大数据背景下谈电力运营监控数据处理技术
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作者:刘朋熙 卞真旭 肖家锴 邵珺伟 李博 胡志亮
摘要：电子计算机信息技术的快速发展，现在已经进入大数据时代。大数据背景下，电力运营监控系统为了更好地发挥其职能作用，开展了对电力企业运行过程中产生的大量数据信息的监测分析、研究、总结，并提出有效的解决方案，为电力企业的发展做出了杰出的贡献。本文通过实例介绍，在大数据时代背景下电力运营监控系统数据处理技术的应用。希望能够为相关人员提供一些有利的参考，促进电力企业的发展。
关键词：大数据;电力运营监控;数据处理
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）02-0244-02
以电力运营监控系统数据处理为出发点，对大数据时代运营监控系统数据问题进行分析、研究、总结并提出行之有效的解决方案。电力企业在运行过程中会产生大量的数据信息，并对其积累、分析、总结，取得有效的成果，及时发现问题，并提出有效的处理对策，为电力企业发展提供辅助决策。
电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统，如图1所示：
电力系统本身就是一个动态系统，系统运行过程中会产生大量数据。电力系统运行监测中心主要是监控在系统运行过程中产生的大量数据，实现实时监测。对其存储、积累、分析、总结，及时发现问题，对其完善优化，并提出有效的处理对策，促进电力系统能够有效合理的运行。
大数据背景下的电力运营监控系统的数据处理技术：
1）监控的数据类型
电力运营监控系统主要监控的数据类型有电力企业的基本数据、电力企业的运营数据，电力企业的管理数据。其中，基本数据是指电力运行过程中出现的大量数据，包括电能、电量以及电压等信息。运营数据是指电力企业产生和执行业务过程中出现的数据。管理数据是指ERP和协助办公及企业一体化平台的数据。电力运营监控中心对其大量数据进行分析、整理、总结和处理，并提出解决对策，促进电力企业的发展。
2）对监测异动数据的处理，包括业务异动、接口异动、数据质量异动。电力系统运
行过程中，会不定时出现异常数据，所以及时对数据进行分析和处理，可以有效地提升工作效率，解决存在的问题。
3）大数据背景下电力运营监控数据处理技术具体应用。电力运营监控系统针对电力运行过程中产生的数据，根据不同业务分析方法和计算方法对大量数据进行分析、处理。本文针对数据源与95598业务应用系统，简单阐述大数据背景下电力运营监控数据处理技术。
1）95598投诉处理流程数据
下面我们先看一组数据：2018年上半年，A省受理投诉工单9110起，较2017年上半年5988起同比增加52.14%。其中，营销服务类投诉3911起，相比同期（3584起）上升9.12%;运检类投诉5199起，相比同期（2404起）上升116.26%。
从2015年～2018年上半年各月分布看，如图2：
近年来客户投诉问题较为突出，电力企业每年投入了大量的人力物力并开展了专题治理工作，但是一直缺少行之有效的手段来降低客户投诉数。基于95598业务支持系统及其他相关系统，运用大数据挖掘研究方法，获取投诉工单明细数据，重点对投诉业务进行需求分析、数据收整、专题分析。为规范电网建设、提升供电质量、加强窗口管理、完善投诉处理机制、提高人员服务素质等方面改进提供支撑。
监测内容：按照所属单位、投诉类型（含子类）、投诉级别、城乡类别维度，监测95598投诉处理流程总时长及投诉受理、接单分理、联系客户、投诉处理、回退再派、投诉回访等6个主要环节时长，对比与规定时长、平均时长的偏差，掌握环节时长分布、结构、偏差、变化趋势，以及制度执行情况。
流程图及说明：
监测规则：（1）投诉回访处理时间：投诉回访处理时间小于回访结束时间;不大于监测截止日期。
（2）省接单分理工单到达时间：省接单分理工单到达时间小于省接单分理处理时间 and 投诉回访处理时间大于省接单分理工单到达时间;不大于监测截止日期。
（3）省接单分理处理时间：省接单分理工单到达时间大于省接单分理处理时间小于（地市接单分理工单到达时间or承办部门联系客户的时间） and 省接单分理工单到达时间大于省接单分理处理时间;不大于监测截止日期等。
成果分析内容：投诉受理环节时长超20分钟业务清单;接单分理环节时长超2个工作小时业务清单;联系客户环节时长超1个工作日业务清单;投诉处理环节时长超6个工作日业务清单等。
通过该监测指标，及时发现电力企业在操作过程的缺陷，对相关部门业务处理流程绩效分析，做好每一个环节的工作。及时解决问题，避免问题再次发生，导致的二次投诉。
2）对配网故障抢修流程的监控数據处理
监测内容：按照供电单位、电压等级、故障报修类型维度，监测配网故障抢修总时长及业务受理、接单派工、到达现场、故障处理、工单审核、回访归档等6个主要环节时长，对比与规定时长、平均时长的偏差情况，掌握制度执行情况、环节时长分布、结构及变化趋势。
监测规则：
（1）业务受理时间小于工单下发时间 and 业务受理时间不大于监测截止日期。
（2）业务受理时间小于工单下发时间小于地市接单时间 and 工单下发时间不大于监测截止日期。
（3）工单下发时间小于地市接单时间小于接单派工结束时间 and 地市接单时间不大于监测截止日期等。
成果分析：业务受理时长超过2分钟的业务清单;接单派工时长超过3分钟的业务清单;到达现场环节时长在城区范围超过45分钟、农村地区超过90分钟、特殊边远地区超过120分钟的业务清单等。
对配网故障抢修流程的监控数据处理，做到对运行过程中的数据及时发现问题，分析问题的存在，及时找到问题解决方法，做好工作衔接，促进电力企业的合理运行。
通过上述实例，足以说明大数据时代的今天，电力运营监控数据处理过程中，及时发现问题，对数据准确快速的整合，分析处理、提出解决方案，提高工作效率，促进各业务部门的协调发展，为电力企业发展做出杰出的贡献。
参考文献：
[1]卢莎.大数据时代电力运营监控系统数据处理的简要介绍[J].机电信息，2015（36）：8～9.
[2]赵云山，刘焕焕.大数据技术在电力行业的应用研究[J].电信科学，2014（01）：29～30.
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