基于大数据的停电监测业务分析研究与实现

田建新 彭钟 孙开宁 皮晓东 徐森 国网新疆电力有限公司 王天军 国网新疆电力有限公司信息通信公司

1 引言

随着社会经济的快速发展和国家能源发展方式的转变，以及人们对电的依赖随着社会经济的快速发展和国家能源发展方式的转变，人们对电的依赖性越来越强，对供电企业的供电能力、服务水平的要求也越来越高。但是，在电网不断建设和升级改造过程中，不可避免会出现局部停电现象，影响企业用户的正常生产和居民客户的日常生活。国家电网公司客户服务数据显示，因配电网停电引起客户投诉的比例已占到了投诉总量的20%左右，成为名副其实的投诉重灾区。因此，如何控制配电网停电现象，已成为供电企业在提供优质用电服务过程中亟待解决的关键性问题。

目前，公司已经建成较成熟的配网运行和抢修管理的信息化系统，包括配网调度自动化系统、营销管理系统、用电信息采集系统、PMS2.0系统等，且数据已同步在已全业务统一数据中心。本场景的建设提出旨在以各系统的数据为基础，将停电相关数据进行整合分析，对新疆配网停电情况进行在线监测分析，为制定停电检修计划等提供有效依据，提出更加科学、高效的管理建议，让更多的数据为生产改进、管理水平提升所应用。

2 业务需求分析

停电监测分析场景通过构建“停电总体展示”、“停电关联分析”应用场景模型，完成停电监测分析工作，进一步分析计划停电合理性、客户敏感度、故障抢修效率等，辅助制定电网规划建设、检修计划，提升公司精益化管理能力和风险防控能力。

3 关键技术研究

3.1 技术架构

停电抢修、投诉、用户影响监测分析应用场景基于全业务统一数据中心整体架构进行设计，包含数据抽取、清洗转换、模型计算和统一分析服务四部分内容。主要使用全业务统一数据中心分析域整合明细层已接入的业务系统数据，进行计算统计、报表分析和数据挖掘，计算结果推送至数据集市，供分析展现使用。其技术路线如下图所示：

图 1 停电监测分析技术路线架构

3.2 业务模型设计

10kV线路停电监测：按供电单位、停电性质维度，监测10kV线路停电次数、时长、时段情况，及月停电2次及以上频繁停电次数、时长、时段、线路数量，展示线路停电地区分布和时间趋势。

10kV配变停电监测：按供电单位、停电性质维度，监测台区停电次数、时长、时段情况，及月停电2次及以上频繁停电次数、时长、时段、台区数量，展示配变停电地区分布和时间趋势。

停电对用户的影响：按地区分布、停电时长、停电性质、时间趋势、时段分布等维度，监测停电影响的用户（重要用户、非重要用户）的数量和占比。

停电对公司效益的影响：根据典型负荷特性曲线，估算出损失电量，根据损失电量对各次停电对公司效益的影响情况，并进行分析及展示，损失电量小的对公司效益的影响小，损失电量大的对公司效益的影响大。

故障停电对配网投资的影响：以故障停电时长、故障停电次数为监测点，分地区、分原因统计配变故障停电时长、故障停电次数；并以配变年平均故障停电时长、配变年平均故障停电次数为指标，监测配网建设对缩短配变年平均故障停电时长的成效。

停电与投诉关联分析：与线路、配变停电主要相关的故障报修类型是高压故障报修，用高压故障报修数监测高压故障报修总体监测，按单位分布、月度趋势、受理时点分布、二级分类（设备类别）、三级分类（具体设备）等维度，监测高压故障报修的构成特点、特征规律和变化趋势，将高压故障报修和配变故障停电进行关联，找出敏感地区和敏感时段，掌握客户高压故障报修特点。

