CN112015724A - 一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法 - Google Patents

一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法 Download PDF

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柯波于
邢智
杨潇
兰雁
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Abstract

本发明一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，其特征是：包括以下步骤：1）数据接入：将各系统源采集的数据实时存入大数据存储平台，所述数据包括客户电流、电压数据，用户计量方式数据、运行容量数据、表计走度数据；2）数据清洗；3）数据计算分析：从Hive仓库中读取清洗后的数据，形成分布式数据集，根据提前设定的业务计算规则使用决策树算法对数据进行计算，对异常进行判断分析，将分析后的数据存储到业务系统MySql数据库，所述异常包括电压断相异常、电流失流异常、全停用户表计走度异常、运行用户表计为0异常；4）结合GIS地图可视化展示；本发明提高了异常分析的准确度，减轻了运维人员核查工作量。

Description

一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法
技术领域
本发明涉及电力运营计量异常分析领域，具体是一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法。
背景技术
随着用电信息采集系统的推广，海量的用电数据得以被采集，为用电环节的大数据分析提供了坚实的数据基础。但是面对海量用电数据的增加，目前大多数电力部门仅使用传统的统计方法进行异常分析，异常数据背后蕴藏的事件信息无法得到有效提炼。采用传统方法进行异常分析具有以下缺陷：1、准确度不高，真实的异动仅占异常数据的40-60%；2、运维人员现场核查工作量大，效率不高；因此，有必要将数据挖掘技术引入到异常分析中，充分挖掘用电数据的异常信息。
发明内容
本发明的目的就是为了解决目前因采用传统方法进行异常分析时准确度不高，运维人员核查工作量大的问题，提供一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法。
本发明的具体方案是：一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，包括以下步骤：
1）数据接入：将各系统源采集的数据实时存入大数据存储平台，所述数据包括客户电流、电压数据，用户计量方式数据、运行容量数据、表计走度数据；
2）数据清洗：使用Spark批量读取分布式存储平台中的源数据文件，形成分布式数据集，使用ETL工具对分布式数据集进行数据结构转换、过滤、去重操作进行数据清洗以去除敏感数据、重复数据、不完整数据、脏数据，将清洗后的数据集存入Hive数据仓库，用于后面使用Spark进行分析使用；
3）数据计算分析：从Hive仓库中读取清洗后的数据，形成分布式数据集，根据提前设定的业务计算规则使用决策树算法对数据进行计算，对异常进行判断分析，将分析后的数据存储到业务系统MySql数据库，所述异常包括电压断相异常、电流失流异常、全停用户表计走度异常、运行用户表计为0异常。
本发明所述计算规则包括电压断相判定、电流失流判定、全停用户表计走度异常判定、运行用户表计为0异常判定，所述电压断相判定包括以下情况：
A、若检测到任一相或两项电压小于Ｋ×参比电压，另两相或另一项电压中任一相电压不小于Ｋ×参比电压（Ｋ取值为0.6-0.9，三相三线参比电压为57.7V或100V，三相四线参比电压为220V），则判定为疑似异常；若某用户连续三天，每天三次检测数据均判定为疑似异常则生成电压断相异常；
B、若智能电表直接检测到电压断相异常，则直接生成电压断相异常；
所述电流失流异常判定包括以下情况：
A、电压正常的前提下，对于三相三线用户，若检测到ＡＣ相中任一相电流小于0.5％额定电流，另一相电流不小于5％额定电流，则判定为疑似异常；对于三相四线用户，若检测到任一相电流小于0.5％额定电流，另两相中至少一相电流不小于10％额定电流，则判定为疑似异常；用电信息采集系统每天每个用户会产生96点数据，即每15min一个点，那么取一天内监测到多个点（默认每天３个点，取值之前先判断数值是否可用，若取值点数据为0或者为空则不可用，不可用则顺次取后一位），若某用户连续三天，每天三次检测到的数据均被判定为疑似异常则生成电流失流异常；
B、若智能电表直接检测到电流失流异常，则直接生成电流失流异常；
所述全停用户表计走度异常判定方法为：对营销业务应用系统运行容量为0，但用电信息采集系统里面实际表计走码不为零的数据进行对比分析，生成全停用户表计走度异常；
