基于大数据挖掘的可靠性深化监测研究与实践

仲立军，盛银波，万 涛，李浩松，姚步春

(1.国网嘉兴供电公司，浙江 嘉兴 314000；2. 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司，北京 100032)

基于大数据挖掘的可靠性深化监测研究与实践

仲立军1，盛银波1，万 涛2，李浩松2，姚步春2

(1.国网嘉兴供电公司，浙江 嘉兴 314000；2. 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司，北京 100032)

电力可靠性管理工作是电力系统全过程管理的重要组成部分，是全面质量管理的方法之一。以底层采集器上报的96点负荷数据为基准对可靠性深化监测主题中涉及到的相关停电明细数据进行数据质量校验以及交叉验证。通过数据的梳理、筛选、匹配、回填等手段努力提高数据质量，帮助国网嘉兴供电公司在可靠性管理提升方面做出更加精准、更加符合精益化运作的决策。

可靠性深化监测；大数据；辅助决策；停电记录

电力可靠性管理工作是电力系统全过程管理的重要组成部分，是全面质量管理的方法之一。可靠性指标是衡量供电企业安全运行、检修维护、基建工程、技术进步等管理水平的重要标志，也是提高企业经济效益、社会信誉、供电能效等的有效手段。以可靠性管理为核心，促进生产管理工作的开展是电力生产的主要内容之一，也是供电企业达标创一流的必备考核条件。

传统意义上供电可靠性管理由电能质量管理系统开展供电可靠性指标统计分析，主要是基于停电事件数据开展统计分析工作，以展示指标、风险预警等高级应用为主，前台分析人员无法获得其底层的停电明细基础数据。随着运营监测(控)中心监测主题的内容与要求不断提高，分析人员需要底层的停电明细数据关联设备信息等以深化监测分析应用的深度与广度，实现基于大数据的跨部门、跨区域、跨专业的价值体现。

1 基于大数据的可靠性深化监测分析思路

1.1研究内容

目前已探明中压公共变压器(以下简称公变)的数据采集覆盖率和信息系统中停电事件满足对停电源数据的追溯与交叉验证的基本条件，故将以底层采集器上报的96点负荷数据为基准对于可靠性深化监测主题中涉及到的相关停电明细数据(终端停电数据、停电事件记录)进行数据质量校验以及交叉验证，从业务逻辑出发尽最大努力还原真实的停电明细数据，通过数据的梳理、筛选、匹配、回填等手段努力提高数据质量，帮助嘉兴供电公司在可靠性管理提升方面做出更加精准、更加符合精益化运作的决策[1-4]。

整体监测分析分为两大部分。

(1)针对实际发生停电时间的停电记录数据从地理、时间视角精细化至供电所、行政单位和台区颗粒度进行整体可靠性的深化监测。

(2)通过负荷点、停电事件记录和终端停电记录结合算法模型和业务逻辑的交叉验证，在区分停电事件的停电性质的基础上分别对计划停电和故障停电从地理、时间视角精细化至供电所、行政单位和台区颗粒度进行整体可靠性的深化监测。

1.2监测框架

1.2.1基于源数据的配网可靠性监测

(1)监测公用配电线路的台区停电事件情况，识别发生频繁台区停电的重点线路。

(2)从地区停电事件、台区停电事件、时间区段停电事件3个角度监测停电情况，识别发生频繁停电的薄弱点。

(3)对停电事件进行影响可靠性指标的相关因子分析，从时户数、停电持续时长、户均停电情况等多方面全面反应可靠性的整体水平。

1.2.2基于停电类型的配网可靠性深化监测

通过交叉验证识别停电事件的停电类型，分别从故障停电和计划停电两个角度对国网嘉兴供电公司的供电可靠性进行深化监测。

(1)故障停电事件分析。通过地理维度和时间维度分别对线路、供电所、台区等的故障停电事件分析和故障停电复电时长的统计，识别故障停电频发的薄弱点。

(2)计划停电事件分析。通过地理维度和时间维度分别对线路、供电所、台区等的计划停电事件分析和重复计划停电次数的统计，为合理安排网架结构和运维检修提供辅助。可靠性深化监测框架如图1所示。

