基于耗時關(guān)聯(lián)因素的大用戶業(yè)擴效率分析模型

摘 要 近年來，供電公司自身業(yè)擴報裝提速增效改進過程中，不僅僅局限于在方案答復(fù)、設(shè)計審核、中間檢查、竣工驗收和裝表送電五個電網(wǎng)公司環(huán)節(jié)尋找影響因素，還逐步發(fā)掘了一些屬于四個客戶環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)性因素。本文將通過大數(shù)據(jù)的分析方法，采用關(guān)聯(lián)、分類、聚類等數(shù)據(jù)挖掘算法，分析與業(yè)擴流程耗時相關(guān)聯(lián)的因素，輔助高壓業(yè)擴報裝的效率提升。

【關(guān)鍵詞】電網(wǎng)；業(yè)擴報裝；大數(shù)據(jù)分析；關(guān)聯(lián)因素

1 引言

電力公司在自身業(yè)擴報裝提速增效改進過程中，在已知5個電網(wǎng)公司環(huán)節(jié)和4個客戶環(huán)節(jié)是影響業(yè)擴報裝工作進度的主要因素外，還逐步發(fā)現(xiàn)一些總體耗時關(guān)聯(lián)性影響因素，比如用戶、用戶報裝容量、設(shè)計單位、五個電網(wǎng)環(huán)節(jié)總耗時對客戶總耗時也都有不同程度的影響。本文主要實現(xiàn)業(yè)擴耗時關(guān)聯(lián)因素分析模型，以業(yè)擴流程數(shù)據(jù)為主體，關(guān)聯(lián)其它與業(yè)擴相關(guān)數(shù)據(jù)，包括用能信息、配套工程信息、過程檢查信息、方案信息等，通過關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類等數(shù)據(jù)挖掘方法，分析與業(yè)擴流程耗時相關(guān)聯(lián)的因素，輔助高壓業(yè)擴報裝的效率提升。

2 模型分析及實踐

設(shè)計關(guān)聯(lián)因素分析模型擬采用如下方式實現(xiàn)目標：采用相關(guān)分析、卡方檢驗、K-means等數(shù)據(jù)挖掘方法，分析與業(yè)擴流程耗時相關(guān)聯(lián)因素；采用數(shù)據(jù)挖掘中的線性回歸算法，按照影響權(quán)重由高到底排列繪制業(yè)擴報裝耗時影響因素列表，由此深度挖掘業(yè)擴報裝相關(guān)數(shù)據(jù)的潛在價值，進一步優(yōu)化業(yè)擴報裝流程。

2.1 各影響因素分析

本環(huán)節(jié)主要分析對客戶環(huán)節(jié)總耗時影響較大的因素：用戶、容量、設(shè)計單位、五個電網(wǎng)環(huán)節(jié)總耗時等。分析中會采用統(tǒng)計分析、聚類分析、相關(guān)分析以及卡方檢驗等算法。

2.1.1 常規(guī)分析

通過傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法，對相應(yīng)的關(guān)聯(lián)因素進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計歸納總結(jié)，通過統(tǒng)計結(jié)果反映相應(yīng)的分析結(jié)論。

示例：用戶分析，如表1所示。

分析點：表1中都是長耗時工單較多且平均耗時較長用戶，應(yīng)該重點關(guān)注。

2.1.2 聚類分析

客戶環(huán)節(jié)總耗時關(guān)聯(lián)因素，通過聚類分析算法，形成以相應(yīng)關(guān)鍵指標為分類標的的群組，每一群組之間差別明顯，群組內(nèi)部數(shù)據(jù)具有相似的特征。

示例：容量聚類分析

按照各容量等級對應(yīng)的總工單數(shù)和長耗時工單數(shù)，對容量等級進行K-均值聚類。本次聚類分析只針對總工單數(shù)大于10的容量等級。

表2聚類中列出了觀測量所述的類別，距離列出了觀測量與所屬類中心的距離。

如表3所示，分析點：綜合以上兩張表我們可以看出，容量等級共分為三類，第一類包括1600、2000、3200、4000。這一類的類中心長耗時工單數(shù)與總工單數(shù)分別為79和91屬于長耗時率最高的。第三類只有400，這一類的類中心長耗時工單數(shù)與總工單數(shù)分別為228和944屬于長耗時工單最多，長耗時率最低。剩余容量都是第二類，這一類的類中心長耗時工單數(shù)與總工單數(shù)分別為20和36屬于長耗時工單較少，長耗時率較高的。

