CN115575760A - 一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法及装置，方法包括：停电事件的采集和接收，同时进行事件标记，所述事件标记包含停电事件地址和时间；基于有效停电的事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；基于事件标记的事件地址和时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；根据事件标记的地址和时间，判断该停电事件是否由用户欠费导致。该发明通过用户地址解析定位方法，将用户报修信息中的非结构化信息编译成结构化信息，通过结构化信息的转换、匹配实现用户地址定位，为停电信息故障研判、精准派单、地理沿布等业务提供支撑。
Description
技术领域
本发明涉及电力故障技术领域，具体是一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法及装置。
背景技术
随着电力市场的发展，售电侧引入竞争性售电主体成为未来趋势，其核心是建立售电市场运行机制，逐步放开用户选择权，最终让用户能够自由选择售电主体购电。市场的放开必将引起对用户的争夺，市场竞争的核心是产品的竞争和服务品质的竞争。这就要求供电服务商需要以用户体验为中心，快速响应售电侧放开业务变化需求，夯实基础业务应用，深化专业协同融合，在营配调贯通集成、95598业务应用、业扩全过程信息公开实时监控、营销财务一体化、乡镇供电所综合业务等方面全面深化跨专业协同应用，大力开展全业务、多渠道、快响应的“互联网+”营销服务体系建设，提升优质服务水平。在电力营销服务体系中，为了更好的提升用户体验，减少用户投诉，需要及时准确的对停电故障进行研判。然而，现有技术中的停电故障研判存在诸多的问题，包括：第一，据统计61.3％的故障报修类工单没有客户编号，给故障研判带来困难；第二，在停电故障的判断中，仅能够被动的根据用户的报修信息对停电故障进行判断，准确率低，且无法第一时间判断停电故障，造成用户体验差。
发明内容
针对背景技术中指出的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法及装置。
为实现本发明的目的，本发明提供的技术方案如下：
第一方面
本发明提供了一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，所述方法包括如下步骤：
停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
其中，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
其中，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
其中，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
其中，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
第二方面
本发明提供了一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，所述装置包括如下模块：
停电事件的采集和接收单元，所述停电事件的采集和接收单元用于停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于Logistic算法的故障研判模型建立单元，所述基于Logistic算法的故障研判模型建立单元用于基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
分析和追溯单元，所述分析和追溯单元用于基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
停电事件判断单元，所述停电事件判断单元用于根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
配电网故障识别单元，所述配电网故障识别单元用于根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
其中，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
其中，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
其中，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
其中，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
与现有技术相比，本发明通过用户地址解析定位方法，将用户报修信息中的非结构化信息编译成结构化信息，通过结构化信息的转换、匹配实现用户地址定位，为停电信息故障研判、精准派单、地理沿布等业务提供支撑。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，所述方法包括如下步骤：
停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
在优选的实施例中，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
在优选的实施例中，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
在优选的实施例中，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
在优选的实施例中，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
需要说明的是，在供电服务指挥平台利用已知停电、营销用户欠费、配网线路故障等信息，户表召测信息，判断可能的停电范围、判定报修工单是否为用户内部故障、客户欠费工单、已知计划停电、已知故障停电，通过自动匹配分析，实现同源工单提示，辅助工单合并。从调度自动化、配电自动化、用电采集系统、故障指示器、智能开关主站系统、漏电保护系统等系统，实时获取的网运行数据及10千伏主线跳闸、配变故障停电、分段(分支)线路跳闸(含电流突变)、线路接地故障、低压线路故障等信息，用于故障研判。
对报修用户对应的台区下所有已上报用户停电事件的集中器进行状态召测，若召测失败，则判断该集中器接带的用户均已停电，同时对未上报用户停电事件的集中器状态进行召测，进一步判断停电范围；当有用户编号时，接收到报修用户对应的采集器上报的用户停电事件且状态召测失败，或未接收到报修用户对应的采集器上报的用户停电事件且状态召测失败，则判断该集中器接带用户均已停电，同时召测其他集中器状态，进一步判断停电范围；如未接收到报修用户对应的采集器上报的用户停电事件且状态召测成功，或接收到报修用户对应的采集器上报的用户停电事件且状态召测成功，若用户内部故障研判中的召测电能表电压示值失败，则判断报修用户的电能表已停电，同时召测该集中器接带的其他电能表电压示值，进一步判断停电范围。
作为本发明优选的技术方式，故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
作为本发明优选的技术方式，在Logistic算法中，还应建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
该发明通过用户地址解析定位方法，将用户报修信息中的非结构化信息编译成结构化信息，通过结构化信息的转换、匹配实现用户地址定位，为停电信息故障研判、精准派单、地理沿布等业务提供支撑。
与上述方法相对应地，本发明提供了一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，所述装置包括如下模块：
