基于大数据的电能计量两级监控系统开发与应用

李 乾 孙 健 赵 成 易 欣 姚 鹏 宋彦辛

（国网北京市电力公司电力科学研究院）

0 引言

作为智能电网“末梢神经”的智能电表、HPLC等设备覆盖率不断提升，电能计量专业也进入信息化、智能化时代［3］。随着营销、采集等系统不断上线应用，计量数据、业务也不断丰富。为确保现代计量管理体系运转顺畅，保证一线采集运维的工作效率，北京电力公司创新实施建立了计量全业务两级监控体系，通过监控各项主题，形成了定位异常、派工、反馈闭环管控，很大程度上提高了计量专业管理水平。

以计量全业务监控体系为平台，结合外部系统数据，开展电力大数据价值在电网企业内外部应用的转化。面向电力企业，服务电力公司提质增效，支撑配网精益管理，支撑用电检查反窃电工作。例如购电预测分析、计量异常督办、反窃电督办等；面向用电客户，开展个性化定制服务，用电经济性评估，用能优化改造，服务产业转型升级。例如基于HPLC深化应用的党建服务提升等；面向政府社会，助力治理社会，助力宏观调控。例如开展人口流动分析，住房空置率分析等。

1 计量全业务两级监控体系建设

计量全业务监控两级管理体系由电科院计量中心和各供电公司计量专业分别承担公司一、二级监控业务，对23个主题开展“服务优质、管理高效、运转有序”的全业务监控，对重点突出业务异常问题进行智能化监控、问题预警派发、处置整改闭环管控，降低计量类投诉数量，提升计量业务管控能力。业务组织架构如图1所示。计量全业务监控两级监控体系主要流程分以下几步，具体如图2所示。

图1 计量全业务两级监控体系业务组织架构

图2 计量全业务两级监控主要流程图

智能化分析研判：通过对营销业务系统、采集主站系统的关键业务和运行数据分析，发现和标识异常问题和阈值风险。

自动化监控督办：对异常问题和阈值风险，系统自动发起监控流程，对业务内勤人员催办提醒。

系统化工单派发：通过业务工单派发情况、外勤人员承担工单情况、工单处理点和外勤人员分布等，内勤人员进行系统化合理化工单派发。

移动化现场作业：外勤人员通过移动作业掌机，高效开展现场工单业务处置和执行反馈，提升作业现场作业能力。

主题监控综合展示：对计量全业务的日常监控主题，通过区域地图的方式展示全市监控概览，属地公司、供电所监控主题工单情况，分布情况和执行情况。提供多维度的对比和趋势分析，使管理人员能全局掌控日常监控主题实况。计量全业务两级监控大屏界面展示如图3所示。

图3 计量全业务两级监控大屏界面展示

计量全业务监控自从2018年8月26日上线至2020年底，累计监控工单数量244.02万单，其中已完成230.28万单，工单完成率为96.01%。初步建成以运维闭环为主要平台，结合现场作业终端，实现故障“及时发现、远程分析、精准定位、快速消缺”的闭环管理流程。各类业务超时工单大幅下降，各项监控业务工单完成率逐步提高，保障各类业务异常问题及时处置，有效提升优质服务质量，降低计量投诉数量。

2 基于计量全业务两级监控体系的电力大数据应用

电力大数据蕴藏着反映电力企业生产经营和客户服务状况的丰富信息和潜在价值，是连接用电客户、掌握用电行为的桥梁，具有高时效性、细颗粒度、规模大、类型多样等特点。通过大数据分析和挖掘技术对电力数据进行充分挖掘和利用，与外部数据交互融合，基于计量全业务两级监控体系平台，对内可支撑公司经营效率提高，对外可转化价值创造效益，进一步盘活释放数据资源价值，实现倍增效应，为电力企业提高运营效率、经营效益和服务质量起到了有力促进作用。

