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    首頁行業資訊BI系統

    電力:搭建配電網停電監測平臺,挖掘大數據資產價值-智能電力系統

    時間:2021-04-14來源:億信ABI知識庫瀏覽數:273

    “2020年,配網重復停電檢修計劃同比減少40條次,10千伏線路停電檢修平均時間減少了12.7%,線路設備跳閘同比減少92次,配電網運行管理水平得到很大提升。”這是今年國網某電力公司月度例會上的匯報。 配電網故障停電是影響客戶對供電服務評價的首要指標,減少停電次數提高供電質量,能有效提升客戶服務滿意度同時增加公司的市場競爭力。國網某電力公司積極推動建立信息及時共享的信息化企業數據架構,用數據管理企業,用信息驅動業務。特別是近年以來,該公司通過大數據技術應用,搭建電力智能運維平臺,強化配網停電監測工作,不斷提升配網供電的可靠性。

    如何有效利用大數據技術進行統計分析,將大數據分析BI系統實際應用到停電管理工作中,從國網某電力公司的配電網停電監測平臺項目可窺見一隅。

    智能電網信息工程

    項目難點 配電網運行質量關系到用電客戶的切身利益和用電體驗,其中停電、供電質量不達標、計劃停電執行偏差引發的客戶投訴居高不下,該項目充分運用信息化手段,通過配網設備數據挖掘分析,客觀反映配網停電情況,分類整理和歸納配網停電范圍及規律,有針對性的提出改進措施和優化建議,促進配網運行管理水平提升。 實施過程中主要面臨三個問題,現將問題羅列如下: 1、配電網停電數據無法溯源 由于業務支撐系統,通道系統信息較為復雜,不能有效反映出用戶側關注度高的停電事件;而用電信息采集系統中記錄的停電信息,存在由于采集問題而導致的信息冗余情況。 解決:采用雙系統聯動監測策略,將相關業務系統中的故障停電事件與用電信息采集系統中的公變臺區停電信息進行匹配,若在兩個系統中均出現停電信息,則判定為日停電事件。 2、系統分析主題難以確定 通過哪些維度去分析配電網停電信息,能有效地發現停電臺區的共性問題,從而針對性的加大排查力度,減少故障停電發生率,并提高客戶用電滿意率。

    解決:對整個業務邏輯進行了全面的梳理,以用戶訴求為導向,與客戶方共同討論并確定了配電網停電監測平臺的5大分析主題,分別是平臺首頁、主線停電、主線頻繁停電、支線停電和支線頻繁停電。

    3、指標邏輯梳理復雜 面對數據庫中龐雜的實時數據,所需指標的歸集與處理尤為重要。停電時長、影響用戶數和少供電量等指標的計算、是否頻繁停電的判斷依據、優化取數邏輯與腳本等都是確保指標準確性的關鍵所在。 解決:根據指標定義,快速與相關人員核實指標計算的關鍵事件,嚴格按照指標邏輯進行計算,固化成存儲過程,加速指標歸集的效率。利用億信ABI工具中簡化取數腳本邏輯,使之加載數據更迅速。 建設成果 配電網停電監測旨在通過大數據理念,結合網架拓撲關系圖與電能表采集數據,針對配電網停電情況進行專題監測,重點關注配電網停電頻次、停電時長、頻繁停電、停電影響戶數、電量損失等維度,從單位區域分布及時間趨勢監測分析了公司配電網停電管理的特征及存在的不足,針對性提出管理意見和建議,為公司安全生產、配網管理及供電優質服務提供輔助支撐。 在此項目中,國網某電力公司基于億信ABI軟件搭建配電網停電監測平臺,包含5大分析主題,分別是平臺首頁、主線停電、主線頻繁停電、支線停電和支線頻繁停電。 智能電網信息工程 △業務功能架構圖 平臺首頁:通過線路總數、停電線路總數、停電次數、停電時長等指標直觀展現公司各主線、支線停電情況,反饋線路整體運營狀況;通過TOP10的分析方法,快速定位出異常停電線路,幫助企業實現線路的精細化管理。

    主線/支線(頻繁)停電分析:實時監控線路停電情況,通過停電時間、復電時間、停電時長、影響用戶數、少供電量、是否頻繁停電等指標來衡量線路的運營情況。針對用戶調研情況,根據不同地區居民對停電時間的接受程度不同,來制定針對性的預警,從而提高用戶體驗。

    價值體現 國家某電力公司依托億信ABI搭建配電網停電監測平臺, 成效更為直觀,能夠主動提取現有計量自動化系統的停電信息,無需額外安裝其它設備,解決困擾管理者、運維人員的幾大難題。 1、有效監測分析,提升供電可靠性 配電網停電監測平臺通過對配網基本情況、計劃停電分析、配網設備停電監測、停電計劃比對及關聯分析等,提升停電計劃科學性和合理性,提升停電計劃執行準確率,加強臨時停電管理,從源頭改善客戶用電體驗,解決了停電“太頻繁”的問題,提高用戶滿意程度,凸顯供電企業社會職責。 2、化被動為主動,停電問題直觀量化 國網某電力公司深入貫徹用“數據說話、數據管理、數據決策、數據創新”的工作思路,在配電網停電監測模型中,充分挖掘大數據資產價值。該公司建立了配網停電判斷模型,將過去“自下而上”報表式管理模式轉變為“主動發現”模式,減少故障停電瞞報、漏報問題。通過對配網停電的量化評價,各層級均能實現停電問題直觀量化比較,用數據說話,提升停電信息的準確性。

    結語:大數據分析方法可以推廣到各類日常管理業務中,電力企業緊密結合企業運營管理的實際業務需求開展大數據應用,可全面服務企業運行優化、支撐資產管理高效、推動經營業績等。關于電力企業如何規劃大數據應用,很多客戶都有自己的定制化訴求。億信華辰在電力行業深耕多年,基于豐富的項目經驗和客戶基礎,可結合BI系統為電力企業數據化建設提供一站式服務。

    了解更多億信ABI相關知識:https://www.esenabi.com/industry-news/blog.html

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