基于跨專業(yè)融合的電網企業(yè)基層核心業(yè)務場景
——配網可靠性監(jiān)測方法研究及應用

劉際波，趙碎軍，王廣潔，李 金，王 婷

(1. 國網浙江電力公司文成縣供電公司，浙江 文成 325300；2. 北京國網信通埃森哲信息技術有限公司，北京 100000)

基于跨專業(yè)融合的電網企業(yè)基層核心業(yè)務場景
——配網可靠性監(jiān)測方法研究及應用

劉際波1，趙碎軍1，王廣潔2，李 金2，王 婷2

(1. 國網浙江電力公司文成縣供電公司，浙江 文成 325300；2. 北京國網信通埃森哲信息技術有限公司，北京 100000)

配網可靠性是電力系統(tǒng)的核心問題之一，更是作為評價電力系統(tǒng)設計和運行好壞的重要質量指標。基于目前配網可靠性的管理現(xiàn)狀，運用大數(shù)據技術與公司管理策略相結合的方式，借助可視化工具，建立跨專業(yè)核心數(shù)據融合的配網可靠性監(jiān)測分析框架，實現(xiàn)停電事件與停電明細的自動捏合，從而完成計劃停電以及故障停電之間的自動甄別，降低人工誤判率并有效推進供電可靠性問題的治理。

配網可靠性；數(shù)據歸真；跨專業(yè)數(shù)據融合

供電可靠性是指供電系統(tǒng)對用戶持續(xù)供電的能力，是配網網架水平、裝備水平及管理水平的綜合體現(xiàn)。因此，如何全面、深入、細致開展供電可靠性監(jiān)測，挖掘可靠性發(fā)生規(guī)律，切實有效指導可靠性持續(xù)提升是供電企業(yè)的重中之重[1-2]。

本文提出的搭建基于跨專業(yè)核心數(shù)據融合的配網可靠性監(jiān)測分析框架旨在解決目前配網管理現(xiàn)狀存在停電捏合過程不透明、人工干預過多、數(shù)據相互割裂等問題。通過業(yè)務梳理，數(shù)據獲取、清洗、融合等，采用業(yè)務管理與大數(shù)據技術相互結合的方式，開發(fā)可視化監(jiān)測分析工具，基于不同系統(tǒng)之間的數(shù)據流轉地圖，實現(xiàn)臺賬數(shù)據、設備運行數(shù)據、停電事件信息、業(yè)務執(zhí)行數(shù)據等融合貫通，支撐文成供電公司開展供電可靠性多層級、立體化監(jiān)測分析。

1 配網供電可靠性管理現(xiàn)狀

目前，文成供電公司供電可靠性管理主要依托電能質量管理系統(tǒng)，通過電能質量臺賬信息與用采系統(tǒng)停電明細捏合，形成中壓停電事件，各單位可靠性管理專責在電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)對停電事件的性質進行手工確認，人工干預過多；再者，電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)臺賬僅包括線路、線段兩級，目前主要功能還是以指標考核統(tǒng)計為主，分析功能欠缺，使得業(yè)務人員難以基于系統(tǒng)開展業(yè)務管理提升，對運檢、調度、營銷等專業(yè)部門支撐不足[3-4]。目前判斷可靠性的數(shù)據來源于多個系統(tǒng)，各系統(tǒng)產生的數(shù)據相對獨立，停電事件與停電明細之間的數(shù)據相互割裂，使得來自于不同系統(tǒng)的同一業(yè)務數(shù)據之間無法貫通。因系統(tǒng)應用深度不足及考核壓力，文成供電公司系統(tǒng)基礎數(shù)據質量存在一定問題，需要對供電可靠性指標進行溯源，以掌握供電可靠性真實、準確現(xiàn)狀；通過還原真實停電運行數(shù)據，并關聯(lián)故障停電和預安排停電事件，可以有效辨識供電可靠性管理短板，為可靠性管理優(yōu)化提供有效支撐。

