基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配分析方法

张鹏飞 刘朋熙 章爱武 王尉

安徽省思极科技有限公司 安徽 合肥 230022

引言

随着5G时代的到来，电信企业对电网基础资源共享的需求呈现出多样化和常态化。同时随着供电企业信息化项目的快速推进，各类信息系统的深化应用，促进了电力业务和运行数据量的迅速增长，而这些数据的价值挖掘需要与之相匹配，电网基础资源的运营业务发展迫切需要快速适应大数据和人工智能技术的变革，采用大数据分析和可视化方法，提高电网资源运营的效益。

而传统的电网基础资源运营匹配方法和效率已经无法满足业务快速发展的需求，为此迫切需要加快电网基础资源运营平台建设，研究新的需求匹配分析方法。

本课题运用“大数据”和“人工智能”等技术，实现电网基础资源业务需求快速匹配和可视化展示，实现业务需求匹配智能化。目前本课题的研究成果已在安徽思极科技有限公司示范应用，为电网基础资源运营平台需求匹配提供技术支撑。

本文主要内容如下：①通过构建电网基础资源分布模型，实现了电网基础资源基于国网GIS2.0地图的可视化；②综合运用大数据分析算法，构建基于运营能力的需求分析模型，并进行可视化分析与展示，辅助业务人员提升工作效率，为运营需求匹配提供可视化支撑，辅助运营人员快速响应客户企业运营需求。

1 相关工作

数字经济蓬勃发展，人工智能、大数据、物联网、互联网、5G、边缘计算、区块链、云计算等等发展迅速，数字经济总量从2017年的27.2万亿元增长到2020年的39.2万亿元，GDP占比38.6%，规模位居世界第二。

电网资源与数字经济深度融合，通过电力杆塔附挂5G基站和屋面承载基站，实现感知接入；利用电力杆塔及电缆沟道敷设光缆，实现通信传输；利用电力站址资源建设云数据中心和5G通信机房实现存储运算；利用电力大数据开展云计算、物联网、人工智能等平台应用。

产业政策助力资源运营，国家、工信部、国资委和国网公司层面分别出台相关配套政策，鼓励电信企业与电力企业的资源共享、合作共赢。

为贯彻国家“新基建”决策部署和国家电网公司新战略，抢抓发展新机遇，各网省思极科技公司逐步开展电力杆塔、沟道、变电站等基础资源开展运营，但由于各网省公司运营业务开展深度与广度、运营业务管理模式、业务标准等方面存在一定的差异，因此在实际运营过程中主要面临3个业务痛点，一是资源台账管理难，由于电网资源数据“点多、面广、量大”，资源种类多，快速定位难，运营状态识别难；二是客户需求匹配难，由于电网资源数据缺乏位置、平面图及可用状态信息，客户提出资源需求后只能依靠人工现场勘查、判断，快速响应客户需求难；三是商务运营管控难，由于客户、合同、工程、运维等业务以线下管理为主，工作效率低、差错率高，运行及运营监控管理难。

2 需求分析

2.1 功能定位

融合客户资源共享需求和电网基础资源运营情况，综合电网基础资源的可用性和电网基础资源运营经济性，构建运营需求与电网基础资源匹配算法模型，实现基于地图的框选匹配、点选匹配、批量匹配3种方式，满足客户对指定经纬度、道路地址以及批量资源需求的自动匹配，实现快速、智能匹配出满足客户需求的站址、杆塔和通信等资源，提升服务水平和工作效率。

在业务上，以电网基础资源共享背景下电网基础资源运营能力的时空可视化分析与展示、通过大数据分析技术研究和实践、结合人工智能的应用，从而实现运营需求匹配的智能化，辅助实现电网基础资源运营需求的快速匹配[1]。

在技术上，通过人工智能方式建立运营需求智能匹配库，智能匹配库不断的积累和学习，为电网资源运营提供更高效和精准的匹配方案。

2.2 数据融合

电网基础资源台账，包括站房类资源台账（变电站、开闭所）、杆塔类资源台账（电力杆塔）、沟道类资源台账，本平台主要通过集成数据中台获取电网基础资源台账、集成GIS2.0将电网基础资源在地图上展示、集成安全管控平台实现电网资源运营的安全运营，实现各类数据的有效整合和数据质量提升，为电网资源运营需求的智能化匹配提供数据保障[2]。

2.3 功能需求

根据基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配分析方法的功能定位，主要提供以下功能：

2.3.1 电网基础资源分布可视化。构建电网基础资源分布模型，并基于地理图实现电网基础资源分布的可视化展示。

2.3.2 运营需求可视化。综合运用多图联动、空间、颜色、图形对比等大数据可视化分析方法，实现运营需求的可视化分析与展示，辅助业务人员发现运营需求分布和变化规律。

2.3.3 运营需求自动匹配。基于电网基础资源分布模型和运营需求模型，利用人工智能技术和大数据分析方法实现电网基础资源与运营需求的自动匹配。

3 平台设计与实现

3.1 技术架构

本平台在技术现上遵循国家电网公司统一技术规范，基于国网统一开发平台进行实现，具体技术架构设计参考如图1所示：①数据层，实现海量、多源、异构的电网资源运营相关的站房类资源、杆塔类资源、沟道类资源等数据的治理与整合；②存储层，利用大数据平台，实现各类结构化和非结构化数据的有效存储；③计算层，利用大数据平台中各类算法与工具，实现数据价值的分析与挖掘；④展现层，利用各类数据可视化工具，实现分析结果的有效展示；⑤应用场景，实现电网基础资源分布可视化、运营需求可视化、运营需求自动匹配等具体业务功能。

