基于人工智能技术的数字化供电所设计与应用

赵 峰，李炳森，粘为帆

（1.国网信息通信产业集团有限公司，北京 102211；2.国网信通亿力科技有限责任公司，福建 福州 350001）

0 引言

随着国家层面的产业数字化转型，电力企业在不同领域、不同层级都开展了数字化转型工作。乡镇供电所作为直面市场和服务客户的最前端［1］，也是乡村振兴的重要能源服务窗口，肩负着艰巨的历史责任［2］。

目前已建的信息系统能够覆盖电力行业各级单位，对于不同的业务应用基本实现了横向及纵向的集成与贯通，为建设和完善智能电网建设、提升生产管理水平提供了支撑［3］；但这些业务的工单数据都难以共享或无法进行共享，导致各专业系统成为“数据孤岛”［4］。供电所外勤人员外出作业时携带的终端，存在各专业独立配备、相互之间系统不互通、硬件不匹配、接入方式不统一等诸多问题，造成供电所移动应用建设进展缓慢［5］。供电所工单来源众多，涉及了多个专业的业务系统，处理不同专业的工单，须登录不同系统进行操作，各类工单的规范、流程、要求反馈的信息都不一致，员工往往需要反复登录各系统，对数据进行多次录入，才能将工单完结［6］。在工单执行过程中，部分供电所仍存在使用微信、电话和口头交流等方式派发工单的情况，工作痕迹很难进行回溯归档［7］。工单关联的数据来源复杂，须切换多个业务系统进行调取，自身无法实时准确掌握供电所和台区经理的经营指标［8］，员工的工作量不好进行评价衡量，导致供电所管理水平低下，员工薪酬分配理念仍停留在“大锅饭”阶段。对供电所的数字化转型，提出了实质性的难题。

企业是产业转型升级的主体，企业数字化转型也是数字经济发展的微观基础。为了应对新形势下经营环境的高度不确定性和复杂性，在经济恢复的要求以及宏观政策的驱动下，数字化转型加速成为企业生存和发展的必然选择。企业利用人工智能、大数据、云计算等数字技术不断探索转型路线和变革突破点。但是，企业的数字化转型之路仍充满挑战［9］。

近些年来，人工智能技术已经从工业互联网领域走向能源互联网领域。众多实践已经证明，人工智能技术是能源企业数字化转型的关键枢纽［10-12］，对推动智能电网发展具有重大意义［13］。在数字化系统搭建中使用人工智能决策有助于更好地平衡和协调资源，提高调配能力和流程管理。

针对基层供电所的运营管理现状，结合目前人工智能技术的最新发展趋势，首先提出一种符合电力行业数字化转型实际情况的数字化供电所框架设计方案，然后对工单生成、工单派发、工单关联、工单反写、工单监控、工单评价等工作流程进行剖析，最后通过工程实例分析验证系统的实用性，足以支撑供电所数字化转型。

1 总体架构

基于基层供电所数字化转型的实际业务需求，按照中台化、微服务化理念，引入“平台+应用+工具”等数字化手段，打造形成适用于不同规模供电所，多场景、标准化、可复制、可推广的涵盖软硬件的体系方案。

1.1 设计理念

数字化供电所系统设计理念如图1 所示，以基层减负、数字赋能为方向，以设备、营销等专业现有信息化建设成果为依托，以“统筹规划、分步实施、稳步渐进”为原则，聚焦夯实数字化基础、提升数字化支撑能力两条主线，开展以“业务自动化、作业移动化、服务互动化、资产可视化、管理智能化、装备数字化”为特征的数字化供电所试点建设。

图1 数字化供电所系统设计理念Fig.1 Design concept of digital power supply station

1.2 系统架构

数字化供电所系统（如图2）主要由用户使用层、终端应用层、后台应用层、技术逻辑层、平台服务层、数据基础层、硬件支撑层组成。面向管理人员、内勤人员、外勤人员三类供电所应用人员，提供了两个主要门户入口，即“一平台”和“一终端”。一平台通过内网计算机终端访问，提供工单中心、数字看板、绩效评价、知识共享、综合管理等应用；一终端依托“i国网”应用为入口，通过员工个人手机即可访问，提供工单类、查询类、助手类、看板类、专业类应用。平台服务层由技术中台、业务中台、数据中台组合。

