基于大数据的供电所工作任务优化配置研究与应用

李艺贞

摘 要：随着科学技术的不断发展，当今世界已经逐渐步入大数据的时代，在這一时代背景之下，对各行各业的发展也提出了新的要求，供电企业的发展也不例外，要实现供电所运行效率和质量的提升，就必须对其工作任务进行科学合理地配置。本文就针对基于大数据的供电所工作任务优化配置研究与应用进行了分析和研究。

关键词：大数据；供电所；工作任务；优化配置

当今世界，数据已经渗透到人们日常生活与社会生产的诸多方面，成为一种必不可少的重要资源，大数据最先是在金融、电信等行业得到应用，但是随着其不断深入发展，社会各行各业都逐渐意识到其价值，近几年，电力行业也逐渐展开大数据的研究工作，尤其是在供电所工作任务的配置上，利用大数据可以建立科学的工作任务优化配置模型，促进供电所工作效率的提升，并提高对专业业务的系统化管理水平。

一、供电所大数据业务模型

（一）大数据业务模型的重要意义

电力企业是技术密集型和资金密集型的产业，当前，信息技术已经逐渐应用于电力企业的生产、经营、基建、办公等相关领域，这些领域每天都会产生大量的数据信息，而且这些数据信息一直处于持续上升的趋势，这不仅给企业收集、存储信息带来了困难，而且也给企业识别有用信息带来了一定难度，由于数据信息量巨大，各种有用信息和无用信息相互交织，很难在短时间内辨认出其中的有价值信息，但是电力企业要作出科学的战略决策就必须依靠全面而准确的数据的支撑，因此，必须掌握大数据应用的关键技术，提出科学应对大数据的处理方案。利用构建大数据业务模型的方法可以有效实现对大数据的精准掌控，在实际构建的过程中，要求供电所必须分析当前各种信息系统数据之间存在的关联，进一步研究其数据模型和特点，彻底解决供电所存在的信息孤岛问题，进而为企业做出科学的决断提供真实可靠的预测及辅助。构建供电所的大数据业务模型能利用数据分析为企业带来更多的业务机会，帮助供电所降低业务负担，并打破供电所管理的壁垒。

（二）大数据业务模型的主要内容

对于供电所来说，大数据业务模型中主要涵盖三方面的内容，即数据展示分析、数据计算和ETL数据处理。

1、数据展示分析部分

该部分主要负责对电力生产数据和电力营销数据进行专题分析，在实际分析的过程中，必须将供电所的工作情况作为重点考虑因素，并结合当前所存在的不同业务的主题，包括供电所综合评估报告模型、工作人员优化配置模型、大客户专题分析模型等，这样才能实现对供电所信息数据利用率的提升，供电所大数据业务模型利用对数据的分析展示，能准确地估算出所有工作人员的一般工作效率，进而为业务的分配提供可靠的依据。

2、数据计算部分

这一部分主要负责对数据集进行进一步优化组织和处理，应以供电所的工作模型作为参照，首先计算出中间结果，然后对这些数据进行合并和整理，最终将其转化为较为准确的结果，整个数据计算过程必须确保数据来源的可靠性以及数据处理的高效性和准确性。

3、ETL数据处理部分

ETL数据处理部分所负责的数据领域十分广泛，包括来自于供电所移动作业平台、电网移动作业平台、绩效管理系统、配电网信息系统、客户服务系统、电能计量自动化系统、电力营销管理信息系统等的数据，在实际处理过程中，首先需要对数据信息进行搜集、筛选，然后再进行加工转换，并将其进一步整合，最终形成标准化的数据，从而为后面的分析提供相对应的数据支撑。

二、供电所多任务工作调度分配模型

以福建福州仓山区某供电所为例，该供电所管辖区域内共包括10座11kv变电站以及5座开闭所，所有10kv出线共计175条，总长度为407km，其显著特征就是供电用户多、半径长、辐射范围大，其中包含的双电源用户约126个，伴随福州经济发展水平的不断提升，用电需求量也越来越高，同时，国家电网部门要求城市供电的可靠性必须达到99.9%，由于诸多客观因素，该供电站在通知用户的时候需要花费较长时间，这就造成实际工作中大量时间的浪费，其工作班组也需要等待很长时间才能接到调度停电的通知，这就严重影响了故障处理和停电操作的速度，因此，要求对该供电站的工作任务进行优化配置，以进一步提高其工作效率和服务质量。以下是具体分析：

（一）多任务工作调度分配模型的建立

随着用电需求的不断上升，我国供电所的建设规模也越来越大，其所覆盖的业务范围面也越发广泛，作为为用电客户服务的一个基本作业单元，需要将电力安全生产业务中的设备巡视、停电管理、配电设备管理、故障抢修、工具器管理等以及电力营销服务业务中的收费、抄表、用电检查、线损分析、客户走访等相关工作全面落实到位。然而，由于供电所的工作人员数量有限，而且每个人在工作效率上有所差异，因此，需要建立一个能够实现资源共享的人力储备库，其中涵盖所有相关人员的有价值资源，而且所有这些资源的供给量都是有限的，除去一些共享资源以外，各任务之间的并没有太大关联，具有较强的独立性，为了便于描述和解释问题，构建了供电所多任务工作调度分配的数学模型：将供电所所有任务工作调度问题分为P个独立性的工作任务，第K个任务的工作量为nk+1，第P个任务所包含的所有可更新资源为M种，其中，第M种资源的数量为Rm，在时间t内所完成的所有工作任务的集合用It表示。

（二）供电所工作任务优化配置模型的实现

首先，利用抽取得到的数据信息，大致计算出各工作人员的工作效率。然后，根据供电所的营销服务业务以及安全生产业务，对所有工作人员进行分类，每一个班组所配备的人员应适量，最后，应采用遗传算法和计算机系统对效率矩阵进行调整，通过染色体选择、交叉、变异等循环操作之后，方可得到供电所工作任务的最优分配模型。

（三）供电所工作任务优化配置模型测试实验

按照已经构建成功的供电所工作任务优化模型，可选择一个实际的供电所，利用大数据业务模型，收集相关工作人员的信息，并计算出工作效率矩阵，大致估算出各人员完成每项工作任务的所需时间。通过供电所工作任务优化配置模型，我们还能对优化供电所工作人员的效果进行评估，计算出各项相关参数，并与没优化之前的数据进行对比，进而判断出本次优化所取得的成效。

结语：

总之，基于大数据的供电所工作任务优化配置对供电企业的长期发展来说具有十分重要的意义，它是一项专业要求较高的工作，必须交给专业的人员负责，并严格按照标准的流程进行，这样才能确保供电所工作任务优化配置的成果，促进企业的可持续发展。

参考文献：

[1]李卫，杨凛，杨祖贤等.基于大数据的供电所工作任务优化配置研究与应用[J].贵州电力技术，2016，19（2）：45-48.

[2]冯浩全.供电企业推行大数据下的"互联网+电力"新模式分析[J].中国经贸，2016，（16）：67.endprint