CN115470941A - 一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，包括:根据资产基础数据的资产设备映射关系构建配网运维管控基础数据模型；利用配网运维管控基础数据模型对停电申请单、工作票数据进行数据处理；将数据处理后的停电申请单、工作票数据，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型；根据配网运维管控信息资源模型融合现有信息资源，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，实现配电网的管控。本发明方法实现了全网海量基础数据的有效汇聚，可视化全景监视配电网运行状态，提升了配网运维管控能力，为配用电网业务的高质量管理提供技术支撑，深化企业数据资产应用水平，强化电网运行分析能力。
Description
技术领域
本发明涉及配电大数据应用的技术领域，尤其涉及一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法。
背景技术
配电网是介于用户与发电系统、输电系统的重要环节，配电网领域作为电网运行与管理的密集区域，在业务管理过程中，由于配电网设备具有种类繁多、参数复杂、监控数据量大、运行环境多样的特点，产生了大量的电网设备运行数据。且数据量极大、单体数据价值低，必须依赖大数据技术进行处理并进行价值挖掘。
现有的，随着配网加速发展，原有配网运行管理模式缺乏精益化管理手段，缺少对配网运行指标化、实时量化的评价机制，不利于提升配网运行管理水平；同时配网装备水平不断提高，对大规模的配电网运行过程中所产生的数据，不能有效的利用和分析，未能有效形成配网数据资产，无法对配网设备健康状况、运行趋势进行有效的数据分析。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：现有的配网运行管理模式缺乏精益化管理手段和配网运行指标化、实时量化的评价机制，不利于提升配网运行管理水平，无法对配网设备健康状况、运行趋势进行有效的数据分析的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，包括：
根据资产基础数据的资产设备映射关系构建配网运维管控基础数据模型；
利用所述配网运维管控基础数据模型对停电申请单、工作票数据进行数据处理；
将所述数据处理后的停电申请单、工作票数据，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型；
根据所述配网运维管控信息资源模型融合现有信息资源，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，实现配电网的管控。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：资产基础数据包括：生产管理系统、GIS系统、营销系统、主网自动化系统SCADA和配电自动化系统。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：资产设备映射关系包括：
所述生产管理系统、GIS系统、营销系统和配电自动化系统中的资产设备，通过自带的GIS系统设备ID进行关联映射，SCADA系统的资产设备通过设备的名称、电压等级关键信息，实现与GIS系统资产设备名称映射，构成SCADA系统设备ID和GIS系统设备ID的映射关系。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：配网运维管控基础数据模型包括：配网量测数据模型和运维管控业务域数据模型。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：
所述配网量测数据模型包括：SCADA系统、配电自动化系统和计量自动化系统的量测数据，通过各自系统设备ID和测点ID的映射关系，建立GID和测量结果数据的映射关系，形成配电网领域统一的配网量测数据；
所述运维管控业务域数据模型包括：根据资产设备数据，解析生产、营销类业务管理模块的检修、巡视、故障、缺陷和两票业务流程和作业表单信息，利用设备域和量测域进行运维管控。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：所述停电申请单、工作票包括：
工作票指标包括：线路第一种工作票闭环率、线路第一种工作票系统使用率、线路第一种工作票不规范占比、线路第一种工作票不合格占比；
停电申请单内容包括：消缺、处缺、树障、通道。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：所述多源、异构数据的信息采集和转换管理包括：数据处理包括：停电申请单、工作票数据的信息采集和转换管理。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型，包括：所述停电申请单、工作票数据进行采集、清洗和转换处理后形成统一的数据标准，根据实际配网运维管控业务需要，设计分析模型，进行配网信息资源的运维管控，所述信息资源包括：资产设备类、业务管控类和运行状态类。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，包括：
