文/劉丞 羅立宏

1 簡(jiǎn)述電力訴求產(chǎn)生原因

電力訴求常發(fā)生于電力需求高峰期的夏季及電力設(shè)施整改期間。其訴求問題主要來源于突發(fā)的停電事件或電力故障報(bào)修后無法得到及時(shí)搶修導(dǎo)致的財(cái)產(chǎn)安全問題。通過研究客戶訴求問題可以了解電力訴求的發(fā)展情況。

電力訴求的問題主要有以下幾種類型：

（1）因計(jì)劃停電導(dǎo)致的延遲/提前復(fù)電導(dǎo)致居民對(duì)停電安排時(shí)間、頻率不滿意問題；

（2）供電設(shè)備自身發(fā)生故障而停電，包括短路、過載、接地等引起上級(jí)設(shè)備跳閘停電，如斷路器、剩余電流動(dòng)作保護(hù)器的保護(hù)性跳閘；

（3）用戶設(shè)備因在復(fù)電后引起損壞無法啟動(dòng)，要求賠償財(cái)產(chǎn)損失；

（4）其它外部因素影響，如自然災(zāi)害、惡劣天氣、外力破壞等引起停電。

表1：模型回歸結(jié)果

2 搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)

2.1 數(shù)據(jù)特征

對(duì)電力運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來說一般有一下幾個(gè)特征：

（1）數(shù)據(jù)量大且規(guī)律復(fù)雜。

（2）電力故障的區(qū)域分布廣，發(fā)展規(guī)律多元。

（3）受到多種因素的影響且作用方式不盡相同。

因此，在對(duì)電力訴求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究前，需要對(duì)不同的電力訴求數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，分別挖掘各分區(qū)內(nèi)客戶電力訴求規(guī)律。

2.2 數(shù)據(jù)聚類

本文采用K-means聚類方法對(duì)各月份的電力故障事件造成的不同影響進(jìn)行聚類，分析不同時(shí)間與空間電力事故造成的影響。K-means算法是一種經(jīng)典的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的指標(biāo)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)電力運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中不同月份上的各指標(biāo)數(shù)據(jù)共24433個(gè)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，得出聚類個(gè)數(shù)為5時(shí)，輪廓系數(shù)較大。利用以上不同類別結(jié)果，有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)各種不同用戶群體提供具有針對(duì)性的服務(wù)方案。例如：第1類數(shù)據(jù)停電次數(shù)最大，主要分布于郊區(qū)，應(yīng)設(shè)備進(jìn)行檢修排查，更換老化設(shè)備；第2類數(shù)據(jù)區(qū)域影響指數(shù)較大，主要分布與城區(qū)，可加強(qiáng)與客戶建立良好的溝通等。

2.3 數(shù)據(jù)指標(biāo)

建立訴求影響評(píng)價(jià)指標(biāo)，是研究電力訴求影響因素差異性及主要性的前提。因此提取適合的數(shù)據(jù)指標(biāo)是關(guān)鍵?；谕ｋ娛录臄?shù)據(jù)情況及對(duì)業(yè)務(wù)的理解，電力訴求影響數(shù)據(jù)指標(biāo)主要包括平均時(shí)長(zhǎng)（h/次），平均缺供電電量（kW·h/次），客戶影響數(shù)量(戶/次)，區(qū)域影響指數(shù)及時(shí)間點(diǎn)影響指數(shù)。其中區(qū)域影響指數(shù)定義為電力故障影響用戶數(shù)與故障所處區(qū)域的用戶數(shù)的占比，以及故障事件涉及的臺(tái)區(qū)或者線路的數(shù)量的乘積。時(shí)間點(diǎn)影響指數(shù)定義為電力故障事件的月份以及不同的時(shí)間點(diǎn)造成的不同影響。

3 搭建回歸分析模型

多元回歸分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析方法。其本質(zhì)是在大量數(shù)據(jù)觀察的基礎(chǔ)上，建立起因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)模型。通過上述建立的數(shù)據(jù)指標(biāo)，結(jié)合歷史訴求和歷史供電類數(shù)據(jù)信息，可對(duì)電力訴求產(chǎn)生的環(huán)境、關(guān)鍵點(diǎn)、消亡痕跡等進(jìn)行整合，多方面多角度挖掘問題本源和形成規(guī)律。在訴求問題挖掘上，主要有以下工作步驟：

（1）拆分各類原始清單字段維度信息，細(xì)化數(shù)據(jù)顆粒度。

（2）訴求區(qū)域、停電區(qū)域邏輯關(guān)聯(lián)。

（3）故障報(bào)修、停電時(shí)間、故障停電滿意度邏輯關(guān)聯(lián)。

（4）建立科學(xué)的分析模型，梳理停電處理全過程，找出薄弱環(huán)節(jié)，經(jīng)過科學(xué)方法分析停電產(chǎn)生的客戶訴求因素影響敏感度。

3.1 搭建模型

為了更好的探求電力訴求中的影響因素，本次研究將訴求量設(shè)置為因變量，將訴求因素設(shè)置為解釋變量，通過建立多元線性回歸模型來研究這些影響因素和電力訴求量之間的關(guān)系。模型公式構(gòu)建如下所示：

其中，SQ、TDSC、KH、DL、QY、TDZS分別代表電力訴求量、停電時(shí)長(zhǎng)、影響客戶數(shù)、損失電量、區(qū)域影響指數(shù)、時(shí)間點(diǎn)影響指數(shù)。a為模型常數(shù)項(xiàng)，β1-β10為影響因素的系數(shù)，ε為模型的殘差。

3.2 模型結(jié)果

如表1所示，從這些影響因素的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)大小來看，停電時(shí)長(zhǎng)的系數(shù)依然最大，說明停電時(shí)長(zhǎng)對(duì)訴求量的影響最大，其次停電影響指數(shù)、影響客戶指數(shù)；排在后兩位的是損失電量指數(shù)和區(qū)域影響指數(shù)。

4 結(jié)束語

本文通過結(jié)合對(duì)電力數(shù)據(jù)已有的研究，選擇了多個(gè)影響因素，研究了電力訴求影響因素，通過建立模型來判斷這些因素的影響程度。經(jīng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證后，模型結(jié)果真實(shí)可靠。本次研究探明了電力因素對(duì)于居民電力訴求的影響程度，更好的讓供電部門采取相應(yīng)措施。