面向电力企业内部、用电客户以及政府和社会，可以开展电网安全评估、负荷预测、线损管理、设备状态评价等方面探索研究和实践应用，具体如表1所示。

表1 基于两级监控体系的电力大数据应用场景

（续）

3 应用实践与案例

3.1 基于两级监控体系的购电下发时长压缩

在各项监控主题中，购电下发超时监控主题与优质服务密切相关，是公司最为关注的主题。一级监控平台通过采集闭环系统，对采集系统监控发现的购电下发超6小时的购电单自动发起监控督办供电公司形成闭环管理。

为进一步压缩购电下发时长，以计量全业务监控体系为依托，本文提出了利用有监督机器学习算法模型进行用户购电行为预测以及购电异常行为预测。

利用VotingClassifier模型聚合算法［4－7］和XGBoost算法［8－9］对未来7天内用户购电行为和购电异常行为进行预测，如图4、图5所示。

图5 购电异常预测模型

根据模型输出结果自动生成主动运维工单，依托闭环管理系统，将主动运维工单进行下发，对可能在未来7日内购电且设备存在异常风险的用户进行提醒，属地公司可以提前处置，降低购电下发失败概率，缩短购电下发时长，确保客户购电时电费可以及时、畅通地下发至电表中。

3.2 基于两级监控体系的计量异常诊断

电能计量装置是电能计量的最重要的组成部分，它能否正常、稳定运行不仅影响电力公司的经济效益和社会效益，同时也关系到用电客户的切实利益［5］。

为了进一步实现精准定位计量装置异常问题，确保电力计量装置正常运行，维护用户和电力公司的合法权益，以计量全业务监控体系为依托，开展了基于逻辑回归算法的高压客户计量装置异常自动分析诊断工作［10］，如图6所示。

图6 计量异常诊断分析模型

利用上述计量异常诊断分析模型，对北京6.64万高压用户电能表进行分析诊断，根据模型输出结果自动生成计量异常工单进行下发督办，截至目前，累计诊断计量异常电能表117只，累计完成追补电量2691.88万kWh，实际入账2193.31万元。

3.3 基于两级监控体系的HPLC党建服务提升

随着北京地区HPLC设备大面积推广应用，利用HPLC设备的高频次用电信息采集、停电信息上报等深化应用功能，基于两级监控体系平台，可通过大数据分析方法，精准研判爱心卡客户家中是否存在电压异常、电量异常、剩余金额不足等问题，系统自动下发提醒短信至共产党员服务队员，以便主动联系客户开展服务，及时帮助客户解决家中用电存在问题。主要业务流程如图7所示。

图7 基于HPLC的党建服务提升业务流程

截至目前，党员服务队累计服务用户382户，服务党员178人，帮扶对象为孤寡、残障、疾病、贫困等弱势群体，得到了用户群体广泛好评，大大提升了北京电力公司服务形象和影响力。

3.4 基于两级监控体系的人口流动分析

用电客户的日用电量是反映客户居家状况的重要特征指标之一，通过日用电量变化情况的对比分析，基本判断用户是否在家或离家。基于两级监控体系平台，利用聚类算法能够准确锁定不同行为的客户群体，从而掌握客户的人口流动情况，为区域性人口流动管理、协助开展公共安全、疫情防控工作，提供高效、精准的电力数据支持。

针对此次新冠肺炎疫情，利用客户电量进行聚类分析，锁定2020年1月以来长期居家客户群体、长期无人客户群体、离京客户群体、返京客户群体及春节期间离京后返京客户群体，为疫情防控工作提供精准的数据支持，如表2，图8所示。

图8 某供电所客户聚类曲线

表2 某供电所客户聚类结果占比

4 结束语

本文首先介绍了北京电力公司按照“全面监管、过程管控、闭环管理”的原则，创新实施建设的计量

全业务两级监控体系，对重点业务进行主题监控、工单派发、处置整改的闭环管理流程，大大降低了计量类投诉数量，能够实现对一线作业有效支撑，提升计量业务管控能力。接着介绍了基于计量全业务两级监控体系，充分利用电力大数据，挖掘数据的潜在价值，利用机器学习等算法建立模型，开发面向电力企业、用电客户和政府社会的各类应用场景。最后介绍了四种应用案例，分别为电力企业提升生产经营效率，为用电客户提供优质服务，为政府决策提供科学依据等方面提供可靠数据支撑。