大富贵彩票官网

《国家电网报》报道大富贵彩票官网大力开展大数据价值挖掘

发布时间:2019-04-16

4月16日,《国家电网报》报道大富贵彩票官网大力开展大数据价值挖掘,并应用到具体的生产实践中,有效地提升了终端设备的运维效率,全文如下:

title

    近年来,大富贵彩票官网有限公司大力开展各项业务的大数据价值挖掘,并应用到具体的生产实践中,有效地提升了终端设备的运维效率。

依托大数据技术, 电能表运维告别人工排查

陈昊 苏良立

4月10日,大富贵彩票官网有限公司计量研究所计量技术监督与业务管控室高级工程师陈昊介绍:“我们根据用电信息采集系统提供的电能表日冻结示值和用户档案信息,通过诊断模型建模、数据库知识发现、机器学习等大数据先进技术,对模型进行层层迭代优化,逐步完善诊断功能,最终形成能够全面分析智能表运行可靠率的体系结构。”

传统的终端设备运维方式主要依靠人工地毯式排查的方法,运维管理机房也缺乏对终端设备运行可靠率的监测与定位。近年来,大富贵彩票官网大力开展各项业务的大数据价值挖掘与应用,研究并提出了智能表运行误差远程诊断、智能表故障趋势分析、基于数据的台区户变识别等方法,并逐步应用到生产工作中,有效地提升了终端设备的运维效率,节省了时间及人工成本,为终端设备智能化运维带来新的发展思路。

百分百远程诊断智能表运行误差

监测电能表计量可靠性,过去基本只能通过人工巡查或抽检的方式,不仅工作量大,针对性不强,更无法实时反映现场运行误差情况。电能表的计量准确性关系到千家万户的实际利益,同时也直接影响电网企业的营业收入。

为了对运行智能表的计量准确性进行全量监测,自2016年起,计量所计量技术监督与业务管控室科研团队利用用电信息采集系统中的海量客户档案和电量数据,结合当前的大数据分析技术,深度挖掘数据价值,研发出智能表运行误差远程诊断系统,使智能表运行误差在线分析成为可能。

目前,智能表运行误差分析模型已在国家电网有限公司全面应用。智能表监测比例由原来人工抽检的1%提升到100%,实现对智能表运行工况的全方位、多角度自主诊断和分析。此外,智能表运行误差远程诊断系统还可以实时监测智能表运行状态,智能定位异常计量点,指导基层人员有针对性地开展各项台区管理工作。监测结果也可成为实施智能表状态更换和电表厂商质量评价的依据。

陈昊说:“未来,我们会结合各省实际业务,对智能表运行误差远程诊断进行优化,根据各地数据情况需求,完成对计量点异常掌控、工单有效派发等计量类业务的扩展与升级。”

准确评价智能表运行状态和供应商产品质量

2010年起,国家电网公司实行集中招标采购智能电能表。随着表计运行时间的增长,故障数量逐渐增多,计量生产调度平台缺乏差异性的在运电能表监控手段,存在采集策略不精准、故障判定不及时等问题。此外,计量生产调度平台运行故障数据统计维度单一、分析不够全面等实际情况,也导致国家电网公司无法科学准确评价供应商产品质量优劣。

针对这些问题,计量所计量技术监督与业务管控室项目团队以智能表故障及关联数据为基础,分析智能电能表故障趋势,研究在运智能表差异化监控和供应商质量评价两方面的深化应用功能。

团队利用国网计量生产调度平台、省级计量生产调度平台、用电信息采集系统、外部系统等相关数据,通过具备自学习功能的多层迭代决策树、智能表故障概率决策树等先进大数据技术,形成了智能表健康状态评价应用模型及供应商质量评价应用模型。

2017年,模型在部分省级电力公司试运行后,成效明显。以国网河北电力为例,该公司两年内减少了非必要运维成本8000万元;通过对时钟故障智能表进行精准对时,工作效率提高10倍以上,有效降低现场运行智能表的时钟超差故障率。此外,该公司在物资招标采购过程中,依据供应商质量评价模型对供应商的评价结果,主动全面掌控供应商产品质量情况,避免采购排名靠后的供应商产品,从源头上把关产品质量。优化后的采购方案预计可降低新表购置成本450万元、运维成本300万元。

陈昊表示,未来的电能表故障趋势分析应用将朝着更加精准的方向迈进,智能化指导电能表运行抽检和状态更换,并为国家电网公司供应商评价体系建设提供可靠依据。

大幅节约台区户变关系识别成本

客户信息变化、表计故障更换、台区升级改造等原因,会造成用电信息采集系统中户变关系较为混乱。现有的通信技术存在跨台区通信和抄读能力不足等问题,给户变关系梳理工作带来极大挑战,带来线损分析数据误差大、业扩新增负荷安排不合理、远程费控及充值成功率低等。

台区是智能电网发展建设的末端层级,涉及营销、运检等多个专业,是电网管理工作的重点之一,也是“最后一公里”服务落地实施的关键所在。开展户变关系识别研究工作,以区分低压配电台区的负荷,明确智能电能表及台区变压器的归属关系,成为当下的重要工作。

计量所计量技术监督与业务管控室项目团队基于停上电数据、档案数据及采集成功率数据、高速电力线载波等,结合数据挖掘、台区归属特征测度算法、多特征匹配、聚类算法等大数据技术,研发了一套功能相对完善的台区户变识别系统。

2018年下半年,这项成果在国网辽宁、福建电力应用后,大幅节约成本及工时,累计梳理6000个台区,已减少现场派工6000次,减少档案梳理时间6000×24小时,节支总额达218万元。

今后,项目团队将进一步完善基于数据的台区户变关系识别系统,以主站信息采集及数据分析为主,实现户变关系的自动识别与预警。