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    配電網(wǎng)故障主動(dòng)搶修指揮監(jiān)控平臺(tái)功能設(shè)計(jì)

    2020-07-01 14:10:40陳鵬
    裝備維修技術(shù) 2020年29期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

    陳鵬

    摘 要:本文采用多種系統(tǒng)對(duì)研究需要數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和挖掘,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出一款針對(duì)配電網(wǎng)主動(dòng)故障流程中修復(fù)問題的指揮監(jiān)控平臺(tái)。利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化方法,解決了以往無法有效跟蹤和控制配電網(wǎng)應(yīng)急搶修實(shí)時(shí)情況的問題,進(jìn)一步大大提高了應(yīng)急搶修效率。實(shí)踐表明,該平臺(tái)具有全面推廣應(yīng)用的價(jià)值和前景。

    關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)故障搶修;搶修指揮監(jiān)控;數(shù)據(jù)挖掘;電網(wǎng)大數(shù)據(jù)

    前言

    低壓配電網(wǎng)直接與用戶相連。低壓故障可以快速修復(fù),是否可以恢復(fù)電力供應(yīng)是關(guān)鍵環(huán)節(jié),以滿足供電需求和電力消費(fèi)體驗(yàn)的成千上萬的家庭,以及供電企業(yè)的責(zé)任的體現(xiàn)和供電服務(wù)水平。長(zhǎng)期以來,由于低壓配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,節(jié)點(diǎn)數(shù)量多,未能實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)測(cè),導(dǎo)致了基于95598電話維修的配電網(wǎng)故障被動(dòng)應(yīng)急搶修模式,即應(yīng)急搶修指揮中心在客戶報(bào)修后,派出現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員進(jìn)行應(yīng)急搶修。與故障搶修相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分散在市場(chǎng)、生產(chǎn)、調(diào)度等專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)尚未整合,信息化水平不高,業(yè)務(wù)全景難以控制,搶修效率亟待提高,停電后無法快速恢復(fù)造成的客戶投訴較高。因此,迫切需要提高搶修服務(wù)的信息化、智能化水平,創(chuàng)新?lián)屝拗С质侄?,提高搶修服?wù)質(zhì)量。

    近年來,隨著能源互聯(lián)網(wǎng)和無處不在的電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè),電網(wǎng)的智能化進(jìn)程正在加快。特別是以大數(shù)據(jù)為核心和基礎(chǔ)的“大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”等新興技術(shù)快速發(fā)展,能源電力技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合為智能監(jiān)管奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。然而,目前的供電服務(wù)技術(shù)支持還不夠,智能化進(jìn)程明顯滯后。在客戶端,服務(wù)溝通手段單一落后,難以高效、快速地響應(yīng)客戶需求。在管理端,專業(yè)信息尚未共享,數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測(cè)預(yù)警能力不高。因此,整個(gè)供電服務(wù)過程無法提前預(yù)警、在線調(diào)控和準(zhǔn)確匹配。特別是故障維修業(yè)務(wù)的智能化水平較低,不可能從被動(dòng)維修向主動(dòng)維修轉(zhuǎn)變。一方面,難以提前感知和準(zhǔn)確判斷配電網(wǎng)故障,難以快速實(shí)施搶修;另一方面,搶修過程的情況無法控制,極大地影響了搶修資源的合理配置。因此,消除技術(shù)壁壘,提高供電服務(wù)智能化水平,實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶需求的預(yù)測(cè)感知、快速響應(yīng)和準(zhǔn)確匹配,提高服務(wù)質(zhì)量,有效讓客戶享受便捷,具有重要意義。高效優(yōu)質(zhì)的供電服務(wù)。

    主動(dòng)搶修是相對(duì)于被動(dòng)搶修的一種供電服務(wù)方式。其主要特點(diǎn)是在用戶報(bào)修前,甚至在配電網(wǎng)故障發(fā)生前,了解和預(yù)測(cè)故障信息,實(shí)施有效的搶修。本文介紹了一種基于數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)故障主動(dòng)應(yīng)急搶修指揮與監(jiān)控平臺(tái)。

    該平臺(tái)的設(shè)計(jì)重點(diǎn)是為了解決傳統(tǒng)配網(wǎng)故障搶修指揮平臺(tái)所面臨的4個(gè)問題:1. 缺少維修預(yù)警使得故障維修報(bào)告的發(fā)展趨勢(shì)難以完全預(yù)控;2. 故障研究和判斷依賴于人工工作,效率低,準(zhǔn)確性差;3.固定區(qū)域工單分配方式不夠優(yōu)化,影響了應(yīng)急搶修的效率;4. 缺乏實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè),難以全面部署應(yīng)急維修資源。

    1 數(shù)據(jù)平臺(tái)的框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    平臺(tái)的數(shù)據(jù)來源于電網(wǎng)內(nèi)部的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù),如營(yíng)銷、調(diào)度、配電等,以及外部的交通、氣象等數(shù)據(jù),采用Hadoop數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)。數(shù)據(jù)平臺(tái)提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)層(IaaS)、平臺(tái)服務(wù)層(PaaS)、應(yīng)用服務(wù)層(SaaS)三種基本服務(wù)。IaaS負(fù)責(zé)物理資源和虛擬化資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度,形成統(tǒng)一的資源池,其核心是每個(gè)基本資源單元的生命周期管理和資源的管理和調(diào)度。PaaS平臺(tái)層為用戶提供存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、中間件、分布式計(jì)算、搜索、消息推送等資源和能力,并為各種應(yīng)用提供云計(jì)算模式的存儲(chǔ)和計(jì)算服務(wù)。SaaS平臺(tái)為各種應(yīng)用接入提供服務(wù),采用開放的平臺(tái)架構(gòu),為應(yīng)用檢索、安裝、使用和評(píng)估提供統(tǒng)一的通道和入口。

