CN107451675A - 一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法。基于大数据分析对供电停电事件相关的停电用户、停电时长、停电原因、停电计划、采集终端、天气、停电设备、设备寿命、设备质量、月份/季节等多方面原因进行分析，得出不同影响因素对供电可靠性的影响比重，并随着电网的持续发展定期更新。根据不同时间段的影响比重进行供电可靠性预测，以及按照国网公司下发至省市公司的月度可靠性指标目标值及波动区间，指导供电停电计划及检修等工作安排，从而达到提升供电可靠性的目的。

Description

一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法
技术领域
本发明涉及电力可靠性优化技术领域，尤其涉及一种提升供电可靠性的系统及方法。
背景技术
配电系统处于电力系统末端，把电源系统或输变电系统与用户设施连接起来，是向用户分配电能和供应电能的重要环节。由于电力生产具有发、供、用同时性的特点，一旦配电系统设备发生故障或进行检修，就会同时造成整个系统对用户供电的中断；而且配电网大多采用辐射式网状结构，对单故障比较敏感，因此故障发生率也较高；因此，提升配电网的可靠性对提高电力系统供电质量和用户满意度有极其重要的意义。
然而目前供电可靠性管理主要通过结合历史同比、环比可靠性统计结果，以及近期供电停电计划对下个月的供电可靠性进行预估。而这种方式是通过主观分析判断得出，缺少客观因素的有效支撑。
上海合泽电力工程设计咨询有限公司发明一种为配电网提升供电可靠性的计算系统及计算方法(CN201510749949.6)：此发明通过对供电可靠性相关历史数据进行分析计算，突出影响供电可靠性的问题，针对性制定可靠性提升方案，并对提升方案的技术性、经济性问题整体评估择出最优方案。
国家电网公司发明一种提高供电可靠性的方法(CN201410602628.9)：此发明通过分析供电可靠性现状指标及各影响因素之间的关联性，及各因素对可靠性指标的影响程度，构建完整、系统的影响因素体系，并依此挖掘现状可靠性薄弱环节。
然而，这些现有技术侧重于通过数据分析发现问题，从而制定针对性提升工作方案，以达到提升供电可靠性的目的。缺乏对于供电可靠性预测、缺少完整、系统的提升整体管控方面体系及方法。
发明内容
本发明的目的就是为了解决缺乏供电可靠性预测，缺少完整、系统的提升整体管控系统及方法的问题。本发明提出一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法。基于大数据分析对供电停电事件相关的停电用户、停电时长、停电原因、停电计划、采集终端、天气、停电设备、设备寿命、设备质量、月份/季节等多方面原因进行分析，得出不同影响因素对供电可靠性的影响比重，并随着电网的持续发展定期更新。根据不同时间段的影响比重进行供电可靠性预测，以及按照国网公司下发至省市公司的月度可靠性指标目标值及波动区间，指导供电停电计划及检修等工作安排，从而达到提升供电可靠性的目的。
基于大数据分析的供电可靠性提升系统及方法以不同业务系统、不同专业的数据为基础，建立供电可靠性影响因素体系和设备综合评估规则，通过对故障多发、频发设备的检修以及停电计划的合理安排实现管理提升供电可靠性的目的。为实现上述目的，所述系统流程如图1所示。本发明采用如下技术方案：具体过程如下：
步骤一，系统启动开始模块。
步骤二，进行数据获取：通过用电信息采集系统、生产管理系统、外部气象系统采集相关数据，获取供电可靠性相关停电事件、停电用户、停电设备、天气等信息。
步骤三，影响比重分析：通过对采集的大量历史数据进行关联分析，计算得出不同时间段内不同影响因素对供电可靠性的影响比重；设备综合评估：通过分析历史供电停电事件停电原因、停电设备，关联设备投运日期、设备厂家等信息，进行设备综合评估。
步骤四，影响因素体系构建：根据影响比重分析结果，生成、构建供电可靠性影响因素体系；
优选的，检修优先级规则:根据设备综合评估结果，按照投运日期、设备故障发生频率、次数建立设备检修优先级规则，优先安排故障多发、频发设备的检修工作。
步骤五，供电可靠性预测:根据供电可靠性影响因素体系，设备综合评估结果，外部天气数据、停电计划等数据进行供电可靠性预测。
优选的，供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法(如图4所示)，对不同原因造成的停电，根据历史相同停电原因及规模的停电事件停电时长，对涉及停电线路、停电线段、停电用户、停电时长进行统计，根据影响因素比重计算得出最终供电可靠率波动区间。具体过程如下：
(1)获取气象数据，分析气象影响范围及设备；
(2)根据当前设备使用情况、运行维护情况计算设备故障概率；
(3)获取供电线路接线图及线路分段数据，供电用户所属线段关联数据；
(4)根据历史相同停电原因停电事件停电时长，分析停电时长区间；
(5)按照停电事件发生原因及影响因素比重，计算得出供电停电事件预测总时长区间；
(6)统计停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最小值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最小值；
(7)停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最大值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最大值；
(8)根据计算得出的供电可靠率最小值、最大值，得出供电可靠率区间，即最终预测结果。
步骤六，根据设备综合评估结果，按照投运日期、设备故障发生频率、次数建立设备检修优先级规则，优先安排故障多发、频发设备的检修工作；