工作票闭环率＝已闭环的工作票/工作票数量
工作票不规范占比＝不规范工作票/工作票数量
工作票不合格占比＝不合格工作票/工作票数量
工作票系统化使用率＝关联工作票的停电申请单数/停电申请单数量
缺陷体外循环率＝未录入缺陷系统的消缺停电单数/消缺停电申请单数
所述消缺停电申请单根据电压等级结合消缺、处缺、树障、通道关键内容筛选出的消缺停电申请单；
所述未录入缺陷系统的消缺停电申请单是将缺陷单与停电单的单位信息、工作内容的线路名称、计划开始时间、计划结束时间进行比对，若经过比对分析后仍存在无法匹配的情况，则为未录入缺陷系统的消缺停电申请单。
作为本发明所述的基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的一种优选方案，其中：实现配电网的管控，包括：
根据配电网实际业务需求，通过工作票及GIS图之间的关联关系，从不同岗位、不同角色的关注点，对配电网的资产概览、运行异常情况、配电运行指标、配电自动化情况进行全景可视化展示。
本发明的有益效果：本发明提供的配电网运维管控中心建设方法，实现了全网海量基础数据的有效汇聚，配电网运行状态的可视化全景监视和配电网运维管控中心的全程监控，提升了配网运维管控能力，为配用电网业务的高质量管理提供技术支撑，深化企业数据资产应用水平，强化电网运行分析能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的流程示意图；
图2为本发明一个实施例所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的线路第一种工作票闭环率示意图；
图3为本发明一个实施例所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法的线路第一种工作票系统化使用率示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，包括：
S1:根据资产基础数据的资产设备映射关系构建配网运维管控基础数据模型；
更进一步的，资产基础数据包括：生产管理系统、GIS系统、营销系统、主网自动化系统SCADA和配电自动化系统。
更进一步的，资产设备映射关系包括：生产管理系统、GIS系统、营销系统和配电自动化系统中的资产设备，通过自带的GIS系统设备ID进行关联映射，SCADA系统的资产设备通过设备的名称、电压等级关键信息，实现与GIS系统资产设备名称映射，构成SCADA系统设备ID和GIS系统设备ID的映射关系。
更进一步的，配网运维管控基础数据模型包括：配网量测数据模型和运维管控业务域数据模型。
更进一步的，配网量测数据模型包括：SCADA系统、配电自动化系统和计量自动化系统的量测数据，通过各自系统设备ID和测点ID的映射关系，建立GID和测量结果数据的映射关系，形成配电网领域统一的配网量测数据；
应说明的是，叠加运行采集信息构建统一的配网量测数据模型，能够为计算线路重过载、配变重过载及线路停电监视提供信息支撑。
运维管控业务域数据模型包括：根据资产设备数据，解析生产、营销类业务管理模块的检修、巡视、故障、缺陷和两票业务流程和作业表单信息，利用设备域和量测域进行运维管控。
应说明的是，运维管控业务域数据模型为判断配网缺陷体外循环、配网缺陷定级错误、配电专业线上技术监督的配网典型报表提供信息支撑。
S2:利用配网运维管控基础数据模型对停电申请单、工作票数据进行数据处理；
更进一步的，停电申请单、工作票包括：
工作票指标包括：线路第一种工作票闭环率、线路第一种工作票系统使用率、线路第一种工作票不规范占比、线路第一种工作票不合格占比；
停电申请单内容包括：消缺、处缺、树障、通道。
更进一步的，数据处理包括：停电申请单、工作票数据的信息采集和转换管理。
应说明的是，通过准实时海量数据平台，以Web服务调用方式接入SCADA系统采集信息和CIM文件；通过电网数据分中心，以数据库推送方式接入各业务系统原库原表信息，通过GIS系统导出功能，以文件方式接入GIS系统单线图Svg和CIM文件。
S3:将数据处理后的停电申请单、工作票数据，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型；
更进一步的，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型，包括：
停电申请单、工作票数据进行采集、清洗和转换处理后形成统一的数据标准，根据实际配网运维管控业务需要，设计分析模型，进行配网信息资源的运维管控，信息资源包括：资产设备类、业务管控类和运行状态类。
应说明的是，配网运维管控信息资源模型是配网相关分析和数据挖掘的核心基础信息，进行共享和进一步研究分析和挖掘，，提供切实有力的智能配电网支撑。
