《电力大数据》提升企业价值的电力大数据

4.6综合利用外部数据，提升公司业务的能力

对于电力公司而言，外部数据尤其是舆情数据的采集与分析对于提升公司业务能力具有很大的潜力。例如，通过及时洞察论坛、新闻、微博、微信等媒体针对公司的舆论信息，强化健全舆情监控能力，便于公司掌握舆情方向，及时处理面临的问题，从而有效提升公司的社会品牌、知名度和服务质量，对公司企业形象、社会影响具有重要的现实意义。

4.6.1舆情监测与分析

1.现状和需求

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正迅速膨胀。互联网(社交、捜索)、移动互联网(微博)、安全监控、电信(通话、短信)等都在产生大规模数据。社交媒体时代，通过互联网平台表达社情民意，体现用户的意愿和态度。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能立刻形成网上舆论，通过网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的效果。可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。

网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过论坛、微博、微信、转帖等实现并加以强化。当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善，负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。国家电网公司是关系到国家能源安全和国民经济命脉的国有重要骨干企业，肩负着十分重要的经济责任、政治责任和社会责任。电网生产关乎国计民生，与民众的生活、生产息息相关，电价调整、归口管理、行业竞争、营销服务、社会责任等重大事件，都受到了广大网民和媒体的广泛关注。网络舆情正在成为企业决策的重要依据，如何快速收集网络上的相关舆情信息，跟踪事态发展，及时向有关部门通报，并恰当有效应对处理是电力企业目前需要解决的问题。

2.应用场景

客户停电舆情管理应用主要由数据采集、数据分析、智能预警及统一发布平台功能模块构成。舆情管理主要体现智能地收集、分析、预警及统一发布平台应急处理机制的一套完整舆情方案，目的是舆情信息发现后，通过智能分析与过滤，能够在第一时间做出相应的处理，将舆情事件通报或与网民形成良性的沟通，主导负面舆情向积极正确方向发展。

(1)舆情信息监控

数据采集是舆情工作的首要任务，互联网传播特点和网民行为特征要求系统全面获取网络信息，信息时效性要求系统及时采集到网络信息。数据采集系统通过遍历用户关注的网站列表，主要包括新闻、论坛、微博等用户访问量大的信息传播网站，通过抓取其网站内容，并且根据其源文件生成下级URL列表，将列表中网页源文件抓取出来存入数据采集数据库中，进而递进式的采集所关注网站的全部网页内容。使用基于垂直搜索引擎的主题爬虫技术，采集互联网上相关电力舆情主题信息，通过自动地抓取、识别和分类消重相关的网页，实现高效、精准的信息查全率。

(2)舆情分析

热点计算主要目的是为了找出互联网全网范围内与电力相关行业的热点舆情事件。首先需要进行中文分词，之后将采集的内容聚类，最后对聚类结果进行敏感热点的计算。

系统通过已经采集的数据结合各大重要网站的实时信息，进行分词与相似度计算，结合信息爆发度综合计算当前的互联网舆情热点。同时系统还可以根据计算出的热点，结合系统的预警类别，实现热点分类，如针对各媒体的重要度自动判断热点值;针对信息媒体区别国外和国内的属性，自动划分国内外热点;针对自动抽取的作者、发布人等信息，进行热点活跃源头分析和判断。

在系统实时监控基础上，及时统计分析生成报表，包含日报表、周报表及月报表等监测报表信息。设置周期简报，每个简报应包含舆情概况、数据概况、总体舆情统计、负面舆情统计、负面信息来源网站排名Top10、各主题信息量统计，确认负面信息和已处理信息等。

(3)智能预警响应

智能预警是通过各种信息技术，多渠道地把舆情信息通知到相关人员。对收集到的舆情信息，根据舆情等级并依据指标分析体系，设置各类指标阈值，当达到一定条件时自动触发提醒。根据不同等级的舆情信息，启动相应的处理机制，预警方式有短信通知、邮件通知、启动报警(播放报警声音)及页面窗口弹出提示等，确保舆情信息的发生被立即发现，第一时间做出响应，预防舆情的扩散传播。

统一信息发布是当舆情信息发生后，对舆情信息做统一的信息回应，保证内外部舆情处理规范、统一，包括事件进展情况、应对机制等。信息统一发布主要是指通过信息发布平台进行事件发布，相应的内外部系统通过系统接口方式，及时同步数据到本系统或由信息发布平台主动推送信息。内部系统包括企业门户网站、内部媒体视频终端等，外部系统则是社会上的新闻媒体网站、微博等。通过统一信息发布系统可以实现企业门户网站、媒体视频终端及社会报道的新闻对事件处理信息来源的统一。

