大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用研究

文/鐘鎮(zhèn)宇，國網(wǎng)湖南省電力有限公司漢壽縣供電分公司

1 引言

我國對(duì)民眾日常的用電信息采集系統(tǒng)建設(shè)已經(jīng)進(jìn)入尾聲，現(xiàn)階段，我國各地區(qū)共計(jì)接入智能電表4.2億只，電能計(jì)量終端有1268.95萬臺(tái)，覆蓋了全國3.86億的用戶。所以為了保障采集工作的順利進(jìn)行，成為現(xiàn)階段建設(shè)的重要問題，同時(shí)這也是采集系統(tǒng)的未來發(fā)展方向。目前，我們的運(yùn)維采集業(yè)務(wù)仍然存在缺陷，比如采集的效率低下、無法劃分故障的緊急性、無法對(duì)故障的位置進(jìn)行準(zhǔn)確的定位等一系列問題，本文主要對(duì)運(yùn)維采集業(yè)務(wù)中的問題進(jìn)行了處理，提出大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在運(yùn)維采集業(yè)務(wù)中的優(yōu)化情況。

2 加強(qiáng)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)智能電表進(jìn)行計(jì)量的意義

使用智能電表是組成智能電網(wǎng)的重要部分，使用智能電表進(jìn)行電能的計(jì)量是建設(shè)中的重要組成部分，操作的質(zhì)量和操作的可靠性能夠直接關(guān)系到國家電網(wǎng)的企業(yè)形象，由于這能夠直接影響個(gè)人的利益，所以人們對(duì)采集系統(tǒng)格外關(guān)注。加強(qiáng)對(duì)電量的計(jì)量準(zhǔn)確可靠性，及時(shí)處理智能網(wǎng)絡(luò)的故障，維護(hù)用戶的合法利益，能夠?yàn)槠髽I(yè)樹立一個(gè)良好的形象；同時(shí)，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠減少工作人員的工作壓力，有效提高運(yùn)維采集的進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用。

3 采集運(yùn)維業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)模型

3.1 大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)

大數(shù)據(jù)在采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中擁有許多的應(yīng)用，其中包括采集數(shù)據(jù)、清理廢棄數(shù)據(jù)、儲(chǔ)存數(shù)據(jù)、分析各種數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理、解讀和應(yīng)用，在本篇文章中，我們研究大數(shù)據(jù)的分析方面（即OLAP），主要包括了以下兩種形式：

1）關(guān)系型聯(lián)機(jī)分析處理

關(guān)系型聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)主要依賴于關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，采取關(guān)系型的結(jié)構(gòu)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示和解讀，同時(shí)對(duì)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的多維分析。使用這種方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示，擁有裝載快、儲(chǔ)存空間小、不限制維度數(shù)、可使用SQL進(jìn)行分析的優(yōu)點(diǎn)。

2）多維聯(lián)機(jī)分析處理

多維聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)是一種進(jìn)行多維數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的方式，這種方式會(huì)遭受使用平臺(tái)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存量的限制，基本上很難達(dá)到TB級(jí)，同時(shí)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存時(shí)，需要對(duì)平臺(tái)的儲(chǔ)存量進(jìn)行預(yù)測(cè)，否則會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)爆炸；并且這種方法有裝載慢，位數(shù)低等缺點(diǎn)，只適合應(yīng)用于對(duì)高性能輔助決策的計(jì)算。

3.2 大數(shù)據(jù)運(yùn)維業(yè)務(wù)的架構(gòu)

大數(shù)據(jù)運(yùn)維業(yè)務(wù)的構(gòu)架分為數(shù)據(jù)ETL層（選擇數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)篩選，之后裝載進(jìn)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層）、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層（儲(chǔ)存ETL層的數(shù)據(jù)并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分別儲(chǔ)存在不同的數(shù)據(jù)庫）、數(shù)據(jù)分析層（對(duì)儲(chǔ)存層的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高應(yīng)用服務(wù)的效率）、應(yīng)用層（實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維動(dòng)態(tài)分析，在異常工單只能化派發(fā)、異常工單智能處理、采集運(yùn)維多維度質(zhì)量評(píng)價(jià)三個(gè)板塊之間實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用）四個(gè)層次，其中應(yīng)用層的三個(gè)板塊之間相互協(xié)調(diào)，同時(shí)還能獨(dú)立運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)完美的功能融合；所需要分析的數(shù)據(jù)源包括采集數(shù)據(jù)庫、營銷數(shù)據(jù)庫、運(yùn)維數(shù)據(jù)庫?？傮w架構(gòu)如圖1所示：

圖1 大數(shù)據(jù)運(yùn)維業(yè)務(wù)架構(gòu)示意

4 大數(shù)據(jù)運(yùn)維優(yōu)化方案

4.1 異常工單智能派發(fā)

1）使用效用值模型

即Y效用值=Σf(x),其中Y效用值表示進(jìn)行采集運(yùn)維時(shí)的效用值，f（x）表式單個(gè)異常電表的效用值。

2）使用模型

圖2 持續(xù) N 天無抄電能表數(shù)據(jù)的電能表數(shù)分布統(tǒng)計(jì)

我們對(duì)5000名用戶和5000名非用戶進(jìn)行了日電量進(jìn)行了分析，根據(jù)圖表我們可以發(fā)現(xiàn)，低壓居民用戶日用電量標(biāo)準(zhǔn)偏差為21左右，小于21的用戶占94%，低壓非居民用戶日用電量標(biāo)準(zhǔn)偏差為120左右，低于120的用戶占90%左右。這充分說明了我們?cè)谌粘Ｉ钪屑矣秒娏Φ膿p失并不是太多，但是仍有損失；而在各個(gè)企業(yè)或者工廠中，由于電量的大量使用更容易使終端產(chǎn)生故障，從而出現(xiàn)較大的偏差。

