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        電力計(jì)量運(yùn)維的數(shù)據(jù)中臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        2022-11-23 08:39:44謝穎文
        機(jī)電信息 2022年22期
        關(guān)鍵詞:工單運(yùn)維計(jì)量

        謝穎文

        (廣東電網(wǎng)有限責(zé)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(jì)量設(shè)備故障或潛在故障,通過相關(guān)故障工單下發(fā)至現(xiàn)場計(jì)量運(yùn)維人員,運(yùn)維人員處理完成后進(jìn)行結(jié)果反饋”的鏈?zhǔn)焦ぷ髂J交疽呀?jīng)實(shí)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(dǎo)致一系列問題:

        (1)容易造成故障排除滯后、工單反饋不及時(shí)等問題。

        (2)在大量同類故障發(fā)生的前提下,無法進(jìn)行專項(xiàng)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)批量計(jì)量裝置質(zhì)量問題、線路技術(shù)故障以及批量SIM卡信號問題等同質(zhì)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(jié)故障類別,在運(yùn)維信息統(tǒng)計(jì)歸納上存在困難。這就導(dǎo)致運(yùn)維效率低,可能產(chǎn)生無效工單或重復(fù)工作。

        這一系列問題會(huì)影響線損指標(biāo)、計(jì)量裝置抄表率和完整率,甚至導(dǎo)致漏計(jì)、少計(jì)電量,造成電量追補(bǔ)困難,影響計(jì)量差錯(cuò)率。

        1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        電力計(jì)量運(yùn)維數(shù)據(jù)中臺(tái)作為電子化供電服務(wù)數(shù)據(jù)分析發(fā)布平臺(tái),依托大數(shù)據(jù)分析機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化、智能化,打通數(shù)據(jù)分析和現(xiàn)場運(yùn)維“高速通道”,建立用戶計(jì)量點(diǎn)“病歷庫”,全方位展示計(jì)量運(yùn)維信息,搭載工單管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)工單流程閉環(huán)管理信息化轉(zhuǎn)型。系統(tǒng)設(shè)計(jì)上分為負(fù)荷巡檢規(guī)則庫、客戶需求分析庫、待辦計(jì)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(dǎo)性意見的工作任務(wù)給現(xiàn)場運(yùn)維人員,現(xiàn)場處理結(jié)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(chǔ)

        對萬級數(shù)量用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,每天均需要下載百萬級行數(shù)據(jù)。在上班時(shí)間,系統(tǒng)普遍繁忙,此時(shí)進(jìn)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(zhǔn)確,必須保障基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如能實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)獲取營銷系統(tǒng)、計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù),得以在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)段、人員休息時(shí)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(gè)問題。

        1.2 負(fù)荷巡檢規(guī)則庫

        有了數(shù)據(jù),接下來就得對數(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)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(jié)論,由簡單的正確結(jié)論,推導(dǎo)出復(fù)雜的判斷結(jié)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(jià)值上,只對設(shè)備的異常進(jìn)行分析顯然是不夠的。從客戶服務(wù)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(gè)性化的服務(wù)需求。在用戶檔案信息基礎(chǔ)上,需要突破已成文的客戶性質(zhì)定義,通過將自身代入客戶角色,感同身受去尋找客戶真實(shí)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(fēng)險(xiǎn),知道了風(fēng)險(xiǎn)就能相應(yīng)地制定應(yīng)對措施??蛻粜枨笈c相應(yīng)的應(yīng)對策略則構(gòu)成了客戶需求分析庫。

        1.4 待辦計(jì)劃庫

        對于計(jì)量裝置定期檢驗(yàn)、輪換、已有故障處理計(jì)劃,若不作統(tǒng)計(jì),容易出現(xiàn)短期內(nèi)多次往返同一用戶現(xiàn)場的重復(fù)性工作。通過自動(dòng)關(guān)聯(lián)異常用戶當(dāng)前所有待辦工作,生成待辦計(jì)劃庫。對應(yīng)于萬級數(shù)量用戶,其待辦工作計(jì)劃數(shù)據(jù)量可達(dá)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(shí)現(xiàn)。

