徐有慶 支 旦 蔣 峰 奚允峰

（蘇州三新供電服務(wù)有限公司，江蘇 蘇州215000）

1 概述

深化企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘和應(yīng)用, 開展年度統(tǒng)計(jì)重點(diǎn)工作,提高統(tǒng)計(jì)工作效率、數(shù)據(jù)分析水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力；通過構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)分析體系,全面掌握用戶生產(chǎn)規(guī)律和用電特點(diǎn),運(yùn)用大數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)模型,支撐發(fā)策、調(diào)度、營(yíng)銷工作計(jì)劃,為各項(xiàng)業(yè)務(wù)開展提供便利；以主動(dòng)、精益、高效的服務(wù)抓住用戶的心,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“價(jià)值鏈”穿透管理法助推公司“三型兩網(wǎng)”建設(shè)。

傳統(tǒng)的系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)依賴于大量的自身歷史數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)分析, 無法滿足由于負(fù)荷結(jié)構(gòu)變化和清潔能源并網(wǎng)容量增大等原因?qū)е碌呢?fù)荷分析和預(yù)測(cè)新需求, 迫切需要對(duì)影響電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)的因素進(jìn)行深入挖掘,對(duì)負(fù)荷成分進(jìn)行剖析、分解,針對(duì)不同的成分和影響因素展開精細(xì)化的分析和預(yù)測(cè), 再將各類影響進(jìn)行通過綜合優(yōu)化模型進(jìn)行匯總和修正, 獲取準(zhǔn)確率的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,提升電網(wǎng)運(yùn)行安全水平。

2 售電數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 建立精準(zhǔn)預(yù)測(cè)體系

評(píng)價(jià)模型需要在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下周期性地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、分析,對(duì)平臺(tái)性能有很高的要求。考慮采用大數(shù)據(jù)計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu),基于分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)批量計(jì)算、流式實(shí)時(shí)計(jì)算,利用分布式消息總線技術(shù)實(shí)現(xiàn)多個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信, 利用分布式緩存提升讀寫性能,兼顧整體性能、可靠性與可擴(kuò)展性。用戶用電行為的時(shí)空算法,既根據(jù)用戶的時(shí)間維度(小時(shí)、日、周、月、季、年)和用電潮流的空間維度,利用凍結(jié)電量算法、電流算法、電壓算法、超容和私自啟用算法,分析用戶用電異常。

2.2 凍結(jié)電量算法

將凍結(jié)電量表里的沒有除以綜合倍率的電量數(shù)據(jù), 和功率表里的通過用戶編碼、名稱、電能表資產(chǎn)編號(hào)進(jìn)行匹配,除以綜合倍率(綜合倍率為0 的數(shù)據(jù)不處理),然后比較同一家用戶的,電能表資產(chǎn)編號(hào)V 開頭的電量(終端虛表)和電能表資產(chǎn)編號(hào)非V 開頭的電量(計(jì)量表),比較后,統(tǒng)計(jì)出大于20%(用戶可以在配置文件中設(shè)置)的異常數(shù)據(jù),以列表的形式展示出來,支持導(dǎo)出excel 表。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.3 電流算法

2.3.1 負(fù)數(shù)判斷：將電流表里的所有數(shù)據(jù)(采集維度為15 分鐘),判斷24 小時(shí)(24 列數(shù)據(jù))均為負(fù)數(shù)的數(shù)據(jù),且這些數(shù)據(jù)的最大值超過平均值的20%。負(fù)電流用戶再檢查其凍結(jié)電量,有反向有功的用戶作為異常戶統(tǒng)計(jì)出來。

