基于大数据应用的一体化电力服务系统研究

汪竞之，王嘉钰，郭靖雯

（国网北京市电力公司海淀供电公司，北京 海淀100195）

电力服务是连接电力市场客户与电力企业的核心纽带，而基层供电所就是承载着电力服务的最直接的桥梁。在过去十年中，基层供电所一直秉承着以为客户和公司创造价值为导向，不断拓展客户服务渠道，以持续促进新型业务的创新发展为目标。但在服务转型升级的过程中，基层供电所的电力服务工作的存在一些不足：一是当前电力服务的数据挖掘能力有所欠缺、数据处理存在一定短板，运营分析仅靠指标、业务等进行分类，对业务情况只能进行事后统计分析，无法排查数据深层的隐患问题；二是电力服务数据分析仅依靠单一的、线性的统计结果输出，对于数据间的逻辑关系判别、相关性分析、数据交互和可视化展示等工作尚未做出有效成果。

本文提供了一种基于大数据分析的一体化电力服务系统应用，该应用全面收集现有业务系统的各类工单，通过数据挖掘技术，精准统计基层供电所员工个人工作量。并根据采集到的数据通过归类分析，实现运维人员紧急业务与非紧急业务智慧派单功能。该应用从电力供给侧和客户需求侧两方面出发，充分考虑基层供电所电力服务和所辖区域内客户用电的相互影响、相辅相成的关系，有效弥补电力服务短板，解决电力供应痛点问题。

1 电力服务大数据

电力服务因其面向客户本身积累了海量的电力客户数据，具备了从数据分析角度挖掘相关信息和知识的条件与基础。运用大数据技术，可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中有用的信息和知识，从而创造数据增值价值，提供并衍生多种新型电力服务[1-3]。

1.1 电力服务数据的类型

以基层供电所应用频度最高的数据为例，可分为客户信息、网格信息、工单信息3大类。其中，客户信息指的是电力客户在营销业务系统内存储的档案信息以及客户经理经过走访服务、交流座谈收集的外部信息，包括但不限于客户编号、客户名称、客户地址、抄表员、智能表号、计量点编号、终端地址、计量箱条形码、联系人、联系电话等；区域信息按类别可分为变电站、台区、网格等；工单信息可根据业务类型划分为抢修类、非抢修类、优质服务类、计量类、营销业务类、12345类、业扩报装类。通过梳理这3大类信息中各数据字段之间的关联关系，不断挖掘数据中蕴含的有效信息，能够对基层供电所一线人员的日常工作起到促进作用。

1.2 电力服务数据处理技术

现有的基层供电所使用的数据处理技术主要以不同类型的业务支撑系统展开，例如营销业务应用系统、电力客户用电信息采集系统、台区精益化管理系统、PMS2.0系统、营销稽查监控系统等。

虽然现有的各类系统能够在一定程度上满足用户所提出来的用电需求，但是各系统数据缺乏有效关联，数据融合度处于较低水平，主动分析和挖掘现有数据的机制缺乏，不利于对客户用电行为完整分析，进而影响基层供电所了解客户真实的电力需求[4-6]。

此外，从基层供电所员工的日常运维角度出发，现有的支撑系统相对独立，各系统间的兼容性、关联性还有待完善，这就造成运维人员在工作中时常出现重复劳动、无效填报等诸多问题。

2 一体化电力服务系统的建模过程

充分利用数据之间的关联性，按照“最少信息收集、最大使用效果”的原则，对客户信息、网格信息、工单信息3大类信息进行整合。

2.1 工单信息收集及归类

2.2.1 工单收集

通过收集基层供电所运维班组、内勤班组、抄表班组的各类人员日常工作业务量，完成日常工单处置数据和故障处理数据的各类工单信息整合。

2.2.2 工单归类

按类别归类。按照整合后的工单信息，进一步运用数据挖掘技术，进行归纳融合，划分为工单类型、在途工单预警、接收工单统计、各班组工作量统计4大类如表1所示。其中在途工单预警统计的是截至当前尚未处理完毕的工单数量，接收工单统计的是按照日、周、月、年和自定义时段统计的已接收工作量，各班组工作量统计的是不同班组开展各类业务并按照日、周、月、年和自定义时段统计的工作量。每种综合统计的出发点都是基层供电所的日常业务，落脚点则是不同的工作人员，这也为基层供电所的员工绩效考核提供数据支撑。