2 配網供電可靠性監(jiān)測分析的必要性

電力可靠性管理工作是電力系統(tǒng)全過程管理的重要組成部分，是評價電力系統(tǒng)規(guī)劃、設計和運行的重要指標。基于配網可靠性管理現(xiàn)狀，為了使業(yè)務人員更加清晰停電事件以及停電明細背后的捏合邏輯、實現(xiàn)自動并準確判斷計劃停電事件和故障停電事件、貫通曾經相互割裂的數(shù)據、增加可靠性層級以使業(yè)務人員獲得顆粒度更小的記錄數(shù)據等，亟需建立一整套滿足基層供電公司業(yè)務需求的供電可靠性監(jiān)測分析方法，切實有效地推進各級單位配網可靠性管理水平[5-6]。

3 配網可靠性監(jiān)測分析步驟

3.1 業(yè)務梳理

供電可靠性業(yè)務包括5個方面內容：停電性質、停電原因、停電時長、停電次數(shù)以及停電范圍。監(jiān)測分析的數(shù)據主要包括臺賬等信息、停電明細和停電事件信息3類數(shù)據信息，見圖1。

圖1 停電信息框架圖

通過供電可靠性的性質與停電事件、停電明細、臺賬之間的關聯(lián)關系業(yè)務人員得到所需的數(shù)據信息，由停電事件數(shù)據可獲取停電性質、停電原因、停電次數(shù)等信息，由停電明細數(shù)據可獲取停電時長、停電次數(shù)等信息，通過臺賬關聯(lián)可實現(xiàn)停電范圍的精準定位，如表1所示。

相應的數(shù)據需求有以下幾方面。

表1 可靠性信息關聯(lián)表

(1)臺賬信息：基于電網拓撲結構，包括主線路、線路段、分支線路、開關、臺變等配網設備的基礎臺賬數(shù)據；

(2)停電明細：停電相關管理數(shù)據與設備運行數(shù)據，包括停電計劃、搶修工單記錄、計劃停電執(zhí)行數(shù)據、配變(包括公變、專變)智能終端采集的中壓停電明細等；

(3)停電事件：基于供電可靠性停電性質分類的停電事件結果歸集，包括預安排停電和故障停電。

3.2 數(shù)據獲取

本次監(jiān)測分析的數(shù)據來自于5個系統(tǒng)：用電信息采集系統(tǒng)、GIS系統(tǒng)、電能質量管理系統(tǒng)、95598系統(tǒng)以及PMS系統(tǒng)。

(1)用電信息采集系統(tǒng)：中壓停電明細；

(2)GIS系統(tǒng)：配變臺賬總表、分支線路臺賬、主線路臺賬；

(3)電能質量管理系統(tǒng)：中壓注冊用戶、中壓注冊線段；

(4)95598系統(tǒng)：停電信息查詢；

(5)PMS1.0：配網停電計劃、送電信息反饋、故障停電信息、搶修工單信息。

這些數(shù)據均從前臺進行導出。

3.3 數(shù)據清洗、整合

3.3.1 數(shù)據校驗

為實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據的一致準確，需對用電信息采集停電明細和停電事件相關數(shù)據進行數(shù)據清洗和整合，主要包括數(shù)據質量校驗、多源數(shù)據一致性、數(shù)據關聯(lián)性3個方面[7-8]。數(shù)據的整體驗證思路見圖2。

圖2 數(shù)據驗證思路

(1)數(shù)據項質量校驗。以近一年期數(shù)據為樣本，采取系統(tǒng)前臺查詢的方式導出部分數(shù)據進行數(shù)據質量校驗，其中：

1)數(shù)據質量問題包括空值、負值、極大值等，需核實數(shù)據并整改。

2)配網設備臺賬數(shù)據中已有數(shù)據項均滿足分析需求；中壓線路段臺賬中，線段名稱填寫不規(guī)范(不影響本次監(jiān)測)。

3)周停電計劃數(shù)據質量滿足需求計劃停電數(shù)據中存在不影響分析的空值數(shù)據項，但 “停電原因”字段準確性存在問題，需人工核查整改。

4)故障停電數(shù)據滿足分析需求，需手工補填數(shù)據項中缺少的字段“停電原因”；故障停電數(shù)據通過停電信息查詢導出，其中存在不影響分析的空值數(shù)據項，同時，實際開始時間等3個字段存在邏輯問題， “停電原因”字段需人工核查整改。

