多系统监测与大数据分析在供电抢修服务中的应用

潘坚跃，赵 海，施 婧

（国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州 310009）

多系统监测与大数据分析在供电抢修服务中的应用

潘坚跃，赵 海，施 婧

（国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州 310009）

为切实提升供电抢修服务水平，开展供电抢修服务的全过程实时监测，通过强化监测过程中的各项指标、滚动跟踪、风险管控，落实安全预控措施，按照“突出重点、超前分析、细化措施、全程监督”的原则，认真做好风险管控，做好一系列监测数据的过程分析，全面提升供电抢修服务质量。

供电服务；抢修；大数据；分析

供电抢修是供电服务的重要组成部分，供电服务的好坏直接关系到企业的声誉。杭州供电公司通过推进抢修车辆管理模式调整，实现对抢修过程的全面实时监测；运用大数据技术对供电抢修过程进行监控与全面分析，实现供电抢修从事后分析向事前预防、事中监控转变，达到不断提高故障抢修效率和服务质量，提高抢修管理水平的目的。

1 实施背景

供电抢修工作是供电服务的重要组成部分，是赢得老百姓信任的关键所在，是践行“你用电，我用心”的具体体现。目前供电抢修工作中还有很多需要提高与改进的地方，比如抢修动作迟缓、抢修质量不高等问题，投诉工单、催办工单也时有发生。因此急需通过有效手段，对供电抢修全过程实时监测、滚动跟踪，通过对抢修过程产生的大量数据进行分析，改进存在的问题，提高供电抢修服务的质量。

2 供电抢修过程监测的实现方式

通过对供电抢修服务过程的全程监测，杜绝违规行为，减少投诉工单、延期工单的数量，优化抢修资源，提高公司的供电抢修服务质量。

（1）故障工单信息。

从配电网生产抢修指挥平台中查询故障工单，得到故障受理时间、抢修车辆到达时间、故障排除时间、故障内容、故障地址以及所派车辆信息（车牌号）。

（2）车辆实时监控。

通过车辆GPS定位系统对车辆的出发时间、到达时间、行驶轨迹、行驶速度及地理位置等信息进行实时监控。

（3）抢修现场监控。

利用3G视频监控系统，对现场抢修情况进行实时监控。

通过配电网生产抢修指挥平台、车辆GPS定位系统及3G视频监控系统的综合运用，重点针对故障处理过程中车辆出发时间、到达故障点时间、故障处理完毕时间及故障处理过程是否规范、故障处理是否及时等实现全过程管控。

3 运用大数据分析配电网抢修现状

随着对供电抢修过程的全面管理，供电抢修过程中产生的信息量越来越多，如何从这些海量数据中获取和分析特定的需求信息，就需要运用大数据技术对数据进行研究分析。

3.1 大数据技术

大数据是近几年来新出现的名词，它相比传统的数据描述有4个特性，分别是：Volume（大的数据量）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多种多样）、Veracity（真实有价值）。因此，大数据处理模式有别于传统的数据处理方法，它同时包含数据量巨大和快速处理2层含义，大数据的处理方式大致分为2种，即数据流处理方式和批量数据处理方式。

数据流处理方式适用于对实时性要求比较高的场合，它并不需要等所有数据齐全之后再进行处理，而是一有数据就处理，更多地要求数据处理设备有较快速的性能且拥有较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。

批量数据处理方式是将需处理的数据切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。

3.2 供电抢修总体情况

在无特殊气候的情况下，杭州供电公司所辖市区范围内每天平均受理故障工单100张以上，以2014年9月为例，受理故障工单共计3 191张，每张工单在“接单-出发-到达-故障判断-故障处理-完成”的各个过程都可能影响到供电抢修的服务质量。开展供电抢修全过程监测及各抢修过程全面分析，对提高抢修服务质量有着重要意义。

3.3 抢修过程监测情况分析

每天监测抢修车辆运行情况，运用大数据技术对故障抢修进行全过程分析与分阶段统计，并从抢修时间、故障类型等多个维度进行监测分析。

3.3.1 整体抢修时间情况分析

对抢修车辆到达时间进行监测，即车辆到达故障现场时间减去接单时间，并按白天（08∶00-18∶00）、夜晚（18∶00-08∶00）2个时间段分别统计，如图1所示。从图1可知：

9月份白天平均到达现场时间为38 min，夜晚平均到达现场时间为33 min，实施车辆监测后，平均到达现场时间有所减少。由于夜晚道路上车辆较少，交通较为顺畅，因此平均到达时间夜晚比白天用时少5 min。

9月份抽查工单中抢修工单数白天为532张，夜晚为247张，白天报修故障数量是夜晚1倍多。

图1 9月份抢修车辆平均到达现场时间

对配电网抢修故障进行分类统计，共分为5类故障，分别为：低压线路或附属设备故障、电表或表箱故障、表前开关（熔丝）故障跳闸、表后设备（客户内部）故障、欠费停电或客户误报。各类故障平均抢修时间如图2所示。