所述运行用户表计为0异常判定方法为：营销业务应用系统运行容量不为0，但用电信息采集系统中实际表计走码为零的数据进行对比分析，生成运行用户表计为0异常。
进一步地，本发明根据用户当月实际用电量对所述异常进行等级划分：当月实际用电量>100万KWH的异常等级为一级异常，当月实际用电量在50~100万KWH的异常等级为二级异常，当月实际用电量<50万KWH的异常为三级异常。
进一步地，本发明还包括步骤4）数据可视化展现：结合GIS地图和系统中线路和配电的位置信息将分析计算出的异常信息（包括异常位置、异常名称、异常等级）可视化展示在GIS地图上，另外可将指定用户的异常信息加入任务列表，可以执行核查、归档等追踪环节，实现闭环管理追踪。
本发明具有以下有益效果：1、基于断流、失压、电量波动及功率异常等维度对智能电表数据进行分类关联处理，判断数据异常原因及故障信息之间的关系，有效提高异常信息判断的精准度。
2、对异常进行优先级排序并结合GIS地图进行可视化管理，通过对异常发现、处理、验证、归档等环节的管理实现闭环跟踪，提高工作效率。
3、通过用电数据异常分析结果，针对异常用户进行排查，可有效的、及时的封堵漏洞，提高电力营销企业效益。
4、基于决策树算法的用电数据异常识别模型就是结合疑似异常用户的电气变量和档案信息，通过决策树算法实现对计量点电压异常进行自动快速精准分类，同时对电流数据进行异常分析判断，识别出电能计量装置异常，减少误判率。
5、利用决策树算法建异常检测模型，并对模型中的重要参数进行了分析设置，该模型输出所有用户的异常情况及优先级。同时根据发现的异常分类属性，只需要检测异常特征明显的少数用户即可查出同一条线路的大部分异常用户，即直接检测到异常事件特征明显的用户需要优先处理，其次是具有多个疑似异常特征的用户，次之是仅有个别数据异常的用户。在此过程中同时具备多个异常特征的用户数量级远小于仅有个别数据异常的用户，因此只需要监测异常特征明显的少数用户即可查出大部分异常用户。同时对于同一属性的多个异常再次根据用户合同容量大小进行二次分级，即当月实际用电量>100万KWH的异常等级为一级异常，当月实际用电量在50~100万KWH的异常等级为二级异常，当月实际用电量<50万KWH的异常为三级异常。
附图说明
图1是本发明分析方法的流程图；
图2是本发明数据计算分析的流程图。
具体实施方式
实施例一
采用本方法对湖北省黄石市内所有用户的电力运营数据进行分析，包括以下步骤：1）数据接入：将各系统源采集的数据实时存入大数据存储平台，所述数据包括客户电流、电压数据，用户计量方式数据、运行容量数据、表计走度数据；
2）数据清洗：将存入分布式存储平台的源数据文件，使用Spark批量读取，形成分布式数据集，使用ETL工具对分布式数据集进行数据结构转换、过滤、去重操作进行数据清洗以去除敏感数据、重复数据、不完整数据、脏数据，将清洗后的数据集存入Hive数据仓库，用于后面使用Spark进行分析使用；
3）数据计算分析：从Hive仓库中读取清洗后的数据，形成分布式数据集，根据提前设定的业务计算规则使用决策树算法对数据进行计算，对异常进行判断分析，将分析后的数据存储到业务系统MySql数据库，用电信息采集系统每天每个用户会产生96点数据，即每15min一个点，那么取一天内监测到多个点（默认每天３个点，取值之前先判断数值是否可用，若取值点数据为0或者为空则不可用，不可用则顺次取后一位）;
用电采集系统采集到某用户的A相电压为116V小于0.6倍的参比电压（220V），其他两相电压正常，系统判定为疑似异常，后续再采集两次数据均判定为疑似异常，且连续三日均有同样的情况，则系统生成电压断相异常，此用户的月用电量达到150万KWH，系统将其异常划分为一级异常；
4)在GIS地图上对应该用户的位置高亮显示，提示该用户电压断相并显示报警点标识，同时生成异常记录。
实施例二
本实施例与实施例一的步骤1）、步骤2）相同，从Hive仓库中读取清洗后的数据中检测到某用户电压在正常范围内，但C相电流为0.02A，小于其额定电流5A的0.5%，A相电流为1A，系统判定为疑似异常，后续再采集两次数据均判定为疑似异常，且连续三日均有同样的情况，则系统生成电流失流异常，此用户的月用电量小于50万KWH，系统将其异常划分为三级异常，在GIS地图上对应该用户的位置显示异常名称及发现的时间，并生成异常记录。
实施例三
本实施例与实施例一的步骤1）、步骤2）相同，在营销系统采集到某用户运行容量为0，但用电采集系统采集到该用户存在表码走字现象，也就是说今日0点止码-昨日0点止码>0（昨日0点止码100，今日0点止码102），说明有电量产生，由此分析出该用户存在全停用户走码异常。
实施例四
本实施例与实施例一的步骤1）、步骤2）相同，在营销系统采集到某用户运行容量为1600，但用电采集系统采集到该用户存在表码走字为0，也就是说今日0点止码-昨日0点止码=0，同时三相电流中任意一项电流>0（昨日0点止码100，今日0点止码100，电流C相为5A），由此分析出该用户存在表计走度异常。