5)搶修工單數(shù)據中“城鄉(xiāng)類別”均為空值，影響監(jiān)測分析，需人工核查整改。

(2) 多源數(shù)據一致性校驗。分別對計劃停電數(shù)據、故障停電數(shù)據進行一致性核查，核查結論如下：

1)周停電計劃、停電信息查詢導出計劃停電數(shù)據可以完全對應，未發(fā)現(xiàn)數(shù)據一致性質量問題，通過校驗。

2)故障停電(內部報修、95598報修)存在極少量停電記錄的“是否發(fā)送”、“是否反饋”字段為“是”，但經確認該類情況符合業(yè)務實際狀況，無數(shù)據問題。

(3) 數(shù)據關聯(lián)性校驗。數(shù)據關聯(lián)性校驗主要分為兩類，故障停電事件與搶修工單關聯(lián)性校驗和停電范圍關聯(lián)校驗。 校驗結果如下：

1)故障停電數(shù)據(PMS)需針對無法關聯(lián)的記錄人工核查，并進行數(shù)據整改；故障停電數(shù)據(95598報修)需對業(yè)務流轉關系進行確認，進而制定數(shù)據處理方案。

2)停電范圍關聯(lián)校驗。隨機選取停電事件，結合臺賬數(shù)據定位停電線路，核對中壓停電明細，可以實現(xiàn)停電事件、停電明細的關聯(lián)，但無法確定每次停電事件是否與停電明細實現(xiàn)完全對應，需增加其他停電事件的數(shù)據明細輔助關聯(lián)。

3.3.2 數(shù)據整改

(1) 中壓停電明細整改。中壓停電明細表數(shù)據問題主要集中在停電時長、終端復電時間等兩個字段，通過查詢用電信息采集系統(tǒng)及智能公用配電監(jiān)測系統(tǒng)開展整改工作，整改流程見圖3。

圖3 中壓停電明細整改流程

(2) 臺賬無法關聯(lián)整改。各基層單位基于配變、臺區(qū)的真實運行情況補充填寫關聯(lián)情況。

(3) 停電事件無法關聯(lián)整改。部分停電明細無法與停電事件關聯(lián)，需將停電明細匯總記錄人工梳理停電事件，并根據故障停電或計劃停電模板進行信息補充。

3.3.3 數(shù)據整合

通過數(shù)據校驗以及數(shù)據整改，對整改之后的數(shù)據進行整合。整合邏輯路徑如圖4所示。

圖4 數(shù)據整合路徑

從配變總表出發(fā)，通過“名稱”、 “路徑”等關鍵字段，從而實現(xiàn)所有表之間的相互關聯(lián)。

3.4 構建監(jiān)測分析框架

基于業(yè)務需求設計供電可靠性監(jiān)測分析框架，從供電可靠性指標、供電單位兩個層級自上而下進行指標分解，結合可視化分析工具展現(xiàn)停電信息，實現(xiàn)明細級可靠性評價、停電原因挖掘，監(jiān)測可靠性水平，形成供電可靠性分析報告。

(1)構建供電可靠性監(jiān)測分析框架。基于供電可靠性指標的業(yè)務邏輯，從可靠性指標分解、供電單位層級下鉆兩個維度構建可靠性監(jiān)測分析框架。

(2)供電可靠性監(jiān)測分析。總體可靠性指標作為頂層監(jiān)測內容，以故障停電、預安排停電作為監(jiān)測分類，以空間、時間作為分析界限，對停電范圍、停電次數(shù)、停電時長3個維度進行監(jiān)測，細化停電原因分析，針對重點問題分析原因，提出提升舉措，形成一套自上而下、面向業(yè)務的監(jiān)測分析模型，如圖5所示。

