CN111445126A - 基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及配电网设备画像技术领域，尤其涉及一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统，以开展对配电设备的全方位、多层级综合分析，全面刻画设备状态并进行多方面的应用分析，指导基层精益运维、精准抢修以及建设改造；该方法包括：将配电网设备的全量数据划分为多个属性，按照每个属性的特征建立设备标签，并形成标签库；对标签库中的标签进行级别划分，划分为正常标签、正面标签和负面标签；根据设备的实际特征情况，为待画像的设备分配对应的标签以实现配电网设备的刻画。

Description

基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统
技术领域
本发明涉及配电网设备画像技术领域，尤其涉及一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统。
背景技术
配电网设备规模大、种类多、型号杂，大量老旧设备在运。随着经济社会发展和人民生活水平的日益升高，对配电网供电可靠性和优质服务要求越来越高，给配电网管控手段的提升提出了更高的要求。由于配网建设改造资金不足、基层运维检修队伍力量不够等，因此对配网精益运维及对精准投资的要求越来越高。面对数以万计的配电设备及线路，设备运行状态难以全面把握和评估，投资先后难以全面做到按问题的轻重缓急进行处理，如何做到精益运维及对精准投资是各级管理人员和基层一线员工面临的一大难题。
现有的各类信息化支撑方法种类繁多，例如从运行数据角度对配电设备进行监控分析，或者从用户角度对配电设备进行数据分析，分析角度不同造成各数据平台对设备描述差异性较大，且未有统一规范对各个视角的分析数据进行综合分析。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统，以开展对配电设备的全方位、多层级综合分析，全面刻画设备状态并进行多方面的应用分析，指导基层精益运维、精准抢修以及建设改造。
为实现上述目的，本发明提供了基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，包括以下步骤：
将配电网设备的全量数据划分为多个属性，按照每个属性的特征建立设备标签，并形成标签库；
对所述标签库中的标签进行级别划分，划分为正常标签、正面标签和负面标签；
根据设备的实际特征情况，为待画像的设备分配对应的标签以实现配电网设备的刻画。
优选地，还包括以下步骤：将所述负面标签划分为特别严重标签、严重标签和一般标签三个等级。
优选地，所述属性包括基本属性、运行数据类属性、运维数据类属性、项目改造情况类属性、网架结构类属性、智能化属性、动态特征属性和其它类属性中的任意几种的组合。
优选地，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签对设备进行分群。
优选地，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签对设备进行分级。
优选地，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签生成用于评价设备运行情况好坏的评价报告。
优选地，还包括以下步骤：
获取各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况；
依据各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况的统计分析，按照设定的指标，得到单位的画像结果。
作为一个总的发明构思，本发明还提供一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法及系统，该方法包括：将配电网设备的全量数据划分为多个属性，按照每个属性特征建立设备标签，并形成标签库；对所述标签库中的标签进行级别划分，划分为正常标签、正面标签和负面标签；根据设备的实际特征情况，为设备分配对应的标签以实现配电网设备的刻画。该方法可以开展对配电设备的全方位、多层级综合分析，全面刻画设备状态并进行多方面的应用分析，指导基层精益运维、精准抢修以及建设改造。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，包括以下步骤：
将配电网设备的全量数据划分为多个属性，按照每个属性的特征建立设备标签，并形成标签库；
对所述标签库中的标签进行级别划分，划分为正常标签、正面标签和负面标签；
根据设备的实际特征情况，为待画像的设备分配对应的标签以实现配电网设备的刻画。
上述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法可以开展对配电设备的全方位、多层级综合分析，全面刻画设备状态并进行多方面的应用分析，指导基层精益运维和精准抢修。
优选地，本实施例中，属性包括基本属性、运行数据类属性、运维数据类属性、项目改造情况类属性、网架结构类属性、智能化属性、动态特征属性和其它类属性中的任意几种的组合。
其中，属于基本属性的数据有：设备型号、供电区域等；属于运行类数据类属性的数据有：负载情况、停运情况、电能质量等；属于运维数据类属性的数据有：设备缺陷隐患情况、状态评价结果；属于项目改造情况类属性的数据有：项目立项进展情况、项目投资渠道；数据网架结构类属性的数据有：供电半径、线路互联情况等；属于智能化属性的数据有：自动化设备安装情况、自动化设备动作情况等；属于动态特征属性的数据有：设备停运同比变化情况、投诉同比变化情况等；属于其它类属性的数据有：其它无法归结到上述几类属性的。值得指出的是，本实施例中仅对上述各类属性的数据做举例说明，并不做限定，在不同地区不同单位的设备中，上述属性还可以包括其他更多的数据。
