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          電力大數據應用解決方案


          1、竊漏電自動診斷
              竊電和計量裝置故障造成漏收、少收電費使電力系統利益受損。傳統方法主要通過定期巡檢、定期校驗電表、用戶舉報竊電等手段來發現竊電或計量裝置故障。對人的依賴性太強,抓竊查漏的目標不明確。為了更好的發揮計量自動化系統的遠程在線監測平臺,目前很多供電局主要通過營銷稽查人員、用電檢查人員和計量工作人員充分利用計量系統的計量異常報警功能和電能量數據查詢功能開展用戶用電情況的在線監控工作,通過采集電量異常、負荷異常、終端報警、主站報警、線損異常等信息,建立數據分析模型,來實時監測竊漏電情況和發現計量裝置的故障。并通過 “失壓失流”、“超合同容量用電”、“電流過負荷”等用電報警信息,以及根據報警事件發生前后客戶計量點有關的電流、電壓、負荷數據情況等,通過構建基于指標加權的用電異常分析模型,實現檢查客戶是否存在竊電、違章用電及計量裝置故障等目的。
              以上用竊漏電檢測方法,雖然能獲得用電異常的某些信息,由于終端誤報或無用信息太多,無法達到真正快速精確定位竊漏電嫌疑用戶和計量故障的目的,往往令稽查工作人員無所適從。而且在采用這種方法建模時,模型各輸入指標權重的確定需要用專家的知識和經驗,具有很大的主觀性,存在明顯的缺陷,所以實施效果往往不盡如人意。
              要很好地實現防竊漏電診斷功能,可充分利用電力系統中逐步積累下來的海量真實數據,采用數據挖掘技術,分析各類電力數據直接的相互關系、發現事件之間的內部關聯,構建反映用戶竊漏電規律的評價指標體系、專家樣本庫和竊漏電評價模型,實現對新采集用戶計量數據的竊漏電自動評價。從而可以為防止某些用戶在用電上作假和偷電提供有效的實時監察。竊漏電分析通過實時監控與計算,可以及時發現竊漏電現象,既能及時保留現場證據,又能將損失降至最低,可有效減少供電企業的電能損失,維護企業的合法權益。

          2、異常用電自動診斷
              目前計量系統采集的電量、負荷、報警等數據進行現場用電分析、可查證用電異常行為。但在實際應用中,由于現場環境和用電特性的復雜性,以及系統數據量的龐大,系統不能自動對不科學用電(三相電流不平衡、負載率偏低、負載率過高、功率因數偏低、峰谷電量不合理等)、異常用電(電壓回路異常、電流回路異常、峰谷電量異常、相位角異常、電表與終端電量比對異常等)進行智能診斷,仍需要投入較大的人力才能分析確認。
              用電異常智能診斷模型,以計量自動化系統為基礎,可自動地對海量的電力數據進行智能分析,自動實現對異常用電及不科學用電行為進行智能診斷。系統能根據其應用的環境、最新的實際數據和系統反饋進行模型結構與參數的自動調整和優化,達到更好的診斷效果,即系統能夠根據新的數據調整自己的診斷條件,不斷地學習,不斷地以新的知識應對復雜多變的客戶用電行為。

          3、需求側電力負荷預測
              利用數據挖掘技術,基于計量自動化系統和營銷管理系統,在細分行業,用電性質的前提下分別考慮各種因素對不同行業的干擾。對某些受干擾較大的行業類別,進一步基于用戶負載特征,利用聚類算法對其進行分類,然后對分類后的用戶組根據其負載特征再分別利用不同的時序預測算法進行負荷預測,最后將各用戶組預測結果進行疊加,形成最終的預測結果。從需求側進行負荷管理,實現錯峰用電、削峰填谷。為供電部門用于電力系統規劃和制定錯峰計劃、優化錯峰方案和節能減排提供指導依據。

