CN106570654A - 配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明的系统包括控制中心、个人手持终端和维修车辆车载终端，个人手持终端和维修车辆车载终端分别通过无线网络实现与控制中心的数据交互，上传位置信息和工单处理信息；控制中心包括监控大屏、电子地图、工单监控系统、工单派发系统和数据库，数据库用于存储工单派发和监控产生的所有数据信息；监控大屏用来显示图像和文字信息；电子地图用来标注工单处理信息；工单派发系统用来计算工单处理时间，生成工单派发推荐清单；工单监控系统用来获取工单处理状态信息，并将处理过程显示在显示大屏上。可以实时获取抢修工单的处理状态，实现对抢修进度的监控，同时，该系统直接以抢修人员为主体分发工单，有效提高了抢修效率。

Description

配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统
技术领域
本发明属于电网维护，具体是一种配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统。
背景技术
目前，在电网维护过程中，电力抢修的整个工作流程为：上级电力企业接听报修信息，并根据报修点所属片区，将工单发送至该所属片区，片区管理人员根据片区内维修人员的情况分发抢修工单，维修人员接收工单后，如果无法处理，就会退回工单，再次分发，如果可以处理，处理完成后将工单处理报告回传至上级电力企业，上级电力企业核销工单。
根据上述流程可知，当工单下发后，整个工单的回退和处理过程，首先需要砸维修人员和所属片区流转，上级电力企业根本无法掌控工单处理的状况，而且，由于上级电力企业无法掌控维修人员的实际状况，仅仅凭借片区的工单派发也明显没有达到最优处理，一旦某一片区工单数量堆积，很容易造成业务处理进程受阻，影响抢修效率。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，可以实时获取抢修工单的处理状态，从而实现对抢修进度的监控，同时，该系统直接以抢修人员为主体分发工单，有效提高了抢修效率。
本发明采用以下技术方案：配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，包括控制中心、个人手持终端和维修车辆车载终端，个人手持终端和维修车辆车载终端分别通过无线网络实现与控制中心的数据交互，上传位置信息和工单处理信息；控制中心包括监控大屏、电子地图、工单监控系统、工单派发系统和数据库，数据库用于存储工单派发和监控产生的所有数据信息；监控大屏用来显示图像和文字信息；电子地图用来标注工单处理信息；工单派发系统用来计算工单处理时间，生成工单派发推荐清单；工单监控系统用来获取工单处理状态信息，并将处理过程显示在显示大屏上。
进一步的，工单监控系统包括信息接收模块、信息处理模块、信息发布模块，信息接收模块用于接收报修信息、工单派发系统发来的工单派发信息、个人手持终端和维修车辆车载终端发来的工单处理信息、工单复核信息、回访信息，并将获得的信息发送给信息处理模块；信息处理模块提取接收到信息中的有效数据，并将数据填充到信息发布模块的模板中，信息发布模块将填充完成模板关联到监控大屏和电子地图。
进一步的，电子地图包括基于片区的粒度地图和基于道路的粒度地图，基于片区的粒度地图以片区划分图为基准图，并在每个片区的位置标注该片区所有工单处理信息；基于道路的粒度地图以道路交通图为基准图，用来显示个人手持终端和维修车辆车载终端的实时位置和工单信息。
进一步的，所述的数据库包括公共数据库，用于存储地图、环境等更新频率不高的数据；活动数据库，存储当前或一定短时间内的数据，包括气象、客户报修等，主要提供查询服务，一定时间后，活动数据库中的数据移入历史数据库；历史数据库，存储一段时间之前的数据；知识库，储相关领域知识，知识部分来源于专家，部分来源于机器学习，提供分析模型的服务；用户数据库，用来存储用户的基本信息，以及通过数据挖掘后获得的用户特征。
进一步的，数据库内设置基于工作任务的数据表，用来存储对应数据。
进一步的，所述的工单派发系统包括Hadoop系统、Mahout系统、数据采集系统，Hadoop系统包括HDFS和MapReduce，用于数据的计算和运算过程中数据的存储，Mahout系统用于对工单数据的挖掘和评分，数据采集系统用于采集工单派发的实时关联数据信息。
进一步的，工单派发系统还包括Impala查询系统，专门用于数据的提取查询，提升数据查询的速度，满足工单实时分析的要求。
进一步的，所述的Mahout系统采用ALS-WR算法。
