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    試述大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采集運維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用

    2021-01-17 01:09:56江勝男沈陽供電公司
    環(huán)球市場 2021年7期
    關(guān)鍵詞:工單儲存運維

    江勝男 沈陽供電公司

    一、新時期背景下電力大數(shù)據(jù)的特征概述

    內(nèi)容包括以下幾個部分:一是數(shù)據(jù)價值不夠理想。簡單來說,在一般情況下,電力數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在能夠在海量的電力數(shù)據(jù) 中挖掘出能夠?qū)μ嵘娏ο到y(tǒng)管理完善性的相關(guān)信息。例如在輸變電設(shè)備的檢測系統(tǒng)中,其所采集到的絕大多數(shù)電力數(shù)據(jù)均保持在正常狀態(tài),非正常數(shù)據(jù)的數(shù)量僅占極小一部分,但非正常的電力數(shù)據(jù)確是用于對電力設(shè)備進行狀態(tài)檢測的核心數(shù)據(jù)。二是電力數(shù)據(jù)具有交互的特征。在當前的發(fā)展階段,我國電力行業(yè)的發(fā)展重心逐漸地朝著用戶的方向發(fā)生偏移,廣大的用電客戶的服務(wù)滿意度已經(jīng)成為橫向電力服務(wù)水平的核心標準,因此,供電局可通過按照數(shù)據(jù)的挖掘,進一步掌握廣大用電客戶的實際需求,從而提升用戶整體服務(wù)滿意度。電力數(shù)據(jù)所具備的交互特征同時也體現(xiàn)在能夠在用電高峰時為電網(wǎng)實現(xiàn)供電的優(yōu)勢中。三是處理效率高。供電局在對海量電力數(shù)據(jù)展開決策的過程中,可通過根據(jù)實時及在線處理的相關(guān)要求來提升決策效率,這就需要進一步提高對電力數(shù)據(jù)的處理效率,當電力數(shù)據(jù)達到其決策要求時,就要快速地對這些海量的電力數(shù)據(jù)展開深入的分析。

    二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采集運維業(yè)務(wù)中的實際應(yīng)用

    (一)系統(tǒng)模型構(gòu)建

    1.關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

    大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)模型構(gòu)建過程中,整個采集系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)采集、清理、儲存、分析、處置、讀取應(yīng)用6 個環(huán)節(jié)。本次研究主要涉及數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié),通過引入關(guān)聯(lián)型聯(lián)機分析處理技術(shù)和多維分析技術(shù),對整個系統(tǒng)進行進一步的優(yōu)化。

    關(guān)聯(lián)型聯(lián)機分析處理技術(shù):該種處理技術(shù)主要應(yīng)用的是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,依托關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),對多維數(shù)據(jù)進行有效的表達和處理,然后對數(shù)據(jù)庫當中的關(guān)系型數(shù)據(jù)進行動態(tài)化多維度的分析,并將最終的分析結(jié)果儲存到關(guān)系數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)當中。在該系統(tǒng)當中所儲存的文件大小主要受到RDBMS(關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))限制,整體的數(shù)據(jù)上傳、下載速度較快,儲存空間相對數(shù)據(jù)的維度不會產(chǎn)生限制,也可以利用其他數(shù)據(jù)處理模式對數(shù)據(jù)進行分析。

    多維聯(lián)機分析處理技術(shù):該種處理技術(shù)是數(shù)據(jù)分析的另外一種表現(xiàn)形式,依托多維數(shù)據(jù)分析儲存結(jié)構(gòu)。該種數(shù)據(jù)分析技術(shù)使用專業(yè)的多維結(jié)構(gòu)儲存數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫文件的大小主要受到整個操作平臺系統(tǒng)的限制,儲存的數(shù)據(jù)不會達到TB 級。在數(shù)據(jù)進行規(guī)劃處置過程中,需要進行有效的測算,否則很容易造成數(shù)據(jù)過大,不能夠正常發(fā)揮其應(yīng)有的數(shù)據(jù)分析作用。該種數(shù)據(jù)分析模式之下,數(shù)據(jù)的上傳和下載速度相對較為緩慢,無法支持動態(tài)多維分析,但是能夠支持高性能的輔助決策計算。