停电事件的采集和接收单元，所述停电事件的采集和接收单元用于停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于Logistic算法的故障研判模型建立单元，所述基于Logistic算法的故障研判模型建立单元用于基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
分析和追溯单元，所述分析和追溯单元用于基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
停电事件判断单元，所述停电事件判断单元用于根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
配电网故障识别单元，所述配电网故障识别单元用于根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
在优选的实施例中，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
在优选的实施例中，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
在优选的实施例中，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
在优选的实施例中，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
本发明通过用户地址解析定位方法，将用户报修信息中的非结构化信息编译成结构化信息，通过结构化信息的转换、匹配实现用户地址定位，为停电信息故障研判、精准派单、地理沿布等业务提供支撑。
最后应当说明的是：上述实施例只是用于对本发明的举例和说明，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明不局限于上述实施例，根据本发明教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围内。
Claims (10)
1.一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
2.根据权利要求1所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，其特征在于，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，其特征在于，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
4.根据权利要求1所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，其特征在于，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
5.根据权利要求1所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的方法，其特征在于，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
6.一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，其特征在于，所述装置包括如下模块：
停电事件的采集和接收单元，所述停电事件的采集和接收单元用于停电事件的采集和接收，同时进行停电事件标记，所述停电事件标记包含停电事件地址和停电事件时间；
基于Logistic算法的故障研判模型建立单元，所述基于Logistic算法的故障研判模型建立单元用于基于有效的停电事件标记、配网检修信息与配电网故障之间的关联特性，建立基于Logistic算法的故障研判模型；
分析和追溯单元，所述分析和追溯单元用于基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，判断是否为多源停电事件的低压分支线停电；
停电事件判断单元，所述停电事件判断单元用于根据停电事件地址和停电事件时间，判断停电事件是否由用户欠费导致；若是，则通知用户缴费事宜，若不是，则进行故障研判；
配电网故障识别单元，所述配电网故障识别单元用于根据故障研判模型完成配电网故障的实时识别，基于识别结果进行故障主动抢修。
7.根据权利要求6所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，其特征在于，所述基于Logistic算法的故障研判模型包括：获取预设时间内的停电信号数量；从营销系统处获取到工单信息明细表，提取真实故障对应的信息，将真实故障对应的信息与预设时间内的停电信号数量进行匹配，得到真实故障事件；建立初始研判函数，基于真实故障事件对应的记录和停电信息对初始研判函数进行优化，得到优化后的基于Logistic算法的故障研判模型。
8.根据权利要求6所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，其特征在于，所述停电事件的采集和接收包括采集范围的确定、采集方式和接收用户报修事件，所述采集范围的确定通过提取各层级市镇乡楼宇地理信息，并补充为完整且符合标准要求的结构化地址信息；所述采集方式通过停电反馈系统进行主动采集，将采集的停电事件进行用户内部故障研判；所述接收用户报修事件为用户主动报修停电事件，用户主动保修停电事件由停电事由和停电时间构成。
9.根据权利要求6所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，其特征在于，所述基于停电事件地址和停电事件时间进行分析和追溯，具体包括：通过停电事件判断停电事由，并接收到90％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，则判断台区整体停电；若接收到主动上报的台区关口停电事件和50％以上用户集中器主动上报的用户停电事件，且所有集中器召测失败，则判断台区整体停电；否则，进行台区局部故障研判。
10.根据权利要求6所述的一种基于停电对配电网故障进行主动研判的装置，其特征在于，所述基于Logistic算法的故障研判模型为在Logistic算法的系统中进行模拟筛查故障的类型以及计算故障的准确位置。
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Cited By (1)
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| CN117034013A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-10 | 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 | 基于决策树的低压末端感知停电状态分析算法 |
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2022
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Cited By (2)
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| CN117034013A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-10 | 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 | 基于决策树的低压末端感知停电状态分析算法 |
| CN117034013B (zh) * | 2023-08-21 | 2024-03-08 | 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 | 基于决策树的低压末端感知停电状态分析算法 |
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