引言

目前,"由電能量數(shù)據(jù)人員通過(guò)對(duì)電力數(shù)據(jù)的巡檢、分析、監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)計(jì)量設(shè)備故障或潛在故障,通過(guò)相關(guān)故障工單下發(fā)至現(xiàn)場(chǎng)計(jì)量運(yùn)維人員,運(yùn)維人員處理完成后進(jìn)行結(jié)果反饋"的鏈?zhǔn)焦ぷ髂Ｊ交疽呀?jīng)實(shí)現(xiàn),但這種高度依賴(lài)人工處理的方式難以建立故障數(shù)據(jù)庫(kù),并且導(dǎo)致一系列問(wèn)題:

(1)容易造成故障排除滯后、工單反饋不及時(shí)等問(wèn)題。

(2)在大量同類(lèi)故障發(fā)生的前提下,無(wú)法進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)批量計(jì)量裝置質(zhì)量問(wèn)題、線(xiàn)路技術(shù)故障以及批量SIM卡信號(hào)問(wèn)題等同質(zhì)問(wèn)題:無(wú)法將易發(fā)生故障區(qū)域以及竊電嫌疑用戶(hù)納入觀察庫(kù):無(wú)法直觀方便地總結(jié)故障類(lèi)別,在運(yùn)維信息統(tǒng)計(jì)歸納上存在困難。這就導(dǎo)致運(yùn)維效率低,可能產(chǎn)生無(wú)效工單或重復(fù)工作。

這一系列問(wèn)題會(huì)影響線(xiàn)損指標(biāo)、計(jì)量裝置抄表率和完整率,甚至導(dǎo)致漏計(jì)、少計(jì)電量,造成電量追補(bǔ)困難,影響計(jì)量差錯(cuò)率。

1系統(tǒng)設(shè)計(jì)

電力計(jì)量運(yùn)維數(shù)據(jù)中臺(tái)作為電子化供電服務(wù)數(shù)據(jù)分析發(fā)布平臺(tái),依托大數(shù)據(jù)分析機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化、智能化,打通數(shù)據(jù)分析和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維"高速通道",建立用戶(hù)計(jì)量點(diǎn)"病歷庫(kù)",全方位展示計(jì)量運(yùn)維信息,搭載工單管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)工單流程閉環(huán)管理信息化轉(zhuǎn)型。系統(tǒng)設(shè)計(jì)上分為負(fù)荷巡檢規(guī)則庫(kù)、客戶(hù)需求分析庫(kù)、待辦計(jì)劃庫(kù)等。

如圖1所示,系統(tǒng)中各庫(kù)間交互數(shù)據(jù)生成帶指導(dǎo)性意見(jiàn)的工作任務(wù)給現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員,現(xiàn)場(chǎng)處理結(jié)果再返回至系統(tǒng)中參與下一次數(shù)據(jù)交互。

圖1 系統(tǒng)內(nèi)部信息交互圖

1.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

對(duì)萬(wàn)級(jí)數(shù)量用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,每天均需要下載百萬(wàn)級(jí)行數(shù)據(jù)。在上班時(shí)間,系統(tǒng)普遍繁忙,此時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)下載往往是事倍功半,甚至得到的是存在問(wèn)題的數(shù)據(jù)包。因此,為了分析準(zhǔn)確,必須保障基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。如能實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)獲取營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)、計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù),得以在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)段、人員休息時(shí)間完整快速地下載所需要的大量數(shù)據(jù),則能很好地解決這個(gè)問(wèn)題。

1.2負(fù)荷巡檢規(guī)則庫(kù)

有了數(shù)據(jù),接下來(lái)就得對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理、分析,這就需要將日常電能量數(shù)據(jù)巡檢工作的人工智慧傳授給系統(tǒng),并且不能只限于某一種維度的分析,那樣無(wú)法得出正確的結(jié)果。所以這里需要思考如何從多維度分析判斷依據(jù)出發(fā),集成各種單一簡(jiǎn)單分析結(jié)論,由簡(jiǎn)單的正確結(jié)論,推導(dǎo)出復(fù)雜的判斷結(jié)果。這與日常巡檢的碎片化思維是完全相反的方向。