2.3.2 三項(xiàng)不平均：電流表內(nèi)一塊表分為A、B、C 三項(xiàng),比較每塊表的24 小時(shí)(24 列數(shù)據(jù))分別的A、B、C 三項(xiàng),如果三項(xiàng)之間滿足以下條件,三項(xiàng)均為20 以下,不考慮,三項(xiàng)均為20 到100 之間,任意兩項(xiàng)差超過50%,為異常數(shù)據(jù),三項(xiàng)均為100 以上,任意兩項(xiàng)超過30%,為異常數(shù)據(jù),只有24 點(diǎn)(24 列數(shù)據(jù))均滿足上述異常數(shù)據(jù),才將這3 條(A、B、C)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.3.3 高供高計(jì)比較：將電流表格和功率表格相匹配后(按照用戶編碼、用戶名、終端地址和電能表資產(chǎn)編號(hào)),凡是PT 變比大于1 的表,均為高功高計(jì)；凡是PT 變比等于1 的表,均為高功低計(jì)。高供高計(jì)的數(shù)據(jù), 如果A 項(xiàng)電流減去C 項(xiàng)電流, 差大于10,24 小時(shí)內(nèi)找到一條符合這個(gè)條件的數(shù)據(jù),則為異常數(shù)據(jù)。高功低計(jì)的數(shù)據(jù),A、B、C 其中一項(xiàng)大于10,且另外2 項(xiàng)均為0,24 小時(shí)內(nèi)找到一條符合這個(gè)條件的數(shù)據(jù),則為異常數(shù)據(jù)。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.4 電壓算法

將電壓表和功率表相匹配后(按照用戶編碼、用戶名、終端地址和電能表資產(chǎn)編號(hào)),凡是PT 變比大于1 的表,均為高功高計(jì)；凡是PT 變比等于1 的表,均為高功低計(jì)。其中高功高計(jì)的數(shù)據(jù),凡是AC 任意一項(xiàng)小于10,24 小時(shí)內(nèi)出現(xiàn)一次, 均為異常數(shù)據(jù)。對(duì)于高供低計(jì)的數(shù)據(jù)：1、AC 項(xiàng)任意一項(xiàng)均為0,為異常數(shù)據(jù)。2、A、B、C 任意一項(xiàng)大于260 或者低于170 為異常,24 小時(shí)內(nèi)出現(xiàn)一次,均為異常數(shù)據(jù)。滿足上述的電壓異常數(shù)據(jù),以列表的形式展示。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.5 超容和私自啟用算法

2.5.1 超容： 用采集系統(tǒng)表中的日最大功率除以營(yíng)銷系統(tǒng)用戶運(yùn)行容量,其中功率選最大值(參數(shù)控制,1 代表最大值,2 代表第二大值),結(jié)果大于1.5(參數(shù)控制)的話,作為異常數(shù)據(jù)拋出。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.5.2 私自啟用： 用采集系統(tǒng)表中的日最大功率和營(yíng)銷系統(tǒng)用戶運(yùn)行容量對(duì)比, 其中滿足運(yùn)行容量為0 且日功率不為0 的,作為異常數(shù)據(jù)拋出。同時(shí),根據(jù)電量表的空間關(guān)系,進(jìn)行空間維度分析。

2.6 高頻干擾分析算法

2.6.1 找出異常戶數(shù)：電流數(shù)據(jù)滿足ABC 三組均為“-”且出現(xiàn)連續(xù)“-”大于等于N(參數(shù)控制)次,作為異常將這些戶數(shù)拋出。

2.6.2 用戶在電網(wǎng)系統(tǒng)中,將2.6.1 中的戶數(shù)的某一戶的當(dāng)月電流表和點(diǎn)電量找出,根據(jù)這兩個(gè)表開始查詢：電量表中,取點(diǎn)能量最大的十個(gè)值的平均值作為比較量b。找出30 天中哪些符合和2.6.1 中一樣情況的異常天數(shù), 將該天的凍結(jié)電量作為a 和b進(jìn)行比較,其中(b-a)/b 大于30%(參數(shù)控制),作為異常數(shù)據(jù)拋出。

