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CN108229838B - 一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法 - Google Patents

一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法 Download PDF

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CN108229838B CN201810055690.9A CN201810055690A CN108229838B CN 108229838 B CN108229838 B CN 108229838B CN 201810055690 A CN201810055690 A CN 201810055690A CN 108229838 B CN108229838 B CN 108229838B
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Abstract

一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法,涉及电网供电质量领域。目前,不能客观反应供电质量对客户的真实影响和感知情况。本发明结合电力95598客户服务、电力客户台账、PMIS等多源信息,基于数据清洗后的业务工单数据,充分挖掘电力客户需求与不同供电质量相关因素及其影响程度的关系,采用结合模式识别等方法提取停电事集和电压不合格事件集;在此基础上,计算各指标数据,采用层次分析等综合评价方法对待评价地区进行供电质量评价。本技术方案客观地反映电力客户对于电网供电质量及其服务的感受,反映出评价地区供电质量的薄弱点,有利于实现客户感知信息在电网供电质量及其服务能力方面的量化分析,丰富现有的电力客户服务评价体系。

Description

一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法
技术领域
本发明涉及电网供电质量领域,尤其涉及一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法。
背景技术
供电质量主要包括了电能质量与供电可靠性两个方面。电能质量表征电能品质的优劣程度,供电可靠性是电力系统对用户连续可靠地供给电力能力的量度。传统的电能质量评价指标主要有供电电压允许偏差、电压波动与闪变、公用电网谐波、三相电压允许不平衡度、电力系统频率允许偏差以及暂态过电压和瞬态过电压等。随着客户对电能质量的侧重程度的不同变化,有的评价方案新增了用电压正弦波畸变率来衡量波形质量,以停电的频度、停电的持续时间、停电范围的大小(停电用户数、供电故障功率或供电故障容量等)衡量供电可靠性。还有方案提出了包含负荷侧的可靠性指标,如用户平均停电的持续时间、平均用电的有效度、重复停电概率等。然而,这些供电质量评价指标体系主要是从电网物理特性和自身运行状态的角度出发建立的,而不是从客户感知的角度构建的,他们并不能客观反应供电质量对客户的真实影响和感知情况,即电网宣传的供电质量水平与客户感知到的供电质量水平存在较大差异。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进,提供一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法,以达到客户目的。为此,本发明采取以下技术方案。
一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法,包括以下步骤:
1)获取数据,包括从电力95588系统中获取业务工单数据集,从电力营销系统获取与服务区域相对应的人口或电力客户人口数据;
2)对业务工单数据做数据清洗,保留序号、业务类型、受理时间、上级单位、服务区域、工单处理结果信息;
3)从清洗后的工单信息中提取工单处理结果中的事件类型信息,包括多户停电、单户停电、紧急非停电;
4)判断事件类型是否为停电事件,若是则采用模式识别的方法识别并提取工单处理结果中的停电修复时间信息,并转换为带日期的格式化时间信息,否则执行步骤6);
5)将停电修复时间与受理时间相减,得到停电持续时长;
6)筛选工单处理结果的事件类型为紧急非停电,则该业务工单记录的业务类型为电能质量的事件信息,即得到电压不合格事件集;则该业务工单记录的业务类型为电能质量的事件信息,将电压不合格事件集按照关键词进行分类,得到电压不合格事件集;关键词包括低电压、过电类、电压波动;
7)将电压不合格事件集按照关键字分类,关键字包括低电压、过电压、电压波动;对应得到低电压事件集、过电压事件集与电压波动事件集;
8)按照工单所在服务区域对已获得的停电事件集与电压不合格事件集进行分类;
9)构建供电质量评价体系,并根据获取的人口或电力客户人口数据,计算各评价指标的具体数值;供电质量评价体系包括供电可靠性评价模块及电压质量评价模块;
10)采用层次分析法对待评价地区的供电质量进行评价,计算各个待评价地区的综合得分,按照得分高低排序,得分越高表示该地区供电质量越好,相反则说明该地区供电质量相对较差。
