物联网研究中心

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。