图2 数字化供电所系统架构Fig.2 System architecture of digital power supply station

1.3 技术架构

数字化供电所系统的技术架构遵循“微服务、微应用”建设要求，技术层主要由界面展示、资源接入、服务接入组成，功能层包括工单的生成、派发、关联、反写、监控、评价六大服务，平台及设备层由数据存储、平台功能、基础设施组成，技术架构如图3 所示。

图3 数字化供电所系统技术架构Fig.3 System technical architecture of digital power supply station

1.4 关键技术

数字化供电所通过机器学习、数据挖掘、辅助决策、机器人流程自动化、感知识别等人工智能技术整合营销管理，优质服务各项职能，梳理重点工作、紧急工作、客户诉求、指标数据等，基于工单派发机制实现外勤班组科学调度，简化工作流程，完成服务派单、服务实施、服务结果的闭环管控和痕迹化管理，进一步提升经营管理效率及客户服务质量。

1.4.1 机器学习与数据挖掘

乡镇供电所业务数据根据应用类型分为采集类、录入类、计算类三类，普遍具有“多源、异构、海量”等特点。数字化供电所数据治理要求须结合供电所实际业务需求，制定适用于数字化供电所场景的机器学习算法库及统一编程模型，实现供电所基层业务需求以机器学习方式自动转换，优化客户用电和缴费流程，为电网运行态势评估提供决策依据与信息支持。

数字化供电所的一个重要特点在于实现对关键管控指标海量数据的挖掘与分析［14］。通过大量用电与客户数据等其他外部数据聚合，按时间、区域、行业等进行特征量的提取工作，统计分析历史数据之间内在关联关系，针对不同业务场景选用合适的模型，并构建符合的算法。

1.4.2 辅助决策

供电所在日常工作中，需要由所长或三大员（营销员、安全员、技术员）等管理人员对供电所业务的各项经营管理指标（目标）及重点工作任务进行分析、规划及决策。而人工智能的出现使数据处理效率更加完善、决策场景预测更加精准、决策结果优化更加智能，其核心优势在于实现了数据—预测—决策的高效转化［15］。结合数据挖掘成果，对未来一段时间内的供电所业务情况做出预测，为管理人员提供辅助决策。

海量数据分析技术实现对供电所多源数据的融合贯通，验证数据的真实性，防止出现数据被篡改、数据标准不统一等污染情况，保证决策数据质量，进而支撑数据使用者的辅助决策结果准确有效。

1.4.3 机器人流程自动化

机器人流程自动化（robotic process automation，RPA）是通过软件模拟人类在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务，适用在数据量大、重复度高、规则明确、跨业务系统、高人力成本的业务场景。在供电所各业务领域中按照实际需求定制各种RPA机器人场景，是替代基层员工各种重复性录入、跨系统协作等各种繁重工作的有效技术手段。

通过RPA 技术横向打通供电所各专业的信息化系统并配置触发响应，自动执行常规任务，实现各类数据的收集、整理、输出。RPA 技术可以重复多次录入数据、操作手段具有一致性，能够将特定的信息录入对应的模块，具有规范性的操作程序，能够准确、快速地为决策者提供决策信息［16］。

1.4.4 图像识别

图像识别技术包括人脸识别、光学字符识别（optical character recognition，OCR）等技术。通过建设人脸识别技术，为基层员工提供统一高效的人脸识别服务，支持海量数据高并发处理。现场服务人员通过统一的接口申请人脸识别服务，实现人脸数据共建共享。满足表现层状态转换（representational state transfer，REST）开发方式的编程接口（application programming interface，API）被称为RESTful API。OCR 技术提供包括文件检测、识别、强化等组件能力，采用RESTful API、软件开发工具包（software development kit，SDK）、图形用户接口（graphical user interface，GUI）三种方式实现对外服务，支撑各类业务应用的文字识别需求，进一步提升数字化供电所各类应用的智能化水平。

