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  • 成功案例

    应用场景

    • 调度领域应用案例
    • 设备管理领域应用案例
    • 营销管理领域应用案例
    基于复杂事件处理的配网故障诊断

    亚运会排球比分 www.koebc.tw 电网在发生故障停电的时候会产生大量的信息,目前都是由调度员人工方式分析诊断数据,现有信息系统对调度员的分析判断业务支撑能力不足,调度员及时处理故障停电工作难度大、效率低,还存在数据不全面、不及时,准确性低等问题,特别是在恶劣天气下的多发故障停电时,调度端很容易出现数据分析及信息发布瓶颈,并滞后故障事件向抢修和客服发布信息。迫切需要技术支撑来提升故障处理的广度、精细度以及实效性。

    复杂事件处理(CEP)技术是一套理解和控制事件驱动型信息系统的方法,起源于1990—2000年之间斯坦福大学一项名为RAPIDE的仿真研究项目,其特点是通过事件之间普遍存在且最为重要的时间、因果及聚合关系对事件进行关联和整合,为事件驱动型信息系统提供了一个新的事件处理维度和系统化处理手段,已在金融、证券等领域得到了应用。当前故障信息处理及诊断所遇到的数据过剩而信息匮乏的困境主要是未能从事件等信息处理的本质角度对数据和信息及结论知识等概念进行有效区分,所以,CEP的处理方式非常适合电网故障处理的场景。

    为了支持深圳电网停电管理相关业务应用,针对电网部分地区量测覆盖度低,量测终端数据更新慢等问题,通过整合EMS数据的、DMS数据和计量自动化数据等实时监测数据流,以及低压用户报障信息等非实时数据,配合电网GIS模型,构建支持电网停电管理的事件驱动模型?;谂渫鞫仍诵泄芾硐低辰⒘说缤5绺丛邮录硪?,通过综合各种实时数据与事件,解决电网故障情况下的大量事件涌入造成的信息处理瓶颈,对提高电网故障停电情况下的快速复电具有非?;拇俳饔?。

    配网故障诊断
    电网综合数据平台
    电网大数据
    配电网负荷总量预测

    负荷总量预测是将整个规划地区的电量或负荷作为预测对象,以预测区域历史电量,历史负荷以及一些经济因素为依据,预测结果是未来预测区域对电力的需求量和电网的供电容量,它属于战略预测,对预测区域供电电源点的确定和发电计划具有重要的指导意义。

    使用历史电量、经济因素、负荷密度等数据,通过ARIMA、弹性系数法、综合用电水平、负荷密度法等算法构建配电网负荷总量预测模型。

    历史电量分解
    设备缺陷主题河

    通过主题河的方式展示了设备缺陷随时间的变化,中间是时间轴将整个图分为地上河与地下河,分别表示设备缺陷的不同纬度,第一个图地上河表示生产厂家设备缺陷的变化,每个颜色代表一个生产厂家,河的宽度显示了各局缺陷的数量,波峰表示该年份的缺陷总数量比较高;地下河则表示不同设备类型的缺陷数量随时间的变化。从理论上说地上河与地下河除颜色不一样外,应该是对称的。

    设备缺陷主题河
    设备缺陷关联分析

    通过这样的多维分析手段,揭示变量间的内部关联结构及分布概况,从二维关联分析图中可知,在统计周期内,型号为SFPSZ7-150000/200的主变,发现冷却系统的缺陷较多,同时,型号为SZ10-50000/110的主变,发现渗漏油的缺陷较多。

    设备缺陷关联分析

    针对设备型号、缺陷类型、投运年限、生产厂家四个维度,建立思维关联网络图,揭示变量内部关联结构,从图中可知,西安变压器厂生产的型号为SFPSZ7-150000/200的主变,发现缺陷较多,且西安变压器厂生产的主变发现的缺陷集中在冷却系统;投运5~10年的主变,发现渗漏油的情况较多;型号为SZ10-50000/110的主变,在投运10年内较容易出现缺陷,缺陷主要集中在渗漏油;ABB变压器有限公司生产的KTRT123X50型号的主变出现缺陷的数量也较多。