3 售電數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)效果分析

3.1 建立用電習(xí)慣檔案,深入挖掘用電規(guī)律

項(xiàng)目遵循以大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)擬合處理方法為手段, 最大化發(fā)揮企業(yè)數(shù)據(jù)資源價(jià)值,支撐“大客服”建設(shè),提高客戶滿意度。應(yīng)用“大云物移智鏈”等現(xiàn)代信息技術(shù),先進(jìn)通信技術(shù),研究售電量校核方法、不同行業(yè)用電特性,挖掘重點(diǎn)行業(yè)不同生產(chǎn)階段的用電特性、天氣、氣溫及中美貿(mào)易對(duì)用電的影響、售電量預(yù)測(cè)方法。同時(shí),深入挖掘公司用戶用電習(xí)慣,建立用戶用電行為多維度模型,不斷優(yōu)化細(xì)化用戶用電預(yù)測(cè)方法。透析大用戶用電特性,實(shí)現(xiàn)用戶戶差異化服務(wù),優(yōu)化業(yè)擴(kuò)接入方案,調(diào)整設(shè)備檢修計(jì)劃。結(jié)合電力泛在物聯(lián)網(wǎng)的使用場(chǎng)景,以售電量為核心,適應(yīng)社會(huì)形態(tài)、打造行業(yè)生態(tài)、孕育新興業(yè)態(tài),支持“三型”能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建設(shè)。

3.2 創(chuàng)新擬合統(tǒng)計(jì)方法,精確預(yù)測(cè)用電行為

應(yīng)當(dāng)打破以往簡(jiǎn)單的電量預(yù)測(cè)流程,構(gòu)建滾動(dòng)化、準(zhǔn)確化、智能化的電量預(yù)測(cè)體系,提高了公司的電量預(yù)測(cè)水平。目前,僅在收集年售電量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上, 新型電量預(yù)測(cè)體系將預(yù)測(cè)的偏差率由原來的20%縮小至5%。隨著未來數(shù)據(jù)量的增加,新型電量預(yù)測(cè)體系的準(zhǔn)確率將持續(xù)提高。在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電量的基礎(chǔ)上,公司各項(xiàng)核心業(yè)務(wù)的管理水平也得到了極大提高。在公司統(tǒng)計(jì)線損管理中提高了線損管理水平, 提高統(tǒng)計(jì)頻率的同時(shí)通過自動(dòng)生成報(bào)表減少了統(tǒng)計(jì)工作耗用時(shí)間, 并且由于新型電量預(yù)測(cè)體系的閉環(huán)管理, 加強(qiáng)了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)減少了預(yù)測(cè)工作的人力成本；在電費(fèi)回收中降低了資金回收壓力,使得用戶售電量分析更直觀、更準(zhǔn)確、更清晰,有效降低電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)為個(gè)性化服務(wù)的開展夯實(shí)了基礎(chǔ),使得服務(wù)水平明顯提升；在財(cái)務(wù)現(xiàn)金流預(yù)測(cè)中減少了售電收入的偏差,使得現(xiàn)金流預(yù)測(cè)更科學(xué)、更合理、更適應(yīng)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,有效控制現(xiàn)金流量,緩解資金緊張,提高資金使用效率。

3.3 遵循用戶用電特性,強(qiáng)力優(yōu)化客戶服務(wù)

通過構(gòu)建新型業(yè)擴(kuò)接入管理流程, 優(yōu)化了用戶的供電方案,降低了用戶的用電成本,提高了電網(wǎng)的供電能力,實(shí)現(xiàn)了公司的精準(zhǔn)投資。通過構(gòu)建用戶停電檢修新型管理模式,優(yōu)化了公司的停電檢修時(shí)間安排,減少了企業(yè)經(jīng)營(yíng)對(duì)用戶用電的影響,使用戶感受到真正用心的供電服務(wù), 提高客戶滿意度和電網(wǎng)的供電可靠性。

4 結(jié)論

公司通過地區(qū)大客戶的個(gè)性化服務(wù),實(shí)現(xiàn)了公司用能側(cè)的主動(dòng)管理,更好地適應(yīng)了用戶快速多變的服務(wù)需求,使客戶享受到更貼心的用電體驗(yàn),提高了公司的社會(huì)滿意度,增強(qiáng)了公司在電力改革中的競(jìng)爭(zhēng)力。