1.4.5 语音识别

语音识别技术包括实时语音识别、音频文件撰写、语音合成、语音唤醒等组件能力，采用RESTful API、SDK、媒体资源控制协议（media resource control protocol，MRCP）、Websocket 四种方式对外服务，实现语音的智能处理与分析。自然语言处理（natural language processing，NLP）技术涵盖文档信息抽取、文档全文检索、对话语义理解等典型应用场景，在数字化审计、舆情监测、95598 客户服务等多个业务系统可实现对电力文本数据的智能处理利用。

2 业务流程

图4 为数字化供电所全流程工单管理基本流程。对供电所各专业系统工单进行整合归并，打造供电所统一的业务工单池，统一展示、预警各专业工单状态，以工单驱动业务，实现供电所全业务工单统一闭环管控、绩效线上评价。

2.1 工单生成

转变供电所工作任务“电话式”安排的传统模式，实现专业业务系统工单、系统异常工单、所务临时工作等工单消息提醒。针对无系统工单支撑的事务，员工可根据实际情况进行自行灵活配置生成。

本文通过对民用《基础地理信息要素分类与代码》标准和《军用基础地理信息要素分类与编码》标准的详尽对比，分析了军民基础地理信息要素分类、代码和组成的特点，在逐要素进行分析的基础上，建立了双方要素间的映射关系，总结出要素映射关系的特点。同时，在详尽对比分析、统计和总结的基础上，提出了基础地理信息要素分类代码要素军民融合的一些建议，包括标准的融合定位、融合原则、要素融合方法和标准融合思路等。本文的研究成果可为后续军民基础地理信息要素分类与代码标准融合提供参考和依据，推进军民融合在测绘行业的顺利开展。

2.1.1 工单汇聚获取

通过RPA 技术或系统接口对接方式实现实时接入各系统营销业扩、电费抄核、稽查、客户服务、计量设备主人制、一台区一指标、采集闭环、反窃电等营销类工单，以及电网资源业务中台和供电服务指挥系统的设备巡视工单、主动运检工单等计划类工单和95598 抢修工单、主动抢修工单等抢修类工单。

RPA 流程自动化工具首先调取用户的统一权限账号，识别判断当前登录用户的角色权限，通过相应的权限认证登录邮箱、系统、应用进行内容识别，确认是否有新增工单，若有则生成关联到相应台区、设备的工单任务；而系统接口调用方式是根据相应的请求参数向工单系统API 的服务端地址发送请求，然后等待系统返回报文，再根据报文内容生成相应的工单任务。

2.1.2 工单融合研判机制

因为供电所的工单来自不同专业、不同厂商搭设的不同系统，各类业务名称、数据类型及定义并不统一，导致针对某一问题、某一台区、某一设备的任务反复生成，班组须多次前往现场进行确认，极易造成人力浪费。

生成的工单任务按照系统计划、预警督办、营销服务等工单类别进行智能分类，剔除不符合格式的信息或者空文本内容，判断关键的工单数据，对任务来源、所属组织、班组、任务、人员、设备、物资等要素进行精准关联匹配，过滤、整合同台区、同类型、同性质的业务工单。

2.2 工单派发

为解决工作多次派发、重复派发的问题，同步原系统点对点或角色派发信息，实现工作任务一次派发，精确到人。利用人工智能技术优化工单分派机制，根据指标数据、工单信息（距离、难度、工作量）、台区关联信息实现自动派发。工单派发策略如图5 所示。

图5 工单派发策略Fig.5 Work order dispatch strategy

2.2.1 工单责任细分

对供电所的组织架构进行重新梳理，为在编无账号人员、劳务派遣人员与外协人员开通账号，确保供电所的每位员工都有相应的权限账号，并对供电所涉及的所有台区进行归集，结合地理信息系统（geographic information system，GIS）地图定位，明确地图边界，将辖区内的所有台区及用户与对应的台区经理进行关联。

