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TYPICAL CASES OF ELECTRIC POWER INDUSTRY

电力行业典型案例

电能表状态评价与健康度评价分析


客户:国网某网省电力有限公司

行业:电力行业、市政公用

产品/解决方案: 

关键词:大数据、实时分析、用电营销、营销计量



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项目背景

随着智能电网的建设,智能电能表已经普及到千家万户,由于各电网公司的III、IV、V电能表安装在城乡各个角落,电能表存在运行时间长,运行环境恶劣、设备老化比较严重等问题,通过运用大数据、机器学习等技术,在计量在线监测的基础上,以厂商和采购时间为分析对象,计算和提取反应电能表装置状态信息的关键指标。建立电能表质量的综合评价体系,设定指标阈值,对电能表的运行状态进行综合分析,对批次的健康度进行评价,基于评价结果进行趋势研判,实现对电能表更换策略的精准研判,支撑电能表精准更换。



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方案亮点

1.以用电信息采集系统为基础,结合营销信息系统、计量生产平台、计量在线监测等相关数据,基于多源数据融合构建电能表状态评价与健康分析的数据集市。

2.以“厂商+采购批次”为对象,针对电能表的计量异常构建电能表运行评价模型,结合现场抽检的结果,实现对现场的电能表进行精准检验。

3.以电能表状态分析的结果为基础,结合电能表报废、投诉、运行年限等因素,建立电能表健康度评估模型,实现对现场运行电能表进行健康度评价,基于评价结果,辅助开展电能表批量轮换。

4.以大数据平台、机器学习为技术支撑,建立电能表状态分析和健康评价的自学习模型,对模型分析结果进行科学化评估,对问题批次进行训练和学习,利用评价结论指导供电单位开展电能表现场检验工作,辅助制定轮换计划,实现从周期检验到状态检验的转变。



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实施价值


 

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说明:

1、上图是电能表整体运行状态分析的散点图,纵坐标代表非健康度权值(越往上代表电能表运行状态越不健康),横坐标代表批次采购的时间(越往右代表采购时间越新,分析时间从2011年开始,截止到当前时间);

2、从这个图可以清晰看到大部分批次是遵循稳定变化的规律,即采购时间越早的批次,非健康权值越高;采购时间越晚的批次,非健康度权值越低。同一时间采购的不同厂商批次由于质量问题,也存在非健康值较大的差异;

3、处于“1”的批次是应该是优先纳入计划轮换的批次;处于“2”的批次是重点关注的批次,这些批次采购时间比较晚(既运行时间不长),但存在非健康值偏高,甚至超过采购时间较早的批次,属于产品质量存在问题,计量中心应该及时予以处理;

4、处于“3”的批次是采购时间比较早,但运行相对稳定,目前处理“健康区”和“亚健康区”的范围,也是属于重点的关注批次,通过回归预测,判断健康度变化趋势,为轮换计划和备品备件提供参考依据;

5、处于“4”和“5”的批次都属于健康区间的批次,只是采购时间不同,由于“5”是最新采购的批次,所以非健康权值最低。


(减少用户投诉,确保电力公司电费计量准确,提高人工现场排查效率)