表1 供电所常见工单类型划分

按处理结果归类。将常见的工单信息按照处理结果进行归类，具体结果如表2所示。

表2 按处理结果划分工单

2.2 客户信息整理及加工

在系统档案内现有的客户信息基础之上，在一体化电力服务系统内增设备注信息表，便于客户经理自行备注附加信息。客户的附加信息包括客户投诉情况、报修次数、意见情况、手机短信订阅情况、网上国网App注册使用情况等。同时，结合爱心卡用户调研情况，对残障人士等需要帮扶的客户重点关注。

2.3 网格信息建立

如图1所示，网格信息的建立也就是基于地图的“片区”划分，“片区”要细化到不同类小区、所属物业公司（居委会）、街道办事处（村委会）作为网格基础，其中小区分类按照老旧小区、煤改电小区、高压自管小区、三供一业小区、回迁安置小区、综合性小区划分，综合性小区是指该小区内包含不同供电电源，或者该小区部分楼栋为高压自管客户，其余楼栋为供电公司直管的综合性小区。

图1 “片区”的绘制过程

2.4 数据融合方面

工单信息和客户信息的契合点在于客户编号，通过调用客户编号，就能一键查询到该客户的基础信息以及下派的工单类型情况。

工单信息与网格信息的结合要依靠客户信息的完整度，客户信息涵盖范围越广，就会使得网格信息的划分越准确。

客户信息与网格信息的过渡节点就是“片区”的划分，不同“片区”划分的最终落脚点是是否包含国网智能表，可分别为只含国网智能表、半自管、纯自管3种“片区”。需要特别说明的是，在某种特定情况下，“片区”信息以外还并列存在电源信息，电源信息与“片区”信息的融合仍然需要客户信息的反馈才能建立连接。

通过不断完善客户信息，搭建一座座“电源-台区-客户”的信息桥梁，实现工单信息与网格信息的充分融合，最终完成一体化电力服务系统建设，如图2所示。

图2 一体化系统建模流程图

3 基于一体化电力服务系统的应用

3.1 基础应用领域

3.1.1 电子办公

在基层供电所业务范围内合理利用营销一体化电力服务系统，能有效对地区电力客户的数据资产进行筛选和提炼，它包含了数据库、统计学、数据穿透、模式识别、可视化展示等智能工具，从而为基层供电所业务开展起到指导、预判作用[7-9]。

3.1.2 智慧派单

网格信息的“片区”建立完成后，就可以开展任务派发环节。通过客户、台区信息等维度，在地图“片区”上显示派发的任务标记。例如地图上有客户A/B/C/D/E/F/G，现在插入一个任务表，里面新增了客户A的另一项工单任务，则地图会根据客户A的定位，显示对应点位，派发给就近现场工作人员，现场人员可以利用手机进行工作情况的实时反馈，实现一体化电力服务系统智慧派单功能。

3.1.3 客户用电行为分析

在研究过程中，通过选取2017—2019年3年内东升供电所辖区所有预付费客户的购电数据，分析客户的购电规律[10-11]。以2019年为例，东升供电所辖区电表余额不足导致停电跳闸的客户多达7736户，占总客户的5.17%，跳闸次数最高的客户达73次。上述客户全年累计购电131984笔，其中75709笔均为跳闸后购电，如图3所示。

图3 用户购电前电费金额统计

针对跳闸次数较多的客户，通过主动上门及电话回访的方式进行情况了解，发现大多数客户因为租房、搬家等原因，导致原本收集的客户信息不准确，实际居住的客户无法得到有效信息采集，已搬离的客户仍会收到原住址的订阅提醒。

针对上述情况应用一体化电力服务系统可有效地避免因客户信息收集偏差造成的种种困扰。因为在建立“片区”之初，基层供电所的台区经理和营业厅服务人员就要准确收集客户的联系方式，实行精准服务。台区经理更要与社区物业、街道办事处、村委会等保持紧密联系，随时更新维护系统内客户流动情况，为客户推荐准确的短信提醒业务和自动扣款服务，确保客户可以在余额耗尽前购电，避免跳闸停电和错收未收短信事件的发生。

