一種基于用電采集綜合信息的客戶側(cè)低壓用戶故障輔助研判方法

劉勃, 李瑋, 張莉, 何學(xué)東, 宋鵬飛

(國(guó)家電網(wǎng)有限公司客戶服務(wù)中心,天津 300000)

0 引言

電力呼叫中心為所有電力用戶提供業(yè)務(wù)咨詢、信息查詢、故障報(bào)修以及其他意見(jiàn)或建議,支撐起整個(gè)電網(wǎng)行業(yè)的服務(wù)工作[1-2]。根據(jù)95598話務(wù)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,目前的話務(wù)接聽(tīng)量較大、工單派單量不斷增加,其中用戶故障報(bào)修業(yè)務(wù)量位于前三名,可見(jiàn)電力行業(yè)中的用戶用電故障問(wèn)題不容忽視。相關(guān)學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究,取得了一定的進(jìn)展。呂小紅等[3]設(shè)計(jì)了基于灰色經(jīng)驗(yàn)融合的電網(wǎng)故障研判模型,采用灰色聚類匹配算法實(shí)現(xiàn)當(dāng)前電網(wǎng)故障的研判,能夠有效提升研判準(zhǔn)確率,但是故障研判過(guò)程較為復(fù)雜,時(shí)間較長(zhǎng)。袁丹等[4]提出了基于分類模型的配電線路故障研判方法研究,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)配電線路故障進(jìn)行分類,此方法能夠提高故障研判準(zhǔn)確率,但是研判時(shí)間耗時(shí)較長(zhǎng)。齊京亮等[5]提出一種基于多渠道故障信息的配網(wǎng)故障研判方法,根據(jù)報(bào)修信息對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行大致定位,在利用地址解析算法實(shí)現(xiàn)綜合定位。此方法故障定位效果較好,但是故障具體位置定位用時(shí)較長(zhǎng)。

針對(duì)上述方法存在的故障檢測(cè)耗時(shí)較長(zhǎng)問(wèn)題,構(gòu)建一個(gè)全新的低壓用戶故障輔助研判模型,解決以上問(wèn)題。

1 構(gòu)建電力行業(yè)呼叫中心低壓用戶故障輔助研判模型

1.1 OSB代理服務(wù)

根據(jù)本次營(yíng)銷用電采集服務(wù)的接口規(guī)范,需要針對(duì)該接口規(guī)范重新搭一套新的OSB代理服務(wù),并針對(duì)注冊(cè)到該代理服務(wù)上的接口調(diào)用日志解析功能進(jìn)行改造,具體實(shí)現(xiàn)如圖1所示。

圖1 調(diào)用日志解析功能改造流程

1.2 接口設(shè)計(jì)

在上述基礎(chǔ)上對(duì)電能表示值接口交互流程進(jìn)行設(shè)計(jì),流程如圖2所示。

圖2 電能表示值接口交互流程圖

根據(jù)圖3可知,95598業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)調(diào)用用電信息采集系統(tǒng)登錄認(rèn)證接口(WS_LOGIN)進(jìn)行身份認(rèn)證。認(rèn)證通過(guò)后,依據(jù)接口規(guī)范文檔中的電能表電能示值—請(qǐng)求對(duì)象輸入,將請(qǐng)求數(shù)據(jù)對(duì)象(單位編碼、用戶編號(hào)、電能表標(biāo)識(shí)、電能表資產(chǎn)編號(hào)、數(shù)據(jù)日期)組織成XML格式的字符串。將該字符串與認(rèn)證通過(guò)后的令牌作為入?yún)⒄{(diào)用用電信息采集系統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)查詢接口服務(wù)(WS_STATIC_DATA)。靜態(tài)數(shù)據(jù)查詢接口服務(wù)依據(jù)接口規(guī)范文檔中的電能表電能示值—返回?cái)?shù)據(jù)結(jié)果,生成數(shù)據(jù)內(nèi)容給95598業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)。

圖3 配電網(wǎng)供電分層結(jié)構(gòu)示意圖

1.3 制定低壓用戶故障研判規(guī)則

已知配電網(wǎng)按照電力輸送,可被分為5個(gè)層級(jí),因此研判模型在判別低壓用戶故障時(shí),需要橫跨4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),才能到達(dá)用戶位置。供電分層結(jié)構(gòu)如圖3所示。

(1)

(2)