        1.5 工作計(jì)劃下發(fā)

        經(jīng)過系統(tǒng)統(tǒng)籌后,下發(fā)工作計(jì)劃,并及時(shí)傳遞給設(shè)備責(zé)任人?,F(xiàn)場運(yùn)維人員在處理前還需要查詢一些相關(guān)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(yùn)維人員需要自行在營銷系統(tǒng)或計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)重新查詢的話,將耗費(fèi)很多時(shí)間,甚至被迫推遲工作進(jìn)度。但其實(shí)系統(tǒng)在分析的過程中就已經(jīng)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取并得出了一系列簡單的小結(jié)論,現(xiàn)場運(yùn)維人員可直接查詢這些小結(jié)論。

        1.6 現(xiàn)場結(jié)果反饋

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

        2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

        中臺(tái)通過B/S架構(gòu)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(tái)并根據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行人工核驗(yàn)、計(jì)劃工單下發(fā),現(xiàn)場運(yùn)維人員通過即時(shí)通信軟件接收計(jì)劃工單、查詢相關(guān)計(jì)劃的其他詳情、反饋現(xiàn)場情況及處理結(jié)果,如圖2所示。

        2.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取

        中臺(tái)利用Python的PyAutoGUI模塊[1],模擬真實(shí)人工操作:模擬鼠標(biāo)的移動(dòng)、點(diǎn)擊、拖拽,鍵盤按鍵輸入操作,鼠標(biāo)和鍵盤熱鍵的同時(shí)操作,實(shí)現(xiàn)控制消息框、截圖、定位等。通過這個(gè)自動(dòng)化工具,可全天24 h不間斷地獲取營銷系統(tǒng)、計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù),并在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)段、人員休息時(shí)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(tái)主要利用Python自帶的科學(xué)計(jì)算庫Pandas模塊[1]進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)操作。因?yàn)镻andas納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)用

        利用Web技術(shù)完成前端交互界面,允許分析員對系統(tǒng)分析結(jié)論進(jìn)行核驗(yàn)、修正或新增、反饋。運(yùn)維人員也可在前端獲得相關(guān)工作計(jì)劃的其他詳情(系統(tǒng)分析過程中形成的簡單準(zhǔn)確的小結(jié)論)。

        2.4 即時(shí)通信軟件的連接

        同樣利用Python的PyAutoGUI模塊,中臺(tái)在即時(shí)通信軟件中下發(fā)工作計(jì)劃至相應(yīng)的現(xiàn)場運(yùn)維人員?,F(xiàn)場運(yùn)維人員通過回復(fù)不同指令代碼,進(jìn)行工作計(jì)劃詳情查詢、現(xiàn)場情況反饋、處理結(jié)果反饋。中臺(tái)通過即時(shí)通信軟件傳回的數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)入下一輪分析。

        2.5 數(shù)據(jù)自改善的實(shí)現(xiàn)

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

        3 結(jié)語

        本中臺(tái)通過電能量數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用,推動(dòng)計(jì)量管理從表計(jì)管理向裝置管理轉(zhuǎn)變、從設(shè)備管理向數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)型,因地制宜探索開發(fā)基于遠(yuǎn)程監(jiān)測的計(jì)量裝置異常監(jiān)控閉環(huán)管理,為快速精準(zhǔn)開展計(jì)量運(yùn)維提供全過程數(shù)據(jù)分析支撐。

        下一步,將考慮對中臺(tái)賦予更高實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)型的智能,向它傳授計(jì)量運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),使它不再局限于發(fā)現(xiàn)異常,還能夠直接指揮、指導(dǎo)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(jì)劃報(bào)送的準(zhǔn)確率,優(yōu)化人力資源配置,為計(jì)量運(yùn)維提質(zhì)增效。

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