3.2 高级应用领域

3.2.1 企业绩效管理

绩效管理中的绩效指标是连接企业目标与企业员工行为的桥梁[12-13]。其中关键绩效指标更是决定企业发展方向、经营效益的重要因素。一方面强化企业负责人责任意识、约束其经营行为、评价其经营成果，引导持续提升经营业绩和水平的管理方式；另一方面持续激发企业员工的工作积极性，通过构建科学有效的激励约束机制，将关键指标工作逐级落实到每一位企业员工，最大程度提升企业员工对企业管理的参与度。以基层供电所为例，一体化电力服务系统的数据基础就是能精准的记录不同员工的各项业务量，为基层供电所的管理者提供员工绩效考核的准确依据，并根据员工业务承载量，进一步优化人员分配与业务分工。

3.2.2 电力隐患管理

电力隐患通常是指电力生产和建设施工过程中产生的可能造成人身伤害，或影响电力（热力）正常供应，或对电力系统安全稳定运行构成威胁的设备设施不安全状态、不良工作环境以及安全管理方面的缺失[14]。由于历史遗留问题导致北京地区小区的电力供应方式有别于外省（市），每到夏季负荷高峰期或冬季煤改电采暖期，因非电力公司产权设备故障导致的停电隐患时有发生，客户通过拨打95598供电服务热线或12345市民服务热线报修，经过2种系统的层层派单，最终归属到属地供电所，再由供电所抢修人员到现场核实情况，若非电力公司产权设备还需转派所属物业公司、居委会甚至街道办事处。这期间不仅耗费大量时间，而且没有从根本上解决客户的电力需求。基于现有的运行机制下，电力公司处理隐患的手段方式短板突出、局面被动，而一体化电力服务系统可为电力隐患管理提供了强有力的支撑。

将电力隐患按照时间排序可以产生以下6种阶段：隐患预警和准备阶段、识别隐患阶段、隔离隐患阶段、管理隐患阶段、处理善后隐患阶段、特殊隐患报备阶段。

一体化电力服务系统对不同阶段的具体判别流程为：

隐患预警和准备阶段。该阶段须提前建立地理“片区”，收集可能引发隐患的内部信息和外部信息，及时准确的识别、分类并划拨隐患位置，利用数据挖掘技术根据客户的需求选择对应“片区”，并对数据进行预处理，例如冗余数据剔除、有效数据提炼、边界数据判定归属等[14]。

识别隐患阶段。该阶段主要针对第一阶段的数据进行再加工、整理，尤其要判定信息的产权归属，同时对真信息保存建档，对伪信息删除。

隔离隐患阶段。该阶段建立在“片区”信息相对完善准确的基础上。经过前2个阶段的大量数据收集，不同“片区”的隐患已经显现无遗，这时候供电所再根据“片区”信息，针对密集型隐患提前布置防控措施，主动隔离隐患区和非隐患区，避免隐患进一步扩大；针对散点型隐患，结合识别隐患阶段所搜集的信息，判断隐患类型，将同类型隐患做统一隔离处理；针对特殊型隐患，通过设立典型案例，妥善运用“一事一办”策略，完成各类型电力隐患隔离处理，为后续的隐患管理和隐患解除搭建了桥梁。

管理隐患阶段是电力隐患管理的核心中枢，对基层供电所而言，能够依据科学的信息筛选和准确的隐患预判从而做出迅速决策显得尤为关键。现阶段可以将数据挖掘技术和树立典型案例2种方式相结合，通过数据挖掘技术，开展从定量分析到定性分析的深入研究，并对挖掘出的有效信息进行反馈评价；还可以对特定隐患处理全过程设定典型案例，并根据以往的隐患管理经验，对当前的隐患管理提供解决措施和方案，让决策者达到选择性借鉴的目的[15]。

4 结束语

本文提供了一种基于大数据分析的一体化电力服务系统应用，该应用融合了基层供电所工作人员的工单信息、电力客户的客户信息，以及基于地图的网格信息，很大程度上改善了因信息壁垒而导致的电力供应短缺、电力服务滞后的情况，进一步提高基层供电所的电力服务水平和服务质量。