則利用式(3),制定研判規(guī)則:

(3)

模型根據(jù)上述公式,判別、驗(yàn)證低壓用戶節(jié)點(diǎn)的用電狀態(tài)信,當(dāng)結(jié)果為0時(shí),模型需要按照由下至上原則,追溯故障電源點(diǎn),確定故障上下邊界:

(4)

式中,pli表示第i條線路l的電力運(yùn)行信息,當(dāng)pli≠0時(shí),則該結(jié)果為故障上層邊界,當(dāng)pli=0時(shí),說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)不是故障節(jié)點(diǎn),需要向上推衍,直至找出導(dǎo)致低壓用戶用電故障的節(jié)點(diǎn)。

1.4 設(shè)計(jì)低壓用戶故障研判邏輯

用電信息采集系統(tǒng)向配變召測(cè),再將結(jié)果發(fā)送至DMS,當(dāng)配變召測(cè)返回有具體數(shù)值,則為帶電配變;若召測(cè)返回為空或無(wú)返回,那么可疑停電配變;若部分配變召測(cè)返回的電壓值為0,則電壓值前三點(diǎn)有值時(shí),配變?yōu)橥ｋ娕渥?若電壓值前三點(diǎn)為0,則表示早已停電的配變。配電帶電狀態(tài)分析如圖4所示。

圖4 配電帶電狀態(tài)分析

圖中,Z1表示出線開(kāi)關(guān);C1～C6表示普通開(kāi)關(guān);P1～P5表示配變。當(dāng)P1電壓又返回值時(shí),P2和P4返回為空,P3、P5返回為0,則P1為待電配變,那么其中的P2和P4為可疑停電,P3、P5的前三點(diǎn)數(shù)據(jù)有值時(shí),就可判斷為剛剛停電,否則為早已停電。

如圖4所示,當(dāng)P1為帶電配變時(shí),那么P2、P4為可疑停電,P3、P5表示剛剛停電,因此從P5開(kāi)始追溯,此時(shí)上級(jí)開(kāi)關(guān)C5的供電范圍內(nèi),不存在帶電配變;然后判斷C5的上一級(jí)開(kāi)關(guān)C1,該開(kāi)關(guān)的供電范圍內(nèi),同樣不存在帶電配變;最后判斷C1的上級(jí)Z1,當(dāng)其供電范圍內(nèi)有帶電配變時(shí),則可以確定,C1就是跳閘開(kāi)關(guān)。

根據(jù)上述邏輯可知,存在的跳閘點(diǎn)可能并不唯一,因此在實(shí)際檢測(cè)中,當(dāng)模型研判出大于等于3個(gè)的跳閘點(diǎn)時(shí),合并這些跳閘點(diǎn),根據(jù)其中的1個(gè)開(kāi)關(guān),研究所有跳閘點(diǎn)。當(dāng)P5帶電配變時(shí),P2、P3、P4表示剛剛停電配變,此時(shí)的P1為可疑停電配變。設(shè)計(jì)的研判邏輯需要從P4開(kāi)始,其上級(jí)開(kāi)關(guān)C6無(wú)帶電配變,再上一級(jí)開(kāi)關(guān)C5包含有帶電配變,則C5被默認(rèn)為跳閘點(diǎn)。按照上述內(nèi)容,設(shè)計(jì)模型對(duì)低壓用戶故障的研判邏輯。此次研究在傳統(tǒng)研判模型的基礎(chǔ)上,優(yōu)化模型的觸發(fā)條件、研判規(guī)則以及研判邏輯,至此電力行業(yè)呼叫中心低壓用戶故障輔助研判模型,構(gòu)建完成。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

選定上一年度,電力行業(yè)呼叫中心,接到報(bào)修次數(shù)最多的4個(gè)低壓用戶居住區(qū)域作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用仿真測(cè)試軟件,模擬低壓用戶用電故障狀態(tài),如表1所示。

表1 測(cè)試基本條件

根據(jù)表1中的測(cè)試條件可知,4個(gè)地區(qū)低壓用戶故障的主要報(bào)修內(nèi)容,為用戶自有設(shè)備故障導(dǎo)致的跳閘問(wèn)題,滿足此次研究要求。按照上述數(shù)據(jù)模擬低壓用戶用電故障,圖5為未使用研判模型時(shí),一年內(nèi)4個(gè)地區(qū)低壓用戶故障檢測(cè)耗時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