1.3客戶(hù)需求分析庫(kù)

在數(shù)據(jù)價(jià)值上,只對(duì)設(shè)備的異常進(jìn)行分析顯然是不夠的。從客戶(hù)服務(wù)的角度來(lái)看,用戶(hù)的基本信息在某種程度上暗示著他們一些個(gè)性化的服務(wù)需求。在用戶(hù)檔案信息基礎(chǔ)上,需要突破已成文的客戶(hù)性質(zhì)定義,通過(guò)將自身代入客戶(hù)角色,感同身受去尋找客戶(hù)真實(shí)的需求。知道了客戶(hù)所想所需,才能知道對(duì)客戶(hù)的工作中有何風(fēng)險(xiǎn),知道了風(fēng)險(xiǎn)就能相應(yīng)地制定應(yīng)對(duì)措施?？蛻?hù)需求與相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略則構(gòu)成了客戶(hù)需求分析庫(kù)。

1.4待辦計(jì)劃庫(kù)

對(duì)于計(jì)量裝置定期檢驗(yàn)、輪換、已有故障處理計(jì)劃,若不作統(tǒng)計(jì),容易出現(xiàn)短期內(nèi)多次往返同一用戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)的重復(fù)性工作。通過(guò)自動(dòng)關(guān)聯(lián)異常用戶(hù)當(dāng)前所有待辦工作,生成待辦計(jì)劃庫(kù)。對(duì)應(yīng)于萬(wàn)級(jí)數(shù)量用戶(hù),其待辦工作計(jì)劃數(shù)據(jù)量可達(dá)千萬(wàn)行,需要使用一些專(zhuān)業(yè)處理大型數(shù)據(jù)的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)。

1.5工作計(jì)劃下發(fā)

經(jīng)過(guò)系統(tǒng)統(tǒng)籌后,下發(fā)工作計(jì)劃,并及時(shí)傳遞給設(shè)備責(zé)任人。現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員在處理前還需要查詢(xún)一些相關(guān)情況,以判斷具體如何完成現(xiàn)場(chǎng)處理,包括攜帶的工器具、作業(yè)的步驟、所需人力等。如果現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員需要自行在營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)或計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)重新查詢(xún)的話(huà),將耗費(fèi)很多時(shí)間,甚至被追推遲工作進(jìn)度。但其實(shí)系統(tǒng)在分析的過(guò)程中就已經(jīng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取并得出了一系列簡(jiǎn)單的小結(jié)論,現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員可直接查詢(xún)這些小結(jié)論。

1.6現(xiàn)場(chǎng)結(jié)果反饋

單向的數(shù)據(jù)分析對(duì)于分析結(jié)果的準(zhǔn)確度來(lái)說(shuō)顯然是不夠的,這對(duì)于分析的算法模型的改進(jìn)也是無(wú)益的。系統(tǒng)需要得到每一次分析結(jié)果的評(píng)價(jià)反饋,然后回溯原來(lái)的分析有何不足,通過(guò)一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程完善自我。同時(shí),數(shù)據(jù)巡檢的分析員也可通過(guò)反饋的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況發(fā)現(xiàn)一些批量問(wèn)題,如設(shè)備質(zhì)量問(wèn)題、軟硬件兼容問(wèn)題、運(yùn)營(yíng)商誤操作等。反饋的結(jié)果需要自動(dòng)對(duì)號(hào)入座,避免人工處理的錯(cuò)漏或增加人力工作負(fù)荷。

2系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

中臺(tái)通過(guò)B/S架構(gòu)開(kāi)發(fā),使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā),數(shù)據(jù)庫(kù)采用MariaDB。數(shù)據(jù)分析人員可通過(guò)web訪(fǎng)問(wèn)中臺(tái)并根據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行人工核驗(yàn)、計(jì)劃工單下發(fā),現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員通過(guò)即時(shí)通信軟件接收計(jì)劃工單、查詢(xún)相關(guān)計(jì)劃的其他詳情、反饋現(xiàn)場(chǎng)情況及處理結(jié)果,如圖2所示。

