試述大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采集運維業(yè)務(wù)中的應(yīng)用

江勝男 沈陽供電公司

一、新時期背景下電力大數(shù)據(jù)的特征概述

內(nèi)容包括以下幾個部分：一是數(shù)據(jù)價值不夠理想。簡單來說，在一般情況下，電力數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在能夠在海量的電力數(shù)據(jù) 中挖掘出能夠?qū)μ嵘娏ο到y(tǒng)管理完善性的相關(guān)信息。例如在輸變電設(shè)備的檢測系統(tǒng)中，其所采集到的絕大多數(shù)電力數(shù)據(jù)均保持在正常狀態(tài)，非正常數(shù)據(jù)的數(shù)量僅占極小一部分，但非正常的電力數(shù)據(jù)確是用于對電力設(shè)備進行狀態(tài)檢測的核心數(shù)據(jù)。二是電力數(shù)據(jù)具有交互的特征。在當前的發(fā)展階段，我國電力行業(yè)的發(fā)展重心逐漸地朝著用戶的方向發(fā)生偏移，廣大的用電客戶的服務(wù)滿意度已經(jīng)成為橫向電力服務(wù)水平的核心標準，因此，供電局可通過按照數(shù)據(jù)的挖掘，進一步掌握廣大用電客戶的實際需求，從而提升用戶整體服務(wù)滿意度。電力數(shù)據(jù)所具備的交互特征同時也體現(xiàn)在能夠在用電高峰時為電網(wǎng)實現(xiàn)供電的優(yōu)勢中。三是處理效率高。供電局在對海量電力數(shù)據(jù)展開決策的過程中，可通過根據(jù)實時及在線處理的相關(guān)要求來提升決策效率，這就需要進一步提高對電力數(shù)據(jù)的處理效率，當電力數(shù)據(jù)達到其決策要求時，就要快速地對這些海量的電力數(shù)據(jù)展開深入的分析。

二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在采集運維業(yè)務(wù)中的實際應(yīng)用

（一）系統(tǒng)模型構(gòu)建

1.關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)模型構(gòu)建過程中，整個采集系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)采集、清理、儲存、分析、處置、讀取應(yīng)用6 個環(huán)節(jié)。本次研究主要涉及數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，通過引入關(guān)聯(lián)型聯(lián)機分析處理技術(shù)和多維分析技術(shù)，對整個系統(tǒng)進行進一步的優(yōu)化。

關(guān)聯(lián)型聯(lián)機分析處理技術(shù)：該種處理技術(shù)主要應(yīng)用的是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，依托關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對多維數(shù)據(jù)進行有效的表達和處理，然后對數(shù)據(jù)庫當中的關(guān)系型數(shù)據(jù)進行動態(tài)化多維度的分析，并將最終的分析結(jié)果儲存到關(guān)系數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)當中。在該系統(tǒng)當中所儲存的文件大小主要受到RDBMS（關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)）限制，整體的數(shù)據(jù)上傳、下載速度較快，儲存空間相對數(shù)據(jù)的維度不會產(chǎn)生限制，也可以利用其他數(shù)據(jù)處理模式對數(shù)據(jù)進行分析。

多維聯(lián)機分析處理技術(shù)：該種處理技術(shù)是數(shù)據(jù)分析的另外一種表現(xiàn)形式，依托多維數(shù)據(jù)分析儲存結(jié)構(gòu)。該種數(shù)據(jù)分析技術(shù)使用專業(yè)的多維結(jié)構(gòu)儲存數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫文件的大小主要受到整個操作平臺系統(tǒng)的限制，儲存的數(shù)據(jù)不會達到TB 級。在數(shù)據(jù)進行規(guī)劃處置過程中，需要進行有效的測算，否則很容易造成數(shù)據(jù)過大，不能夠正常發(fā)揮其應(yīng)有的數(shù)據(jù)分析作用。該種數(shù)據(jù)分析模式之下，數(shù)據(jù)的上傳和下載速度相對較為緩慢，無法支持動態(tài)多維分析，但是能夠支持高性能的輔助決策計算。