同時(shí)，我們也分析了距離抄表日天數(shù)故障的頻率，由圖2可以知道，用戶距離抄表日越近，損失的電量越多，產(chǎn)生的故障越多。

4.2 對(duì)異常的工單進(jìn)行智能化的處理分析

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)彌補(bǔ)了原始采集運(yùn)維工作的局限性，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查之后，運(yùn)維工作人員可以提高對(duì)所屬地區(qū)進(jìn)行高效率的運(yùn)維工作，提高運(yùn)維工作人員對(duì)故障發(fā)生的預(yù)估能力，及時(shí)處理異常工單，提高了運(yùn)維效率。如果新生成異常工單，可以通過生產(chǎn)廠家、國家網(wǎng)絡(luò)招標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行判斷，從而盡快的確定故障原因，并對(duì)故障原因進(jìn)行預(yù)測(cè)、分析、處理，利用下列公式進(jìn)行分析。

4.3 對(duì)采集終端產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)

根據(jù)運(yùn)維采集的數(shù)據(jù)對(duì)采集終端進(jìn)行質(zhì)量分析，參照終端運(yùn)營廠商提供的數(shù)據(jù)建立終端產(chǎn)品質(zhì)量分析評(píng)價(jià)的指標(biāo)。

1)終端故障更換率：終端故障更換率=周期內(nèi)更換終端的數(shù)量÷周期內(nèi)在運(yùn)行的采集終端數(shù)量×100%。

2)終端時(shí)鐘偏差超標(biāo)占比：終端時(shí)鐘偏差超標(biāo)占比=周期內(nèi)終端時(shí)鐘偏差超過5min的終端數(shù)量÷周期內(nèi)在運(yùn)行的采集終端數(shù)量×100%。

3)各廠家終端故障率：終端故障率=周期內(nèi)終端發(fā)生故障的次數(shù)÷周期內(nèi)在運(yùn)行的采集終端數(shù)量×100%。

5 運(yùn)維采集業(yè)務(wù)中存在的問題和解決方法

5.1 提高運(yùn)維采集的效率

在現(xiàn)代社會(huì)中由于社會(huì)的發(fā)展，導(dǎo)致人們對(duì)電力的用途更加廣泛，各電力公司也在不斷發(fā)展，但是經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)每天電力公司產(chǎn)生的異常工單有一萬多，而電力公司的工作人員遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以及時(shí)去處理這些異常工單，并且大部分公司沒有工單的篩選制度，導(dǎo)致工單的緊急程度無法劃分，影響采集效率。

有效運(yùn)用采集運(yùn)維模型，篩選這些異常工單，合理判斷異常工單的緊急程度，及時(shí)處理故障，建立消缺機(jī)制，提高運(yùn)維采集的效率。

5.2 準(zhǔn)確確定故障位置

運(yùn)維采集的工作人員需要對(duì)各種運(yùn)維對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)會(huì)發(fā)現(xiàn)擁有59種異?，F(xiàn)象，根據(jù)出現(xiàn)故障的不同又可以將其劃分為100種，這些故障擁有各種復(fù)雜的故障地點(diǎn)，難以準(zhǔn)確定位，從而影響處理的及時(shí)性。

建立大數(shù)據(jù)故障庫，記錄發(fā)生的各種故障及原因，針對(duì)對(duì)各地區(qū)的勘察確定相應(yīng)的故障類型，提高現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維采集的效率。

5.3 制定合理的考核系統(tǒng)

我國現(xiàn)階段的電力企業(yè)在信息采集運(yùn)維業(yè)務(wù)中主要依靠線下進(jìn)行工單處理，無法準(zhǔn)確把握故障的發(fā)生原因，不能有效的反饋，現(xiàn)場(chǎng)缺乏有效的考核系統(tǒng)，不能保證采集工作的質(zhì)量。

制定合理的考核系統(tǒng)，將工作人員的工作情況列入季度考核項(xiàng)目，關(guān)系到工作人員的個(gè)人利益，提高工作人員的積極性，制定合理的獎(jiǎng)罰制度，要求去現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行作業(yè)的工作人員帶回可靠的材料，防止出現(xiàn)偷懶現(xiàn)象。

6 結(jié)語

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在運(yùn)維采集業(yè)務(wù)中占有重要的地位，在采集用戶信息時(shí)，可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分析，深入挖掘，合理處理，運(yùn)用智能化派發(fā)異常工單等有效手段提高運(yùn)維采集的效率，同時(shí)精簡(jiǎn)了采集的過程，加強(qiáng)了采集的準(zhǔn)確性，使運(yùn)維采集更加有水平，更加被人們喜歡。用電信息采集的運(yùn)維管理是一項(xiàng)龐大而復(fù)雜的工作，本文提出的對(duì)異常工單智能化派發(fā)、異常工單智能處理和采集運(yùn)維多維度質(zhì)量評(píng)價(jià)只是對(duì)其中的一部分業(yè)務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化應(yīng)用，后續(xù)還將對(duì)采集異常智能化甄別、異常工單智能處理及異常工單智能化派發(fā)進(jìn)行更深入的實(shí)踐與研究，最終為滿足國網(wǎng)營銷部的“全覆蓋、全采集、全費(fèi)控”目標(biāo)要求提供強(qiáng)有力的技術(shù)保障。