù)、異常終端占比、終端時鐘異常數(shù)等數(shù)據(jù)，為評價指標的有效建立提供可靠支撐[2]。評價指標中，終端故障更換率=（周期內(nèi)更換終端數(shù)/運行終端數(shù)）·100%；終端時鐘偏差超標占比=（周期內(nèi)終端始終異常數(shù)/運行終端數(shù)）·100%；終端故障率=（周期內(nèi)終端故障數(shù)/運行終端數(shù)）·100%。然后，對電能表的產(chǎn)品質量進行評價，核心的評價指標就為故障更換率，計算規(guī)則：故障更換率=（周期內(nèi)電能表更換數(shù)/運行電能表數(shù)）·100%。最后，需要從運維工作人員的角度著手，深入評價采集運維工作質量與效率，相關評價指標包括：異常工單派發(fā)率=（統(tǒng)計日派發(fā)工單數(shù)/應派發(fā)工單總數(shù)）100%；異常工單反饋率=（當期反饋工單數(shù)/應反饋工單總數(shù)）·100%；采集故障處理及時率=（已恢復的采集故障數(shù)/當期應處理的采集故障總數(shù)）·100%。

結束語：綜上所述，探究大數(shù)據(jù)分析技術在電能信息采集運維業(yè)務中的應用，有利于提高相關運維工作的效率與質量。通過相關分析，大數(shù)據(jù)分析技術的有效應用，能夠實現(xiàn)對電能信息的深入挖掘、分析、處理，進而簡化相關工作人員對電能信息的采集運維管理難度，促進電力事業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。在后續(xù)的研究過程中，還應對采集異常智能化甄別等進行更加深入的研究，為實現(xiàn)國網(wǎng)營銷部“全覆蓋、全采集、全費控”提供技術保障。

參考文獻

[1]王寶萱.電能計量采集運維及故障處理探析[J].技術與市場，2017，24（10）：64-65.

[2]王文彬. 內(nèi)蒙古電力需求側企業(yè)電能監(jiān)測管理平臺設計及應用[D].華北電力大學（北京），2017.