基于大數據分析的10kv配網停電作業時長預測優化研究

施震華

【摘?要】傳統的10kv配電網停電持續時間預測主要依靠以往的現場調查和工作負責人的經驗估計。隨著配電網運行手段的不斷進步，用戶供電可靠性和優質服務要求的不斷提高，提出了10kv配電網預安排停電預測的精度和準確性更高的要求。針對目前配電網停電持續時間預測與實際完工時間偏差較大的實際情況，本文提出了一種基于大數據分析的10kv配電網停電持續時間預測方法。通過對近三年配電網停電事件的分析，總結和整理出影響預測精度的不同因素。從標準化作業時長典型基準庫、標準化運行持續時間優化調整機制、標準化運行持續時間后評價體系、綜合停電持續時間預測模型四個方面進行深入研究，優化完善綜合停電持續時間的準確預測能力。停機作業的預測偏差控制提供了一種參考和易于操作的高效輔助工具。生產作業的實際應用表明，基于大數據分析的預測方法能較好地提高停電運行時間的準確預測能力，減少可靠性預測偏差，起到可靠性目標管理和控制的作用。并幫助準確實施停電信息發布等優質服務工作。

【關鍵詞】預測偏差;標準化;典型基準庫;預測模型

前言

10kv配電網停電時間的預測關系到可靠性目標控制和用戶服務質量。本文將大數據分析理論與實際生產相結合，建立起參考性較高的標準化作業時長典型基準庫。采用基于神經網絡的人工智能設計，對不同運行方式的停電時間模型進行訓練。結合基層工作實際，對參考庫內容和各項調整系數的取值進行更新調整，建立起動態更新的標準化作業時長后評估優化體系。

一.現狀分析

1.供電可靠性計劃停電預測準確率有待提高

現有的預測方法是基層單位根據實際工作和現場情況估計停工時間。但由于人員經驗、現場環境變化等綜合因素的影響，預測精度不高。下表為2016 年計劃停電預測偏差為例簡要分析。

2.客戶優質服務工作出現難點

主要包含兩方面內容，一是用戶因停電信息發布不準確出現的投訴事件較多，二是用戶因停電信息發布不準確出現的報修事件激增。

二.停電時長預測

對于計劃停電的作業過程控制，影響運行持續時間的因素很多。傳統的統計歸納法已經無法完成停電持續時間因素之間的相關性分析，更無法準確預測。因此，有必要對復雜的數據進行深入的學習，建立多個數據因素之間的相關性，從而預測停運計劃的運行時間，為停運計劃的制定提供準確的指導。包括數據分析處理、人工智能建模和停電持續時間預測等模塊。

1.大數據分析處理

①數據提取

結合PMS系統數據及其10 kv配網標準化作業時長典型基準庫等數據，對《工作票 + 工作任務單》記錄的數據進行詞法分析，完成語義學習，從而進一步提取有效信息。包括但不限于：操作員工、涉及設備、作業類型、停電時長等一手數據。

原始信息輸入→拆分 → 姓名識別、作業類型識別、設備名詞 → 設備分析（經過詞位置分析 + 詞重要性分析提取）→ 變形變換（文本糾錯、近義詞替換、語義歸一化）→ 提取關鍵信息。

②數據分析篩選

大數據理論告訴我們，數據量巨大且復雜的數據集在使用前需要進行數據清洗篩選，去除偏差大的、無意義的、影響分析結果的無效數據，稱之為數據預處理。主要包括四項內容：（1）數據清理：空缺值處理、格式標準化、異常數據清除、錯誤糾正、重復數據的清除。（2）數據集成：將多個數據源中的數據結合并統一存儲，建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。（3）數據變換：平滑、聚集、規范化、最小最大規范化等。（4）據歸約：維歸（刪除不相關的屬性）、數據壓縮（PCA，LDA，SVD、小波變換）、數值歸約（回歸和對數線形模型、線形回歸、對數線形模型、直方圖）

2.人工智能建模

隨著當今社會對供電可靠性要求的不斷提高，實際工作中單一停電類型已越來越少，代替高效的綜合維修，“一停多用”已成為停電運行的基本要求。為提高可靠性預測偏差的精確控制能力，在標準運行時基的基礎上，建立了綜合停電時間預測模型。通過對數據預處理后生成的大量有效數據集，采用神經網絡對各作業類型的時間消耗模型進行訓練，進一步探討不同作業類型組合的用時影響。

3.計劃停電時長與各個作業類型之間的相關性

停電操作涉及兩種或多種操作類型。停電總時間與各運行類型時間的關系是典型的多條件非線性復雜關系，需要通過神經網絡進一步訓練綜合停電作業耗時模型。

4.單項作業停電時長調整

在上述神經網絡模型的基礎上，將操作類型、操作員、日期等因素輸入到神經網絡中，預測每種操作類型的停機耗時，然后結合各種影響因素和專家修正分析對單次操作時間進行修正和調整。

三.綜合停電預測模型

隨著社會對供電可靠性要求的不斷提高，實際工作中單一停電類型已少之又少，代替高效的綜合維修，“一停多用”已成為停電運行的基本要求。目前，多作業小組、多運營內容、多作業設備的綜合計劃停電模式已成為各供電公司主流的電網停電模式。充分利用標準化運行時間典型基準數據庫，將大大提高運行時間的預測精度，進一步提高用戶的用電服務質量。

四.預期效果

經過10kv 配網停電作業時長大數據預測優化研究，從社會效益、經濟效益及管理效益三方面，夯實了停電生產管理的基礎。

1.經濟效益

一是客戶優質服務質量明顯提高。2018年以來，未發生因停電時間預測不準確引起的投訴。因送電延誤造成的客戶報修、查詢次數減少到5次，為公司節約生產成本20萬元。二是促進公司整體經營效率的全面提高。為操作員、操作設備、現場環境等因素達到最佳的智能匹配，最大限度地提高運作業效率，減少檢修和返修次數，并根據最佳情況進行停電操作;基本上可以比預期時間多完成10分鐘的工作，而且隨著多年來的限電情況，全年多售電量折合成電費達200萬元

2.社會效益

一是電力客戶滿意度顯著提高。減少了客戶投訴，減少了維修請求。二是提升電力企業與用戶的和諧程度。隨著信息技術和互動服務水平的提高，電力消費將更加透明，電力糾紛將減少，電力行業的社會形象將得到改善，潛在用戶和電力銷售也將增加。

五.結語

運用人工智能分析、神經網絡模型等有效分析手段，建立10 kv配網標準化作業時長典型基準庫，以配網作業時長調整系數和標準化作業時長后評估優化體系提升后期基準庫的精準度、實用度，形成一個依托系統數據滾動定期修編、人工作業實踐二次糾偏的人機互動、緊密結合的配網作業時長預測新方法，讓大數據元素更好地服務于基層一線生產工作。

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（作者單位：國網浙江省電力培訓中心湖州分中心）