謝穎文

（廣東電網(wǎng)有限責任公司江門供電局，廣東 江門 529000）

0 引言

目前，“由電能量數(shù)據(jù)人員通過對電力數(shù)據(jù)的巡檢、分析、監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)計量設備故障或潛在故障，通過相關故障工單下發(fā)至現(xiàn)場計量運維人員，運維人員處理完成后進行結果反饋”的鏈式工作模式基本已經(jīng)實現(xiàn)，但這種高度依賴人工處理的方式難以建立故障數(shù)據(jù)庫，并且導致一系列問題：

（1）容易造成故障排除滯后、工單反饋不及時等問題。

（2）在大量同類故障發(fā)生的前提下，無法進行專項分析，及時發(fā)現(xiàn)批量計量裝置質量問題、線路技術故障以及批量SIM卡信號問題等同質問題；無法將易發(fā)生故障區(qū)域以及竊電嫌疑用戶納入觀察庫；無法直觀方便地總結故障類別，在運維信息統(tǒng)計歸納上存在困難。這就導致運維效率低，可能產生無效工單或重復工作。

這一系列問題會影響線損指標、計量裝置抄表率和完整率，甚至導致漏計、少計電量，造成電量追補困難，影響計量差錯率。

1 系統(tǒng)設計

電力計量運維數(shù)據(jù)中臺作為電子化供電服務數(shù)據(jù)分析發(fā)布平臺，依托大數(shù)據(jù)分析機器人，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動化、智能化，打通數(shù)據(jù)分析和現(xiàn)場運維“高速通道”，建立用戶計量點“病歷庫”，全方位展示計量運維信息，搭載工單管理平臺，實現(xiàn)工單流程閉環(huán)管理信息化轉型。系統(tǒng)設計上分為負荷巡檢規(guī)則庫、客戶需求分析庫、待辦計劃庫等。

如圖1所示，系統(tǒng)中各庫間交互數(shù)據(jù)生成帶指導性意見的工作任務給現(xiàn)場運維人員，現(xiàn)場處理結果再返回至系統(tǒng)中參與下一次數(shù)據(jù)交互。

1.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎

對萬級數(shù)量用戶的數(shù)據(jù)進行分析，每天均需要下載百萬級行數(shù)據(jù)。在上班時間，系統(tǒng)普遍繁忙，此時進行數(shù)據(jù)下載往往是事倍功半，甚至得到的是存在問題的數(shù)據(jù)包。因此，為了分析準確，必須保障基礎數(shù)據(jù)的準確性。如能實現(xiàn)機器自動獲取營銷系統(tǒng)、計量自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，得以在網(wǎng)絡空閑時段、人員休息時間完整快速地下載所需要的大量數(shù)據(jù)，則能很好地解決這個問題。

1.2 負荷巡檢規(guī)則庫

有了數(shù)據(jù)，接下來就得對數(shù)據(jù)進行清洗、處理、分析，這就需要將日常電能量數(shù)據(jù)巡檢工作的人工智慧傳授給系統(tǒng)，并且不能只限于某一種維度的分析，那樣無法得出正確的結果。所以這里需要思考如何從多維度分析判斷依據(jù)出發(fā)，集成各種單一簡單分析結論，由簡單的正確結論，推導出復雜的判斷結果。這與日常巡檢的碎片化思維是完全相反的方向。

1.3 客戶需求分析庫

在數(shù)據(jù)價值上，只對設備的異常進行分析顯然是不夠的。從客戶服務的角度來看，用戶的基本信息在某種程度上暗示著他們一些個性化的服務需求。在用戶檔案信息基礎上，需要突破已成文的客戶性質定義，通過將自身代入客戶角色，感同身受去尋找客戶真實的需求。知道了客戶所想所需，才能知道對客戶的工作中有何風險，知道了風險就能相應地制定應對措施?？蛻粜枨笈c相應的應對策略則構成了客戶需求分析庫。

1.4 待辦計劃庫

對于計量裝置定期檢驗、輪換、已有故障處理計劃，若不作統(tǒng)計，容易出現(xiàn)短期內多次往返同一用戶現(xiàn)場的重復性工作。通過自動關聯(lián)異常用戶當前所有待辦工作，生成待辦計劃庫。對應于萬級數(shù)量用戶，其待辦工作計劃數(shù)據(jù)量可達千萬行，需要使用一些專業(yè)處理大型數(shù)據(jù)的工具來實現(xiàn)。

1.5 工作計劃下發(fā)

