CN107679634A - 一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，在C/S架构的***平台导入并整理出有效供电数据，对这些有效供电数据进行多元化统计分析，对这些不同的分析结果进行筛选，去掉偏离较大的一些结果，得到较为准确的有效供电数据关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重分布规律，再采用多种预测方式，使该规律在程序中通过不断的历史数据自主学习，逐步形成一个综合性的分析预测模型，科学合理地预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域当相关供电数据发生变化时将会产生多少个故障报修，都是什么类别，为电力运营的下一步举措提供判断依据，以便台区及时举措，减少台区故障报修量，提高台区供电服务质量。
Description
技术领域
本发明属于数据挖掘技术领域，涉及一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法。
背景技术
数据挖掘技术是通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
电力***是一个复杂的***，数据量庞大，特别是在电力企业进入了大数据时代后，仅仅是电力设备运行和电力负荷的数据规模就已十分惊人，光靠传统的数据处理方法显得不合时宜，而数据挖掘技术的出现刚好为解决这一难题提供了新的出路。
在电路***中，台区是指一台变压器的供电范围或区域，目前国家电网实行台区化管理方式，各台区负责并落实本台区各项工作，提供优质供用电服务。其中，95598工单记录的故障报修是考核各台区供用电服务质量的重要指标，那么如何降低95598工单数量，提高供用电服务质量，势在必行。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，该方法通过对历史数据的挖掘，能够较为准确找出相关供电数据关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重，再以此为基础，能够科学合理预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域将会产生多少个故障报修，都是什么类别，并提醒台区采取相应的应对举措，以最大限度地避免95598工单的产生，降低故障报修量，提高供用电服务质量。
本发明的目的是这样实现的：一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，包括以下步骤：
（1）数据导入：导出供电基础数据，将供电基础数据从相应的监测设备中读取出来，导入C/S架构的***平台，所述供电基础数据包括95598工单数据、台区的电压数据、台区的电流数据、台区的电量数据和台区的负载量数据；
（2）数据整理：在C/S架构的***平台通过数据库对供电基础数据进行整理和修改，删除无效数据，得到有效供电数据，并将非结构化数据转化为结构化数据并添加所需的数据属性，建立基于SQL Server 2014数据库进行数据存储，所述数据库为GIS数据源；
（3）数据可视化：基于GIS***开发可视化工具，将GIS数据源通过***集成方式，展现在GIS电子地图上，即对数据信息进行标注和解析，对展示的信息及数据进行分析和汇总，使GIS电子地图能直观的显示出有效供电数据的分布、分类、所属片区、属性分类等关联信息；
（4）数据分析：采用正态分布、回归分析、方差分析、相关分析和聚类分析，对各个有效供电数据进行综合统计分析，找出各个有效供电数据关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重；
（5）数据预测：根据供电数据及报修数据分析得出的关联关系及各个权重，采用回归预测法、时间序列预测、灰色预测法等预测方式，并在程序中通过不断的历史数据自主学习，将历史的预测数据与历史的实际数据进行对比再次分析，逐步形成一个综合性的预测模型，作为最终的模型，从而进行预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域将会产生多少个故障报修，都是什么类别，为电力运营的下一步举措提供判断依据；
（6）输出结果：根据预测结果，将预测结果与设定举措进行比较分析，输出应采取的举措，以应对供电数据的变化，减少故障报修量，提高供电服务质量。
优选的，所述数据导入采用远程遥控或人为操作的方式。
优选的，所述有效供电数据包括天气、温度、湿度、台区的电压、台区的电流、台区的电量和台区的负载量。