本技术方案结合电力95598客户服务、电力客户台账、PMIS等多源信息,基于数据清洗后的业务工单数据,充分挖掘电力客户需求与不同供电质量相关因素及其影响程度的关系,采用结合模式识别等方法提取停电事集和电压不合格事件集;在此基础上,计算各指标数据,采用层次分析等综合评价方法对待评价地区进行供电质量评价。本方法可以客观地反映电力客户对于电网供电质量及其服务的感受,反映出评价地区供电质量的薄弱点。通过本发明,有利于实现客户感知信息在电网供电质量及其服务能力方面的量化分析,丰富现有的电力客户服务评价体系;更有利于客观反映供电质量薄弱点,为进一步优化与完善供电网络及其系统提供参考依据。
作为对上述技术方案的进一步完善和补充,本发明还包括以下附加技术特征。
作为优选技术手段:在步骤9)中,供电可靠性评价模块的评价内容包括人均停电次数、人均停电时长、人均重复停电次数、多户停电事件占比、单户停电事件占比、长时间停电事件占比、多户长时间停电事件占比;其中:
a)人均停电次数
Figure BDA0001553694750000041
人均停电次数为某地总停电次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到停电事件的多少;其中,总停电次数为当地客户停电报修事件之和,包括多户停电事件、单户停电事件与重复停电事件;
b)人均停电时长
Figure BDA0001553694750000042
人均停电次数为某地总停电时长与总人口的比值,反映了当地人均停电时间的长短;其中,停电修复时长为当地客户停电报修时间与恢复供电时间之差;
c)人均重复停电次数
Figure BDA0001553694750000043
人均重复停电次数为某地总重复停电次数与总人口的比值,反映了当地人均重复停电次数的多少;其中,总重复停电次数为当地客户报修重复停电事件次数之和;
d)多户停电事件占比
Figure BDA0001553694750000044
多户停电事件占比为某地总多户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户停电事件的可能性;其中,总多户停电次数为处理结果是多户停电的停电事件的和;
e)单户停电事件占比
Figure BDA0001553694750000051
单户停电事件占比为某地总单户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为单户停电事件的可能性;其中,总单户停电次数为处理结果是单户停电的停电事件的和;
f)长时间停电事件占比
Figure BDA0001553694750000052
长时间停电事件占比为某地长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为长时间停电事件的可能性;其中,长时间停电事件为总停电事故集中停电时长超过80%停电事件的停电事件;总长时间停电次数为长时间停电事件之和;
g)多户长时间停电事件占比
Figure BDA0001553694750000053
多户长时间停电事件占比为某地多户长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户长时间停电事件的可能性;其中,多户长时间停电事件是多户停电事件与长时间停电事件的交集;总多户长时间停电次数为多户长时间停电事件之和。
作为优选技术手段:在步骤9)中,电压质量评价模块的评价内容包括人均电压不合格次数、低电压事件占比、过电压事件占比;其中:
h)人均电压不合格次数
Figure BDA0001553694750000061
人均电压不合格次数为某地总电压不合格次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到电压不合格事件的多少;其中,总电压不合格次数为当地客户电压不合格报修事件之和,包括过电压事件、低电压事件与电压波动事件;
i)低电压事件占比
Figure BDA0001553694750000062
低电压事件占比为某地总低电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为低电压事件的可能性;其中,总低电压次数为处理结果是低电压事件的电压不合格事件的和;
j)过电压事件占比
Figure BDA0001553694750000063
过电压事件占比为某地总过电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为过电压事件的可能性;其中,总过电压次数为处理结果是过电压事件的电压不合格事件的和。
有益效果:本发明的评价指标体系及其数据集来源于电力客服业务工单、营销系统等数据,其客观反映了电力客户对供电质量的直观感受及其反馈事件信息,其视角是从电力客户角度反映的供电质量的真实情况信息。通过本发明,可以更加客观地反映电力客户对于电网供电质量及其服务的真实水平,使得供电质量评价回归到以客户为中心的出发点,不仅有利于提高电网供电质量水平,也有利于提高电网客户服务水平。
附图说明
图1是本发明流程图。
图2是本发明的供电质量评价体系结构图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示,本发明包括以下步骤:
步骤1):从电力95588系统中获取业务工单数据集;
步骤2):对业务工单数据做数据清洗,保留序号、业务类型、受理时间、上级单位、服务区域、工单处理结果等信息;
步骤3):从清洗后的工单信息中提取工单处理结果中的事件类型信息,如多户停电、单户停电、紧急非停电等;
步骤4):若工单处理结果的事件类型为多户停电或单户停电(即停电事件集),采用模式识别的方法识别并提取工单处理结果中的停电修复时间信息,并转换为带日期的格式化时间信息,否则执行步骤6);
步骤5):将停电修复时间与受理时间相减,得到停电持续时长;
步骤6):筛选工单处理结果的事件类型为紧急非停电,则该业务工单记录的业务类型为电能质量的事件信息,即得到电压不合格事件集;
步骤7):将电压不合格事件集按照低电压、过电压、电压波动等关键字进行分类,分别得到低电压事件集、过电压事件集与电压波动事件集;
步骤8):按照工单所在服务区域对已获得的停电事件集与电压不合格事件集进行分类;
步骤9):从PMIS、用电台账等系统获取与服务区域相对应的人口或电力客户人口等相关数据,构建图1所示供电质量评价体系,并按照如下公式计算各评价指标的具体数值;
a)人均停电次数
Figure BDA0001553694750000081
人均停电次数为某地总停电次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到停电事件的多少;其中,总停电次数为当地客户停电报修事件之和,包括多户停电事件、单户停电事件与重复停电事件;
b)人均停电时长
Figure BDA0001553694750000082
人均停电次数为某地总停电时长与总人口的比值,反映了当地人均停电时间的长短;其中,停电修复时长为当地客户停电报修时间与恢复供电时间之差;
c)人均重复停电次数
Figure BDA0001553694750000091
人均重复停电次数为某地总重复停电次数与总人口的比值,反映了当地人均重复停电次数的多少;其中,总重复停电次数为当地客户报修重复停电事件次数之和;
d)多户停电事件占比
Figure BDA0001553694750000092
多户停电事件占比为某地总多户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户停电事件的可能性;其中,总多户停电次数为处理结果是多户停电的停电事件的和;
e)单户停电事件占比
Figure BDA0001553694750000093
单户停电事件占比为某地总单户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为单户停电事件的可能性;其中,总单户停电次数为处理结果是单户停电的停电事件的和;
f)长时间停电事件占比
Figure BDA0001553694750000094
长时间停电事件占比为某地长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为长时间停电事件的可能性;其中,长时间停电事件为总停电事故集中停电时长超过80%停电事件的停电事件;总长时间停电次数为长时间停电事件之和;
g)多户长时间停电事件占比
Figure BDA0001553694750000101
多户长时间停电事件占比为某地多户长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户长时间停电事件的可能性;其中,多户长时间停电事件是多户停电事件与长时间停电事件的交集;总多户长时间停电次数为多户长时间停电事件之和。
h)人均电压不合格次数
Figure BDA0001553694750000102
人均电压不合格次数为某地总电压不合格次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到电压不合格事件的多少;其中,总电压不合格次数为当地客户电压不合格报修事件之和,包括过电压事件、低电压事件与电压波动事件;
i)低电压事件占比
Figure BDA0001553694750000103
低电压事件占比为某地总低电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为低电压事件的可能性;其中,总低电压次数为处理结果是低电压事件的电压不合格事件的和;
j)过电压事件占比
Figure BDA0001553694750000111
过电压事件占比为某地总过电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为过电压事件的可能性;其中,总过电压次数为处理结果是过电压事件的电压不合格事件的和。
步骤10):采用层次分析法等综合评价方法对待评价地区的供电质量进行评价,计算各个待评价地区的综合得分,按照得分高低排序,得分越高表示该地区供电质量越好,相反则说明该地区供电质量相对较差。
以上图1、2所示的一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法是本发明的具体实施例,已经体现出本发明突出的实质性特点和显著进步,可根据实际的使用需要,在本发明的启示下,对其进行等同修改,均在本方案的保护范围之列。