进一步的，工单派发关联数据信息至少包括以下数据：工单数量、工单投诉信息、报修点位置和故障信息、抢修车辆和人员位置信息、实时道路状况信息、已处理工单完成时长信息。
本发明的有益效果是：
1、工单监控系统可以生成工单处理的实时信息，并通过文字形式显示在监控大屏或电子地图上，同时，结合实现划分的工单处理流程环节设置，可以明确每一个工单所处环节的位置。
2、设置了两种电子地图，基于片区的粒度地图以片区划分图为基准图，并在每个片区的位置标注该片区所有工单处理信息，可以掌握片区的工单处理数量、时效和工单变化情况，便于整体把控片区工作效率；基于道路的粒度地图以道路交通图为基准图，用来显示个人手持终端和维修车辆车载终端的实时位置和工单信息，能够掌控每一个维修人员或车辆的实时状况。
3、工单派发系统设置了Impala查询系统，从而解放了Mahout系统和Hadoop系统，Mahout系统和Hadoop系统计算过程中需要从数据库中提取的数据，可以直接将要求发送给Impala查询系统，一方面使得Mahout系统和Hadoop系统仅仅承担计算功能，实现功能处理的单一性，另一方面借助Impala查询系统本身快速的查询速度，提高整个系统的处理工单的效率，满足整个电网工单派发的实时性。
4、数据库采用多个单独分隔的数据库，通过数据的分类存储，可以避免数据混杂，减少获取目标数据的过程，实现数据管理的高效。而且，数据库中的数据存储借助基于工作任务的数据表，提高了数据的针对性，借助工作任务的关联，可以以最快速度找到并利用有效数据。
5、利用ALS-WR算法处理复杂信息，以维修人员或车辆到达报修点的时间作为最终考核标准，结合道路状况、故障严重程度、投诉情况、工单数量、维修人员或车辆工作能力等关联信息，可以将工单与维修人员或车辆之间的关联性进行打分，获得最优推荐。
附图说明
图1是本发明整体系统的结构框图。
具体实施方式
如图1所示的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，控制中心、个人手持终端和维修车辆车载终端，所述的控制中心包括监控大屏、电子地图、工单监控系统、工单派发系统和数据库，个人手持终端和维修车辆车载终端分别通过无线网络实现与控制中心的数据交互，上传位置信息和工单处理信息。
工单监控系统包括信息接收模块、信息处理模块、信息发布模块，信息接收模块用于接收报修信息、工单派发系统发来的工单派发信息、个人手持终端和维修车辆车载终端发来的工单处理信息、工单复核信息、回访信息，并将获得的信息发送给信息处理模块；信息处理模块提取接收到信息中的有效数据，并将数据填充到信息发布模块的模板中，信息发布模块将填充完成模板关联到监控大屏和电子地图。
电子地图包括基于片区的粒度地图和基于道路的粒度地图，基于片区的粒度地图以片区划分图为基准图，并在每个片区的位置标注该片区所有工单处理信息；基于道路的粒度地图以道路交通图为基准图，用来显示个人手持终端和维修车辆车载终端的实时位置和工单信息。
数据库包括公共数据库，用于存储地图、环境等更新频率不高的数据；活动数据库，存储当前或一定短时间内的数据，包括气象、客户报修等，主要提供查询服务，一定时间后，活动数据库中的数据移入历史数据库；历史数据库，存储一段时间之前的数据；知识库，储相关领域知识，知识部分来源于专家，部分来源于机器学习，提供分析模型的服务；用户数据库，用来存储用户的基本信息，以及通过数据挖掘后获得的用户特征。数据库内设置基于工作任务的数据表，用来存储对应数据。
工单派发系统包括Hadoop系统、Mahout系统、数据采集系统、Impala查询系统。
Hadoop系统包括HDFS和MapReduce，用于数据的计算和运算过程中数据的存储，其中，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。
Mahout系统采用ALS-WR算法，用于对工单数据的挖掘和评分，具体原理如下：
ALS是alternating least squares的缩写,意为交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ-regularization的缩写，意为加权正则化交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中。例如：将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为两个矩阵：一个是用户对商品隐含特征的偏好矩阵，另一个是商品所包含的隐含特征的矩阵。在这个矩阵分解的过程中，评分缺失项得到了填充，也就是说我们可以基于这个填充的评分来给用户最商品推荐了。
