[发明专利]一种基于大数据特征挖掘的停电分析方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据特征挖掘的停电分析方法及系统，方法包括：从数据中心平台获取停电信息并提取停电特征，构建和训练停电敏感用户模型，根据停电特征分析量化用户对停电事件的敏感度；构建和训练高风险停电事件分析模型，根据高风险停电事件特征来量化分析高风险停电事件，并生成高风险停电事件等级识别规则，设置各个风险等级对应的阀值；聚合各省(市)公司报送的计划停电信息和故障停电信息，根据高风险停电事件等级识别规则，甄别高风险停电事件并进行预警，预警信息实时共享到调控指挥中心，并进行运营调度抢修及应急响应。具有停电信息可实时报送、可精准分析到户、停电故障抢修效率高、信息准确性高和用电客户满意度高等优点。

技术领域

本发明涉及大数据分析和电力管理领域，具体涉及一种基于大数据特征挖掘的停电分析方法及系统。

背景技术

国家电网的业务系统包括配电系统和电力PMS管理系统，其中，配电系统主要用于支撑配网设备的运维过程管理，电力PMS管理系统是为工厂的发电和供电提供控制和监测功能，能够对电力生产管理进行集约化、规范化和精细化，提高公司生产管理水平和效益。当配电设备或者线路发生故障时，调控中心会调度配电抢修人员进行及时维修；当配电网进行计划检修或设备技术升级改造需要停电时，也需要提前向社会发布所辖范围内停送电信息。电网客服数据中心平台，存储有用电用户信息、用户协议信息、电能表信息、供电电源信息、变压器信息、计量点信息、计费信息、变更信息和欠费停复电信息等。

当前我国经济进入高质量发展的新阶段，随着社会用电负荷不断增加，社会监督标准不断变高，广大用户对供电可靠性的要求越来越高，尤其是针对频繁停电、停电信息报送不及时等方面。公司近年来持续加大投入配网停电治理，取得了一定的效果，但仍存在以下问题：

1、电网设备包括主网设备和配网设备，主网设备集中设置在变电站或发电厂，而配网设备分布在广大城乡的每个角落且数量巨大，每个周期产生的停电信息达成百上千条，停电信息的收集、审核、分布报送数据量繁杂。同时，主网和配网停电检修的管理人员不同，停电信息不对称，停电待检修信息往往有几百上千条，管理成本高，沟通效率低，导致电网设备的停电分析难度大。

2、在电网系统中存在已维护的设备名称编号与实际情况不符的情形，且工作人员不能进行更改，导致发布的停电信息出现错误，停电用户信息和停电信息准确性差，停电信息准确性得不到有效管控。

3、由于电网系统在部分地区不稳定，容易导致停电信息报送不及时，停电信息延时及处理滞后，耽误故障抢修，延长了停电时间。而且抢修处理结果更新的实时性较差，难以达到停电信息精准分析到户，无法根据电参量判断客户侧停电性质，数据独立不系统，导致停电信息数据不能对服务应急和调度发挥充分的支撑。停电信息支撑不到位，将会造成服务供给侧不能及时答复客户和开展主动抢修，故障抢修效率低。

4、针对部分高风险停电地区、高风险停电事件等，无法进行有效的停电风险预警，导致高风险停电信息得不到调控中心的及时响应和调度。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于：提供一种基于大数据特征挖掘的停电分析方法及系统，从停电信息中提取停电特征，根据停电特征分析量化用户对停电事件的敏感度，量化分析高风险停电事件；依据各省(市)公司报送的计划停电信息和故障停电信息，能够对高风险停电事件并进行预警，预警信息可以实时共享到调控指挥中心，并进行运营调度抢修及应急响应。具有停电信息可以实时报送、停电信息可精准分析到户、停电故障抢修效率高、停电信息准确性高和用电客户满意度高等优点。

一种基于大数据特征挖掘的停电分析方法，包括以下步骤：

从数据中心平台获取预设周期内的停电信息，并从停电信息中提取停电特征，所述停电特征包括停电用户特征、停电响应行为特征和停电消息特征；

采用数据挖掘技术构建停电敏感用户模型，利用停电特征训练停电敏感用户模型，并根据停电特征分析量化用户对停电事件的敏感度；