图1 技术架构

3.2 业务功能

本文重点介绍基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配功能，此功能部分为电网基础资源运营平台功能基础，是项目管理和营销管理的前提条件。

3.2.1 电网基础资源可视化。

3.2.1.1 站房类资源可视化。站房类资源包括变电站、开闭所、营业厅、办公楼等，通过实际的现场勘查将站房类资源运营能力接入平台，结合具体地理位置，基于地图实现运营能力的展示，运营能力包括空间（平方米）、提供电源能力、动环检测接入情况、视频监控接入情况等，可通过切换维度展现不同维度的运营能力[3]。

3.2.1.2 杆塔类资源可视化。杆塔类资源可用于附挂光缆、附挂基站业务需求，包括电力杆塔、照明路灯类杆塔等。因为杆塔数据量大，在地图层级下钻到一定级别时展示杆塔图标，在未下钻时展示区域内杆塔数量。基于GIS2.0地图结合现场勘查杆塔的运营能力图形化展现杆塔类资源。

3.2.1.3 沟道类资源可视化。沟道类资源包括电力光缆通道，地下电缆通道。基于GIS2.0地图结合沟道勘察情况和电网网架图形化展示沟道类资源。

3.2.2 运营需求可视化。

3.2.2.1 人工智能识别运营需求。通过语音识别和图像文字识别技术，自动识别运营需求并提供多维度识别结果供用户确认。

3.2.2.2 运营需求展示可视化。通过运营需求位置信息基于GIS2.0地图分区展示运营需求，通过切换运营需求种类可视化展示运营需求。基于地图分区、历史运营需求建设情况按时间维度可视化展示运营需求。

3.2.3 运营需求自动匹配。

3.2.3.1 构建运营需求模型。分析运营需求，利用人工智能智慧学习技术和大数据分析构建运营需求模型库，并基于地图展现运营需求。

3.2.3.2 构建运营能力模型。根据电网基础资源地理分布，基于地图分区技术以及大数据分析构建分区分类型的运营能力模型。

3.2.3.3 运营需求自动匹配。根据运营需求，基于运营需求模型和电网基础资源运营能力模型自动匹配运营需求需要的电网资源并以运营需求为维度输出匹配方案，以图形化方式提供多种匹配方案供用户选择。

3.3 关键技术及创新点

3.3.1 构建了基于电网基础资源特性的运营能力分析模型。集成站房类资源特性（建筑面积、层高、用途、可用位置等）、杆塔类资源特性（材质、电压等级、高度、使用年限、电源接入情况等）、沟道类资源特性（深度、直径、光缆芯数、带宽等）等与运营能力相关的数据，通过各类算法设计，挖掘运营能力影响因子和影响系数，构建了基于运营需求种类电网基础资源运营能力模型[4]。

3.3.2 实现了电网基础资源运营能力的可视化展示。集成电网基础资源的各类特征数据，综合运用大数据可视化分析方法，直观、动态地展示电网基础资源运营能力，为运营需求匹配方案制定提供可视化支撑。

3.3.3 实现了基于运营需求自动出具匹配方案的方法。集成电网基础资源运营能力、运营需求、周边环境等，选择基于最优路径、半监督学习和随机森林的Co-Forest算法，分析信号覆盖度、运行稳定度、安全隐患情况与资源占用情况、投资成本、需求匹配度等的关联关系，构建运营需求匹配方案[5]。

4 典型业务场景

根据平台功能定位和功能需求，本文从中选择电力杆塔附挂光缆、屋面承载基站、电力杆塔附挂基站三个典型的业务场景进行重点论述。

4.1 电力杆塔附挂光缆

4.1.1 分析需求。选择合适的分析方法，构建运营需求模型，根据电网资源运营能力模型出具多种匹配方案供选择。

4.1.2 分析方法。研究运营需求信息包括起点位置、终点位置、电源接入情况、挂高、使用年限等并结合杆塔类资源位置和特性信息，通过最优路径、二叉树、聚类等算法设计，出具基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配方案。

4.1.3 业务成效。通过运营需求模型、电网基础资源分布并根据模型自动匹配较传统人工匹配有了较大提高，并为人工出具匹配方案提供依据。

4.2 屋面承载基站

4.2.1 分析需求。选择合适的分析方法，分析屋面承载基站运营需求特性（位置范围、高度要求、覆盖能力、容量、组网要求、预算、周边人口密度、使用年限等）结合电网基础资源分布快速匹配电网基础资源响应运营需求[6]。

4.2.2 分析方法。采用多图联动的设计，组合运用可视化方法，结合电网基础资源的地理位置，实现屋面承载基站运营能力的分析和展示。

4.2.3 业务成效。通过灵活的大数据可视化展示方式结合基于电网基础资源地理位置的覆盖能力图为运营人员直观展示了运营需求的匹配方案，有效提升了电网基础资源运营效率。

5 结束语

本文通过对电网基础资源自身特点的研究与应用，结合电信企业对电网基础资源的运营需求，采用“大数据”和“人工智能”等技术，实现基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配分析方法设计与实现，并结合杆塔附挂光缆、屋面承载基站等具体实际应用，表明基于最优路径的电网基础资源运营需求匹配分析方法，在满足客户需求和提升运营效率方面效果显著，具有重要的参考价值。