CN113592114A - 电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN113592114A CN202110900588.6A CN202110900588A CN113592114A CN 113592114 A CN113592114 A CN 113592114A CN 202110900588 A CN202110900588 A CN 202110900588A CN 113592114 A CN113592114 A CN 113592114A
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郑学青
王德辉
张栩华
陆宏治
邹时容
陆慧
王嘉延
张秋辉
周信行
罗智慧
黄文栋
许卓佳
张佳祺
洪慧君
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Abstract

本申请涉及一种电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：获取用户报障工单，调用预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，判断在预设用户研判模型中是否搜索到用户标识以及用户档案信息，若搜索到，则调用预设停电事件研判模型对搜索到的用户档案信息进行停电事件研判，基于停电用户池构建的预设停电事件研判模型记录有已知的停电事件，若进行停电事件研判得到相关数据，则可以通过分析得到数据得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，从而实现合理的电网中用户报障研判。

Description

电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及智能电网技术领域，特别是涉及一种电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着科学技术的发展，特别是人工智能与自动化技术的发展出现了智能电网技术，在智能电网中智能设备将自身运行参数信息上传至核心决策平台，核心决策平台自动或者在管理人员干预下对整个智能电网中智能设备进行运行管理，确保电力系统高效且安全运行。
在对整个智能电网中智能设备进行运行管理过程中，针对用户主动上报的故障工单处理是非常重要。在实际应用中，用户会基于自身在使用智能电网系统遇到的故障/异常情况等上报故障工单，然而由于用户需求、应用场景以及用户类型的多样，导致用户报障工单存在多样性。
在传统技术中，针对用户报障工单的处理方案其仅仅是简单的数据归集，然后推送给到管理人员，由于这些报障工单未经过合理的用户报障研判，导致数据杂乱，不利于即时、准确处理这些用户报障工单，确保智能电网的安全运行。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种合理的电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种电网中用户报障研判方法，方法包括：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
在其中一个实施例中，获取用户报障工单包括：
周期扫描侦听新增的用户报障工单。
在其中一个实施例中，根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索之前，还包括：
采用实时数据流技术获取用户档案信息；
对用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
在其中一个实施例中，根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索包括：
提取用户报障工单携带的报障特征信息；
根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
在其中一个实施例中，报障特征信息包括报障电话、报障地址、报障经纬度以及用户标识。
在其中一个实施例中，根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判之前，还包括：
获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；
根据用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；
根据用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；
根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
在其中一个实施例中，上述电网中用户报障研判还包括：
根据用户档案信息与预设停电事件研判模型进行停电事件匹配研判；
若未匹配到数据，则判定报障工单不涉及已知的停电事件；
若匹配到数据，则根据匹配到的数据获取用户报障工单对应的停电事件以及事件类型。
一种电网中用户报障研判装置，装置包括：
工单获取模块，用于获取用户报障工单；
第一研判分析模块，用于根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
档案信息获取模块，关于获取匹配搜索到的用户档案信息；
第二研判分析模块，用于根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，预设停电事件研判模型基于停电用户池构建；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
上述电网中用户报障研判方法、装置、计算机设备和存储介质，获取用户报障工单，调用预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，判断在预设用户研判模型中是否搜索到用户标识以及用户档案信息，若搜索到，则调用预设停电事件研判模型对搜索到的用户档案信息进行停电事件研判，基于停电用户池构建的预设停电事件研判模型记录有已知的停电事件，若进行停电事件研判得到相关数据，则可以通过分析得到数据得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，从而实现合理的电网中用户报障研判。
附图说明
图1为一个实施例中电网中用户报障研判方法的应用环境图；
图2为一个实施例中电网中用户报障研判方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中电网中用户报障研判方法的流程示意图；
图4为一个实施例中电网中用户报障研判装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的电网中用户报障研判方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。终端102的数量可以为多个，用户在终端102侧进行操作，用户在使用智能电网服务中遇到故障时，用户组哎终端102侧上传报障工单，服务器104获取用户报障工单；根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；获取匹配搜索到的用户档案信息；根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，预设停电事件研判模型基于停电用户池构建；根据停电事件研判结果，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，服务器104可以将得到的停电事件以及事件类型上传至智能电网的核心管控平台，以支持对智能电网的准确控制，确保智能电网安全、正常运行。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电网中用户报障研判方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
S200：获取用户报障工单。