    思维关联网络图
    设备缺陷数量分析

    通过树图对各供电局的缺陷在不同的设备类型间的分布情况进行了可视化。不同的颜色表示不同的供电局,每一个方块表示一种设备类型,方块的面积大小表示缺陷的数量。从下图就可以很直观的看出每个供电局在某年缺陷数的对比情况,以及该局哪些设备类型缺陷比较多。

    设备缺陷数量分析
    计量装置故障分析

    电能计量装置在发、供、用电的地位是十分重要的,因此电能计量装置的故障很受重视。此处,通过收集生产厂家、设备类型、设备型号、环境信息、天气信息、终端参数及历史发生故障等信息,使用网络分析方法探索计量装置发生故障的上下文关联结构,并建立计量装置故障归因模型,对已发生的故障进行归因分析,根据预测的概率大小,有针对性的分析原因并制定合理的运维策略,有效提高计量装置的运维效率和在线率,通过网络图,可以发现故障停电(停电类型)、投入年限[10,15)与故障发生的关联性较强,从而揭示了上下文的关联结构。

    计量装置故障分析
    计量装置通信故障预测

    使用发送字节、重连次数、数据流量、报警流量、心跳流量通讯流量数据及现场运维等数据作为数据源,建立计量装置故障预测模型,以对装置进行事前诊断分析,根据预测得分排名,有针对性的制定运维策略,有效提高计量装置的运维效率和在线率。

    计量装置通信故障预测
    电力行业客户画像

    客户画像是一种主要使用聚类算法对客户的多维属性进行细分,并进行特征的刻画描述,以更形象的方式知道每个(每类)客户的目标、观点及行为等信息的方法?;诘缌突ё柿?、客户用电、客户投诉咨询等数据,建立每个客户(群)的专属特征画像,在营销、客服、运营等环节具有非常重要的实用价值,可指导营销决策、信用分析、满意度分析等相关应用,进一步提升服务体验等等。

    电力行业客户画像
    95598客户问题文本挖掘分析

    客户价值信息过滤:使用朴素贝叶斯模型对客户问题进行分类自动识别,以过滤掉一些无价值的信息,挖掘出有价值的信息量,可以提升我们的客户满意度和客户忠诚度。

    95598客户问题文本挖掘分析

    典型客户

    贵州电网公司

    贵州电网公司

    2015年10月,贵州大电网风险评估与差异化运维系统示范应用(软硬件采购)项目,通过使用康拓普极星大数据分析平台,实现了贵州电网输变电设备差异化运维策略生成的自动化、智能化以及可视化,提高贵州电网设备差异化运维的科学性、合理性和经济性,为贵州电网安全稳定运行提供强有力的技术支持。

    广西电网电力科学研究院

    广西电网电力科学研究院

    2015年5月,广西电网有限责任公司电力科学研究院携手康拓普极星大数据分析平台,建立了电网主设备安全预警决策平台,有效的利用了长期积累的海量设备相关的多源、无序数据,实现了全面信息资源整合,经营决策的智能分析,管理控制的智能处理,业务操作的智能作业,并为管理决策和战略决策提供技术支持,为迎接行业智能时代的打下了基础。

    深圳供电局

    深圳供电局

    2014年12月,深圳供电局有限公司电能量数据挖掘与智能分析技术研究与应用项目建设,通过极星大数据分析平台的应用成功的提升了数据价值,降低人力成本。
    为了解决计量自动化系统的瓶颈问题和面临的挑战,深圳供电局有限公司通过应用极星大数据分析平台,对计量自动化系统海量数据进行整理和数据挖掘,从而提高电能量数据采集和管理水平,提高全网电能量数据采集完整性、准确率,提高发现数据缺陷速度、降低人力成本。

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