圖5 可靠性監(jiān)測分析模型

模型分為公司可靠性指標監(jiān)測、總體分析、故障停電分析、預安排停電分析4個部分。其中，可靠性分總體監(jiān)測包括停電時間分析、停電次數(shù)分析和停電原因分析；故障停電分析包括按供電所故障停電指標分析、按層級鉆取分析、分維度分析及關聯(lián)分析；預安排停電分析包括按供電所預安排停電指標分析、按層級鉆取分析、分維度分析及關聯(lián)分析。

3.5 可視化監(jiān)測工具開發(fā)

根據供電可靠性監(jiān)測分析思路，借助可視化數(shù)據分析軟件，采用穿透分析、對比分析、關聯(lián)分析等方法，結合交互性強且直觀的分析圖表，開發(fā)可視化監(jiān)測分析工具，實現(xiàn)供電可靠性常態(tài)化監(jiān)測分析。

4 可靠性監(jiān)測分析應用實例

對比各供電所用戶平均停電時間和用戶平均停電次數(shù)，玉壺、珊溪、大峃、西坑處于第三象限，用戶平均停電時間、用戶平均停電次數(shù)均低于平均值，南田、峃口、黃坦處于第一象限，用戶平均停電時間、平均停電次數(shù)均超過平均值，如圖6所示。

圖6 用戶平均停電時長、次數(shù)統(tǒng)計

停電總時戶從高到低分別為大峃、南田、黃坦、峃口、珊溪、玉壺、西坑網格，但黃坦、峃口用戶平均停電時長明顯超過其他供電所(見圖7)。

圖7 計劃與故障平均停電時長分析

通過線路供電可靠性監(jiān)測分析發(fā)現(xiàn)，大峃供電所下轄百二858線供電可靠最低，僅為98.47%，其中該線路下用戶數(shù)為20，該線路為顯著異常值。線路供電可靠率如圖8所示。

圖8 線路供電可靠率

通過停電時戶按線路進行帕累托分析，發(fā)現(xiàn)目前文成供電公司80%的停電時戶集中在31.25%的線路上，共涉及20條線路，如圖9所示。

圖9 停電時戶帕累托分析

將線路下鉆至線段，可以發(fā)現(xiàn)供電可靠率在線段上的分布，從而對線段整改提出相應措施，如圖10所示。

圖10 線段供電可靠率

通過線段編碼對線段進行定位，發(fā)現(xiàn)文成85814、文成85813線段的用戶平均停電時間相對高于其他線段，文成80311、文成80310線段的用戶平均停電次數(shù)遠遠高于其他線段，同時這幾條線段下均只有一個用戶數(shù)。用戶平均停電次數(shù)如圖11所示。

圖11 線段平均停電時戶、次數(shù)統(tǒng)計

針對臺區(qū)停電進行天數(shù)統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)臺區(qū)在統(tǒng)計期間出現(xiàn)1天至42情況，其中臺區(qū)發(fā)生2天情況最多，涉及71個臺區(qū)；在統(tǒng)計期間內存在三個臺區(qū)停電天數(shù)高達42天，因此可以給出相應的整改措施。臺區(qū)停電天數(shù)統(tǒng)計如圖12所示。

圖12 臺區(qū)停電天數(shù)統(tǒng)計

針對臺區(qū)進行頻繁停電判斷，發(fā)現(xiàn)2015年8月份頻繁停電用戶數(shù)最多， 3～8月呈現(xiàn)上升趨勢，并在8月達到峰值，8～12月出現(xiàn)急速下降趨勢。

從停電類型來看，文成發(fā)生計劃停電次數(shù)占停電事件的比例為9.38%，故障占比為90.62%；計劃停電時戶占總停電時戶的比例為15.28%，故障占比為84.72%。計劃停電及故障停電對比如圖13所示。

圖13 計劃停電&故障停電對比

在統(tǒng)計期內對文成停電事件按月份分析，故障停電事件占停電事件的比例較大，各月份故障停電事件占停電事件比例均在80%以上； 2016年5月計劃停電事件最多，2015年10月計劃停電事件占停電事件比例最大，占比19.57%；2015年8月發(fā)生停電事件較多，2月和3月“春節(jié)保供電”期間發(fā)生停電事件相對較少。停電事件按月分析如圖14所示。