Claims (4)

1.一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，其特征是：包括以下步骤：
1）数据接入：将各系统源采集的数据实时存入大数据存储平台，所述数据包括客户电流、电压数据，用户计量方式数据、运行容量数据、表计走度数据；
2）数据清洗：将存入分布式存储平台的源数据文件，使用Spark批量读取，形成分布式数据集，使用ETL工具对分布式数据集进行数据结构转换、过滤、去重操作进行数据清洗以去除敏感数据、重复数据、不完整数据、脏数据，将清洗后的数据集存入Hive数据仓库，用于后面使用Spark的进行分析使用；
3）数据计算分析：从Hive仓库中读取清洗后的数据，形成分布式数据集，根据提前设定的业务计算规则使用决策树算法对数据进行计算，对异常进行判断分析，将分析后的数据存储到业务系统MySql数据库，所述异常包括电压断相异常、电流失流异常、全停用户表计走度异常、运行用户表计为0异常。
2.根据权利要求1所述的一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，其特征是：所述计算规则包括电压断相判定、电流失流判定、全停用户表计走度异常判定、运行用户表计为0异常判定，所述电压断相判定包括以下情况：
A、若检测到任一相或两项电压小于Ｋ×参比电压，另两相或另一项电压中任一相电压不小于Ｋ×参比电压，则判定为疑似异常（其中K取值为0.6-0.9）；若某用户连续三天，每天三次检测到的数据均被判定为疑似异常则生成电压断相异常；
B、若智能电表直接检测到电压断相异常，即智能电表上报电压断相事件，则直接生成电压断相异常；
所述电流失流异常判定包括以下情况：
A、电压正常的前提下，对于三相三线用户，若检测到ＡＣ相中任一相电流小于0.5％额定电流，另一相电流不小于5％额定电流，则判定为疑似异常；对于三相四线用户，若检测到任一相电流小于0.5％额定电流，另两相中至少一相电流不小于10％额定电流，则判定为疑似异常；若某用户连续三天，每天三次检测到的数据均被判定为疑似异常则生成电流失流异常；
B、若智能电表直接检测到电流失流异常，即智能电表上报电流断相事件，则直接生成电流失流异常；
C、若同时发生电压断相事件与电流断相事件，则此部分事件升级为表计故障事件；
所述全停用户表计走度异常判定方法为：对营销业务应用系统运行容量为0，但用电信息采集系统里面实际表计走码不为零的数据进行对比分析，生成全停用户表计走度异常；
所述运行用户表计为0异常判定方法为：营销业务应用系统运行容量不为0，但用电信息采集系统中实际表计走码为零的数据进行对比分析，生成运行用户表计为0异常。
3.根据权利要求2所述的一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，其特征是：根据用户当月实际用电量对所述异常进行等级划分：当月实际用电量>100万KWH的异常等级为一级异常，当月实际用电量在50~100万KWH的异常等级为二级异常，当月实际用电量<50万KWH的异常为三级异常。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种对电力运营数据计量异常进行分析的方法，其特征是：还包括步骤4）数据可视化展现：结合GIS地图和系统中线路和配电的位置信息将分析计算出的异常信息可视化展示在GIS地图上。
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