由于评分数据中有大量的缺失项，传统的矩阵分解SVD(奇异值分解)不方便处理这个问题，而ALS能够很好的解决这个问题。对于R(m×n)的矩阵，ALS旨在找到两个低维矩阵X(m×k)和矩阵Y(n×k)，来近似逼近R(m×n)，即：其中R(m×n)代表用户对商品的评分矩阵，X(m×k)代表用户对隐含特征的偏好矩阵，Y(n×k)表示商品所包含隐含特征的矩阵，T表示矩阵Y的转置。
实际中，一般取k<<min(m,n),也就是相当于降维了。这里的低维矩阵，有的地方也叫低秩矩阵。
为了找到使低秩矩阵X和Y尽可能地逼近R，需要最小化下面的平方误差损失函数：
其中xu(1×k)表示示用户u的偏好的隐含特征向量，yi(1×k)表示商品i包含的隐含特征向量,rui表示用户u对商品i的评分,向量xu和yi的内积xuTyi是用户u对商品i评分的近似。
损失函数一般需要加入正则化项来避免过拟合等问题，我们使用L2正则化，所以上面的公式改造为：
其中λ是正则化项的系数。
到这里，协同过滤就成功转化成了一个优化问题。由于变量xu和yi耦合到一起，这个问题并不好求解，所以我们引入了ALS，也就是说我们可以先固定Y(例如随机初始化X)，然后利用公式(2)先求解X，然后固定X，再求解Y，如此交替往复直至收敛，即所谓的交替最小二乘法求解法。
具体求解方法说明如下：
先固定Y,将损失函数L(X,Y)对xu求偏导，并令导数＝0，得到：
xu＝(YTY+λI)-1YTγu......(3)
同理固定X，可得：
yi＝(XTX+λI)-1XTγi......(4)
其中ru(1×n)是R的第u行,ri(1×m)是R的第i列，I是k×k的单位矩阵。
迭代步骤：首先随机初始化Y，利用公式(3)更新得到X,然后利用公式(4)更新Y,直到均方根误差变RMSE化很小或者到达最大迭代次数。
上文提到的模型适用于解决有明确评分矩阵的应用场景，然而很多情况下，用户没有明确反馈对商品的偏好，也就是没有直接打分，我们只能通过用户的某些行为来推断他对商品的偏好。比如，在电视节目推荐的问题中，对电视节目收看的次数或者时长，这时我们可以推测次数越多，看得时间越长，用户的偏好程度越高，但是对于没有收看的节目，可能是由于用户不知道有该节目，或者没有途径获取该节目，我们不能确定的推测用户不喜欢该节目。ALS-WR通过置信度权重来解决这些问题：对于更确信用户偏好的项赋以较大的权重，对于没有反馈的项，赋以较小的权重。ALS-WR模型的形式化说明如下：
ALS-WR的目标函数：
cui＝1+αrui
其中α是置信度系数。
求解方式还是最小二乘法：
xu＝(YTCuY+λI)-1YTCuru......(6)
yi＝(XTCiX+λI)-1XTCiri......(7)
其中Cu是n×n的对角矩阵，Ci是m×m的对角矩阵；Cuii＝cui，Ciii＝cii。
数据采集系统和工单派发的关联数据库对接，用于采集工单派发的实时关联数据信息，工单派发关联数据信息至少包括以下数据：工单数量、工单投诉信息、报修点位置和故障信息、抢修车辆和人员位置信息、实时道路状况信息、已处理工单完成时长信息。
Impala查询系统，专门用于数据的提取查询，提升数据查询的速度，满足工单实时分析的要求。
结合整个配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其实现功能的具体流程如下：
1、工单建立：根据接收到的报修信息，建立抢修工单。
2、工单派发：工单派发系统实现工单派发，具体步骤如下：
1)数据采集系统获取实时的工单派发关联数据信息，工单派发关联数据信息至少包括以下数据：工单数量、工单投诉信息、报修点位置和故障信息、抢修车辆和人员位置信息、实时道路状况信息、已处理工单完成时长信息。
2)Mahout系统整合数据采集系统和数据库的数据，计算每个工单与每个维修人员或车辆之间关联度评分，其评判的最终核心是维修人员或车辆到达报修点的时间，涉及到的关联信息包括道路状况、故障严重程度、投诉情况、工单数量、维修人员或车辆工作能力等，比如道路状况是根据维修人员或车辆到达报修点的路径来确定道路上用到的时间，故障严重程度和投诉情况都是确定工单派发的优先级，维修人员或车辆的工作能力是在统计维修人员或车辆之前解决各种故障的平均时间，计算正在维修中的维修人员或车辆完成已接工单的时间。
3)Hadoop系统复核评分并生成推荐列表，一般的推荐列表提供评分排名前三的维修人员或车辆；
4)从推荐列表中选择维修人员或车辆并发送工单，整个过程既可以是系统自动发送，也可以是人工发送，系统自动发送时，默认发给排名第一的维修人员或车辆。
3、工单接受：维修人员接收工单后，通过手持终端或车载终端，将接受信息发送给工单监控系统。
4、到达现场：维修人员抵达报修点后，通过拍照上传现场故障照片，一方面确认维修人员实际到场，另一方面可以和控制中心的维修人员讨论故障处理方法。