Claims (2)

1.一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法,其特征在于包括以下步骤:
1)获取数据,包括从电力95588系统中获取业务工单数据集,从电力营销系统获取与服务区域相对应的人口或电力客户人口数据;
2)对业务工单数据做数据清洗,保留序号、业务类型、受理时间、上级单位、服务区域、工单处理结果信息;
3)从清洗后的工单信息中提取工单处理结果中的事件类型信息,包括多户停电、单户停电、紧急非停电;
4)判断事件类型是否为停电事件,若是则采用模式识别的方法识别并提取工单处理结果中的停电修复时间信息,并转换为带日期的格式化时间信息,否则执行步骤6);
5)将停电修复时间与受理时间相减,得到停电持续时长;
6)筛选工单处理结果的事件类型为紧急非停电,则该业务工单记录的业务类型为电能质量的事件信息,即得到电压不合格事件集;则该业务工单记录的业务类型为电能质量的事件信息,将电压不合格事件集按照关键词进行分类,得到电压不合格事件集;关键词包括低电压、过电类、电压波动;
7)将电压不合格事件集按照关键字分类,关键字包括低电压、过电压、电压波动;对应得到低电压事件集、过电压事件集与电压波动事件集;
8)按照工单所在服务区域对已获得的停电事件集与电压不合格事件集进行分类;
9)构建供电质量评价体系,并根据获取的人口或电力客户人口数据,计算各评价指标的具体数值;供电质量评价体系包括供电可靠性评价模块及电压质量评价模块;
10)采用层次分析法对待评价地区的供电质量进行评价,计算各个待评价地区的综合得分,按照得分高低排序,得分越高表示该地区供电质量越好,相反则说明该地区供电质量相对较差;
在步骤9)中,供电可靠性评价模块的评价内容包括人均停电次数、人均停电时长、人均重复停电次数、多户停电事件占比、单户停电事件占比、长时间停电事件占比、多户长时间停电事件占比;其中:
a)人均停电次数
Figure FDA0003381859110000021
人均停电次数为某地总停电次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到停电事件的多少;其中,总停电次数为当地客户停电报修事件之和,包括多户停电事件、单户停电事件与重复停电事件;
b)人均停电时长
Figure FDA0003381859110000022
人均停电次数为某地总停电时长与总人口的比值,反映了当地人均停电时间的长短;其中,停电修复时长为当地客户停电报修时间与恢复供电时间之差;
c)人均重复停电次数
Figure FDA0003381859110000023
人均重复停电次数为某地总重复停电次数与总人口的比值,反映了当地人均重复停电次数的多少;其中,总重复停电次数为当地客户报修重复停电事件次数之和;
d)多户停电事件占比
Figure FDA0003381859110000031
多户停电事件占比为某地总多户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户停电事件的可能性;其中,总多户停电次数为处理结果是多户停电的停电事件的和;
e)单户停电事件占比
Figure FDA0003381859110000032
单户停电事件占比为某地总单户停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为单户停电事件的可能性;其中,总单户停电次数为处理结果是单户停电的停电事件的和;
f)长时间停电事件占比
Figure FDA0003381859110000033
长时间停电事件占比为某地长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为长时间停电事件的可能性;其中,长时间停电事件为总停电事故集中停电时长超过80%停电事件的停电事件;总长时间停电次数为长时间停电事件之和;
g)多户长时间停电事件占比
Figure FDA0003381859110000041
多户长时间停电事件占比为某地多户长时间停电次数与总停电次数的比值,反映了当地若遇到停电事件,则为多户长时间停电事件的可能性;其中,多户长时间停电事件是多户停电事件与长时间停电事件的交集;总多户长时间停电次数为多户长时间停电事件之和。
2.根据权利要求1所述的一种基于客户感知的电网供电质量综合评价方法,其特征在于:在步骤9)中,电压质量评价模块的评价内容包括人均电压不合格次数、低电压事件占比、过电压事件占比;其中:
h)人均电压不合格次数
Figure FDA0003381859110000042
人均电压不合格次数为某地总电压不合格次数与总人口的比值,反映了当地人均遇到电压不合格事件的多少;其中,总电压不合格次数为当地客户电压不合格报修事件之和,包括过电压事件、低电压事件与电压波动事件;
i)低电压事件占比
Figure FDA0003381859110000043
低电压事件占比为某地总低电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为低电压事件的可能性;其中,总低电压次数为处理结果是低电压事件的电压不合格事件的和;
j)过电压事件占比
Figure FDA0003381859110000051
过电压事件占比为某地总过电压次数与总电压不合格次数的比值,反映了当地若遇到电压不合格事件,则为过电压事件的可能性;其中,总过电压次数为处理结果是过电压事件的电压不合格事件的和。
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