泛在电力物联网强调对内质效提升和对外融通发展。配电网作为电网神经末梢,上接电力主网,下连千家万户,是服务民生的重要基础设施。
随着配电网规模持续扩大、信息技术深度融合,配网数据海量聚集,数据价值日益凸显:电网内部普遍希望通过配网健康管理,有效提升配网安全运行和供电可靠水平;政府及其他企业也热切期待配网数据能够应用于社会征信、经济、商业等领域。
然而,目前配网大数据应用仍处于系统分割阶段,全域数据洞悉不足,对内存在配网健康状态看不全、故障问题看不透、抢修资源配置效率低等问题;对外配网数据尚未开展外溢应用,导致无法融通变现服务社会。
为此,我们融合配网相关系统数据,适度调用外部数据,采用数据接入、存储、应用技术,构建分析模型,形成了一套配网全域数字化应用产品——配网数字顾问,对内保障配网安全运行,对外促进数据增值变现。
对内,可保障配网健康运行:
配网状态洞悉,对配网基础信息、运维信息、运行信息、故障信息、停电信息等全域数据进行统计分析和全景可视化展示,深度洞悉配网状态;
故障问题剖析,结合设备本体和外部天气等数据,分析影响配网运行的综合因素,计算设备异常故障概率,确定诱发因素及权重;
抢修资源配置,对巡视、检测、实验、评价及检修工作提出合理化建议。根据抢修资源情况,提出资源调配建议。
对外,融通变现服务社会:
开展宏观经济预测、商业规划建议,支撑政府精准决策;
常态发布可开放容量、辅助精准扶贫和棚户区改造,深化服务社会民生;
实现电力金融服务、辅助餐饮选址服务,助力企业节支增效。
配网数字顾问的研发,包含了两大创新:
其一是技术创新。在数据接入层,我们创新采用了INFORMATICA、OGG、KAFKA、FLUME等技术;在数据存储计算层,采用了GBASE 8A、HADOOP和POSTGRESQL技术;在数据应用层,采用了OLAP服务、R语言和YALE等算法技术。
其二是业务创新。根据业务痛点,首创多项大数据分析模型:
针对设备健康管理,构建异常诊断模型。选取朴素贝叶斯、GBDT等算法,利用同一批数据对不同的算法进行模型构建,利用模型准确度及算法的应用场景选取最佳算法。
针对故障问题分析,构建故障预警模型。依据朴素贝叶斯模型等构建算法,将故障因素占比结合因子内容形成专家库;利用分组方法获得各因素初始概率;进行特征信息匹配,获得单属性因子故障概率。
针对抢修资源管理,构建抢修资源配置模型。掌握历史数据及服务辖区实际情况,核算抢修驻点及人员总体配置数量;结合驻点抢修范围及工作量,计算抢修饱和度,制定资源调整方案。
针对政府精准决策,构建电力-经济景气指数模型。以蒙特卡罗模拟作为预测基础,构建电力-景气经济指数预测模型。
针对服务社会民生,构建设备供电能力裕度分析模型。对设备信息和运行数据进行在线分析和计算。根据设备容量、型号等计算设备最大可输送负荷,得出设备月度可开放容量。
针对企业节支增效,构建企业信用评价模型。研究电力客户用电经济行为,设置缴费积极性指标,构建信用评价模型。
配网数字顾问始终以守护配网健康为己任,以深化价值创造为核心,在对内和对外服务上将继续前行,为拉动产业聚合成长和能源互联网生态圈构建引流赋能。