首先，构建标签库，例如，将季度故障跳闸3次以上线路或者年度故障跳闸20次及以上(自然年、自然季度)的线路对应的设备定义为“严重高跳闸”，其中，具体跳闸多少次定义为“严重高跳闸”，可根据实际情况进行次数的调整。由此，根据设备的各类数据的运行情况可以构建针对设备的各类数据的标签库。由于设备的特征情况有好坏之分，因此，可以将标签库中的标签划分为正常标签、正面标签和负面标签，以用于评价不同标签对应的设备特征情况的好坏。
例如，该“严重高跳闸”标签属于负面标签，如果某条线路贴上了“严重高跳闸”的标签，说明该线路运行状况很差，负责该线路管理的人员肯定需要加强对它的关注。标签“架空线路”属于正常标签，架空线路只是说明这个10千伏线路是架空建设的，不反映这个线路供电质量、供电可靠性等的好坏。
值得强调的是，标签“严重高跳闸”属于运行数据类属性，同时它又属于负面标签。一个标签既属于上述的八类属性之一，同时又按照正常标签、正面标签和负面标签进行区分。将标签按照不同属性和不同级别进行划分，可以得到更加符合不同属性的运行数据的标签，能更加贴切的对数据的不同运行情况进行刻画。
进一步地，本实施例还包括以下步骤：将负面标签划分为特别严重标签、严重标签和一般标签三个等级。其中，负面标签表示了设备的受损度，进一步将负面标签划分为不同的等级，可以将设备按照受损的严重程度进行分级，便于工作人员按照设备的受损程度对设备进行抢修。
作为本实施例优选的实施方式，还包括另外对迎峰度夏、迎峰度冬、春节等特殊时段出现了问题的设备，进行额外标注。需要说明的是，在实际情况中，居民用电在上述的特殊时段呈用电高峰，此时更容易发生设备故障，因此，对用电高峰期进行额外标注，该额外标注指，例如往常跳闸3次以上线路视为严重高跳闸，在该特殊时期，跳闸5次以上才将线路视为严重高跳闸。通过该额外标注可以得到适用于该时期的标签，能更加准确地对设备进行刻画。
作为本实施例优选的实施方式，还包括以下步骤：根据设备对应的标签对设备进行分群。具体地，采用面像用户的标签自定义组合方式，用户可根据使用需要，任意自由组合标签，建立分群体系。经过分群，可以对相同类的问题进行归纳，得到更规范的设备画像结果应用。
作为本实施例优选的实施方式，还包括以下步骤：根据设备对应的标签对设备进行分级。根据设备的负面标签数量和标签严重程度，将设备分成5个星级。便于工作人员按照设备的评估状态对设备进行运维检修和建设改造。
作为本实施例优选的实施方式，还包括以下步骤：根据设备对应的标签生成用于评价设备运行情况好坏的评价报告。根据设备的标签情况结合配电网图模、设备台账信息、运维巡视信息，可以生成设备状态评价报告。便于工作人员清楚直观地掌握设备信息。
在另一个可行的实施例中，还包括以下步骤：
获取各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况；
依据各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况的统计分析，按照设定的指标，得到单位的画像结果。
在实际情况中，一个供电公司管理很多配电线路、台区，贴上标签以后，需要进行一个统计分析和一个量化分析，才能具体的比较哪个单位设备情况好、哪个差。本实施例中，对单位进行量化分析如下表1所示。具体地，本实施例中，设定的指标包括10千伏线路故障率、台区停运率、台区停电时户数三大指标，其中，各指标的计算规则如下表1所示，其中，表中X、Y、Z均可根据实际情况，自行设定目标值：
表1：指标计算规则
Figure BDA0002425583110000041
Figure BDA0002425583110000051
此外，本实施例中的统计分析是指假设一个单位有100条线路，这100条线路里面匹配到“严重高跳闸”标签的线路有15条，那么这个单位“严重高跳闸”线路比例为15/100＝15％。本实施例中，在设备画像基础上，根据各单位管辖范围内的设备对应的标签情况进行统计分析和量化分析，可以形成对单位的画像。
进一步地，根据设备对应的标签可以方便工作人员快速掌握需要建设改造的设备，本实施例中，持续跟踪并对比改造前后设备对应的标签的情况，可以直观地分析问题是否得到彻底解决。
实施例2
本实施例提供一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，包括以下步骤：
将配电网设备的全量数据划分为多个属性，按照每个属性的特征建立设备标签，并形成标签库；
对所述标签库中的标签进行级别划分，划分为正常标签、正面标签和负面标签；
根据设备的实际特征情况，为待画像的设备分配对应的标签以实现配电网设备的刻画。
2.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，还包括以下步骤：将所述负面标签划分为特别严重标签、严重标签和一般标签三个等级。
3.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，所述属性包括基本属性、运行数据类属性、运维数据类属性、项目改造情况类属性、网架结构类属性、智能化属性、动态特征属性和其它类属性中的任意几种的组合。
4.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签对设备进行分群。
5.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签对设备进行分级。
6.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，还包括以下步骤：
根据设备对应的标签生成用于评价设备运行情况好坏的评价报告。
7.根据权利要求1所述的基于多维数据分析应用的配电网设备画像方法，其特征在于，还包括以下步骤：
获取各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况；
依据各单位管辖范围内所有设备的标签匹配情况的统计分析，按照设定的指标，得到单位的画像结果。
8.一种基于多维数据分析应用的配电网设备画像系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一所述方法的步骤。
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