步骤七，按照国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果、设备检修优先级规则，安排检修计划。
步骤八，系统启动结束模块。
本发明包括以下功能：
数据集成：供电可靠性影响因素涉及数据包括供电停电事件、供电用户、停电计划、停电原因、设备、采集终端、天气等数据，涉及多个系统，此功能用于定期自动从相关系统获取数据；
供电可靠性影响比重分析；通过构建完整的供电可靠性影响因素体系，按照月、季、年分析计算各种因素在不同时间段的影响比重；
供电可靠性影响因素体系构建：根据影响比重分析结果建立不同时间段的影响因素体系；
设备综合评估：根据设备寿命、历史设备停电事件、故障、投运时间等进行设备综合评估；
设备检修优先级规则：按照故障发生频率、次数等建立设备检修优先级规则；
供电可靠性预测：根据时间段选取相应的影响因素体系，结合分析周期内的天气情况、停电计划、设备寿命、设备厂家进行供电可靠性预测；
检修计划安排：根据国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果，分析得出检修计划安排优先级。
本发明的有益效果是构建了完整、系统的供电可靠性影响比重体系，为供电可靠性分析、预测提供支撑。通过对设备台账进行分析，关联历史停电事件，建立设备检修优先级规则，指导用户在正确时段内开展检修工作。过供电可靠性影响比重分析和设备检修优先级规则处理，结合外部天气数据、检修计划实现供电可靠性指标预测；在以保证供电可靠性的前提下，根据国网公司下达的供电可靠性目标值，集合设备检修优先级规则，合理安排检修工作，以达到供电可靠性可控及提升的目的。
附图说明
图1提升供电可靠性方法的技术路线图
图2设备综合评估流程图。
图3供电可靠性影响因素框架图。
图4供电可靠性预测技术路线图。
具体实施方式
下面结合附图1与实施例对本发明做出进一步说明，一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，采用如下步骤：
基于大数据分析的供电可靠性提升系统及方法以不同业务系统、不同专业的数据为基础，建立供电可靠性影响因素体系和设备综合评估规则，通过对故障多发、频发设备的检修以及停电计划的合理安排实现管理提升供电可靠性的目的。具体过程如下：
步骤一，系统启动开始模块。
步骤二，进行数据获取：通过用电信息采集系统、生产管理系统、外部气象系统采集相关数据，获取供电可靠性相关停电事件、停电用户、停电设备、天气等信息。
步骤三，影响比重分析：通过对采集的大量历史数据进行关联分析，计算得出不同时间段内不同影响因素对供电可靠性的影响比重；设备综合评估：通过分析历史供电停电事件停电原因、停电设备，关联设备投运日期、设备厂家等信息，进行设备综合评估。
其中设备综合评估包括历史停运次数、历史停运频率、历史停运原因、设备投运时间四方面。具体详见附图2。
步骤四，影响因素体系构建：根据影响比重分析结果，生成、构建供电可靠性影响因素体系；
检修优先级规则:根据设备综合评估结果，按照投运日期、设备故障发生频率、次数建立设备检修优先级规则，优先安排故障多发、频发设备的检修工作。
其中影响因素如附图3，包括预安排停电、故障/事故停电、用户工程、错峰限电四大方面。
所述预安排停电包括：
(1)计划检修；
(2)临时检修；
(3)计划施工；
(4)用户计划申请停电；
(5)供电网限电；
(6)调电；
(7)低压作业影响。
所述故障/事故停电包括考虑如下因素：
(1)设计施工考虑包括：规划、设计不周和施工安装两个原因；
(2)设备原因：包括考虑产品质量不良，设备老化两个原因；
(3)运行维护：包括考虑检修试验质量原因、运行管理原因；
(4)外力因素包括考虑：
责任原因不清、
交通车辆破坏、
动物因素、
盗窃、
异物短路、
外部施工影响、
其他外力因素；
(5)自然灾害：雷害、大风大雨、其他气候因素；
(6)用户影响包括考虑：
10(20、6)kV馈线系统设施故障、
10(20、6)kV母线系统设施故障、
35kV设施故障、
66kV设施故障、
110kV设施故障、
220kV及以上电压等级设施故障、
外部电网设施故障、
低压设施故障、
发电设施故障。
步骤五，供电可靠性预测流程步骤详见附图4:根据供电可靠性影响因素体系，气象数据、设备故障概率分析、供电线路分段情况、用户所属线段划分，外部天气数据、停电计划等数据进行供电可靠性预测；检修计划安排:按照国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果、设备检修优先级规则，安排检修计划。
其中，供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法如附图4，对不同原因造成的停电，根据历史相同停电原因及规模的停电事件停电时长，对涉及停电线路、停电线段、停电用户、停电时长进行统计，根据影响因素比重计算得出最终供电可靠率波动区间。
具体过程如下：
(1)获取气象数据，分析气象影响范围及设备；
(2)根据当前设备使用情况、运行维护情况计算设备故障概率；
(3)获取供电线路接线图及线路分段数据，供电用户所属线段关联数据；
(4)根据历史相同停电原因停电事件停电时长，分析停电时长区间；
(5)按照停电事件发生原因及影响因素比重，计算得出供电停电事件预测总时长区间；
(6)统计停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最小值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最小值；
(7)停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最大值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最大值；