用户报障工单是由用户在用户终端侧上报的工单，一般来说，用户在使用智能电网提供的服务(供电)时，若发现服务异常(供电异常，包括但不限于停电、电压过低、电压不稳定等)，用户通过终端上报故障工单。服务器接收用户上报的用户报障工单。
S400：根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息。
预设用户研判模型是预先构建的模型，其用于判定本次获取的用户报障工单是否由已知/合法的用户上报的，即，在这里首先对上报用户报障工单的用户(身份)进行验证，若根据预设用户研判模型对用户报障工单匹配搜索到对应的用户档案信息，则表明上报用户报障工单的用户为已知/合法用户；若未搜索到对应的用户标识，则表明上报用户报障工单的用户为未知用户，无法从预设用户研判模型中获取到对应的用户档案信息，此时服务器可以反馈未搜索到提示信息。
S600：获取匹配搜索到的用户档案信息。
若根据预设用户研判模型对用户报障工单匹配搜索到对应的用户档案信息，则表明上报用户报障工单的用户为已知/合法用户，在预设用户研判模型中记录有其对应的用户档案信息，提取出匹配搜索到的用户档案信息。
S800：根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
停电用户池整合有用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池和疑似低压停电设备池等数据，基于停电用户池构建的预设停电事件研判模型可以针对中压停电事件、低压停电事件以及疑似低压停电事件进行识别，换言之，其可以识别出用户档案信息与中压停电事件、低压停电事件以及疑似低压停电事件之间的关系，因此，可以根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到停电事件研判结果。这个研判过程可以理解为一个匹配的过程，若根据用户档案信息匹配到对应的数据，则判定已成功得到停电事件研判结果，此时根据该停电事件研判结果，分析得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，即判定是中压停电事件、低压停电事件或疑似低压停电事件；若根据用户档案信息未匹配到对应的数据，则判定本次用户报障工单不涉及停电事件。
上述电网中用户报障研判方法，获取用户报障工单，调用预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，判断在预设用户研判模型中是否搜索到用户标识以及用户档案信息，若搜索到，则调用预设停电事件研判模型对搜索到的用户档案信息进行停电事件研判，基于停电用户池构建的预设停电事件研判模型记录有已知的停电事件，若进行停电事件研判得到相关数据，则可以通过分析得到数据得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，从而实现合理的电网中用户报障研判。
在其中一个实施例中，获取用户报障工单包括：周期扫描侦听新增的用户报障工单。
服务器周期侦听是否有终端上传新的用户报障工单，周期扫描是指基于预设扫描频率进行周期性扫描，例如可以3分钟一次的扫描报障工单端口判断是否有新增的用户报障工单。
在其中一个实施例中，根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索之前，还包括：采用实时数据流技术获取用户档案信息；对用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
预设用户研判模型采用数据分析方式构建，其具体在历史操作中，采用实时数据流技术获取上报用户报障工单的用户档案信息，即在历史操作中记录用户上报的用户报障工单，提取该用户报障工单内携带的一些数据，获取用户档案信息，用户档案信息主要包括用户身份标识(具体可以是电力系统分配给用户的唯一编码或者直接是用户的身份证号码)、报障电话、报障地址、报障经纬度，将这些数据提取出来并且进行数据清洗与数据转换之后，构建得到预设用户研判模型。
如图3所示，在其中一个实施例中，S400包括：
S420：提取用户报障工单携带的报障特征信息；
S440：根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
报障特征信息是从用户报障工单中提取的，一般来说，用户在终端侧发出报障工单时，其会将一些数据录入到终端，再由终端生成统一模板/格式的报障工单上传至服务器，在该报障工单中会携带有报障特征信息，其具体包括报障电话、报障地址、报障经纬度以及用户标识，其中用户标识用于区分用户身份，例如用户A，其对应的用户标识即可以为A；报障电话用于方便与用户沟通，获取进一步的信息或者反馈通知给到用户；报障地址用于后续进行拓扑的结构化切分；报障经纬度用于确定报障点对应的真实地理位置信息。根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索，具体是基于报障电话、报障地址、报障经纬度以及用户标识来进行匹配搜索，若匹配到对应的用户档案信息，则提取该数据，若未匹配到数据，其表明在预设用户研判模型中未记录相关的用户档案信息，可以反馈未搜索到相关资料的提示至用户终端。
在其中一个实施例中，根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判之前，还包括：
获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；根据用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；根据用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
停电事件研判模型同样采用数据分析方式构建，其具体可以利用历史记录中的用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池和疑似低压停电设备池来构建，其中，以用户档案信息中的报障地址作为用户拓扑结构数据，再整合用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池，建立预设停电事件研判模型。在实际应用该预设停电事件研判模型时，当获取到报障工单对应的用户档案信息之后，将实时获取的用户档案信息输入至预设停电事件研判模型进行匹配研判，若匹配到资料，则根据匹配匹配到的数据获取用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，若未匹配到数据，则判定报障工单不涉及已知的停电事件。
为详细说明本申请电网中用户报障研判方法的技术方案及其效果，下面将采用具体实例进行说明。在实际应用中，用户报障研判装置包括以下步骤：
1、用户报障信息自动扫描程序进行每3分钟一次的扫描，若未发现新增的用户报障工单则沉默，等待下次扫描；若发现新增的用户报障工单则获取用户报障工单信息，然后启动用户研判模型并传递相关参数开始分析研判；
2、根据用户研判模型输出结果进行下一步处理，若用户研判模型未搜索到对应的用电用户，则直接显示未找到该用电用户，若用户研判模型搜索到对应的用电用户，则传参用户档案信息并启动事件研判模型；
3、事件研判模型则根据传入的用户档案数据，利用实时更新的停电用户池数据，进行用户涉及停电事件的研判分析，并输出研判结果；
4、根据事件研判模型的研判结果，返回用户报障涉及的事件及事件类型。
应该理解的是，虽然上述各流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图4所示，本申请还提供一种电网中用户报障研判装置，装置包括：
工单获取模块200，用于获取用户报障工单；
第一研判分析模块400，用于根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
档案信息获取模块600，关于获取匹配搜索到的用户档案信息；
第二研判分析模块800，用于根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