2.2.2 工单选派策略

将供电所的工单按照业务类型及具体业务细项进行三级分类，并按照用户重要等级［17］、花费时间、工作质量等衡量标准进行工单分数评估［18］。

对工单的台区距离因子、时间因子、工作量因子进行智能评估，并结合目前台区经理的工作强度、工作熟练度、实时位置进行综合分析后，由人工智能工单选派策略算法选择一名最合适的工单负责人，并及时推送至工单负责人账号上，等待工单负责人对工单具体信息确认，实现工单最优化选派。

除由选派策略算法进行工单指派外，为最大化发挥基层员工的工作积极性，台区经理也可在供电所工单池中查看到所有目前尚未承接的工单，员工自行评估自身工作技能、时限要求后，可进行主动“抢单”操作，此类工单在完成后，具有更高的绩效分数权重，将为工单评价环节提供参考。

2.3 工单关联

针对车辆申请、物资领用等工单执行时面临的多系统协同问题，通过消息链接方式跳转至相应移动应用程序进行处理。一条业务工单（主工单）可支持关联多条子工单，将原本复杂的业务流程进行分解处理，一键关联跳转到对应系统，流程如图6所示。

图6 工单关联流程Fig.6 Work order association process

2.3.1 车辆申请跳转机制

根据工单关联的台区位置，结合车辆登记、司机信息，自动分配车辆和司机，基层员工可直接跳转到相应页面进行确认。结合物联感知技术，还可在供电所大门自动识别校验车辆信息，实现扫描或无感识别用车，对应授权车辆予以放行。通过车辆申请跳转和物联感知技术，实现不停车快速出入和车辆与车位一对一管理。

2.3.2 物资领用跳转机制

自动配置作业任务所需工器具，在检测区域自动识别领取或归还的工器具，并记录存档。实时播报实际出入库工器具信息，与电子工作票任务所需清单进行对比，对误领、漏领、错还、漏还等进行提示。通过设备信息资料的自动识别、记录、存储及分析，与安全生产风险管控等相关平台接口集成，实现工器具从申领、配发、入库、领用、归还、检验、报废的全寿命周期管理。

2.4 工单反写

针对装表作业、现场勘察、隐患巡视等环节信息反复录入、多次往返的问题，通过反写回原系统和在各专业移动应用程序上直接填写回原系统两种方式解决。针对同一工单来源，目标字段在发生变更的同时，对源字段进行对比审核，并自动反写属性值。工单反写能力如图7 所示。

图7 工单反写能力Fig.7 Work order rewriting ability

2.4.1 信息辅助填写

结合语音识别、文字识别、图像识别缺陷分析等人工智能技术，辅助实现营销服务、装表接电等现场作业自动化填报，构建二维码、语音转写、语音播报、人脸比对、身份证识别、电能表指数识别、电能表缺陷分析等服务，实现线下作业一键操作、一键响应、全程零输入。

2.4.2 工单反写回填逻辑

根据各业务系统不同的工单回填形式，将业扩报装、装表接电等业务场景提前形成几套标准化模板。现场班组完成现场作业任务后，在现场进行选择确认，仅须录入部分关键信息，随后工单将流转任务信息自动反写至相应业务系统，现场人员无须多次往返供电所进行登记处理，任务型工单将流转至管理人员进行下一步审核。

2.5 工单监控

对于工单处理过程中所处环节、处理状态、数据交互情况进行全过程监控及催办。工单监控包括系统监控与人工监控两种形式。系统监控形式是基于人工智能分析技术对工单流程时间异常、工单处理环节异常等数据进行监控，自动分析研判；而人工监控形式允许管理人员根据实际情况控制当前工单的状态变化，支持手动调取工单相关信息进行展示、分析及催办等操作。