图2 9月份5类故障平均修复时间

根据图2以及对故障所占比重的统计，可以得知：5类故障修复时间较长的依次有欠费停电或客户误报、低压线路或附属设备故障、表前空开（熔丝）故障；而故障占比较大的为表后设备（客户内部）故障、低压线路或附属设备故障、表前开关（熔丝）故障。因此，在这5类故障中修复时间长且占比较大的是低压线路或附属设备故障（平均修复时间123 min，占比22%）、表前空开（熔丝）故障（平均修复时间95 min，占比18%），对这2类故障应重点关注，并采取措施提高故障处理效率。欠费停电或客户误报平均修复时间长达162 min，但是占比较低，为11%。表后设备（客户内部）故障数量占比较大，达到43%，但是平均修复时间较短，为45 min。

3.3.2 抢修修复情况分析

针对修复时间较长的低压线路或附属设备故障进行细分，故障较多的有：低压线路绝缘老化或烧毁、电力井盖破损、树线矛盾、电力杆开裂或倾斜、防外破处理、用户要求移杆、线路移位等6类。故障平均修复时间如图3所示。

图3 线路及附属设备故障修复时间

统计结果表明，树线矛盾故障处理用时最长，平均时间为2 610 min，其次分别为用户要求移杆、线路移位及电力井盖破损故障。树线矛盾主要由于树木与导线安全距离不足需要修剪或砍伐树木，但是涉及到与政府部门沟通协调，故用时较长。电力井盖破损故障主要由于外力破坏导致，如车辆重压等，防范此类故障需加强日常巡视，及时发现破损电力井盖并修复。另外，用户出于自身考虑要求电力部门移杆、线路移位等情况也与日俱增，此类问题需要耐心与客户沟通，并告知客户需办理相关迁改申请手续，减少不必要的误会。

4 供电抢修监测与分析的成效

（1）实现“大数据”时代供电抢修的科学化管理。

围绕“效益最大化、人员最精化、服务最优化”的目标，依托信息化手段的支撑，实现了分散管理向集中管理的转变。在海量数据中分析各数据间潜在关联，并从各个环节、不同故障类型的抢修时间入手分析存在问题，从根本上改变了供电抢修的管理方式，通过对抢修车辆行驶实时监控、轨迹回放、超速、超范围、违规停放与现场3G视频故障处理过程是否规范、故障处理是否及时的全过程管控，将事后分析移至事前、事中监测与分析，通过对抢修到达时间、故障恢复时间、各班组修复故障的时间等进行预测，采取各种防范措施，使可能遭受的风险损失尽可能降到最低。

（2）抢修到达时间显著提高。

实施供电抢修全过程监测后，市区范围内抢修车辆平均到达现场时间白天从月初的43 min降到月底的33 min，夜晚从月初的37 min降到月底的30 min，逐周递减，抢修响应迅速。

（3）抢修服务质量有保障。

抢修车辆是供电抢修服务的基础保障和重要工具，车辆资源的科学有效配置是企业发展效率和管理水平的重要体现。通过车辆GPS管理系统、3G视频监控系统的有效运用，从故障报修、工单受理开始，对抢修车辆出发、到达时间、运行路线、抢修现场、返回路线等各个环节均实现了有效管控。同时统计故障抢修规律，规范故障抢修行为，通过对抢修车辆的全过程监测，为供电服务提供安全、优质、高效的保障。

5 结语

随着数据分析技术的不断进步，通过研究供电抢修大数据的数据质量评价指标及相关关键技术，形成对供电抢修过程的监控与数据分析，从供电抢修服务过程产生的大数据中挖掘更多有价值的数据信息，用于提高供电服务质量问题，从而实现信息技术为生产服务。

[1]陈超.电力大数据质量评价模型及动态探查技术研究[J].现代电子技术，2014，37（4）∶161-163.

[2]李皎.大数据时代到来对电力行业发展提出新要求[J].华北电业，2012（4）∶82-83.

（本文编辑：徐 晗）

Application of Multiple System Monitoring and Big Data Analysis in Emergency Repair of Power Supply

PAN Jianyue，ZHAO Hai，SHI Jing
（State Grid Hangzhou Power Supply Company，Hangzhou 310009，China）

In order to enhance service level of power supply emergency repair，the whole process of emergency repair of power supply is monitored in real time.By strengthening all indexes，rolling tracing，risk control, implementing safety precontrol measures and in accordance with the principle of"key points highlighting，anticipatory analysis，refined measures and whole-course supervision"，risk precontrol is seriously implemented and process analysis on the monitored data is conducted to improve the overall service quality of power supply emergency repair.

power supply service；emergency repair；big data；analysis

TK732

B

1007-1881（2015）08-0059-03

2015-05-06

潘坚跃（1961），男，高级工程师，从事电力企业信息化管理工作。