图1 可靠性深化监测框架

2 基于大数据挖掘的可靠性深化监测分析步骤

2.1数据获取

通过智能公用配变系统后台导出终端停电明细记录、通过PMS1.0后台导出计划停电明细记录、通过PMS1.0和PMS2.0前台查询导出故障停电明细记录和公变台账明细、通过营配贯通系统前台查询导出公变对应清单，主要数据来源如表1所示。

表1 数据获取来源

2.2数据处理

依据科学的数据质量评估模型，对停电明细记录、台账明细和公变对应清单从一致性、完整性、准确性、深度性、及时性、冗余性、其他维度等进行质量评估，发现数据存在的问题，对数据进行处理，形成可供监测分析的数据。

2.3监测分析

2.3.1基于源数据的配网可靠性监测

(1)配电线路停电台次监测。针对配电主线路的停电台次统计识别配电线路台区停电频发的薄弱点，辅助电网规划和运维。

(2)配网性质停电分析。运用均值检验思想对各地区城农网的停电情况进行分析，构造T检验统计量。当T值大于对应自由度下的临界值或小于对应自由度下的显著水平时，认为两总体均值表现存在差异；反之，两总体的均值表现不存在差异。对城网、农网的停电情况监测，以便更有针对性地进行检定配送计划安排。

2.3.2基于停电类型的配网可靠性深化监测

(1)故障停电监测。故障停电监测从线路、供电所、台区、时段为维度进行故障停电事件分析，对各颗粒度定位故障停电频发的薄弱点，识别重点改进点，为抢修资源安排整改提供参考。

(2)计划停电监测。计划停电监测从线路、供电所、台区、时段为维度进行计划停电事件分析，对各颗粒度定位计划停电频繁的发生点，识别重点改进点，为检修计划安排整改提供参考。

3 应用实例

根据电力可靠性评价规程评价可靠性的主要指标和参考指标，从用户平均停电事件、用户平均停电次数、平均停电用户数、供电可靠率等角度对全口径供电可靠性进行分析。在配电线路、城农网配网性质、地区供电所、台区和时间区段5个维度上对全口径供电可靠性进行深化监测。基于源数据的配网可靠性监测总体情况如图2所示。

图2 可靠性监测总体情况

通过层层分析区域的可靠性情况，进行供电所和配网性质的可靠性监测，按区域分析情况如图3所示。

图3 可靠性监测按区域分析

通过分析台区的可靠性情况，进行台区可靠性监测，按台区分析情况如图4所示。

图4 可靠性监测按台区分析

分析停电性质的可靠性情况，针对各供电所计划停电的重复停电进行监测，重复停电分析情况如图5所示。

图5 可靠性监测重复停电

(本文编辑：赵艳粉)

Research and Practice of Reliability Deepening Monitoring Based on Big Data Mining

ZHONG Lijun1, SHENG Yinbo1, WAN Tao2, LI Haosong2, YAO Buchun2

(1.State Grid Jiaxing Power Supply Company，Jiaxing 314000, China; 2.State Grid Information & Telecommunication Accenture Information Technology Co., Ltd., Beijing 100032, China)

Electric power reliability management is the important part of the Whole process management of electric power system and a method of total quality management. The 96 load data reported by the bottom collector are taken as benchmark to check the data quality and do cross validation of the data related to power outage concerning the topic of reliability deepening monitoring. The means of data sorting, screening, matching, backfilling are used to improve the quality of data, to help Jiaxing Power Supply Company to make more accurate decision in line with the lean operation in the reliability management.

reliability deepening monitoring; big data; assistant decision; power outage record

10.11973/dlyny201704012

仲立军(1975—)，男，高级经济师，从事电网企业同业对标管理及运营监测分析工作。

TM732

：A

：2095-1256(2017)04-0418-03

2017-04-05