(8)根据计算得出的供电可靠率最小值、最大值，得出供电可靠率区间，即最终预测结果。
步骤六，比对国网公司下达的供电可靠性目标值，集合设备检修优先级规则，合理安排检修工作，提升供电可靠性。
步骤七，按照国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果、设备检修优先级规则，安排检修计划。
步骤八，系统启动结束模块。
通过该系统比对国网公司下达的供电可靠性目标值，集合设备检修优先级规则，合理安排检修工作，从而最大程度的提升供电可靠性。根据不同时间段的影响比重进行供电可靠性预测，以及按照国网公司下发至省市公司的月度可靠性指标目标值及波动区间，指导供电停电计划及检修等工作安排，已达到供电可靠性管理提升的目的。

Claims (10)

1.一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统包括八个步骤：
步骤一，系统启动开始模块。
步骤二，进行数据获取：通过用电信息采集系统、生产管理系统、外部气象系统采集相关数据，获取供电可靠性相关停电事件、停电用户、停电设备、天气等信息。
步骤三，影响比重分析：通过对采集的大量历史数据进行关联分析，计算得出不同时间段内不同影响因素对供电可靠性的影响比重；设备综合评估：通过分析历史供电停电事件停电原因、停电设备，关联设备投运日期、设备厂家等信息，进行设备综合评估。
步骤四，影响因素体系构建：根据影响比重分析结果，生成、构建供电可靠性影响因素体系；
步骤五，供电可靠性预测:根据供电可靠性影响因素体系，设备综合评估结果，外部天气数据、停电计划等数据进行供电可靠性预测。
步骤六，根据设备综合评估结果，按照投运日期、设备故障发生频率、次数建立设备检修优先级规则，优先安排故障多发、频发设备的检修工作；
步骤七，按照国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果、设备检修优先级规则，安排检修计划。
步骤八，系统启动结束模块。
2.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中设备综合评估包括历史停运次数、历史停运频率、历史停运原因、设备投运时间四方面。
3.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中影响因素包括预安排停电、故障/事故停电、用户工程、错峰限电四个方面。
4.如权利要求3所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中影响因素中预安排停电包括计划检修、临时检修、计划施工、用户计划申请停电、供电网限电、调电、低压作业影响八个方面。
5.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤4中影响因素包括预安排停电、故障/事故停电、用户工程、错峰限电四个方面。
6.如权利要求5所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤4中影响因素中预安排停电包括计划检修、临时检修、计划施工、用户计划申请停电、供电网限电、调电、低压作业影响八个方面。
7.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤5供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法，根据历史相同停电原因及规模的停电事件停电时长，对涉及停电线路、停电线段、停电用户、停电时长进行统计，根据影响因素比重计算得出最终供电可靠率波动区间。
8.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述一种供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法，包括以下八个步骤：
(1)获取气象数据，分析气象影响范围及设备；
(2)根据当前设备使用情况、运行维护情况计算设备故障概率；
(3)获取供电线路接线图及线路分段数据，供电用户所属线段关联数据；
(4)根据历史相同停电原因停电事件停电时长，分析停电时长区间；
(5)按照停电事件发生原因及影响因素比重，计算得出供电停电事件预测总时长区间；
(6)统计停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最小值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最小值；
(7)停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最大值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最大值；
(8)根据计算得出的供电可靠率最小值、最大值，得出供电可靠率区间，即最终预测结果。
9.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统及方法具备数据集成、供电可靠性影响比重分析、供电可靠性影响因素体系构建、设备综合评估、设备检修优先级规则、供电可靠性预测、检修计划安排功能。
10.如权利要求9所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统及方法的数据集成功能，用于定期自动从相关系统获取数据。
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