基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配分析方法

張鵬飛 劉朋熙 章愛(ài)武 王尉

安徽省思極科技有限公司 安徽 合肥 230022

引言

隨著5G時(shí)代的到來(lái)，電信企業(yè)對(duì)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源共享的需求呈現(xiàn)出多樣化和常態(tài)化。同時(shí)隨著供電企業(yè)信息化項(xiàng)目的快速推進(jìn)，各類(lèi)信息系統(tǒng)的深化應(yīng)用，促進(jìn)了電力業(yè)務(wù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)量的迅速增長(zhǎng)，而這些數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘需要與之相匹配，電網(wǎng)基礎(chǔ)資源的運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)發(fā)展迫切需要快速適應(yīng)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的變革，采用大數(shù)據(jù)分析和可視化方法，提高電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)的效益。

而傳統(tǒng)的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)匹配方法和效率已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求，為此迫切需要加快電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)平臺(tái)建設(shè)，研究新的需求匹配分析方法。

本課題運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”和“人工智能”等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源業(yè)務(wù)需求快速匹配和可視化展示，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求匹配智能化。目前本課題的研究成果已在安徽思極科技有限公司示范應(yīng)用，為電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)平臺(tái)需求匹配提供技術(shù)支撐。

本文主要內(nèi)容如下：①通過(guò)構(gòu)建電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布模型，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)基礎(chǔ)資源基于國(guó)網(wǎng)GIS2.0地圖的可視化；②綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析算法，構(gòu)建基于運(yùn)營(yíng)能力的需求分析模型，并進(jìn)行可視化分析與展示，輔助業(yè)務(wù)人員提升工作效率，為運(yùn)營(yíng)需求匹配提供可視化支撐，輔助運(yùn)營(yíng)人員快速響應(yīng)客戶(hù)企業(yè)運(yùn)營(yíng)需求。

1 相關(guān)工作

數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等等發(fā)展迅速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量從2017年的27.2萬(wàn)億元增長(zhǎng)到2020年的39.2萬(wàn)億元，GDP占比38.6%，規(guī)模位居世界第二。

電網(wǎng)資源與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合，通過(guò)電力桿塔附掛5G基站和屋面承載基站，實(shí)現(xiàn)感知接入；利用電力桿塔及電纜溝道敷設(shè)光纜，實(shí)現(xiàn)通信傳輸；利用電力站址資源建設(shè)云數(shù)據(jù)中心和5G通信機(jī)房實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)運(yùn)算；利用電力大數(shù)據(jù)開(kāi)展云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等平臺(tái)應(yīng)用。

產(chǎn)業(yè)政策助力資源運(yùn)營(yíng)，國(guó)家、工信部、國(guó)資委和國(guó)網(wǎng)公司層面分別出臺(tái)相關(guān)配套政策，鼓勵(lì)電信企業(yè)與電力企業(yè)的資源共享、合作共贏。

為貫徹國(guó)家“新基建”決策部署和國(guó)家電網(wǎng)公司新戰(zhàn)略，搶抓發(fā)展新機(jī)遇，各網(wǎng)省思極科技公司逐步開(kāi)展電力桿塔、溝道、變電站等基礎(chǔ)資源開(kāi)展運(yùn)營(yíng)，但由于各網(wǎng)省公司運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)開(kāi)展深度與廣度、運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)管理模式、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)等方面存在一定的差異，因此在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中主要面臨3個(gè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，一是資源臺(tái)賬管理難，由于電網(wǎng)資源數(shù)據(jù)“點(diǎn)多、面廣、量大”，資源種類(lèi)多，快速定位難，運(yùn)營(yíng)狀態(tài)識(shí)別難；二是客戶(hù)需求匹配難，由于電網(wǎng)資源數(shù)據(jù)缺乏位置、平面圖及可用狀態(tài)信息，客戶(hù)提出資源需求后只能依靠人工現(xiàn)場(chǎng)勘查、判斷，快速響應(yīng)客戶(hù)需求難；三是商務(wù)運(yùn)營(yíng)管控難，由于客戶(hù)、合同、工程、運(yùn)維等業(yè)務(wù)以線下管理為主，工作效率低、差錯(cuò)率高，運(yùn)行及運(yùn)營(yíng)監(jiān)控管理難。