优选的，所述可视化工具包括报修数据分析和计量点数据分析，所述报修数据分析包括选取范围分析、对选定范围的报修进行分析和查看台区的电压、电流、电量和负载量趋势，所述计量点数据分析可对集中报修的选定区域内的计量点进行台区的电压、电流、电量和负载量等数据进行分析，并查看某个时间段内的运行情况。
优选的，所述GIS电子地图采用开源GIS平台，离线地图资料使用高德地图数据。
由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：通过C/S架构的***平台导入台区供电数据并整理成GIS数据源，再通过基于GIS***开发的可视化工具，将GIS数据源可视化表示于GIS电子地图上，再通过嵌入GIS电子地图的基于多种统计分析理论的可视化分析工具，对GIS数据源进行多种方式的统计分析，然后对这些不同的分析结果进行筛选，去掉偏离较大的一些结果，得到较为准确的天气、温度、湿度、台区的电压、台区的电流、台区的电量和台区的负载量关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重分布规律，再采用多种预测方式，使该规律在程序中通过不断的历史数据自主学习，即将历史的预测数据与历史的实际数据进行对比再次分析，通过不断修正逐步形成一个综合性的预测模型，作为最终的分析预测模型，再以此为基础，反推并科学合理地预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域当相关供电数据发生变化时将会产生多少个故障报修，都是什么类别，为电力运营的下一步举措提供判断依据，以便台区及时举措，减少台区故障报修量，提高台区供电服务质量。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
图2是本发明的C/S***架构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案做进一步具体的说明。
如图1所示，本发明提供的一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，包括以下步骤：
S1数据导入：导出供电基础数据，将供电基础数据从相应的监测设备中读取出来，导入C/S架构的***平台，所述供电基础数据包括95598工单数据、台区的电压数据、台区的电流数据、台区的电量数据和台区的负载量数据。
如图2所示，***采用C/S的架构，数据可视化平台包括数据导入，数据整理，数据装载，数据分析四个模块。其中，***结构采用C/S结构；数据库基于SQLServer2014；GIS平台：GMap（开源的GIS平台，离线地图资料使用高德地图数据）；操作***采用WinServer2008；通过研究结构化、非结构化数据的统一抽取、页面解析等方式，建立供电服务相关数据的统一数据接口，提升数据质量和获取的及时性。
S2数据整理：在C/S架构的***平台通过数据库对供电基础数据进行整理和修改，删除无效数据，得到有效供电数据，并将非结构化数据转化为结构化数据并添加所需的数据属性，建立基于SQL Server 2014数据库进行数据存储，所述数据库为GIS数据源。开放数据库为开放式结构，提供数据库结构及表定义，便于用户，通过数据库直接批量导入数据。
S6数据可视化：基于GIS***开发可视化工具，将GIS数据源通过***集成方式，展现在GIS电子地图上，即对数据信息进行标注和解析，对展示的信息及数据进行分析和汇总，使GIS电子地图能直观的显示出有效供电数据的分布、分类、所属片区、属性分类等关联信息。
S3数据分析：采用正态分布、回归分析、方差分析、相关分析和聚类分析，对各个有效供电数据进行综合统计分析，找出各个有效供电数据关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重。其中，采用包括正态分布、回归分析、方差分析、相关分析和聚类分析在内的多元统计分析，得到不同的分析结果，然后筛选掉偏离较大的一些结果，淡化不确定的、人为的、主观的因素对有效供电数据的影响，剔除这些看似有效其实无效的有效供电数据，从而实现提高对有效供电数据分析的准确性，分析结果越准确，后续的预测结果也会越准确，更趋于实际，与实际相符。
S4数据预测：根据供电数据及报修数据分析得出的关联关系及各个权重，采用回归预测法、时间序列预测、灰色预测法等预测方式，并在程序中通过不断的历史数据自主学习，将历史的预测数据与历史的实际数据进行对比再次分析，逐步形成一个综合性的预测模型，作为最终的模型，从而进行预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域将会产生多少个故障报修，都是什么类别，为电力运营的下一步举措提供判断依据。其中，通过不断对历史数据的自主学习，增大采样数据量，也可以把一些不确定的、人为的、主观的因素对有效供电数据的影响进行降低，剔除这些看似有效其实无效的数据，提高分析预测的准确性。采用回归预测法、时间序列预测、灰色预测法等多种预测方式，可以避免单一预测方式可能存在的预测结果偏离的问题。科学合理地运用多种方式分别分析预测，然后再把这些不同的分析预测结果进行筛选，去掉偏离较大的一些结果，从而生成最终的分析预测模型，这样样本的准确性更高，预测的结果也更趋于实际。