    2.業(yè)務(wù)框架構(gòu)建

    大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要想在采集運維業(yè)務(wù)當中得到充分應(yīng)用,就需要構(gòu)建大數(shù)據(jù)運行維護業(yè)務(wù)框架,該業(yè)務(wù)框架主要用于對數(shù)據(jù)的采集、收集、營銷和運行維護,依托數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載層對所收集到的數(shù)據(jù)進行分類,并向系統(tǒng)的儲存層提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)。儲存層對數(shù)據(jù)進行分類整理之后,向數(shù)據(jù)分析層提供所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析層對所提供的數(shù)據(jù)進行進一步的優(yōu)化檢索,然后為整個系統(tǒng)的異常工單的智能派發(fā)、智能處理、多維數(shù)據(jù)質(zhì)量評價提供數(shù)據(jù)支撐。

    (二)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)背景下采集運維業(yè)務(wù)的優(yōu)化

    1.異常工單的智能化派發(fā)

    當前的異常工單派發(fā)主要是由人工操作完成,但是異常工單派發(fā)人員不能夠?qū)收犀F(xiàn)場的實際情況和緊急程度有一個全面的了解和判斷,經(jīng)常會造成系統(tǒng)當中的各種異常工單量大,但沒有得到有效的處置,也不能夠根據(jù)故障的緊急情況,按照先后進行派發(fā),使得故障的處置存在諸多不合理情況,很多小故障演變成大故障,最終造成巨大經(jīng)濟損失。依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠?qū)Σ杉\維業(yè)務(wù)當中的異常工單派發(fā)情況進行智能化優(yōu)化。通過對各種數(shù)據(jù)信息進行針對性的分析,明確各種故障的輕重緩急并能夠?qū)⒐收陷^為嚴重的工單及時派發(fā)給維修人員,及時對故障進行處理,避免造成嚴重危害。在具體應(yīng)用過程中,首先應(yīng)該明確采集運維業(yè)務(wù)的效用值模型。在單個表績效用值基礎(chǔ)上,會受到每月的平均用電量以及異常情況持續(xù)時間和下一階段抄表天數(shù)的影響。而具體的工單效用則是指工單故障電表效益總和,由此可以得到采集運維效用值模型。系統(tǒng)當中的一個電表的異常持續(xù)時間是指電表持續(xù)一天所造成的電量監(jiān)控損失,按照累加方法進行計算,距離下一個抄表天數(shù)分析,當距離效益抄表的天數(shù)越接近,則顯示對該用戶的監(jiān)控損失電量概率越大,故障緊急維修程度越高。當距離效益抄表天數(shù)越遠,則顯示對該用戶的監(jiān)控損失電量概率越小,因為該因數(shù)所造成的影響越小,趨近于零。

    2.智能化處理異常工單

    在傳統(tǒng)的采集運維業(yè)務(wù)開展過程中,由于缺乏智能化的數(shù)據(jù)分析,再加上很多運行維護人員對所在區(qū)域缺乏了解,所以故障維護的整體效率普遍較低,缺乏針對性的分析,只能夠?qū)ΜF(xiàn)場故障進行一一排查,大大增加了人力成本投入。而將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用其中,能夠?qū)Ξ惓9收线M行有效的分類,明確緊急故障和非緊急故障,并及時確定異常工單產(chǎn)生的原因,從多維角度分析異常工單產(chǎn)生的原因。

    三、結(jié)束語

    進入21 世紀以來,以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云計算為代表的信息技術(shù)在各個領(lǐng)域成熟應(yīng)用,大大提升了信息化水平,生產(chǎn)效率進一步提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)是以互聯(lián)網(wǎng)為支撐所誕生的一種全新的應(yīng)用技術(shù)。隨著人們物質(zhì)生活水平不斷提高,對高品質(zhì)電能的需求量不斷增加,這也就對電力系統(tǒng)的采集運維業(yè)務(wù)提出了越來越高的要求,需要加大對采集運維業(yè)務(wù)的高效護理和針對性護理,提高工作效率,保證持續(xù)供電。而將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到采集運維業(yè)務(wù)當中,能夠大大提高系統(tǒng)運行維護的工作效率,實現(xiàn)運行維護的智能化操作,降低人力成本投入。

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