2.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取

中臺(tái)利用Python的PyAutoGUI模塊[1],模擬真實(shí)人工操作:模擬鼠標(biāo)的移動(dòng)、點(diǎn)擊、拖拽,鍵盤(pán)按鍵輸入操作,鼠標(biāo)和鍵盤(pán)熱鍵的同時(shí)操作,實(shí)現(xiàn)控制消息框、截圖、定位等。通過(guò)這個(gè)自動(dòng)化工具,可全天24h不間斷地獲取營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)、計(jì)量自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù),并在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)段、人員休息時(shí)間完整快速地下載所需要的大量數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)分析及處理

中臺(tái)主要利用Python自帶的科學(xué)計(jì)算庫(kù)PandaS模塊[1]進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)操作。因?yàn)镻andaS納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型,提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具,特別適合上述數(shù)千萬(wàn)行數(shù)據(jù)量的庫(kù)。例如,離線(xiàn)分析的過(guò)程如圖3所示。

2.3前端應(yīng)用

利用web技術(shù)完成前端交互界面,允許分析員對(duì)系統(tǒng)分析結(jié)論進(jìn)行核驗(yàn)、修正或新增、反饋。運(yùn)維人員也可在前端獲得相關(guān)工作計(jì)劃的其他詳情(系統(tǒng)分析過(guò)程中形成的簡(jiǎn)單準(zhǔn)確的小結(jié)論)。

2.4即時(shí)通信軟件的連接

同樣利用Python的PyAutoGUI模塊,中臺(tái)在即時(shí)通信軟件中下發(fā)工作計(jì)劃至相應(yīng)的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員。現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員通過(guò)回復(fù)不同指令代碼,進(jìn)行工作計(jì)劃詳情查詢(xún)、現(xiàn)場(chǎng)情況反饋、處理結(jié)果反饋。中臺(tái)通過(guò)即時(shí)通信軟件傳回的數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)入下一輪分析。

2.5數(shù)據(jù)自改善的實(shí)現(xiàn)

中臺(tái)并不是孤立的,通過(guò)Python的PyAutoGUI模塊在即時(shí)通信軟件對(duì)現(xiàn)場(chǎng)計(jì)量運(yùn)維人員自動(dòng)派發(fā)待處理異常工單,現(xiàn)場(chǎng)人員在通信軟件中進(jìn)行回復(fù),中臺(tái)自動(dòng)收集現(xiàn)場(chǎng)處理結(jié)果,形成監(jiān)控業(yè)務(wù)閉環(huán):通過(guò)Python的NumPy＋SciPy＋Scikit-1earn模塊根據(jù)反饋的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況比對(duì)原分析結(jié)果,探索多維度篩查規(guī)則,持續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)算法,形成迭代閉環(huán)。

3結(jié)語(yǔ)

本中臺(tái)通過(guò)電能量數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用,推動(dòng)計(jì)量管理從表計(jì)管理向裝置管理轉(zhuǎn)變、從設(shè)備管理向數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)型,因地制宜探索開(kāi)發(fā)基于遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的計(jì)量裝置異常監(jiān)控閉環(huán)管理,為快速精準(zhǔn)開(kāi)展計(jì)量運(yùn)維提供全過(guò)程數(shù)據(jù)分析支撐。

下一步,將考慮對(duì)中臺(tái)賦予更高實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)型的智能,向它傳授計(jì)量運(yùn)維經(jīng)驗(yàn),使它不再局限于發(fā)現(xiàn)異常,還能夠直接指揮、指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)工作,把"發(fā)現(xiàn)問(wèn)題了,怎么辦?"解決在出現(xiàn)場(chǎng)工作之前。這將極大地提高計(jì)劃報(bào)送的準(zhǔn)確率,優(yōu)化人力資源配置,為計(jì)量運(yùn)維提質(zhì)增效。