解析數(shù)據(jù)挖掘的線路故障主動(dòng)搶修

歐陽沙

摘 ? 要：線路故障搶修是電網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)管控項(xiàng)目中關(guān)鍵一環(huán)，搶修的速率效果是驗(yàn)證供電單位服務(wù)水平的關(guān)鍵性指標(biāo)?，F(xiàn)如今，由電力使用者報(bào)修發(fā)起的傳統(tǒng)搶修形式已經(jīng)無法很好地契合電力使用者精細(xì)化的用電需求。本文分析一項(xiàng)基于配電網(wǎng)專用及公用線路的突出性問題，構(gòu)建一個(gè)可以迅速辨別隱患的研判模型。

關(guān)鍵詞：停電信息公布 ?故障辨別 ?主動(dòng)搶修 ?故障研判 ?應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TM755 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-098X（2019）06（b）-0069-02

傳統(tǒng)配電網(wǎng)搶修的形式，通常是通過電力使用者打電話通知相關(guān)工作者前來修理的形式進(jìn)行，在問題的描繪上很容易出現(xiàn)偏差，同時(shí)事故報(bào)修時(shí)間會(huì)出現(xiàn)滯后，拉低了電力部門的搶修效率。與此同時(shí)，配電網(wǎng)搶修機(jī)制資料整合能力不夠、模塊化技術(shù)上使用的力度不明顯、統(tǒng)籌功能表現(xiàn)不突出的隱患與日俱增。對此，本文把配電網(wǎng)專用以及公用線路停電信號(hào)總值作為著力點(diǎn)，采取大數(shù)據(jù)在線挖掘手段，可以高效地辨別配電網(wǎng)線路的突出性問題，構(gòu)建一個(gè)可以迅速辨別隱患的研判模型，能夠提高配電線路故障辨別的準(zhǔn)確程度及實(shí)用程度，為配網(wǎng)搶修的指示以及故障報(bào)備環(huán)節(jié)給予必要的數(shù)據(jù)支撐，提升電力事故報(bào)備以及電力使用者告知有關(guān)部門的速率，完成好主動(dòng)搶修的工作。

1 ?主動(dòng)搶修要點(diǎn)

在搶修環(huán)節(jié)中，相關(guān)電力維修者一定要在最短的時(shí)間內(nèi)糾察出故障及其出現(xiàn)原因，再有條不紊地進(jìn)行現(xiàn)場搶修工作，定時(shí)向故障裝置所影響的電力使用者報(bào)備事故的有關(guān)訊息，使用電用戶能夠知曉此時(shí)突然停電的原因和情形，幫助線路故障搶修的工作從“被動(dòng)式的搶修”轉(zhuǎn)變到“主動(dòng)式搶修”形式，真正地減少事故停電的總體時(shí)長、提升事故搶修的整體效率。關(guān)于主動(dòng)搶修開展過程中的幾點(diǎn)注意要點(diǎn)，總結(jié)為以下幾點(diǎn)：

第一，多信息源。運(yùn)用好營配聯(lián)動(dòng)的效用，整合配電網(wǎng)智能化、生產(chǎn)管控、營銷管控、計(jì)量四位一體的全面數(shù)據(jù)予以采集，獲得最初始的故障相關(guān)數(shù)據(jù)，在獲得數(shù)據(jù)之后就可以繼續(xù)解析配電網(wǎng)中、低壓裝置的故障。

第二，實(shí)時(shí)獲得故障的狀況。相關(guān)的電力搶修人員需要維持和配電智能化機(jī)制以及計(jì)量四位一體機(jī)制等配電網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)監(jiān)控機(jī)制的接口即時(shí)性，在最短的時(shí)間內(nèi)獲得故障的狀況資料。

第三，精準(zhǔn)解析故障原因。關(guān)于配電網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)監(jiān)控關(guān)機(jī)制上傳的故障信息，根據(jù)相關(guān)的條例準(zhǔn)則予以系統(tǒng)化的解析，剔除掉那些已經(jīng)重復(fù)的故障信息，剔除計(jì)劃停電帶來的影響因素，由此確保故障信息精準(zhǔn)實(shí)用。

第四，盡早地?fù)屝薰收稀τ谥鲃?dòng)查驗(yàn)到的問題，科學(xué)規(guī)劃出研判周期，研判結(jié)束之后就立刻生成搶修工單，再下發(fā)到有關(guān)的搶修隊(duì)伍，實(shí)現(xiàn)電力故障的高效搶修。

第五，合理公布故障。采集、整合、解析完配電網(wǎng)的有關(guān)故障后，相關(guān)電力部門工作者需要用短信或者微信等通訊手段向用電使用者們公布停電通知，完成好解答疑惑方面工作，由此提高和電力使用者之間的穩(wěn)定和諧關(guān)系，彰顯出電力單位高品質(zhì)的客戶服務(wù)層次。

2 ?主動(dòng)搶修的流程規(guī)劃

配電智能化機(jī)制作為中壓故障訊息的關(guān)鍵源頭，為中壓故障的主動(dòng)搶修帶來了有效的信息支撐。配電網(wǎng)搶修的相關(guān)平臺(tái)根據(jù)配電智能化機(jī)制數(shù)據(jù)端口，收到閉合變位故障方面的訊息，故障訊息總體來說，涵括變位閉合、故障所配備的配電變壓器（簡稱配變）、故障時(shí)長等。

