欧阳沙
摘 要：线路故障抢修是电网运转管控项目中关键一环，抢修的速率效果是验证供电单位服务水平的关键性指标。现如今，由电力使用者报修发起的传统抢修形式已经无法很好地契合电力使用者精细化的用电需求。本文分析一项基于配电网专用及公用线路的突出性问题，构建一个可以迅速辨别隐患的研判模型。
关键词：停电信息公布 故障辨别 主动抢修 故障研判 应用
中图分类号：TM755 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2019）06（b）-0069-02
传统配电网抢修的形式，通常是通过电力使用者打电话通知相关工作者前来修理的形式进行，在问题的描绘上很容易出现偏差，同时事故报修时间会出现滞后，拉低了电力部门的抢修效率。与此同时，配电网抢修机制资料整合能力不夠、模块化技术上使用的力度不明显、统筹功能表现不突出的隐患与日俱增。对此，本文把配电网专用以及公用线路停电信号总值作为着力点，采取大数据在线挖掘手段，可以高效地辨别配电网线路的突出性问题，构建一个可以迅速辨别隐患的研判模型，能够提高配电线路故障辨别的准确程度及实用程度，为配网抢修的指示以及故障报备环节给予必要的数据支撑，提升电力事故报备以及电力使用者告知有关部门的速率，完成好主动抢修的工作。
1 主动抢修要点
在抢修环节中，相关电力维修者一定要在最短的时间内纠察出故障及其出现原因，再有条不紊地进行现场抢修工作，定时向故障装置所影响的电力使用者报备事故的有关讯息，使用电用户能够知晓此时突然停电的原因和情形，帮助线路故障抢修的工作从“被动式的抢修”转变到“主动式抢修”形式，真正地减少事故停电的总体时长、提升事故抢修的整体效率。关于主动抢修开展过程中的几点注意要点，总结为以下几点：
第一，多信息源。运用好营配联动的效用，整合配电网智能化、生产管控、营销管控、计量四位一体的全面数据予以采集，获得最初始的故障相关数据，在获得数据之后就可以继续解析配电网中、低压装置的故障。
第二，实时获得故障的状况。相关的电力抢修人员需要维持和配电智能化机制以及计量四位一体机制等配电网运转监控机制的接口即时性，在最短的时间内获得故障的状况资料。
第三，精准解析故障原因。关于配电网运转监控关机制上传的故障信息，根据相关的条例准则予以系统化的解析，剔除掉那些已经重复的故障信息，剔除计划停电带来的影响因素，由此确保故障信息精准实用。
第四，尽早地抢修故障。对于主动查验到的问题，科学规划出研判周期，研判结束之后就立刻生成抢修工单，再下发到有关的抢修队伍，实现电力故障的高效抢修。
第五，合理公布故障。采集、整合、解析完配电网的有关故障后，相关电力部门工作者需要用短信或者微信等通讯手段向用电使用者们公布停电通知，完成好解答疑惑方面工作，由此提高和电力使用者之间的稳定和谐关系，彰显出电力单位高品质的客户服务层次。
2 主动抢修的流程规划
配电智能化机制作为中压故障讯息的关键源头，为中压故障的主动抢修带来了有效的信息支撑。配电网抢修的相关平台根据配电智能化机制数据端口，收到闭合变位故障方面的讯息，故障讯息总体来说，涵括变位闭合、故障所配备的配电变压器（简称配变）、故障时长等。
第一，相关事故的研判工作。配电网抢修的总体指示平台在接收到配电智能化机制上传的闭合变位故障信息和所引发的配变资料之后，仔细地查看现在已停电的情况，判断是否属于重复性信息。如判断出这并非重复性的信息，就以一条新停电事件的方式登记到预判总值表之中。通过人工查验之后就在停电事件库中，再次判定为故障停电。“人工确认”这一步骤的目的在于防止配电智能化机制的资料不精准，其机制就能够配置选择省去“人工确认”这一步骤。
第二，工单下发。对于已再次明确的故障停电问题产生的故障抢修工单，相关的电力抢修工作者需要把工单下发到抢修队伍予以现场故障处理。
第三，信息公布。系统基于营配融合数据解析停电影响电力使用者，把智能化生成的停电告示通过短信或者微信的形式向停电电力使用者下发，电力使用者就可以在最快的时间熟知停电的原因及具体的状况，告诉客户供电单位已经开始抢修故障。由此不断提升主动抢修的服务，减少电力使用者向95598报修的频次，提供给广大民众更为优质的服务体验。
3 数据采集及分析
3.1 数据采集环节
以2017年6月30日—2018年6月30日用电信息采集机制里配电变压器的停电的有关信号数据作为基石，进入到用电信息采集机制，各自查找同时导出这一时间段专用以及公用配电变压器准确停电资料，所寻找的资料涵括线路、户名、终端停电节点、终端复电节点等。
3.2 数据分析环节
从电网用电信息采集机制中导出2017年以来的专用和公用配电变压器有效停电数据，对其中停电的时间低于15min的信号可以排除出去，以5min为时间的间隙分别整合出专、公配电停电信号总值当作自变量的信息;从PMS系统查中导出2017以来的配网检修规划方面资料，所需要查看的主要信息涵括如下几点：工作时长、主线路总称、现实运转的初始时间、现实工作完毕的节点、操作状况描绘、电压层级等，按照PMS系统中一致时段的停电检修规划对自变量信息予以搭配或者祛除;再对工单里的事故及供电单位日常运转过程中登记的故障予以资料地整合，由此将其当作故障因变量数据。
4 构建故障研判模型
本次借助SPSS Modeler数据挖掘的软件，采用决策树对数据予以训练及测试，把公变以及专变的停电信号总体数值当作输入的变量，而把是否故障当作输出的变量。
在SPSS Modeler软件中采用C4.5算法构建模型，运用分类损失矩阵，将非故障辨别故障的惩罚指数设定为3，将故障辨别成非故障惩罚指数设定为1，这是因为机制对辨别为故障的事故会下派相关的电力维修员到达事故现场，如果其预先的判断出现偏差，由此造成的费用损耗较大。对模型予以剪枝，剪掉低于170的节点，最终获得的模型包括了11个节点，21个枝。这一模型的训练和测试数据如表1所示。
Total代表一种辨别出的整体数据量，1代表出现故障的数量，0代表非故障的数量，i-j代表把i辨别成j的数值（i=0，1，j=0，1），Correct rate代表辨别的精准比率，Hit rate代表故障命中比率。
在主动抢修过程中，相关工作人员将非故障辨别为故障，所产生的费用极高，故障命中比率就成为一项较为关键的指标。从2017年全部数据之中，任意选取其中10%的数据，开展模型测试。其模型的训练故障命中比率是90.99%，而测试的命中比率是72.94%。
5 结语
本文利用数据挖掘环节中的决策树，构建一项线路故障识别的模型，其精准度很高，工作人员在不添加相关硬件设施的情况下，开展主动抢修工作。
参考文献
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