基于大数据技术的台区线损异常智能诊基于大数据技术的台区线损异常智能诊断分析平台解决方案断分析平台解决方案目录目录一、项目背景二、总体架构三、数据集成四、工作安排一、项目背景低压台区线损是配网线损管理的“最后一公里”,对提高配网精益化管理水平,实现公司降本增效意义重大。目前,基层单位在降损治理工作中,仍然需要投入大量人力进行手工分析,缺乏有效的智能化分析手段,治理效果难以得到有效提升与保证。建立长效机制提升数据质量深化精准降损一、项目背景用电数据、负荷数据、客户档案数据呈几何倍数增长,海量的电力数据分散在各个业务系统,缺乏有效挖掘分析技术,确保系统档案数据和现场一致传统的线损评价模型与方法无法依据具体线路、台区的网络拓扑等实际情况实现精细化、个性化判断,供电公司无从准确掌握线损指标是否科学合理引起线损曲线异常波动情况的诱因复杂多变。小电量、小负损等疑难台区治理困难,需要通过技术手段帮助基层员工及时发现异损关键环节基层员工技能水平参差不齐,治理效果因人而异,依托智能分析平台,同步提升员工技能水平,建立长效机制数据分析难指标评价难问题诊断难人员培养难二、总体方案—功能架构二、业务功能说明2.1支撑功能本模块主要实现基础支撑功能,主要包括组织单位与人员管理、权限管理、日志管理、待办管理等功能,实现基础信息的管理。1.单位及人员管理:完成组织单位及人员管理2.权限管理:维护用户角色所属的功能菜单3.日志管理:记录系统日志,如登陆日志、系统操作日志等4.待办管理:完成线损异常处理工单统一管理,将待办事项推送给相关人员基于采集数据、地址数据、停电数据,识别潜在的异常用户数据,包括CT档案异常、户变关系异常、采集数据估算异常等,并提供线损试算。2.2智能诊断分析模型—多源数据异常分析二、业务功能说明—功能说明采集数据用户档案停电数据采集异常估算线损试算异常用户CT档案异常分析户变关系异常分析表计异动异常分析综合采集系统、营销系统,对比台区、用户、表计的档案数据,将档案数据、线损数据、时间日期进行交叉对比,识别存在异常的档案数据,并经过线损试算,输出异常用户。负荷数据表计异常负载异常三相不平衡超容分析功率异常失压、失流2.2智能诊断分析模型—元件异常分析二、业务功能说明—功能说明理论线损积分电流法回归线损计算大数据线损计算2.2智能诊断分析模型—多维度理论线损计算二、业务功能说明—功能说明根据不同的台区档案质量情况,提供传统理论线损计算、回归理论线损计算、大数据理论线损计算功能。档案数据完整数据不完整电量容量比特性用户行业特性波动特性尖峰谷电量水平异常分析电量占比异常分析电量突变异常分析尖峰谷比异常分析构建客户的用电行为习惯异常用户识别电量与线损关联异常分析针对从数据层面难以判断的异常,或者具有欺骗性、隐蔽性、主观性的异常,通过数据挖掘算法,构建用电行为特征,进行异常的识别。2.2智能诊断分析模型—异常用电分析二、业务功能说明—功能说明2.3辅助决策分析二、业务功能说明—功能说明线损异常处理流程异常监测与分析异常监测与分析异常分析与处理异常分析与处理现场消缺并反馈现场消缺并反馈考核评价考核评价智能诊断线损试算工单派工现场处理参数调优治理质量评价异常监控问题反馈线损指标分析自动处理人工处理异常清单每日监控本单位台区线损情况,自动分析台区线损异常原因,锁定异常嫌疑用户,线损管理人员根据分析结果,开展异常原因分析、派单及处理流程跟踪,系统根据治理情况,进行基层人员治理质量评价。二、业务功能说明—技术架构大数据内存分析平台SAPHANA数据展现检查工单管理异常预警管理线损管理首页反窃电成果分析供电公司领导看板数据建模数据挖掘数据分析数据计算线损管家计算结果数据展示营销系统电量采集系统二、业务功能说明—物理架构内网应用服务器HANA数据库SAPHANA内存数据库二、业务功能说明—软硬件配置环境软硬件类型项目配置要求应用服务器数量1台硬件CPU:8颗多核内存:32GB硬盘:300GB可用虚拟机软件操作系统:WindowsServer201264位应用中间件:BEAWeblogic11g以上JDK...