圖14 停電事件按月份分析

在統(tǒng)計期內對文成各線路段故障停電次數(shù)進行分析，其中黃坦83760、黃坦83720、黃坦83750線路段故障停電次數(shù)相對較多；黃坦83750、黃坦833310、文成85812線路段故障停電時戶較長；文成85814、文成85813線路段戶均故障停電時間相對較長。線路故障停電分析如圖15所示。

圖15 線段故障停電分析

5 結語

本文基于停電明細、停電事件信息、業(yè)務執(zhí)行等數(shù)據，結合PMS、用采系統(tǒng)、電能質量在線監(jiān)測系統(tǒng)等的統(tǒng)一臺賬信息，實現(xiàn)了涵蓋供電公司、供電所、線路、線段、臺區(qū)等5個層級的供電可靠性監(jiān)測分析，通過數(shù)據融合完成停電性質的自動研判，并且跟蹤計劃停電執(zhí)行全過程，有效發(fā)現(xiàn)計劃停電的異動情況，針對故障停電搶修環(huán)節(jié)進行監(jiān)測，挖掘分析故障搶修時間的關鍵影響環(huán)節(jié)，以業(yè)務系統(tǒng)應用現(xiàn)狀為基礎，實現(xiàn)縣級供電企業(yè)供電可靠性全方位多層次監(jiān)測分析，為各專業(yè)部門開展主動式可靠性優(yōu)化提升奠定了基礎。

在研究中也發(fā)現(xiàn)了一些問題，數(shù)據質量問題成為限制監(jiān)測分析廣度和深度的最關鍵因素，臺賬數(shù)據梳理整改耗費大量人力，停電信息數(shù)據錯誤、空缺難以追溯歸真，難以覆蓋所有停電事件。同時，本次研究以監(jiān)測分析為主，可靠性指標尚未與各專業(yè)部門、各層級管理實現(xiàn)分解匹配，指導作用還存在較大的提升空間。

在下一步的研究中：一是全面梳理業(yè)務數(shù)據現(xiàn)狀，針對業(yè)務數(shù)據制定規(guī)范手冊，建立數(shù)據自動校驗機制，與業(yè)務現(xiàn)狀相結合，持續(xù)提升數(shù)據質量，保證數(shù)據真實可回溯、管理高效可閉環(huán)；二是研究低壓可靠性監(jiān)測分析的方法，關注低壓用戶的可靠性訴求，實現(xiàn)提供優(yōu)質供電服務的目標；三是從縣級供電企業(yè)的管理目標出發(fā)，探索研究一套適合基層供電企業(yè)的可靠性指標分解體系，支撐供電可靠性“點對點”提升。

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(本文編輯：嚴 加)

Grid Enterprise Basic-Level Core Operation Scenario Based on Inter-Professional Integration: Research and Practice of Distribution Network Reliability Monitoring Method

LIU Jibo1, ZHAO Suijun1, WANG Guangjie2, LI Jin2, WANG Ting2

(1. Zhejiang Wencheng Power Supply Company，Wencheng 325300, China;2. State Grid Information & Telecommunication Accenture Information Technology Co., Ltd., Beijing 100000. China)

The reliability of distribution network is one of the key problems in power system, as well as an important quality index to evaluate the power system, design and operation. Based on the management status of distribution network reliability, this paper combines the big data technology and corporate management strategy, uses visualization tools, establishes the distribution network reliability monitoring and analysis framework with cross-professional core data fusion, and achieves automatic kneading of power blackout accidents and blackout implementation details, so as to complete the automatic discrimination between power outage and contingency plan, reducing artificial error rate and promoting the power supply reliability.

distribution network reliability; original data gathering; cross-professional data fusion

10.11973/dlyny201703006

TM73

B

2095-1256(2017)03-0241-06

2017-03-24