5、故障排除：故障处理完成后，维修人员上传故障排除信息，控制中心恢复供电，核实故障已排除。
6、工单确认：维修人员上传工单完成信息表格，控制中心核实工单完成状况。
7、工单回访：回访人员电话确认客户故障处理情况，并将信息记录归档。
以上每个步骤的信息处理情况，都会以文字形式发送到工单监控系统，生成发布信息显示在监控大屏和电子地图上。
应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明的具体结构，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管说明书及附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换；而一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (9)

1.配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，包括控制中心、个人手持终端和维修车辆车载终端，个人手持终端和维修车辆车载终端分别通过无线网络实现与控制中心的数据交互，上传位置信息和工单处理信息；所述的控制中心包括监控大屏、电子地图、工单监控系统、工单派发系统和数据库，所述的数据库用于存储工单派发和监控产生的所有数据信息；监控大屏用来显示图像和文字信息；电子地图用来标注工单处理信息；工单派发系统用来计算工单处理时间，生成工单派发推荐清单；工单监控系统用来获取工单处理状态信息，并将处理过程显示在显示大屏上。
2.根据权利要求1所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，工单监控系统包括信息接收模块、信息处理模块、信息发布模块，信息接收模块用于接收报修信息、工单派发系统发来的工单派发信息、个人手持终端和维修车辆车载终端发来的工单处理信息、工单复核信息、回访信息，并将获得的信息发送给信息处理模块；信息处理模块提取接收到信息中的有效数据，并将数据填充到信息发布模块的模板中，信息发布模块将填充完成模板关联到监控大屏和电子地图。
3.根据权利要求1所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，电子地图包括基于片区的粒度地图和基于道路的粒度地图，基于片区的粒度地图以片区划分图为基准图，并在每个片区的位置标注该片区所有工单处理信息；基于道路的粒度地图以道路交通图为基准图，用来显示个人手持终端和维修车辆车载终端的实时位置和工单信息。
4.根据权利要求1所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，所述的数据库包括公共数据库，用于存储更新频率不高的数据；活动数据库，存储当前或一定短时间内的数据，提供查询服务，一定时间后，活动数据库中的数据移入历史数据库；历史数据库，存储一段时间之前的数据；知识库，储相关领域知识，知识部分来源于专家，部分来源于机器学习，提供分析模型的服务；用户数据库，用来存储用户的基本信息，以及通过数据挖掘后获得的用户特征。
5.根据权利要求4所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，数据库内设置基于工作任务的数据表，用来存储对应数据。
6.根据权利要求1所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，所述的工单派发系统包括Hadoop系统、Mahout系统、数据采集系统，Hadoop系统包括HDFS和MapReduce，用于数据的计算和运算过程中数据的存储，Mahout系统用于对工单数据的挖掘和评分，数据采集系统用于采集工单派发的实时关联数据信息。
7.根据权利要求6所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，工单派发系统还包括Impala查询系统，用于数据的提取查询。
8.根据权利要求6所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，所述的Mahout系统采用ALS-WR算法。
9.根据权利要求6所述的配电网故障抢修实时态势监控与事件交互处理系统，其特征在于，工单派发关联数据信息至少包括以下数据：工单数量、工单投诉信息、报修点位置和故障信息、抢修车辆和人员位置信息、实时道路状况信息、已处理工单完成时长信息。
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