资产设备类信息包括：母线、刀闸、负荷开关、配电线路、配电导线段、杆塔、断路器、熔断器、隔离开关、电缆、电缆终端、柱上开关、配变、箱变、配电房、电缆分接箱、户外开关箱、无功补偿箱、开关房；
业务管控类信息包括：计划停电、故障停电、两票、巡视、缺陷；
运行状态类信息包括：变电站重过载、轻载、线路重过载、轻载、配变重过载、轻载、开关状态。
S4:根据配网运维管控信息资源模型融合现有信息资源，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，实现配电网的管控；
更进一步的，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，包括：
工作票闭环率＝已闭环的工作票/工作票数量
工作票不规范占比＝不规范工作票/工作票数量
工作票不合格占比＝不合格工作票/工作票数量
工作票系统化使用率＝关联工作票的停电申请单数/停电申请单数量
缺陷体外循环率＝未录入缺陷系统的消缺停电申请单数/消缺停电申请单数
消缺停电申请单根据电压等级结合消缺、处缺、树障、通道关键内容筛选出的消缺停电申请单；
未录入缺陷系统的消缺停电申请单是将缺陷单与停电单的单位信息、工作内容的线路名称、计划开始时间、计划结束时间进行比对，若经过比对分析后仍存在无法匹配的情况，则为未录入缺陷系统的消缺停电申请单。
应说明的是，通过挖掘停电申请单和缺陷单基础数据之间的关联关系，实现配网缺陷体外循环。
更进一步的，实现配电网的管控，包括：
根据配电网实际业务需求，通过工作票及GIS图之间的关联关系，从不同岗位、不同角色的关注点，对配电网的资产概览、运行异常情况、配电运行指标、配电自动化情况进行全景可视化展示。
实施例2
参照图2～3，为本发明的第二个实施例，对配电网工作票进行管控，验证有益效果。
通过GID群体身份将各个业务系统的资产设备进行关系映射，生产管理系统、GIS系统、营销系统和配电自动化系统中的资产设备通过自带的GIS系统设备ID(GID)进行关联映射。SCADA系统的资产设备通过设备名称、电压等级等关键信息实现与GIS系统资产设备名称映射，从而构成SCADA系统设备ID和GIS系统的设备ID(GID)映射关系。利用配网运维管控基础数据模型对停电申请单、工作票进行数据处理；挖掘工作票及GIS图之间的关联关系判断工作票的合规性。
通过图2、3可以直观的看出工作票的线路第一种工作票闭环率、线路第一种工作票系统使用率、线路第一种工作票不规范占比、线路第一种工作票不合格占比，以及各区域的运行情况，若出现故障时，故障单会显示报障单签收率、故障单闭环率，在配电网设备种类繁多、参数复杂、监控数据量大、运行环境多样的情况下，管控中心对电网设备的运行数据进行可视化的展示，并进行价值挖掘。
通过对配电网运行状态的可视化全景监视和配电网运维管控中心的全程监控，提升了配网运维的管控能力，为配用电网业务的高质量管理提供技术支撑，深化企业数据资产应用水平，强化电网运行分析能力。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，包括：
根据资产基础数据的资产设备映射关系构建配网运维管控基础数据模型；
利用所述配网运维管控基础数据模型对停电申请单、工作票数据进行数据处理；
将所述数据处理后的停电申请单、工作票数据，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型；
根据所述配网运维管控信息资源模型融合现有信息资源，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，实现配电网的管控。
2.如权利要求1所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，资产基础数据包括：生产管理系统、GIS系统、营销系统、主网自动化系统SCADA和配电自动化系统。
3.如权利要求2所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，资产设备映射关系包括：
所述生产管理系统、GIS系统、营销系统和配电自动化系统中的资产设备，通过自带的GIS系统设备ID进行关联映射，SCADA系统的资产设备通过设备的名称、电压等级关键信息，实现与GIS系统资产设备名称映射，构成SCADA系统设备ID和GIS系统设备ID的映射关系。
4.如权利要求3所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，配网运维管控基础数据模型包括：配网量测数据模型和运维管控业务域数据模型。
5.如权利要求4所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于：
所述配网量测数据模型包括：SCADA系统、配电自动化系统和计量自动化系统的量测数据，通过各自系统设备ID和测点ID的映射关系，建立GID和测量结果数据的映射关系，形成配电网领域统一的配网量测数据；
