營配調數據融合的配網故障分析預測

劉巖崢

摘要 配電網是電力系統的重要組成，是連接輸電網和用戶的重要環節，準確評估配電網運行狀態是確保電網安全穩定運行的重要工作。本文從負荷數據、設備臺賬，搶修工單、氣候信息等出發，分析梳理區域負荷波動、故障類別和設備狀態等。綜合研判故障停電時段和區段特征，進行故障預測，為配網搶修及配網計劃停電編制提供相應的科學策略。

【關鍵詞】配網故障預測 負荷數據 停電范圍圖形可視化 主動服務

1 分析思路

當前供電企業面對的一個重要課題就是面對新形勢、新要求，如何做好對內、對外兩方面的工作。長期以來，供電企業為了迎合各專業線的業務需求，開發了眾多針對各專業業務模型的信息系統。各個系統在建設時目標單一，往往只考慮在某一特定專業部門內部使用，因此業務流程難以跨部門流轉，營銷業務與生產配網業務的協同效率不高，造成客戶服務響應不夠迅速、內部資源調度復雜度高等。

2 營配調系統分析

通過研究營配調業務管理模式，梳理整合現有各類系統，將現有成熟的配網運行和搶修管理平臺為基礎，將其數據統一接入公共數據資源池。以IES600系統、PMS2.0系統、SG186系統、TAS配網運行監測系統數據為基礎，對負荷數據、設備臺賬、設備異常運行情況、搶修工單等資源進行全面采集、完善和梳理匯集。進行結構化數據的管理，并針對配網故障停電進行多維度、全角度分析，利用大數據思維方法，通過實時分析、關聯分析、明細穿透分析等手段，將配網故障相關數據進行整合分析，綜合研判天氣情況、設備運行年限、設備型號對配網故障造成的影響。同時分析故障工單在各區域的分布情況，綜合研判故障停電時段和區段特征，為制定停電檢修計劃等提供有效依據，輔助配電網改造和檢修決策，提升用電可靠性和用戶服務質量。

同時，利用前期故障預測制定合理制定停電檢修計劃，結合GIS系統設備GPS坐標，提前繪制停電區域圖，并由公司運營監控服務指揮中心110、95598客服值班員主動告知客戶，有效降低客戶報修和投訴數量，實現主動服務。

3 故障研判分析

登錄IES600系統，分別導出2017年1月1日至12月31日配網負荷數據，所提取的字段信息包括各lOkV線路負荷、對應負荷日期，并人工篩選出線路重過載時間段，明細清單導出形成《配網負荷明細表》。

登錄PMS2.0系統，分別導出lOkV線路名稱、lOkV線路長度、lOkV線路接線方式、lOkV線路投運日期、lOkV線路掛接配變名稱、配變型號容量、配變低電壓、過載、重載、三相不平衡明，投運日期，明細清單導出形成《配網設備臺賬明細表》、《配變異常運行情況明細表》。

登錄SG186系統，分別導出2017年度故障工單故障所屬臺區、故障發生時間、故障所屬搶修班組、故障所屬類別。

登錄TAS配網運行監測系統，“配網e+”手機客戶端軟件。監控【線路負荷】提供配網線路日常運行數據，掌握線路運行實時情況。【故障統計】每月故障，每日故障，故障詳情，圖表展示。【終端狀態】開關狀態，通信狀態。通過軟件信息記錄和人工記錄lOkV線路跳閘明細，明細清單導出形成《配網故障明細表》。

通過網絡查詢記錄2017年度本地天氣，記錄時間、溫度、天氣狀況，并篩選出高溫天氣及低溫天氣，明細形成出《全年天氣明細表》。通過日期關聯《配網負荷明細表》和《全年天氣明細表>進行人工整理，所整理的字段信息包括日期、線路名稱、線路負荷、是否為重過載狀態、當天溫度、是否為高低溫天氣、當天天氣狀況，整理清單導出形成《配網高負荷天氣情況表》。

通過線路配變臺區名稱關聯《配網設備臺賬明細表》、 《配網故障明細表》和《配變異常運行情況明細表》進行人工整理，通過《TAS配網運行監測系統》對比。所整理的字段信息包括配變臺區名稱、配變所屬線路、線路是否為老舊線路、線路是否發生跳閘故障、配變異常運行情況、配變是否為老舊配變、故障發生日期、故障所屬類別、故障所屬搶修班組，整理清單形成《配網故障設備運行狀態明細表》。為故障搶修提供依據。

4 搶修故障運作處理

以搶修維修班為單位，對線路故障、公變的重過載低電壓、通過公司運營監控服務指揮中心（110）、95598搶修明細的統計、95598（110）搶修工單按區域班組劃分值進行關聯，以搶修單或配搶APP接單數量及投訴原因故障數等特征，搶修單數量作為對后續故障工單數量進行預判，并以異常記錄表形式展現，由搶修指揮人員判斷是否形成主動工單推送至所屬運行單位，進行現場核查、原因分析，并將結果反饋至配網搶修指揮部門，從而提高故障搶修的主動性。

5 停電區域分析

匯集配網計劃檢修、電網工程、業擴工程等匯總制定月度、每周停電計劃。通過PMS停電計劃管理，合理安排配網運行方式和停電時間，減少停電次數。通過PMS2.0系統圖形客戶端設備坐標信息，結合SG186系統中錄入的停電信息，通過網絡地圖進行描圖，在停電前一天描繪出具體停電地理圖并對用戶進行發布，運用網絡論壇，微信等平臺向社會發布。有效降低停電投訴的風險。

6 價值及成效

通過分析配網故障歷史信息，梳理故障典型特征，預防現狀電網中可能存在的類似隱患風險，為配網檢修計劃制定、優化提供參考依據。

6.1 實現配網故障隱患風險預測

借助營配調提供的海量數據基礎，結合歷史故障信息、負荷信息等，建立故障數量預測記錄，預判各區域故障數量。

從年、月、日和區域等維度分析故障數量及變化趨勢，對故障連續處于上升趨勢的區域，重點關注設備老化程度和主要故障設備。對故障發生明顯變化的不同年月進行投資情況分析，優化設備停電檢修計劃，改進故障搶修管理。

6.2 實現了跨系統、跨專業數據的共享

實現了營配調數據的共享和交互，為數據的跨專業綜合利用奠定了基礎。數據應用貫穿于營銷客戶服務和配網管理的全過程，整合了調控、配網、營銷等數據資源，打破了生產、營銷、調度的業務壁壘，建立了以客戶為中心，工程服務生產，生產服務營銷的工作模式。全面提高了供電服務、故障搶修、現場服務等客戶服務能力。

6.3 實現停電計劃可視化

通過停電地圖的制作，結合停電計劃的智能分析，完成《云夢城區停電監測系統》的制作。通過主動通知到戶，大大提高了對外客戶服務的響應效率和服務體驗。以平臺為紐帶，建立了“一口對外”的協同服務機制，全面提升了客戶服務水平。

參考文獻

[1]鄧立松.營配調數據融合下的“主動搶修”探索與應用[J].科技與企業，2012.