2 需求分析

2.1 功能定位

融合客戶(hù)資源共享需求和電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)情況，綜合電網(wǎng)基礎(chǔ)資源的可用性和電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)性，構(gòu)建運(yùn)營(yíng)需求與電網(wǎng)基礎(chǔ)資源匹配算法模型，實(shí)現(xiàn)基于地圖的框選匹配、點(diǎn)選匹配、批量匹配3種方式，滿(mǎn)足客戶(hù)對(duì)指定經(jīng)緯度、道路地址以及批量資源需求的自動(dòng)匹配，實(shí)現(xiàn)快速、智能匹配出滿(mǎn)足客戶(hù)需求的站址、桿塔和通信等資源，提升服務(wù)水平和工作效率。

在業(yè)務(wù)上，以電網(wǎng)基礎(chǔ)資源共享背景下電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力的時(shí)空可視化分析與展示、通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究和實(shí)踐、結(jié)合人工智能的應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)需求匹配的智能化，輔助實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求的快速匹配[1]。

在技術(shù)上，通過(guò)人工智能方式建立運(yùn)營(yíng)需求智能匹配庫(kù)，智能匹配庫(kù)不斷的積累和學(xué)習(xí)，為電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)提供更高效和精準(zhǔn)的匹配方案。

2.2 數(shù)據(jù)融合

電網(wǎng)基礎(chǔ)資源臺(tái)賬，包括站房類(lèi)資源臺(tái)賬（變電站、開(kāi)閉所）、桿塔類(lèi)資源臺(tái)賬（電力桿塔）、溝道類(lèi)資源臺(tái)賬，本平臺(tái)主要通過(guò)集成數(shù)據(jù)中臺(tái)獲取電網(wǎng)基礎(chǔ)資源臺(tái)賬、集成GIS2.0將電網(wǎng)基礎(chǔ)資源在地圖上展示、集成安全管控平臺(tái)實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)的安全運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)數(shù)據(jù)的有效整合和數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，為電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)需求的智能化匹配提供數(shù)據(jù)保障[2]。

2.3 功能需求

根據(jù)基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配分析方法的功能定位，主要提供以下功能：

2.3.1 電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布可視化。構(gòu)建電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布模型，并基于地理圖實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布的可視化展示。

2.3.2 運(yùn)營(yíng)需求可視化。綜合運(yùn)用多圖聯(lián)動(dòng)、空間、顏色、圖形對(duì)比等大數(shù)據(jù)可視化分析方法，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)需求的可視化分析與展示，輔助業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)需求分布和變化規(guī)律。

2.3.3 運(yùn)營(yíng)需求自動(dòng)匹配。基于電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布模型和運(yùn)營(yíng)需求模型，利用人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源與運(yùn)營(yíng)需求的自動(dòng)匹配。

3 平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 技術(shù)架構(gòu)

本平臺(tái)在技術(shù)現(xiàn)上遵循國(guó)家電網(wǎng)公司統(tǒng)一技術(shù)規(guī)范，基于國(guó)網(wǎng)統(tǒng)一開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，具體技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)參考如圖1所示：①數(shù)據(jù)層，實(shí)現(xiàn)海量、多源、異構(gòu)的電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)相關(guān)的站房類(lèi)資源、桿塔類(lèi)資源、溝道類(lèi)資源等數(shù)據(jù)的治理與整合；②存儲(chǔ)層，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)；③計(jì)算層，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)中各類(lèi)算法與工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的分析與挖掘；④展現(xiàn)層，利用各類(lèi)數(shù)據(jù)可視化工具，實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的有效展示；⑤應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布可視化、運(yùn)營(yíng)需求可視化、運(yùn)營(yíng)需求自動(dòng)匹配等具體業(yè)務(wù)功能。

圖1 技術(shù)架構(gòu)

