一種基于用電采集綜合信息的客戶側低壓用戶故障輔助研判方法

劉勃, 李瑋, 張莉, 何學東, 宋鵬飛

(國家電網有限公司客戶服務中心,天津 300000)

0 引言

電力呼叫中心為所有電力用戶提供業務咨詢、信息查詢、故障報修以及其他意見或建議,支撐起整個電網行業的服務工作[1-2]。根據95598話務業務統計結果可知,目前的話務接聽量較大、工單派單量不斷增加,其中用戶故障報修業務量位于前三名,可見電力行業中的用戶用電故障問題不容忽視。相關學者對此進行了研究,取得了一定的進展。呂小紅等[3]設計了基于灰色經驗融合的電網故障研判模型,采用灰色聚類匹配算法實現當前電網故障的研判,能夠有效提升研判準確率,但是故障研判過程較為復雜,時間較長。袁丹等[4]提出了基于分類模型的配電線路故障研判方法研究,通過大數據分析方法對配電線路故障進行分類,此方法能夠提高故障研判準確率,但是研判時間耗時較長。齊京亮等[5]提出一種基于多渠道故障信息的配網故障研判方法,根據報修信息對故障區域進行大致定位,在利用地址解析算法實現綜合定位。此方法故障定位效果較好,但是故障具體位置定位用時較長。

針對上述方法存在的故障檢測耗時較長問題,構建一個全新的低壓用戶故障輔助研判模型,解決以上問題。

1 構建電力行業呼叫中心低壓用戶故障輔助研判模型

1.1 OSB代理服務

根據本次營銷用電采集服務的接口規范,需要針對該接口規范重新搭一套新的OSB代理服務,并針對注冊到該代理服務上的接口調用日志解析功能進行改造,具體實現如圖1所示。

圖1 調用日志解析功能改造流程

1.2 接口設計

在上述基礎上對電能表示值接口交互流程進行設計,流程如圖2所示。

圖2 電能表示值接口交互流程圖

根據圖3可知,95598業務支持系統調用用電信息采集系統登錄認證接口(WS_LOGIN)進行身份認證。認證通過后,依據接口規范文檔中的電能表電能示值—請求對象輸入,將請求數據對象(單位編碼、用戶編號、電能表標識、電能表資產編號、數據日期)組織成XML格式的字符串。將該字符串與認證通過后的令牌作為入參調用用電信息采集系統靜態數據查詢接口服務(WS_STATIC_DATA)。靜態數據查詢接口服務依據接口規范文檔中的電能表電能示值—返回數據結果,生成數據內容給95598業務支持系統。

圖3 配電網供電分層結構示意圖

1.3 制定低壓用戶故障研判規則

已知配電網按照電力輸送,可被分為5個層級,因此研判模型在判別低壓用戶故障時,需要橫跨4層網絡結構,才能到達用戶位置。供電分層結構如圖3所示。

(1)

(2)

則利用式(3),制定研判規則:

(3)

模型根據上述公式,判別、驗證低壓用戶節點的用電狀態信,當結果為0時,模型需要按照由下至上原則,追溯故障電源點,確定故障上下邊界:

(4)

式中,pli表示第i條線路l的電力運行信息,當pli≠0時,則該結果為故障上層邊界,當pli=0時,說明該節點不是故障節點,需要向上推衍,直至找出導致低壓用戶用電故障的節點。

1.4 設計低壓用戶故障研判邏輯

用電信息采集系統向配變召測,再將結果發送至DMS,當配變召測返回有具體數值,則為帶電配變;若召測返回為空或無返回,那么可疑停電配變;若部分配變召測返回的電壓值為0,則電壓值前三點有值時,配變為停電配變;若電壓值前三點為0,則表示早已停電的配變。配電帶電狀態分析如圖4所示。

圖4 配電帶電狀態分析

圖中,Z1表示出線開關;C1～C6表示普通開關;P1～P5表示配變。當P1電壓又返回值時,P2和P4返回為空,P3、P5返回為0,則P1為待電配變,那么其中的P2和P4為可疑停電,P3、P5的前三點數據有值時,就可判斷為剛剛停電,否則為早已停電。

如圖4所示,當P1為帶電配變時,那么P2、P4為可疑停電,P3、P5表示剛剛停電,因此從P5開始追溯,此時上級開關C5的供電范圍內,不存在帶電配變;然后判斷C5的上一級開關C1,該開關的供電范圍內,同樣不存在帶電配變;最后判斷C1的上級Z1,當其供電范圍內有帶電配變時,則可以確定,C1就是跳閘開關。