2.業(yè)務(wù)框架構(gòu)建

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要想在采集運維業(yè)務(wù)當中得到充分應(yīng)用，就需要構(gòu)建大數(shù)據(jù)運行維護業(yè)務(wù)框架，該業(yè)務(wù)框架主要用于對數(shù)據(jù)的采集、收集、營銷和運行維護，依托數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載層對所收集到的數(shù)據(jù)進行分類，并向系統(tǒng)的儲存層提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)。儲存層對數(shù)據(jù)進行分類整理之后，向數(shù)據(jù)分析層提供所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析層對所提供的數(shù)據(jù)進行進一步的優(yōu)化檢索，然后為整個系統(tǒng)的異常工單的智能派發(fā)、智能處理、多維數(shù)據(jù)質(zhì)量評價提供數(shù)據(jù)支撐。

（二）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)背景下采集運維業(yè)務(wù)的優(yōu)化

1.異常工單的智能化派發(fā)

當前的異常工單派發(fā)主要是由人工操作完成，但是異常工單派發(fā)人員不能夠?qū)收犀F(xiàn)場的實際情況和緊急程度有一個全面的了解和判斷，經(jīng)常會造成系統(tǒng)當中的各種異常工單量大，但沒有得到有效的處置，也不能夠根據(jù)故障的緊急情況，按照先后進行派發(fā)，使得故障的處置存在諸多不合理情況，很多小故障演變成大故障，最終造成巨大經(jīng)濟損失。依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)Σ杉\維業(yè)務(wù)當中的異常工單派發(fā)情況進行智能化優(yōu)化。通過對各種數(shù)據(jù)信息進行針對性的分析，明確各種故障的輕重緩急并能夠?qū)⒐收陷^為嚴重的工單及時派發(fā)給維修人員，及時對故障進行處理，避免造成嚴重危害。在具體應(yīng)用過程中，首先應(yīng)該明確采集運維業(yè)務(wù)的效用值模型。在單個表績效用值基礎(chǔ)上，會受到每月的平均用電量以及異常情況持續(xù)時間和下一階段抄表天數(shù)的影響。而具體的工單效用則是指工單故障電表效益總和，由此可以得到采集運維效用值模型。系統(tǒng)當中的一個電表的異常持續(xù)時間是指電表持續(xù)一天所造成的電量監(jiān)控損失，按照累加方法進行計算，距離下一個抄表天數(shù)分析，當距離效益抄表的天數(shù)越接近，則顯示對該用戶的監(jiān)控損失電量概率越大，故障緊急維修程度越高。當距離效益抄表天數(shù)越遠，則顯示對該用戶的監(jiān)控損失電量概率越小，因為該因數(shù)所造成的影響越小，趨近于零。

2.智能化處理異常工單

在傳統(tǒng)的采集運維業(yè)務(wù)開展過程中，由于缺乏智能化的數(shù)據(jù)分析，再加上很多運行維護人員對所在區(qū)域缺乏了解，所以故障維護的整體效率普遍較低，缺乏針對性的分析，只能夠?qū)ΜF(xiàn)場故障進行一一排查，大大增加了人力成本投入。而將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用其中，能夠?qū)Ξ惓９收线M行有效的分類，明確緊急故障和非緊急故障，并及時確定異常工單產(chǎn)生的原因，從多維角度分析異常工單產(chǎn)生的原因。

三、結(jié)束語

進入21 世紀以來，以互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云計算為代表的信息技術(shù)在各個領(lǐng)域成熟應(yīng)用，大大提升了信息化水平，生產(chǎn)效率進一步提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)是以互聯(lián)網(wǎng)為支撐所誕生的一種全新的應(yīng)用技術(shù)。隨著人們物質(zhì)生活水平不斷提高，對高品質(zhì)電能的需求量不斷增加，這也就對電力系統(tǒng)的采集運維業(yè)務(wù)提出了越來越高的要求，需要加大對采集運維業(yè)務(wù)的高效護理和針對性護理，提高工作效率，保證持續(xù)供電。而將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到采集運維業(yè)務(wù)當中，能夠大大提高系統(tǒng)運行維護的工作效率，實現(xiàn)運行維護的智能化操作，降低人力成本投入。