3.2 業(yè)務(wù)功能

本文重點(diǎn)介紹基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配功能，此功能部分為電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)平臺(tái)功能基礎(chǔ)，是項(xiàng)目管理和營(yíng)銷(xiāo)管理的前提條件。

3.2.1 電網(wǎng)基礎(chǔ)資源可視化。

3.2.1.1 站房類(lèi)資源可視化。站房類(lèi)資源包括變電站、開(kāi)閉所、營(yíng)業(yè)廳、辦公樓等，通過(guò)實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)勘查將站房類(lèi)資源運(yùn)營(yíng)能力接入平臺(tái)，結(jié)合具體地理位置，基于地圖實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)能力的展示，運(yùn)營(yíng)能力包括空間（平方米）、提供電源能力、動(dòng)環(huán)檢測(cè)接入情況、視頻監(jiān)控接入情況等，可通過(guò)切換維度展現(xiàn)不同維度的運(yùn)營(yíng)能力[3]。

3.2.1.2 桿塔類(lèi)資源可視化。桿塔類(lèi)資源可用于附掛光纜、附掛基站業(yè)務(wù)需求，包括電力桿塔、照明路燈類(lèi)桿塔等。因?yàn)闂U塔數(shù)據(jù)量大，在地圖層級(jí)下鉆到一定級(jí)別時(shí)展示桿塔圖標(biāo)，在未下鉆時(shí)展示區(qū)域內(nèi)桿塔數(shù)量。基于GIS2.0地圖結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)勘查桿塔的運(yùn)營(yíng)能力圖形化展現(xiàn)桿塔類(lèi)資源。

3.2.1.3 溝道類(lèi)資源可視化。溝道類(lèi)資源包括電力光纜通道，地下電纜通道。基于GIS2.0地圖結(jié)合溝道勘察情況和電網(wǎng)網(wǎng)架圖形化展示溝道類(lèi)資源。

3.2.2 運(yùn)營(yíng)需求可視化。

3.2.2.1 人工智能識(shí)別運(yùn)營(yíng)需求。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和圖像文字識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別運(yùn)營(yíng)需求并提供多維度識(shí)別結(jié)果供用戶(hù)確認(rèn)。

3.2.2.2 運(yùn)營(yíng)需求展示可視化。通過(guò)運(yùn)營(yíng)需求位置信息基于GIS2.0地圖分區(qū)展示運(yùn)營(yíng)需求，通過(guò)切換運(yùn)營(yíng)需求種類(lèi)可視化展示運(yùn)營(yíng)需求。基于地圖分區(qū)、歷史運(yùn)營(yíng)需求建設(shè)情況按時(shí)間維度可視化展示運(yùn)營(yíng)需求。

3.2.3 運(yùn)營(yíng)需求自動(dòng)匹配。

3.2.3.1 構(gòu)建運(yùn)營(yíng)需求模型。分析運(yùn)營(yíng)需求，利用人工智能智慧學(xué)習(xí)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建運(yùn)營(yíng)需求模型庫(kù)，并基于地圖展現(xiàn)運(yùn)營(yíng)需求。

3.2.3.2 構(gòu)建運(yùn)營(yíng)能力模型。根據(jù)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源地理分布，基于地圖分區(qū)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建分區(qū)分類(lèi)型的運(yùn)營(yíng)能力模型。

3.2.3.3 運(yùn)營(yíng)需求自動(dòng)匹配。根據(jù)運(yùn)營(yíng)需求，基于運(yùn)營(yíng)需求模型和電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力模型自動(dòng)匹配運(yùn)營(yíng)需求需要的電網(wǎng)資源并以運(yùn)營(yíng)需求為維度輸出匹配方案，以圖形化方式提供多種匹配方案供用戶(hù)選擇。

3.3 關(guān)鍵技術(shù)及創(chuàng)新點(diǎn)