根據上述邏輯可知,存在的跳閘點可能并不唯一,因此在實際檢測中,當模型研判出大于等于3個的跳閘點時,合并這些跳閘點,根據其中的1個開關,研究所有跳閘點。當P5帶電配變時,P2、P3、P4表示剛剛停電配變,此時的P1為可疑停電配變。設計的研判邏輯需要從P4開始,其上級開關C6無帶電配變,再上一級開關C5包含有帶電配變,則C5被默認為跳閘點。按照上述內容,設計模型對低壓用戶故障的研判邏輯。此次研究在傳統研判模型的基礎上,優化模型的觸發條件、研判規則以及研判邏輯,至此電力行業呼叫中心低壓用戶故障輔助研判模型,構建完成。

2 仿真實驗

2.1 實驗準備

選定上一年度,電力行業呼叫中心,接到報修次數最多的4個低壓用戶居住區域作為基礎數據,利用仿真測試軟件,模擬低壓用戶用電故障狀態,如表1所示。

表1 測試基本條件

根據表1中的測試條件可知,4個地區低壓用戶故障的主要報修內容,為用戶自有設備故障導致的跳閘問題,滿足此次研究要求。按照上述數據模擬低壓用戶用電故障,圖5為未使用研判模型時,一年內4個地區低壓用戶故障檢測耗時統計結果。

(a) 區域A

根據圖中曲線可知,在沒有輔助研判模型幫助下,僅依靠用電信息采集系統檢測故障時,還需要人工檢測輔助,因此耗費的時間較長。經統計,呼叫中心由接到用戶報修電話、開始派單、檢測分析、數據上傳、用戶反饋階段中,所耗費的平均時間,如表2所示。

表2 故障報修總耗時統計(平均值)

根據表2的統計數據可知,用電信息采集系統應用下,A、B、C、D 4個地區的故障報修總耗時,均在40 min左右,其中在故障檢測階段,包含了檢修來回所用的通行時間。再統計上一年度,4個地區故障報修服務的企業總支付成本。在人工輔助檢測A、B、C、D 4個地區的低壓用戶用電故障時,所耗費的檢測成本,如表3所示。

表3 上一年度報修成本 單位:萬元

根據表3中的數據可知,一年中,在檢修人員人工成本上,電力行業會有很大的開支。將4個故障輔助研判模型,分別投入到用電信息采集系統中,將4個區域作為測試組,檢測4個地區1年內,低壓用戶故障報修問題。

2.2 結果分析

2.2.1 用戶故障檢測耗時

圖6中的曲線圖像為不同測試組應用下4個地區的低壓用戶故障檢測耗時結果。

(a) 區域A測試結果

根據圖中曲線可知,面對4個檢測地區,實驗組應用構建的模型后,故障檢測耗時縮短到5 min之內,3個對照組的故障檢測耗時,在7～9 min左右。可見應用故障輔助研判模型后,故障檢測階段沒有了檢修路上來回耗費的時間,直接通過研判模型,獲取發生故障的節點,同時將故障位置反饋到檢測系統中,實現了遠距離檢測。

2.2.2 故障研判方法下設備穩定性

為證明設計方法方法下設備穩定性,將本文方法與文獻[3]方法、文獻[4]方法、文獻[5]方法比較,得到不同各個節點的電壓情況如圖7所示。

圖7 各個方法下節點電壓

本文將系統穩定性的節點電壓下限設置為0.96。對于各個節點來說,其他方法下的節點電壓都小于系統方法,這是因為其他方法未根據得到的用戶數據進行自適應的調控,是用電設備安全配置的電壓期望值低于了對節點電壓下限的設置值,允許了某種程度的電壓壓降越限,這樣會存在安全隱患。

3 總結

本文方法通過引入人工智能技術,在原有傳統構建方法的基礎上,對用戶故障輔助研判模型進行優化,通過實驗得出以下結論。

(1) 所設計模型的服務支撐更加精準,運營成效更加明顯。

(2) 所設計模型的服務效率提升明顯,業務能力持續提升。

(3) 所設計模型的故障檢測耗時較短,在A、B、C、D 4個地區的故障報修總耗時均在40 min左右。