S5输出结果：根据预测结果，将预测结果与设定举措进行比较分析，输出应采取的举措，以应对供电数据的变化，减少故障报修量，提高供电服务质量。设定举措人为制定后，输入C/S架构的***平台，不同举措与不同预测结果相互关联，使用时根据预测结果，输出相应的设定举措，提醒台区及时并正确应对，可以有效减少95598产生的故障报修工单，提高台区供电服务质量。
进一步地，所述数据导入采用远程遥控或人为操作的方式。相对于目前各台区自动化监测程度不一，自动化程度高的台区可以采取远程遥控方式与C/S架构的***平台直接对接，数据来源及时有效，工作效率高。
进一步地，所述有效供电数据包括天气、温度、湿度、台区的电压、台区的电流、台区的电量和台区的负载量。
进一步地，所述可视化工具包括报修数据分析和计量点数据分析，所述报修数据分析包括选取范围分析、对选定范围的报修进行分析和查看台区的电压、电流、电量和负载量趋势，所述计量点数据分析可对集中报修的选定区域内的计量点进行台区的电压、电流、电量和负载量等数据进行分析，并查看某个时间段内的运行情况。
进一步地，所述GIS电子地图采用开源GIS平台，离线地图资料使用高德地图数据。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解，依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (5)
1.一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）数据导入：导出供电基础数据，将供电基础数据从相应的监测设备中读取出来，导入C/S架构的***平台，所述供电基础数据包括95598工单数据、台区的电压数据、台区的电流数据、台区的电量数据和台区的负载量数据；
（2）数据整理：在C/S架构的***平台通过数据库对供电基础数据进行整理和修改，删除无效数据，得到有效供电数据，并将非结构化数据转化为结构化数据并添加所需的数据属性，建立基于SQL Server 2014数据库进行数据存储，所述数据库为GIS数据源；
（3）数据可视化：基于GIS***开发可视化工具，将GIS数据源通过***集成方式，展现在GIS电子地图上，即对数据信息进行标注和解析，对展示的信息及数据进行分析和汇总，使GIS电子地图能直观的显示出有效供电数据的分布、分类、所属片区、属性分类等关联信息；
（4）数据分析：采用正态分布、回归分析、方差分析、相关分析和聚类分析，对各个有效供电数据进行综合统计分析，找出各个有效供电数据关联于故障报修分布及报修类型的关系及权重；
（5）数据预测：根据供电数据及报修数据分析得出的关联关系及各个权重，采用回归预测法、时间序列预测、灰色预测法等预测方式，并在程序中通过不断的历史数据自主学习，将历史的预测数据与历史的实际数据进行对比再次分析，通过不断修正逐步形成一个综合性的预测模型，作为最终的模型，从而进行预测，预测将来某个时间节点后的某季度、某月或某日在某区域当相关供电数据发生变化时将会产生多少个故障报修，都是什么类别，为电力运营的下一步举措提供判断依据；
（6）输出结果：根据预测结果，将预测结果与设定举措进行比较分析，输出应采取的举措，以便及时应对供电数据的变化，减少故障报修量，提高供电服务质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，其特征在于：所述数据导入采用远程遥控或人为操作的方式。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，其特征在于：所述有效供电数据包括天气、温度、湿度、台区的电压、台区的电流、台区的电量和台区的负载量。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，其特征在于：所述可视化工具包括报修数据分析和计量点数据分析，所述报修数据分析包括选取范围分析、对选定范围的报修进行分析和查看台区的电压、电流、电量和负载量趋势，所述计量点数据分析可对集中报修的选定区域内的计量点进行台区的电压、电流、电量和负载量等数据进行分析，并查看某个时间段内的运行情况。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据可视化的供电故障报修分析和预测的方法，其特征在于：所述GIS电子地图采用开源GIS平台，离线地图资料使用高德地图数据。
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