經(jīng)過系統(tǒng)統(tǒng)籌后，下發(fā)工作計劃，并及時傳遞給設備責任人。現(xiàn)場運維人員在處理前還需要查詢一些相關情況，以判斷具體如何完成現(xiàn)場處理，包括攜帶的工器具、作業(yè)的步驟、所需人力等。如果現(xiàn)場運維人員需要自行在營銷系統(tǒng)或計量自動化系統(tǒng)重新查詢的話，將耗費很多時間，甚至被迫推遲工作進度。但其實系統(tǒng)在分析的過程中就已經(jīng)對相關數(shù)據(jù)進行了提取并得出了一系列簡單的小結論，現(xiàn)場運維人員可直接查詢這些小結論。

1.6 現(xiàn)場結果反饋

單向的數(shù)據(jù)分析對于分析結果的準確度來說顯然是不夠的，這對于分析的算法模型的改進也是無益的。系統(tǒng)需要得到每一次分析結果的評價反饋，然后回溯原來的分析有何不足，通過一個學習的過程完善自我。同時，數(shù)據(jù)巡檢的分析員也可通過反饋的現(xiàn)場實際情況發(fā)現(xiàn)一些批量問題，如設備質量問題、軟硬件兼容問題、運營商誤操作等。反饋的結果需要自動對號入座，避免人工處理的錯漏或增加人力工作負荷。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)

中臺通過B/S架構開發(fā)，使用Python語言開發(fā)，數(shù)據(jù)庫采用MariaDB。數(shù)據(jù)分析人員可通過Web訪問中臺并根據(jù)相關業(yè)務進行人工核驗、計劃工單下發(fā)，現(xiàn)場運維人員通過即時通信軟件接收計劃工單、查詢相關計劃的其他詳情、反饋現(xiàn)場情況及處理結果，如圖2所示。

2.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取

中臺利用Python的PyAutoGUI模塊[1]，模擬真實人工操作：模擬鼠標的移動、點擊、拖拽，鍵盤按鍵輸入操作，鼠標和鍵盤熱鍵的同時操作，實現(xiàn)控制消息框、截圖、定位等。通過這個自動化工具，可全天24 h不間斷地獲取營銷系統(tǒng)、計量自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并在網(wǎng)絡空閑時段、人員休息時間完整快速地下載所需要的大量數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)分析及處理

中臺主要利用Python自帶的科學計算庫Pandas模塊[1]進行數(shù)據(jù)科學相關操作。因為Pandas納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具，特別適合上述數(shù)千萬行數(shù)據(jù)量的庫。例如，離線分析[2]的過程如圖3所示。

2.3 前端應用

利用Web技術完成前端交互界面，允許分析員對系統(tǒng)分析結論進行核驗、修正或新增、反饋。運維人員也可在前端獲得相關工作計劃的其他詳情（系統(tǒng)分析過程中形成的簡單準確的小結論）。

2.4 即時通信軟件的連接

同樣利用Python的PyAutoGUI模塊，中臺在即時通信軟件中下發(fā)工作計劃至相應的現(xiàn)場運維人員?，F(xiàn)場運維人員通過回復不同指令代碼，進行工作計劃詳情查詢、現(xiàn)場情況反饋、處理結果反饋。中臺通過即時通信軟件傳回的數(shù)據(jù)自動進入下一輪分析。

2.5 數(shù)據(jù)自改善的實現(xiàn)

中臺并不是孤立的，通過Python的PyAutoGUI模塊在即時通信軟件對現(xiàn)場計量運維人員自動派發(fā)待處理異常工單，現(xiàn)場人員在通信軟件中進行回復，中臺自動收集現(xiàn)場處理結果，形成監(jiān)控業(yè)務閉環(huán)；通過Python的NumPy+SciPy+scikit-learn模塊根據(jù)反饋的現(xiàn)場實際情況比對原分析結果，探索多維度篩查規(guī)則，持續(xù)改進系統(tǒng)算法，形成迭代閉環(huán)。

3 結語

本中臺通過電能量數(shù)據(jù)的深度應用，推動計量管理從表計管理向裝置管理轉變、從設備管理向數(shù)據(jù)管理轉型，因地制宜探索開發(fā)基于遠程監(jiān)測的計量裝置異常監(jiān)控閉環(huán)管理，為快速精準開展計量運維提供全過程數(shù)據(jù)分析支撐。

下一步，將考慮對中臺賦予更高實踐經(jīng)驗型的智能，向它傳授計量運維經(jīng)驗，使它不再局限于發(fā)現(xiàn)異常，還能夠直接指揮、指導現(xiàn)場工作，把“發(fā)現(xiàn)問題了，怎么辦？”解決在出現(xiàn)場工作之前。這將極大地提高計劃報送的準確率，優(yōu)化人力資源配置，為計量運維提質增效。