[发明专利]电力计量装置故障抢修主动服务预警方法有效

专利信息
申请号: 202010511520.4 申请日: 2020-06-08
公开(公告)号: CN111738462B 公开(公告)日: 2022-08-30
发明(设计)人: 殷新博;王数;陆芸 申请(专利权)人: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
代理公司: 常州市江海阳光知识产权代理有限公司 32214 代理人: 赵文平
地址: 213003 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 电力 计量 装置 故障 抢修 主动 服务 预警 方法
【说明书】:

发明提供一种电力计量装置故障抢修主动服务预警方法,包括步骤:一、基于电力计量装置大数据,对电力用户进行画像分析,将电力用户依重要性由高到低划分为关键用户、重要用户和普通用户三大类;二、构建电力计量装置故障识别模型,利用训练好的故障识别模型对电力计量装置进行高风险、中风险或低风险的故障风险预测,并将故障风险预测结果为高风险和中风险的电能计量装置作为疑似故障电能计量装置输出;三、结合第一步确定的电力用户重要性类别以及第二步输出的风险预测级别,相应确定各电力用户的电力计量装置故障抢修主动服务优先等级:由高到低划分为一至六级预警。本发明能提高供电部门电力计量装置抢修的预见性、针对性和工作效率。

技术领域

本发明涉及供电部门计量装置故障抢修技术领域,具体涉及电力计量装置故障抢修主动服务预警方法。

背景技术

随着经济发展的加快和人们生活质量的提高,对电力需求不断加剧,电力计量装置故障抢修是供电相关部门一项重要的业务,也是用户体验供电服务质量的一个重要方面。但由于窃电行为、系统干扰、外部环境等种种因素的影响导致计量装置容易出现各种故障问题。针对电力计量装置故障,供电部门传统做法是采用被动抢修方式处理,即接收到故障反馈后,才会安排相关运维人员上门查看故障情况和抢修,具体流程为:业务受理、勘察派工、现场勘查、计量装置故障处理、信息归档。传统的电力计量装置故障抢修模式,维修人员事先不知故障情况,现场查看再实施维修大大延长了维修时间,而且在抢修力量不足时也会造成电力用户停电时间过长。因而,研究更为高效的电力计量装置故障抢修和处理方法,显得必要。

发明内容

本发明的目的是:针对现有技术中存在的问题,提供一种电力计量装置故障抢修主动服务预警方法,该方法从智能化预测计量装置故障风险角度入手,结合用户画像技术,为供电部门构建一个电力计量装置故障抢修主动服务预警模型,实现对电力计量装置故障提前预警和精准抢修,提高电力计量装置故障抢修效率。

本发明的技术方案是:本发明的电力计量装置故障抢修主动服务预警方法,包括以下步骤:

第一步,基于供电部门的电力计量装置大数据,对电力用户进行画像分析,将电力用户依重要性由高到低划分为关键用户、重要用户和普通用户三大类;

第二步,构建电力计量装置故障识别模型,利用训练好的故障识别模型对电力计量装置进行高风险、中风险或低风险的故障风险预测,并将故障风险预测结果为高风险和中风险的电能计量装置作为疑似故障电能计量装置输出;

第三步,结合第一步确定的电力用户重要性类别以及第二步输出的风险预测级别,相应确定各电力用户的电力计量装置故障抢修主动服务优先等级:由高到低划分为一至六级预警。

进一步的方案是:上述第一步包括以下具体步骤:

①数据收集:从供电部门营销业务系统获取各电力用户的用户基本信息、用电行为、缴费行为、诉求行为共4个维度的信息数据表,并相应确定每个维度对应的指标变量;

②数据预处理:基于用户基本信息、用电行为、缴费行为、诉求行为四个维度分别对每张表格进行数据预处理,对源数据中的异常值、缺失值相应进行删除和填充操作;

③建立电力用户标签库:

对经上述步骤②预处理后的用户基本信息、用电行为、缴费行为、诉求行为四个维度基础数据,采用包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、可视化分析在内的传统统计分析方法,提取出电力用户价值较高的电力特征,并以上述四个维度作为用户标签库的维度框架,建立电力用户的标签库;

④基于K-Means算法对电力用户画像,按重要性由高到低的顺序将电力用户划分为关键用户、重要用户和普通用户:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司,未经国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010511520.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top