          4、信息系統客戶服務感知
              電網企業通過多年信息化建設,建成了眾多業務信息系統,每個業務系統運行過程中是否正常、是否存在問題隱患?信息系統是否真正減輕業務人員的日常工作量并且提高工作效率?如何從提供“被動”服務轉變為根據客戶感知提供“主動”服務,真正實現電網企業對信息系統服務的有效運用管理?如何構建一套適合電網企業的信息系統客戶服務感知模型,通過模型定位信息系統服務過程中存在的問題,并通過建立信息系統客戶服務管控體制和管控方法,不斷完善和優化信息系統,提升信息系統客戶服務滿意度?建立一套有效的信息系統客戶感知模型及管控機制,已成為電網企業有效促進信息化工作水平提高的重要工作之一。
              建設一套適合電網企業的可行的信息系統客戶服務感知模型與管控體系。首先,通過模型真實評價信息系統的應用現狀,準確定位信息系統客戶服務中存在的問題;其次,建立信息系統客戶服務管控體系,對通過感知模型定位的問題,不斷改善和解決,達到提高信息系統客戶服務質量的目的。

          5、電力系統故障分析
              系統在業務處理中積累了大量數據,可以利用數據挖掘技術將這些數據中蘊藏著的許多潛在的重要因素、事實和關聯等有價值的信息提煉出來。例如,可運用數據挖掘中的關聯分析法分析故障發生原因同其他因素的相關性,如故障和對其影響很大的溫度、雨量、雷暴、負荷等因素之間的關系,從而使故障分析符合事物的客觀規律;再運用序列模式分析方法找出幾類重要的、常發生故障的、具有相同的模式的部件;再按分類分析法定義出常發生故障部件的分類標準,即故障模式;最后用故障模式作為分析規則,運用聚類分析法找出在該模式下尚未發生故障的部件,作為重點預維修的參考,實現可靠的安全管理。

          6、營銷稽查數據挖掘與智能分析
              分析營銷服務工作流程和工作質量存在問題,并挖掘營銷稽查各種問題的行為特征,構建營銷稽查數據和流程異常診斷模型,通過對營銷服務業務進行實時全過程監控,運用模型,自動篩選出異常,及時發現并分析營銷服務工作流程和工作質量存在問題。

          7、居民用電分析與供用電服務優化
              利用云計算及相關輔助技術實現供電企業對居民用戶、居民用電設施的信息采集,分析用電側居民用戶行為信息,并通過云計算技術對海量和動態用戶行為數據進行挖掘分析,優化供、用電策略,為客戶提供用電信息和多元、互動的增值服務,從而提升供電企業優化電網建設和客戶服務的能力,探索從電網側到用電側的雙向互動管理模式。

          8、電力客戶細分
              電力客戶細分應用場景主要有:
              1)通過數據分析,把用戶按敏感用戶分群、高價值客戶分群、高信譽度用戶分群,保證對敏感客戶、高價值客戶,高信譽度客戶的錯峰、計劃停電信息能夠及時送達;
              2)根據客戶主動錯峰的要求,結合客戶用電特征,做到科學柔性錯峰,優化客戶的錯峰時間;
              3)根據客戶自備電源以及停電應急要求,分析客戶是否需要自備電源,從而促進這類客戶自備電源,如在緊急情況下,根據客戶的實際要求把用戶按繳費習慣分群,并通過短信、網上營業廳等渠道給用戶推薦合適的繳費方式;
              4)把用戶按高欠費風險用戶分群,對高風險用戶采取預付費、安裝預售電裝置等措施,預防資金風險;
              5)通過對客戶溝通渠道的偏好建立客戶細分管理,開展常態化的信息溝通(關懷信息、節能信息、服務產品推廣信息等),提高客戶溝通頻率、效率;
              6)對客戶日常使用的渠道、聯系電話的準確性進行評估分析,了解客戶的年齡、職業、用電需求特點,挑選客戶可能會感興趣的服務產品,準確溝通。

          9、變電設備預警及故障診斷
              近年來隨著電力企業設備監測平臺應用的逐步增多,針對海量實時歷史數據的應用也得到了迅速發展,如何利用這些數據進行有效的數據挖掘實現可靠的設備預警分析是目前的熱點內容之一,目前各類設備運檢狀態信息的有效數據挖掘、融合分析和綜合狀態評價診斷技術等還處于探索階段,要全面支持智能電網運行、檢修、調度和控制,實現高壓設備的狀態檢修和資產全壽命管理,達到智能電網的要求還有相當的發展空間。
               基于據挖掘技術的變電設備預警及故障診斷,實現GIS設備局部放電內部放電源類型的辨識方法以及綜合定位、變壓器設備狀態的油色譜差異化預警、設備故障案例庫的建設以及智能診斷,可為實現設備運行狀態及發展趨勢全面掌控,提升設備狀態檢修水平,保障電網的安全穩定運行提供必要的技術支撐。


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