2.1.3 卡方檢驗和相關(guān)分析

通過卡方檢驗和相關(guān)分析，判斷各變量同目標標量以及各變量之間相關(guān)關(guān)系強弱，為下一步的回歸預(yù)測提供維度參考。

示例：五個電網(wǎng)環(huán)節(jié)總耗時分析，如表4所示。

分析點：根據(jù)上表我們可以看出，顯著性檢驗p值（判定相關(guān)關(guān)系是否成立）為0.000，小于0.05，說明五個節(jié)點總耗時與客戶環(huán)節(jié)總耗時在0.01的置信水平下具有正相關(guān)關(guān)系，也就是說五個電網(wǎng)環(huán)節(jié)總耗時越長客戶環(huán)節(jié)總耗時越長。

2.2 回歸預(yù)測分析

根據(jù)用戶歷史業(yè)擴報裝的耗時數(shù)據(jù)，基于耗時關(guān)聯(lián)因素給出在途用戶的報裝耗時預(yù)測，包括各電網(wǎng)環(huán)節(jié)、用戶環(huán)節(jié)以及總耗時，并可根據(jù)實際進展動態(tài)調(diào)整后期進展預(yù)測。

示例：客戶環(huán)節(jié)總耗時和設(shè)計審核次數(shù)、中間檢查次數(shù)和竣工驗收次數(shù)3個自變量進行回歸分析。

根據(jù)表5看出，設(shè)計審核次數(shù)、中間檢查次數(shù)和竣工驗收次數(shù)3個自變量與客戶環(huán)節(jié)總耗時的決定系數(shù)（因變量中有多少比例是由自變量引起的）為0.281，就是說以上3個自變量影響了28.1%的客戶環(huán)節(jié)總耗時。

根據(jù)表6，我們能看出顯著性檢驗p值（判定相關(guān)關(guān)系是否成立）為0.000，p值小于0.05顯著水平，表示回歸模型整體解釋變異量達到顯著水平。

分析點：根據(jù)表7，我們可得出設(shè)計審核和竣工驗收次數(shù)同客戶環(huán)節(jié)總耗時成正比，而中間檢查次數(shù)同客戶環(huán)節(jié)總耗時成反比。也就是說，設(shè)計審核和竣工驗收的次數(shù)越多，則客戶環(huán)節(jié)總耗時越長，而中間檢查次數(shù)越多，反而客戶環(huán)節(jié)總耗時會縮短。從標準化系數(shù)（絕對值大小用來說明該自變量對因變量的重要性）可以看出，對客戶環(huán)節(jié)總耗時影響從強到弱依次為：設(shè)計審核次數(shù)、竣工驗收次數(shù)和中間檢查次數(shù)。

3 結(jié)束語

本文主要是以面向大客戶的業(yè)擴報裝提速增效關(guān)聯(lián)因素分析為主線，以市電力公司的實際工作現(xiàn)狀為切入點，明確用戶頻數(shù)、用戶報裝容量、設(shè)計單位、五個電網(wǎng)環(huán)節(jié)總耗時的變化對用戶總耗時的影響力度，協(xié)助供電公司調(diào)整工作效率提升的側(cè)重點，同時可根據(jù)各環(huán)節(jié)耗時預(yù)測，對客戶經(jīng)理給出客戶環(huán)節(jié)停滯提醒，用以推進客戶方進展。同時可根據(jù)送電時間的動態(tài)預(yù)測，合理安排停送電計劃。

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作者簡介

談韻，女，大學(xué)本科學(xué)歷。現(xiàn)為國網(wǎng)安徽省電力公司合肥供電公司高級工程師，主要從事電力自動化、信息化管理和技術(shù)研究工作。

作者單位

國家電網(wǎng)合肥供電公司 安徽省合肥市 230000