基于自适应匹配模型的停电管理系统设计与应用

熊淦辉，黎沛坚，徐俊林，刘斯烟，刘 柳

（1.东莞供电局 广东 东莞 523000；2.广州海颐软件有限公司 广东 广州 510000）

客户停电时间是衡量营销管理水平和经营业绩的重要指标[1]。准确统计客户停电时间是电网公司提高供电可靠性、减少客户停电时间的前提和基础，也是客户停电管理的一项重要内容[2]。目前在停电时间管理方面，随着智能电网建设的深入以及用电信息的深入挖掘，国内营配类系统基本具备了停用电时间管理功能，但大部分应用数据来源单一，未综合多系统数据进行分析对比，导致数据精确度不足；另外在停电数据分析上，没有按多个维度对数据进行展示及分析，未给管理决策层提供有效支撑。

长期以来，因为配电变压器监测终端和负荷管理终端覆盖面小等原因，大部分停电管理系统未达到信息化理想水平，使得客户停电时间统计自动化程度过低。其中某些环节还需要人工输入计算，无疑会对统计结果造成较大误差，客户停电时间统计的及时性和准确性明显不足[3]。

客户停电应用管理系统为解决客户停电时间统计自动化问题，集成计量自动化系统、营销管理系统和生产系统和营配数据中心，设立停电时间自适应匹配模型。提高客户停电时间统计自动化水平和准确性，提高客户停电时间的精益化管理水平[4]。最后，系统利用整合分析后的停电数据完成各类停电情况分析报表。

1 停电时间自适应匹配模型

1.1 总体架构

客户停电应用管理系统在营配集成高级应用关键技术方面，建成了跨计量自动化系统、营销管理系统、主、配网生产系统的停电分析匹配模型。为保证停电时间统计数据的准确性，采集营销系统、营配数据中心、计量自动化系统、生产系统所有的客户停电事件，获取停电事件涉及的停电设备及客户列表，基于多个系统的停电事件构建停电数据匹配模型，通过匹配模型实现停电数据的梳理和整合判断，在整合后的停电数据基础上完成各类停电报表的自动统计，同时利用先进的图形化展示工具完成各类停电时间的综合分析及展示。模型总体架构如图1所示。

1.2 停电时间自适应匹配模型设计

1.2.1 停电数据采集

图1 模型总体架构Fig.1 The general architecture model

停电数据是客户停电统计的基础，系统实现了与营配数据中心、营销系统、计量自动化系统、主网生产系统和配网生产系统间的数据共享，为停电系统提供停电信息原始数据。

1）计量系统停电数据采集

通过与计量自动化系统集成，采集在停电管理系统中所要求的基本停电信息。通过负控终端、配变终端进行停电统计数据及停电告警信息的采集。并将采集到的停电数据解析、入库，作为基础数据提供用户查询及停电统计。

对于短时停电数据，计量自动化系统推送到营销系统的短时停电数据中需排除停电时间少于一分钟的停电事件。少于10分钟的停电归类于转供电操作，作为短时停电事件。

2）生产系统数据采集

通过主网、配网生产系统的集成，采集各类计划停电、故障停电、错峰停电及临时停电的停电设备信息，利用营配数据中心电网拓扑关系，分析最终影响的停电客户信息。

其中预安排停电、临时停电、短时停电事件营配一体化系统实时推送到停电系统，故障和错峰停电事件每天推送一次到停电系统。

3）营销系统数据采集

通过与营销系统集成，采集客户的基本档案信息、欠费停电及违约停电信息。并将采集过来的停电事件自动分发至停电管理功能进行处理。

4）营配数据中心数据采集

与营配数据中心集成，通过数据链方式实时获取营配数据中心的电网拓扑数据及设备对应关系数据，采集电网设备台帐、站－线－变－低压出线－用户－表计拓扑数据，和计划停电、故障停电、强制错峰停电、临时停电的停电设备列表以及停电影响的用户信息。

1.2.2 停电数据匹配分析模型

当停电应用系统采集计量系统、生产系统、营销系统和营配数据中心的各类相关停电数据保存后，停电应用系统将根据自适应匹配模型，通过营配数据中心拓扑和设备对应关系，进行停电数据匹配分析。对于不一致或无法匹配的数据自动生成异常数据清单，由业务人员进行排查及确认。