3.3.1 構(gòu)建了基于電網(wǎng)基礎(chǔ)資源特性的運(yùn)營(yíng)能力分析模型。集成站房類(lèi)資源特性（建筑面積、層高、用途、可用位置等）、桿塔類(lèi)資源特性（材質(zhì)、電壓等級(jí)、高度、使用年限、電源接入情況等）、溝道類(lèi)資源特性（深度、直徑、光纜芯數(shù)、帶寬等）等與運(yùn)營(yíng)能力相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過(guò)各類(lèi)算法設(shè)計(jì)，挖掘運(yùn)營(yíng)能力影響因子和影響系數(shù)，構(gòu)建了基于運(yùn)營(yíng)需求種類(lèi)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力模型[4]。

3.3.2 實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力的可視化展示。集成電網(wǎng)基礎(chǔ)資源的各類(lèi)特征數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)可視化分析方法，直觀、動(dòng)態(tài)地展示電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力，為運(yùn)營(yíng)需求匹配方案制定提供可視化支撐。

3.3.3 實(shí)現(xiàn)了基于運(yùn)營(yíng)需求自動(dòng)出具匹配方案的方法。集成電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)能力、運(yùn)營(yíng)需求、周邊環(huán)境等，選擇基于最優(yōu)路徑、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林的Co-Forest算法，分析信號(hào)覆蓋度、運(yùn)行穩(wěn)定度、安全隱患情況與資源占用情況、投資成本、需求匹配度等的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建運(yùn)營(yíng)需求匹配方案[5]。

4 典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景

根據(jù)平臺(tái)功能定位和功能需求，本文從中選擇電力桿塔附掛光纜、屋面承載基站、電力桿塔附掛基站三個(gè)典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行重點(diǎn)論述。

4.1 電力桿塔附掛光纜

4.1.1 分析需求。選擇合適的分析方法，構(gòu)建運(yùn)營(yíng)需求模型，根據(jù)電網(wǎng)資源運(yùn)營(yíng)能力模型出具多種匹配方案供選擇。

4.1.2 分析方法。研究運(yùn)營(yíng)需求信息包括起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置、電源接入情況、掛高、使用年限等并結(jié)合桿塔類(lèi)資源位置和特性信息，通過(guò)最優(yōu)路徑、二叉樹(shù)、聚類(lèi)等算法設(shè)計(jì)，出具基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配方案。

4.1.3 業(yè)務(wù)成效。通過(guò)運(yùn)營(yíng)需求模型、電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布并根據(jù)模型自動(dòng)匹配較傳統(tǒng)人工匹配有了較大提高，并為人工出具匹配方案提供依據(jù)。

4.2 屋面承載基站

4.2.1 分析需求。選擇合適的分析方法，分析屋面承載基站運(yùn)營(yíng)需求特性（位置范圍、高度要求、覆蓋能力、容量、組網(wǎng)要求、預(yù)算、周邊人口密度、使用年限等）結(jié)合電網(wǎng)基礎(chǔ)資源分布快速匹配電網(wǎng)基礎(chǔ)資源響應(yīng)運(yùn)營(yíng)需求[6]。

4.2.2 分析方法。采用多圖聯(lián)動(dòng)的設(shè)計(jì)，組合運(yùn)用可視化方法，結(jié)合電網(wǎng)基礎(chǔ)資源的地理位置，實(shí)現(xiàn)屋面承載基站運(yùn)營(yíng)能力的分析和展示。

4.2.3 業(yè)務(wù)成效。通過(guò)靈活的大數(shù)據(jù)可視化展示方式結(jié)合基于電網(wǎng)基礎(chǔ)資源地理位置的覆蓋能力圖為運(yùn)營(yíng)人員直觀展示了運(yùn)營(yíng)需求的匹配方案，有效提升了電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)效率。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源自身特點(diǎn)的研究與應(yīng)用，結(jié)合電信企業(yè)對(duì)電網(wǎng)基礎(chǔ)資源的運(yùn)營(yíng)需求，采用“大數(shù)據(jù)”和“人工智能”等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配分析方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合桿塔附掛光纜、屋面承載基站等具體實(shí)際應(yīng)用，表明基于最優(yōu)路徑的電網(wǎng)基礎(chǔ)資源運(yùn)營(yíng)需求匹配分析方法，在滿(mǎn)足客戶(hù)需求和提升運(yùn)營(yíng)效率方面效果顯著，具有重要的參考價(jià)值。