所述运维管控业务域数据模型包括：根据资产设备数据，解析生产、营销类业务管理模块的检修、巡视、故障、缺陷和两票业务流程和作业表单信息，利用设备域和量测域进行运维管控。
6.如权利要求5所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，所述停电申请单、工作票包括：
工作票指标包括：线路第一种工作票闭环率、线路第一种工作票系统使用率、线路第一种工作票不规范占比、线路第一种工作票不合格占比；
停电申请单内容包括：消缺、处缺、树障、通道。
7.如权利要求6所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，数据处理包括：停电申请单、工作票数据的信息采集和转换管理。
8.如权利要求7所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，根据实际配网运维管控构建配网运维管控信息资源模型，包括：
所述停电申请单、工作票数据进行采集、清洗和转换处理后形成统一的数据标准，根据实际配网运维管控业务需要，设计分析模型，进行配网信息资源的运维管控，所述信息资源包括：资产设备类、业务管控类和运行状态类。
9.如权利要求7或8所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，判断停电申请单、工作票数据的消缺和合规性，包括：
工作票闭环率＝已闭环的工作票/工作票数量
工作票不规范占比＝不规范工作票/工作票数量
工作票不合格占比＝不合格工作票/工作票数量
工作票系统化使用率＝关联工作票的停电申请单数/停电申请单数量
缺陷体外循环率＝未录入缺陷系统的消缺停电申请单数/消缺停电申请单数
所述消缺停电申请单根据电压等级结合消缺、处缺、树障、通道关键内容筛选出的消缺停电申请单；
所述未录入缺陷系统的消缺停电申请单是将缺陷单与停电单的单位信息、工作内容的线路名称、计划开始时间、计划结束时间进行比对，若经过比对分析后仍存在无法匹配的情况，则为未录入缺陷系统的消缺停电申请单。
10.如权利要求9所述的一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法，其特征在于，实现配电网的管控，包括：
根据配电网实际业务需求，通过工作票及GIS图之间的关联关系，从不同岗位、不同角色的关注点，对配电网的资产概览、运行异常情况、配电运行指标、配电自动化情况进行全景可视化展示。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202211033696.9A CN115470941A (zh) | 2022-08-26 | 2022-08-26 | 一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202211033696.9A CN115470941A (zh) | 2022-08-26 | 2022-08-26 | 一种基于海量数据的配电网运维管控中心建设方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116402495A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-07 | 广东电网有限责任公司梅州供电局 | 配电网的运维策略分析方法、系统、电子设备和存储介质 |
| CN116451994A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-07-18 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于能源互联网服务系统的现场作业安全管控方法 |
-
2022
- 2022-08-26 CN CN202211033696.9A patent/CN115470941A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116451994A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-07-18 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于能源互联网服务系统的现场作业安全管控方法 |
| CN116451994B (zh) * | 2023-03-23 | 2024-01-05 | 国网浙江省电力有限公司 | 基于能源互联网服务系统的现场作业安全管控方法 |
| CN116402495A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-07 | 广东电网有限责任公司梅州供电局 | 配电网的运维策略分析方法、系统、电子设备和存储介质 |
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