(a) 區(qū)域A

根據(jù)圖中曲線可知,在沒(méi)有輔助研判模型幫助下,僅依靠用電信息采集系統(tǒng)檢測(cè)故障時(shí),還需要人工檢測(cè)輔助,因此耗費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)。經(jīng)統(tǒng)計(jì),呼叫中心由接到用戶報(bào)修電話、開(kāi)始派單、檢測(cè)分析、數(shù)據(jù)上傳、用戶反饋階段中,所耗費(fèi)的平均時(shí)間,如表2所示。

表2 故障報(bào)修總耗時(shí)統(tǒng)計(jì)(平均值)

根據(jù)表2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知,用電信息采集系統(tǒng)應(yīng)用下,A、B、C、D 4個(gè)地區(qū)的故障報(bào)修總耗時(shí),均在40 min左右,其中在故障檢測(cè)階段,包含了檢修來(lái)回所用的通行時(shí)間。再統(tǒng)計(jì)上一年度,4個(gè)地區(qū)故障報(bào)修服務(wù)的企業(yè)總支付成本。在人工輔助檢測(cè)A、B、C、D 4個(gè)地區(qū)的低壓用戶用電故障時(shí),所耗費(fèi)的檢測(cè)成本,如表3所示。

表3 上一年度報(bào)修成本 單位:萬(wàn)元

根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)可知,一年中,在檢修人員人工成本上,電力行業(yè)會(huì)有很大的開(kāi)支。將4個(gè)故障輔助研判模型,分別投入到用電信息采集系統(tǒng)中,將4個(gè)區(qū)域作為測(cè)試組,檢測(cè)4個(gè)地區(qū)1年內(nèi),低壓用戶故障報(bào)修問(wèn)題。

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 用戶故障檢測(cè)耗時(shí)

圖6中的曲線圖像為不同測(cè)試組應(yīng)用下4個(gè)地區(qū)的低壓用戶故障檢測(cè)耗時(shí)結(jié)果。

(a) 區(qū)域A測(cè)試結(jié)果

根據(jù)圖中曲線可知,面對(duì)4個(gè)檢測(cè)地區(qū),實(shí)驗(yàn)組應(yīng)用構(gòu)建的模型后,故障檢測(cè)耗時(shí)縮短到5 min之內(nèi),3個(gè)對(duì)照組的故障檢測(cè)耗時(shí),在7～9 min左右?？梢?jiàn)應(yīng)用故障輔助研判模型后,故障檢測(cè)階段沒(méi)有了檢修路上來(lái)回耗費(fèi)的時(shí)間,直接通過(guò)研判模型,獲取發(fā)生故障的節(jié)點(diǎn),同時(shí)將故障位置反饋到檢測(cè)系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離檢測(cè)。

2.2.2 故障研判方法下設(shè)備穩(wěn)定性

為證明設(shè)計(jì)方法方法下設(shè)備穩(wěn)定性,將本文方法與文獻(xiàn)[3]方法、文獻(xiàn)[4]方法、文獻(xiàn)[5]方法比較,得到不同各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓情況如圖7所示。

圖7 各個(gè)方法下節(jié)點(diǎn)電壓

本文將系統(tǒng)穩(wěn)定性的節(jié)點(diǎn)電壓下限設(shè)置為0.96。對(duì)于各個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō),其他方法下的節(jié)點(diǎn)電壓都小于系統(tǒng)方法,這是因?yàn)槠渌椒ㄎ锤鶕?jù)得到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)控,是用電設(shè)備安全配置的電壓期望值低于了對(duì)節(jié)點(diǎn)電壓下限的設(shè)置值,允許了某種程度的電壓壓降越限,這樣會(huì)存在安全隱患。

3 總結(jié)

本文方法通過(guò)引入人工智能技術(shù),在原有傳統(tǒng)構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上,對(duì)用戶故障輔助研判模型進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論。

(1) 所設(shè)計(jì)模型的服務(wù)支撐更加精準(zhǔn),運(yùn)營(yíng)成效更加明顯。

(2) 所設(shè)計(jì)模型的服務(wù)效率提升明顯,業(yè)務(wù)能力持續(xù)提升。

(3) 所設(shè)計(jì)模型的故障檢測(cè)耗時(shí)較短,在A、B、C、D 4個(gè)地區(qū)的故障報(bào)修總耗時(shí)均在40 min左右。