2.5.1 班组作业地图

依托GIS 基础服务，汇聚移动地图的定位、导航、路况、搜索、规划、轨迹、标绘以及地理编码等基础能力，将供电所辖区范围内的所有电网设备位置及拓扑关系在“电网一张图”上全面展示。当班组车辆外出作业时，在地图上实时标明位置及行驶轨迹，让管理人员更直观地了解班组去向及路线规划。

2.5.2 工单预警机制

该模块可供查看工单的环节流转详情，进行工单时限预警，标准流程时限预警统一设置。各供电所根据自身实际情况，综合工单紧急程度、用户、设备、台区、作业时长、人员能力、物资等多种因素，自行设定工单的预警阈值，并支持管理人员对工单进行催办，在组织内实现对待办工单的催办提醒。实行风险预警、预控后可将单个问题消除在萌芽状态，达到不影响客户感知的目的［19］。工单预警机制如图8 所示。

图8 工单预警机制Fig.8 Work order warning mechanism

2.6 工单评价

由技术管理人员提前设定供电所各级员工的绩效评价方案，系统根据相应的绩效评价指标对一线员工进行考核评价，过程有据可查、有尺可量，且无须被动地等待情况反馈。通过人工智能分析进行量化考评，结合恶劣天气、系统故障等因素，驱动电力营销系统服务水平的多维评测方法，从多角度探讨评价指标［20］。

2.6.1 工单整理归档

办结后的业务工单，通过由机器学习算法构建的分析模型进行统计梳理，可快速精准掌握台区设备的运行情况分析、承载力分析、异常用电分析及班组人员的出勤分析、运维分析等，确保供电所的所有工单都支持溯源、查询，提供了针对工单关联台区、人员的数据下钻分析，及时发现设备可能隐患，实现工单留痕化管理。

2.6.2 绩效评价

绩效评价模块根据工单监控过程中返回的响应时长、工作耗时、完成质量、服务评价等多维度数据，对该工单执行情况进行智能分析，对员工的工作效率、质量稳定性、服务反馈等方面进行评价，应用于个人绩效评价。在班组层面，综合考量不同班组、不同工种的考核指标体系，形成一套行之有效的考核方案。通过对供电所员工、班组的综合绩效评价分析，支撑供电所工作日清月结、透明化管理。

3 工程实例

截至2023 年1 月，国家电网有限公司大约有20余处在运或在建的数字化供电所项目，主要有国网陕西电力“数字陕电”建设、国网浙江电力“掌上数供”数智化供电所平台建设、国网福建数字化供电所示范建设等。

目前搭建的数字化供电所平台主要是在乡镇供电所及班组一体化信息系统的成果上，按照客户服务业务中台的相关要求，优化或新建各个功能模块。以“微应用”方式融入乡镇供电所及班组一体化信息系统，待客户服务业务中台上线后，能快速切换到客户服务业务中台的环境。

以国网陕西电力“数字陕电”建设为例，计划覆盖陕西省范围内的113 家县公司下辖全部供电所，目前已经对97 家供电所实现了数字化升级改造，累计开展供电所数字化人才培训1 150 人次。

陕西数字化工作台将各专业已建成的16 套信息化系统聚合到数字化工作台，县（区）公司、供电所基层人员只要登录工作台就能掌握营销、运检、供服、安监等主要业务运营情况和存在的问题，并根据各维度数据分析进行运行管理决策，提升了基层管理效率。数字化工作台与原信息化系统的性能简要对比如表1。

表1 两种工作台系统性能对比Table 1 Performance comparison of two workbench systems

4 结束语

提出一种基于人工智能技术的数字化供电所的框架方案。通过人工智能技术赋能供电所开展工单生成、工单派发、工单关联、工单反写、工单监控、工单评价六大业务流程，解决供电所基层系统及终端过多、业务工单杂乱等问题。该方案对目前开展的供电所数字化转型工作提供了解决思路，实现供电所工单与业务数据关联、汇聚及评价，全面提升电力行业基层数字化水平。