    數(shù)據(jù)分類分為兩個(gè)層次:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、中間數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)和支撐數(shù)據(jù);非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分為文檔數(shù)據(jù)等。其框架結(jié)構(gòu)如下圖所示。

    2 本文所設(shè)計(jì)平臺(tái)內(nèi)包含的算法和模型構(gòu)架

    本平臺(tái)通過整合營(yíng)銷、生產(chǎn)、控制等9類業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、地理信息、交通、天氣等三種外部數(shù)據(jù),以及車輛、移動(dòng)終端等GPS定位數(shù)據(jù),共13種信息源,基于大數(shù)據(jù)和人工智能算法模型,利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù),解決了配電網(wǎng)曾經(jīng)要求維修時(shí)缺乏統(tǒng)一的全流程跟蹤監(jiān)控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)搶修業(yè)務(wù)的全景分析和全流程控制。

    2.1 配網(wǎng)重過載預(yù)測(cè)預(yù)警模型方法

    收集了影響10kv配電網(wǎng)過載的因素,分析了過載的配電特性。采用相關(guān)特征選擇的方法提取了影響重載的重要因素。采用多種大數(shù)據(jù)挖掘算法,建立了基于影響因素的10 kV配電網(wǎng)變壓器重載分類預(yù)測(cè)模型。根據(jù)最終預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,選擇最優(yōu)模型實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)嚴(yán)重過載的預(yù)警。對(duì)配電網(wǎng)的重超載進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警,使配電網(wǎng)應(yīng)急搶修的指揮人員能夠集中對(duì)重超載區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè),并根據(jù)對(duì)配電網(wǎng)天氣等實(shí)時(shí)狀況的監(jiān)測(cè),進(jìn)一步提前預(yù)測(cè)應(yīng)急搶修的總體情況。該方法模型將支持應(yīng)急搶修平臺(tái)的預(yù)警功能。

    2.2 熱點(diǎn)報(bào)修區(qū)域定位

    通過對(duì)某城市近5年來故障修復(fù)工作單中用戶修復(fù)地址的文本挖掘和分析,挖掘出城區(qū)45個(gè)修復(fù)次數(shù)超過200次的熱修復(fù)區(qū)域。利用地圖的經(jīng)緯度采集功能,分別提取上述45個(gè)社區(qū)的經(jīng)緯度,繪制熱修復(fù)社區(qū)分布圖。根據(jù)熱修區(qū)域的位置,有利于開展應(yīng)急搶修場(chǎng)地的選址和應(yīng)急搶修人員和資源的調(diào)配,特別是便于應(yīng)急搶修指揮人員的重點(diǎn)監(jiān)控。該方法模型將支持應(yīng)急搶修平臺(tái)的預(yù)警功能。

    3 指揮監(jiān)控平臺(tái)的功能模塊設(shè)計(jì)

    3.1 全景監(jiān)測(cè)模塊

    全景監(jiān)控模塊充分實(shí)現(xiàn)了配電網(wǎng)應(yīng)急搶修業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和指標(biāo)的流程全景監(jiān)控。本文基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析和下鉆分析方法,采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù),以過程步驟(14)和聯(lián)動(dòng)變電所規(guī)模圖為主線,分析和監(jiān)測(cè)各區(qū)段指標(biāo)的閾值、平均時(shí)間、工單號(hào)處理和整體環(huán)節(jié)表現(xiàn),以及維修工單的延展、投訴、停電、問題原因、業(yè)務(wù)子類、物業(yè)屬性等統(tǒng)計(jì)分析和詳細(xì)信息,同時(shí)實(shí)時(shí)顯示天氣情況,提供特殊天氣預(yù)警。該模型集成了營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、電力信息采集系統(tǒng)、調(diào)度管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)和外部天氣系統(tǒng)五個(gè)不同系統(tǒng)的指標(biāo)。

    結(jié)語

    本平臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了配電網(wǎng)應(yīng)急搶修業(yè)務(wù)全景的可視化指揮和監(jiān)控。解決了以往無法有效跟蹤配電網(wǎng)實(shí)時(shí)搶修情況的問題,大大提高了搶修效率。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 張遠(yuǎn)來,易文韜,樊啟俊,等.基于調(diào)度運(yùn)行管理系統(tǒng)的配電網(wǎng)故障研判方案[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2015,39(1):220-225.

    [2] 張國榮,王志國,李俊妮,等.面向綜合停電問題可信度度量研究[J].電力信息與通信技術(shù),2019,17(3):67-72.

    [3] 顧建煒,張鵬,程煒東.基于語義集成的營(yíng)配融合研究與應(yīng)用[J].電力信息與通信技術(shù),2018,16(3):87-93.

    (國網(wǎng)四川省電力公司綿陽供電公司,四川 綿陽 621000)

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