4 功能应用

4.1 停电总体情况

从全疆视角上，以地图和图表型式分析展示停电总体情况，分别展示停电的线路数、配变数及其占比。业务内容包括：监测区域停电总体情况、监测停电单位分布情况、监测停电配变类型分布情况、监测不同停电类型配变停电分布情况、监测配变停电持续时长分布情况、监测停电影响用户分布情况、配变年度停电时长及次数，满足总体分析的需要。

图 2 停电总体情况

4.2 停电原因分析

采用饼图和纵向柱形图的方式对各类型停电原因及比重情况进行多方位、多角度对比分析。按计划停电和故障停电深入分析具体原因，采用饼图分别展示线路和配变的停电类型分布情况，故障停电原因（天气因素、外力因素、用户影响、运行维护不当、设备安装问题、设备本体问题、用户专线故障、主网故障影响等）的占比。

4.3 停电影响

重点采用柱状图、饼图、曲线图等监测停电影响的客户数量及客户性质、监测停电对客户的影响程度。

图 3 停电影响分析

4.4 停电精益分析

从地州公司层面，采用柱形图等方式，以故障停电时长、故障停电次数为监测点，分别对乌鲁木齐、昌吉、巴州供电公司做详细分析。重点选择相关线路做明细分析。

图 4 停电精益情况

4.5 停电与投诉的关联分析

停电相关的投诉主要有频繁停电投诉、停送电信息报送及时性、未按停电计划停送电投诉。通过监测上述类型投诉的分布情况揭示因停电引发的投诉占总体投诉的比例、规律特征和变化趋势。业务内容包括：停电类相关投诉地区分布、停电配变关联监测。

图 5 停电与投诉的关联分析

4.6 故障报修分析

与线路、配变停电主要相关的故障报修类型，通过监测故障报修数、报修占比、处理时长等，发现故障分布特点和规律特征。将故障停电和配变故障抢修进行关联，找出敏感地区和敏感时段，掌握客户故障报修特点。业务内容包括：故障停电和配变故障抢修、配变故障抢修城乡类别分布、配变故障抢修效率分布、配变故障类型分布及抢修到达现场的及时率。

图 6 故障抢修关联分析-抢修到达及时率

5 应用成效

以PMS2.0、用电信息采集系统、营销业务应用系统、DMS等系统数据为支撑，通过构建“停电总体展示”、“停电关联分析”应用场景模型，完成停电监测分析工作，通过分析计划停电合理性、客户敏感度、故障抢修效率等，协助业务部门处理完成停电故障抢修工单134起，完成客户投诉敏感度分析报告7份，辅助业务部门制定年度、季度、月度检修计划，提升公司精益化管理能力和风险防控能力，在迎峰度夏、度冬期间，提供了全省市公司线路、配变停电原因、类型、范围等数据，不仅为分析研究线路及配变停电提供了专业数据支撑，也为进一步优化频繁停电区域检修计划提供合理建议。

此外，项目提高故障处理效率，帮助供电企业合理制定检修计划，提高客户满意度，提升企业社会形象。利用大数据可视化分析手段优化停电流程、减少重复停电。综合利用停电信息资源，多角度分析停电原因、时长、类型等，分析问题所在，针对分析结果提出优化业务流程合理建议，重点分析频繁停电原因，对制定频繁停电线路检修计划提出合理建议，从而有效提升配网运行水平。

6 结论

基于全业务统一数据中心分析域提供的用采、PMS2.0、营销95598等业务的全量数据，构建停电监测分析应用场景，通过对配网停电总体情况、停电对客户和公司效益影响的关联分析、停电对配网投资的影响、停电与投诉关联分析、停电与配网故障抢修关联分析等业务进行监测，分析各地州配网停电计划安排的合理性情况，挖掘计划停电安排不合理的深层原因，并穿透寻找管理方面问题，为配网运维改造提出针对性建议，从而提升配网设备精益化管理水平，并通过聚焦计划外发生故障停电的台区及用户，及时采取补救措施，避免可能发生的用户投诉，提高供电可靠率和客户满意度。