匹配模型采取两两相比较的原则，分别设定配网生产系统和主网生产系统进行匹配比较，营销系统和计量自动化系统匹配比较。

系统获取的主要停电时间数据总共有4种：

1）配网生产系统停电开始时间和结束时间：停电开始时间用TPwstart表示、停电结束时间用TPwEnd表示；

2）主网生产系统停电开始时间和结束时间：停电开始时间用TZwStrat表示、停电结束时间用TZwEnd表示；

3）营销系统停电开始时间和结束时间：停电开始时间用TYxStart表示、停电结束时间用TYXEnd表示；

4）计量自动化系统的多组停电数据分别取最小开始时间和最大结束时间：停电开始时间用 Min（TJIStart1，TJIStart2，…）表示、停电结束时间用 Max（TJIEnd1，TJIEnd2，…）表示。

具体匹配实现过程为：

1）配网生产系统和主网生产系统进行匹配，即TPwstart和TZwStrat、TPwEd和TZwEnd， 以配网生产系统停电数据 TPwStart和 TPwEnd为基准，允许误差变量为α。判断条件为：

当同时满足式（1）和（2）时，判断为同一停电事件，取配网生产系统停电开始时间TPwStart和结束时间TZwEnd为最终结果时间。如不满足则为异常情况，交由异常数据处理中心处理。

2）营销系统和计量自动化系统数据匹配，以计量自动化系统数据 Min（TJIStart1，TJIStart2，…）和 Max（TJIEnd1，TJIEnd2，…）为基准， 根据停电性质进行数据匹配， 即TYxStart和Min（TJIStart1，TJIStart2，…）、TYxEnd和 Max（TJIEnd1，TJIEnd2，…），允许误差为 β。判断条件为：

当同时满足式（3）和（4）时，判断为同一停电事件，取计量自动化系统停电开始时间 Min（TJIStart1，TJIStart2，…）和结束时间Max（TJIEnd1，TJIEnd2，…）为最终结果时间。如不满足则为异常情况，交由异常数据处理中心处理。

3）在步骤2）和3）的结果上根据停电性质进行匹配，以步骤2）的产生结果数据为基准，允许产生误差γ，超过误差则产生异常。判断条件为：

当同时满足式（5）和（6）时，判断为同一停电事件，取计量自动化系统停电开始时间 Min（TJIStart1，TJIStart2，…）和结束时间Max（TJIEnd1，TJIEnd2，…）为最终结果时间。如不满足则为异常情况，交由异常数据处理中心处理。

2 停电系统应用设计

停电应用管理系统功能架构主要分为3层:数据层、逻辑层和业务应用层。其中，数据层主要是对停电数据管理，而业务应用层主要实现对停电数据展示、查询等功能等，逻辑层作为数据层和业务应用层的衔接层。系统功能架构如图2所示。

图2 停电系统功能架构Fig.2 The functional architecture of power outage system

2.1 基于IEEE1366的统计分析

客户停电应用系统，除了具有本地特色的统计信息外，还遵循国际标准，添加基于IEEE1366（《配电可靠性指标导则》）标准的统计报表分析功能。

IEEE1366标准，为了把配电系统日常的供电可靠性水平反应出来，提出重大事件日概念，并对重大事件日严格定义，提高了配电系统中数据的可比性。但是此项定义在国内标准中还没有[5]。

停电系统中，遵循IEEE1366标准计算日常客户平均停电时间超过阈值TMED的日期指标，以TMED更好的揭示可能被重大事件统计效果隐藏的日常操作的趋势。TMED计算公式如式（7）所示。

式（7）中，k为至少近5年以上的统计数据集的每一天，x取集合k中SAIDI值不为0的子集，N为子集个数。

停电系统基于IEEE1366标准实现IEEE 1366统计分析功能，包括IEEE1366日停电查询与统计、IEEE1366月报表统计查询功能和重大停电事件日阀值维护功能等。

IEEE1366日停电查询与统计：大致内容与“日停电查询与统计”相同，但增加一个选项“电网原因”或“非电网原因”。只有“电网原因”的停电事件才纳入IEEE1366统计。增加重大停电事件日选择功能，点击后出现重大停电日期选择。

IEEE1366月报表统计查询:以“电网原因”的停电事件，统计客户停电月报表，分为计入“重大停电事件日”和不计入“重大停电事件日”来统计指标。

重大停电事件日阀值维护:确定了重大停电事件日阀值后，大于等于此停电阀值的视为重大停电日，在进行IEEE1366统计时有所区分。

停电事件IEEE1366原因维护:

以停电原因维护：对系统现有的各类停电原因展示出来，提供人工维护功能，可将各类停电原因选择分类为“电网原因”或“非电网原因”。

以停电工单维护：以停电工单号搜索，支持对某个停电工单单独设置为“电网原因”或“非电网原因”。

基于IEEE1366统计分析功能实现如图3所示。

图3 基于IEEE1366统计分析功能Fig.3 The statistical analysis function based on IEEE1366

2.2 停电信息综合展示

停电数据分析主要以表格、曲线、饼图等形式展现客户停电数据的停电原因及停电时段分布情况，实现对异常停电次数的分析，并可按时间、地域、客户类别、停电性质等多个维度对数据进行展示，同时可以实现数据的逐级钻取。

停电数据分析统计查询是对各类停电事件按照各种查询条件进行查询，按照各种统计口径进行停电信息统计。自动生成各类客户停电时间统计报表并按时上报。保留原来停电系统的所有分析相关报表，停电分析相关报表必需另单独生成。

在进行停电数据筛选确认后，系统实现了各类客户停电时间统计报表的自动生成并按时上报。另外除各类统计报表外，系统还提供了停电明细查询、停电汇总统计、停电事件统计、停电事件影响统计、停电时间统计、停电数据对比报表等便捷的查询展示功能，可快捷、方便的查询及监控客户停电事件。停电情况分析如图4所示。

图4 停电情况分析Fig.4 The power outage analysis

2.3 异常数据处理

对于匹配停电数据过程中无法自动匹配的停电数据提供人工匹配、异常确认等处理功能。

异常数据判断条件根据1.2.2节中匹配分析模型来判断是否为异常数据。

对于营销管理系统中传入的停电数据和计量自动化系统传入的停电数据中，无法进行自动匹配的异常数据；对于主网生产系统中传入的停电数据和配网生产系统中传入的停电数据[6]，无法进行自动匹配的停电数据；对于最后计量自动化系统和配网生产系统的停电数据无法自动匹配的，启动异常数据处理工作单进行闭环处理，实现处理工作单的生成、派工、处理、审核归档、查询、管理以及维护等功能。异常处理功能实现如图5所示。

图5 异常数据工单处理Fig.5 The worksheets of abnormal data processing

3 结束语

客户停电管理系统充分利用现有营配数据中心、生产系统、营销系统和计量自动化系统信息，集成五大系统形成停电时间自适应匹配模型，通过匹配过程自动获取预安排停电、故障停电、临时停电、限电停电、终端停电涉及的停电设备及对应的停电客户数据，为停电时间自动统计系统提供准确、全面的停电基础数据，并形成了停电时间异常处理机制及停电时间统计分析考核模型。与传统停电管理系统相比，在准确性、及时性方面都有很大提升。

[1]刘新才，刘先虎.浅谈客户停电时间管理[J].供用电，2009，26（5）:87-89.LIU Xin-cai，LIU Xian-hu.Introduction to the management of customer outage time[J].Distribution&Utilization，2009，26（5）:87-89.

[2]刘毅忠，付丽萍.综合停电管理在供电企业客户服务中的应用[J].广东电力，2012，25（4）:106-109.LIU Yi-zhong，FU Li-ping.The application of comprehensive power management in the customer service of power supply enterprises[J].Guangdong Electric Power，2012，25（4）:106-109.

[3]林伟斌，张明明.客户停电时间自动统计建模研究[J].广东科技，2014（8）:66-74.LIN Wei-bin，ZHANG Ming-ming.The research on automatic statistical modeling of customer outage time[J].Guangdong Science&Technology，2014（8）:66-74.

[4]陈勇成，何艺，张竞芬，等.广西电网客户停电时间自动统计技术应用[J].广西电力，2013，36（3）:28-29.CHEN Yong-cheng，HE Yi，ZHANG Jing-fen，et al.The application of automatic statistical technology in customer outage time of Guangxi power grid[J].Guangxi Electric Power，2013，36（3）:28-29.

[5]Billinton R，Jonnavithula S.A test system for teaching overall power system reliability[C].IEEE Transactions on Power Systems，1996.

[6]石芳,郑文松.脉宽调制芯片在高压发生电路中的应用[J].火箭推进，2012（1）:68-71，75.SHI Fang,ZHENG Wen-song.Application of pulse-width modulation chip in high-voltage generating circuit[J].Journal of Rocket Propulsion-2012（1）:68-71，75.