上述电网中用户报障研判装置，获取用户报障工单，调用预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，判断在预设用户研判模型中是否搜索到用户标识以及用户档案信息，若搜索到，则调用预设停电事件研判模型对搜索到的用户档案信息进行停电事件研判，基于停电用户池构建的预设停电事件研判模型记录有已知的停电事件，若进行停电事件研判得到相关数据，则可以通过分析得到数据得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型，从而实现合理的电网中用户报障研判。
在其中一个实施例中，工单获取模块200还用于周期扫描侦听新增的用户报障工单。
在其中一个实施例中，第一研判分析模块400还用于采用实时数据流技术获取用户档案信息；对用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
在其中一个实施例中，第一研判分析模块400还用于提取用户报障工单携带的报障特征信息；根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
在其中一个实施例中，报障特征信息包括报障电话、报障地址、报障经纬度以及用户标识。
在其中一个实施例中，第二研判分析模块800还用于获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；根据用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；根据用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
在其中一个实施例中，第二研判分析模块800还用于根据用户档案信息与预设停电事件研判模型进行停电事件匹配研判；若未匹配到数据，则判定报障工单不涉及已知的停电事件；若匹配到数据，则根据匹配到的数据获取用户报障工单对应的停电事件以及事件类型。
关于电网中用户报障研判装置的具体实施例可以参见上文中对于电网中用户报障研判方法的实施例，在此不再赘述。上述电网中用户报障研判装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设模型数据以及历史记录数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电网中用户报障研判方法。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
周期扫描侦听新增的用户报障工单。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
采用实时数据流技术获取用户档案信息；对用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
提取用户报障工单携带的报障特征信息；根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；根据用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；根据用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据用户档案信息与预设停电事件研判模型进行停电事件匹配研判；若未匹配到数据，则判定报障工单不涉及已知的停电事件；若匹配到数据，则根据匹配到的数据获取用户报障工单对应的停电事件以及事件类型。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对用户报障工单进行匹配搜索，预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对用户档案信息进行停电事件研判，得到用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
周期扫描侦听新增的用户报障工单。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
采用实时数据流技术获取用户档案信息；对用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
提取用户报障工单携带的报障特征信息；根据报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；根据用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；根据用户拓扑结构数据、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据用户档案信息与预设停电事件研判模型进行停电事件匹配研判；若未匹配到数据，则判定报障工单不涉及已知的停电事件；若匹配到数据，则根据匹配到的数据获取用户报障工单对应的停电事件以及事件类型。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电网中用户报障研判方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户报障工单；
根据预设用户研判模型对所述用户报障工单进行匹配搜索，所述预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
获取匹配搜索到的用户档案信息；
根据预设停电事件研判模型对所述用户档案信息进行停电事件研判，得到所述用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；所述预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户报障工单包括：
周期扫描侦听新增的用户报障工单。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设用户研判模型对所述用户报障工单进行匹配搜索之前，还包括：
采用实时数据流技术获取用户档案信息；
对所述用户档案信息进行数据清洗与数据转换，构建预设用户研判模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设用户研判模型对所述用户报障工单进行匹配搜索包括：
提取所述用户报障工单携带的报障特征信息；
根据所述报障特征信息在预设用户研判模型中进行匹配搜索。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述报障特征信息包括报障电话、报障地址、报障经纬度以及用户标识。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设停电事件研判模型对所述用户档案信息进行停电事件研判之前，还包括：
获取用户档案信息、中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池；
根据所述用户档案信息，获取用户拓扑结构数据；
根据所述用户拓扑结构数据、所述中压事件停电设备池、低压事件停电设备池以及疑似低压停电设备池，构建停电用户池；
根据停电用户池，构建预设停电事件研判模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述用户档案信息与所述预设停电事件研判模型进行停电事件匹配研判；
若未匹配到数据，则判定所述报障工单不涉及已知的停电事件；
若匹配到数据，则根据匹配到的数据获取所述用户报障工单对应的停电事件以及事件类型。
8.一种电网中用户报障研判装置，其特征在于，所述装置包括：
工单获取模块，用于获取用户报障工单；
第一研判分析模块，用于根据预设用户研判模型对所述用户报障工单进行匹配搜索，所述预设用户研判模型携带有不同用户对应的用户档案信息；
档案信息获取模块，关于获取匹配搜索到的用户档案信息；
第二研判分析模块，用于根据预设停电事件研判模型对所述用户档案信息进行停电事件研判，得到所述用户报障工单对应的停电事件以及事件类型；所述预设停电事件研判模型基于停电用户池构建。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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