[发明专利]一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统包括八个步骤：

步骤一，系统启动开始模块。

步骤二，进行数据获取：通过用电信息采集系统、生产管理系统、外部气象系统采集相关数据，获取供电可靠性相关停电事件、停电用户、停电设备、天气等信息。

步骤三，影响比重分析：通过对采集的大量历史数据进行关联分析，计算得出不同时间段内不同影响因素对供电可靠性的影响比重；设备综合评估：通过分析历史供电停电事件停电原因、停电设备，关联设备投运日期、设备厂家等信息，进行设备综合评估。

步骤四，影响因素体系构建：根据影响比重分析结果，生成、构建供电可靠性影响因素体系；

步骤五，供电可靠性预测:根据供电可靠性影响因素体系，设备综合评估结果，外部天气数据、停电计划等数据进行供电可靠性预测。

步骤六，根据设备综合评估结果，按照投运日期、设备故障发生频率、次数建立设备检修优先级规则，优先安排故障多发、频发设备的检修工作；

步骤七，按照国家电网公司下达的供电可靠性月度目标值、可靠性预测结果，结合设备综合评估结果、设备检修优先级规则，安排检修计划。

步骤八，系统启动结束模块。

2.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中设备综合评估包括历史停运次数、历史停运频率、历史停运原因、设备投运时间四方面。

3.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中影响因素包括预安排停电、故障/事故停电、用户工程、错峰限电四个方面。

4.如权利要求3所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤3中影响因素中预安排停电包括计划检修、临时检修、计划施工、用户计划申请停电、供电网限电、调电、低压作业影响八个方面。

5.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤4中影响因素包括预安排停电、故障/事故停电、用户工程、错峰限电四个方面。

6.如权利要求5所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤4中影响因素中预安排停电包括计划检修、临时检修、计划施工、用户计划申请停电、供电网限电、调电、低压作业影响八个方面。

7.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述步骤5供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法，根据历史相同停电原因及规模的停电事件停电时长，对涉及停电线路、停电线段、停电用户、停电时长进行统计，根据影响因素比重计算得出最终供电可靠率波动区间。

8.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，所述一种供电可靠性预测按照供电可靠性计算方法，包括以下八个步骤：

(1)获取气象数据，分析气象影响范围及设备；

(2)根据当前设备使用情况、运行维护情况计算设备故障概率；

(3)获取供电线路接线图及线路分段数据，供电用户所属线段关联数据；

(4)根据历史相同停电原因停电事件停电时长，分析停电时长区间；

(5)按照停电事件发生原因及影响因素比重，计算得出供电停电事件预测总时长区间；

(6)统计停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最小值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最小值；

(7)停电检修计划停电总时长，加上停电事件预测总时长区间最大值，按照供电可靠率计算公式，得出供电可靠率最大值；

(8)根据计算得出的供电可靠率最小值、最大值，得出供电可靠率区间，即最终预测结果。

9.如权利要求1所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统及方法具备数据集成、供电可靠性影响比重分析、供电可靠性影响因素体系构建、设备综合评估、设备检修优先级规则、供电可靠性预测、检修计划安排功能。

10.如权利要求9所述一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法，其特征在于，该系统及方法的数据集成功能，用于定期自动从相关系统获取数据。