第一，相關(guān)事故的研判工作。配電網(wǎng)搶修的總體指示平臺(tái)在接收到配電智能化機(jī)制上傳的閉合變位故障信息和所引發(fā)的配變資料之后，仔細(xì)地查看現(xiàn)在已停電的情況，判斷是否屬于重復(fù)性信息。如判斷出這并非重復(fù)性的信息，就以一條新停電事件的方式登記到預(yù)判總值表之中。通過人工查驗(yàn)之后就在停電事件庫中，再次判定為故障停電?！叭斯ご_認(rèn)”這一步驟的目的在于防止配電智能化機(jī)制的資料不精準(zhǔn)，其機(jī)制就能夠配置選擇省去“人工確認(rèn)”這一步驟。

第二，工單下發(fā)。對于已再次明確的故障停電問題產(chǎn)生的故障搶修工單，相關(guān)的電力搶修工作者需要把工單下發(fā)到搶修隊(duì)伍予以現(xiàn)場故障處理。

第三，信息公布。系統(tǒng)基于營配融合數(shù)據(jù)解析停電影響電力使用者，把智能化生成的停電告示通過短信或者微信的形式向停電電力使用者下發(fā)，電力使用者就可以在最快的時(shí)間熟知停電的原因及具體的狀況，告訴客戶供電單位已經(jīng)開始搶修故障。由此不斷提升主動(dòng)搶修的服務(wù)，減少電力使用者向95598報(bào)修的頻次，提供給廣大民眾更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。

3 ?數(shù)據(jù)采集及分析

3.1 數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)

以2017年6月30日—2018年6月30日用電信息采集機(jī)制里配電變壓器的停電的有關(guān)信號(hào)數(shù)據(jù)作為基石，進(jìn)入到用電信息采集機(jī)制，各自查找同時(shí)導(dǎo)出這一時(shí)間段專用以及公用配電變壓器準(zhǔn)確停電資料，所尋找的資料涵括線路、戶名、終端停電節(jié)點(diǎn)、終端復(fù)電節(jié)點(diǎn)等。

3.2 數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)

從電網(wǎng)用電信息采集機(jī)制中導(dǎo)出2017年以來的專用和公用配電變壓器有效停電數(shù)據(jù)，對其中停電的時(shí)間低于15min的信號(hào)可以排除出去，以5min為時(shí)間的間隙分別整合出專、公配電停電信號(hào)總值當(dāng)作自變量的信息;從PMS系統(tǒng)查中導(dǎo)出2017以來的配網(wǎng)檢修規(guī)劃方面資料，所需要查看的主要信息涵括如下幾點(diǎn)：工作時(shí)長、主線路總稱、現(xiàn)實(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)的初始時(shí)間、現(xiàn)實(shí)工作完畢的節(jié)點(diǎn)、操作狀況描繪、電壓層級(jí)等，按照PMS系統(tǒng)中一致時(shí)段的停電檢修規(guī)劃對自變量信息予以搭配或者祛除;再對工單里的事故及供電單位日常運(yùn)轉(zhuǎn)過程中登記的故障予以資料地整合，由此將其當(dāng)作故障因變量數(shù)據(jù)。

4 ?構(gòu)建故障研判模型

本次借助SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘的軟件，采用決策樹對數(shù)據(jù)予以訓(xùn)練及測試，把公變以及專變的停電信號(hào)總體數(shù)值當(dāng)作輸入的變量，而把是否故障當(dāng)作輸出的變量。

在SPSS Modeler軟件中采用C4.5算法構(gòu)建模型，運(yùn)用分類損失矩陣，將非故障辨別故障的懲罰指數(shù)設(shè)定為3，將故障辨別成非故障懲罰指數(shù)設(shè)定為1，這是因?yàn)闄C(jī)制對辨別為故障的事故會(huì)下派相關(guān)的電力維修員到達(dá)事故現(xiàn)場，如果其預(yù)先的判斷出現(xiàn)偏差，由此造成的費(fèi)用損耗較大。對模型予以剪枝，剪掉低于170的節(jié)點(diǎn)，最終獲得的模型包括了11個(gè)節(jié)點(diǎn)，21個(gè)枝。這一模型的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)如表1所示。

Total代表一種辨別出的整體數(shù)據(jù)量，1代表出現(xiàn)故障的數(shù)量，0代表非故障的數(shù)量，i-j代表把i辨別成j的數(shù)值（i=0，1，j=0，1），Correct rate代表辨別的精準(zhǔn)比率，Hit rate代表故障命中比率。

在主動(dòng)搶修過程中，相關(guān)工作人員將非故障辨別為故障，所產(chǎn)生的費(fèi)用極高，故障命中比率就成為一項(xiàng)較為關(guān)鍵的指標(biāo)。從2017年全部數(shù)據(jù)之中，任意選取其中10%的數(shù)據(jù)，開展模型測試。其模型的訓(xùn)練故障命中比率是90.99%，而測試的命中比率是72.94%。

5 ?結(jié)語

本文利用數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)中的決策樹，構(gòu)建一項(xiàng)線路故障識(shí)別的模型，其精準(zhǔn)度很高，工作人員在不添加相關(guān)硬件設(shè)施的情況下，開展主動(dòng)搶修工作。

參考文獻(xiàn)

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