(4)互联网舆情信息与内部停电事件集成

电力企业在不断提升供电服务要求下，如何更好地承担社会责任、提升服务质量、加快复电工作，成为供电企业思考以及提升管理水平的一项重点。为进一步扩大对停电管理的覆盖面和准确度，为停电事件处理的各个环节提供更加有力的信息支持，加快建立电网公司的快速复电反应机制，以现有的业务系统，结合网络舆情停电信息，通过数据挖掘提供快速复电的有效信息，为快速复电或抢修提供辅助决策信息。通过对互联网舆情信息的采集和内部系统停电事件信息的加工，如根据网络舆情收集的信息发生地、停电覆盖范围及停电故障等信息，与内部停电事件进行校验、核实，为复电方案或抢修提供辅助决策。

3.预期价值

通过及时洞察论坛、新闻、微博、微信等媒体针对公司的舆论信息，强化健全舆情监控能力，便于公司掌握舆情方向，及时处理面临的问题，从而有效提升公司的社会品牌、知名度和服务质量。此外，加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对公司企业形象、社会影响具有重要的现实意义，同时也是创建和谐社会的应有内涵。基于大数据的用电舆情管理，可以实现电力行业网络舆情的智能监测分析应用，对电力相关的社会热点话题、重大事件的快速识别和定向追踪，从而帮助供电企业及时掌握舆情动向，对有较大影响的重要事件快速发现、快速处理，从正面引导舆论和宣传，构建积极向上的主流舆论，并为供电企业决策提供信息依据。

4.6.2极端天气与自然灾害监测预警

1.现状和需求

随着电网规模不断扩大，天气对电网的影响越来越大。线路覆冰、山火、夏季强对流天气等气象和自然灾害对电网的稳定运行构成极大威胁，电网公司需要对气象等信息进行实时监控，提前进行自然灾害的告警，及时做好防灾、减灾工作。

2.应用场景

2013年年初，中国电力科学研究院承担的“河南电力气象山火监测子系统”建成投运。该系统通过极轨气象卫星获取山火卫星监测信息，结合电网设备运行信息、电网设备GIS信息、气象信息，进行输电线路山火预警风险等级智能分析，根据分析结果判断风险程度，并给一线运维班组发送预警信息，降低了由于山火因素带来的输电线路故障风险。

2013年7月，“河南电力气象夏季强对流子系统”投运。该系统利用河南省气象局多普勒雷达站传输的实时回波信息，采用三维拼图、地物回波筛查等国内气象领域前沿技术，将气象预警信息与电网GIS信息有效融合，实现了河南电网未来1小时1千米x1千米范围内强对流气象因素的有效预警。截至目前，系统已累计发送预警短信2万多条，成功预警两次全省大面积强对流天气。譬如2014年7月29日15时58分至21时49分，河南电网遭受恶劣天气影响，共发生7次输电线路跳闸事件，涉及6条线路。事前由于对这次强对流过程的范围和强度进行了准确预警，加之电力气象台及时发布精细化专业气象预报、预警，为电网调度、运维部门赢得准备时间，最大限度降低了恶劣天气对电网造成的影响，也为故障原因分析提供了可靠依据。

2013年10月，“河南电力气象冬季覆冰舞动预警子系统”投运。该系统利用省内发生覆冰舞动线路的样本数据，开展大量研究分析及比对工作，归纳线路覆冰舞动气象条件及概率，首次提出“能量累积因子”的概念，为提前判别线路舞动风险提供了参考依据。结合中国气象局公共服务中心9千米x9千米逐小时网格气象预报信息，为河南电网提供高时空准确度、长时效的覆冰舞动预警服务。

3.预期效益

通过对极端恶劣天气和自然灾害的实时监测，电网公司可以提前获得相关告警信息，及时采取预防措施，降低甚至避免了灾害的发生，有效降低了恶劣天气和自然灾害对电网的影响，提高电网的稳定运行，更好地服务人们的生产和生活。

4.6.3配网状态的全面监测与设备故障预警

1.现状和需求

配电网点多面广，由于缺乏有效的监控手段，一般处于“盲调”的局面。对于线路故障，电网公司往往处于被动局面，只有在接收到设备故障的告警信息后，才能紧急赶赴现场进行抢修，无法对设备故障进行预警。

2.应用场景

电力公司推广用电信息采集系统，实现了城市配网公用变压器、专用变压器运行数据的在线采集，结合来自SCADA的变电站实时数据、电力气象数据等，为实现配电网的监测分析提供了可能。

电力公司可以从城市配网变压器和配网线路中采集用电信息数据，进行分析计算，筛选出重载和过载严重的变压器和线路，及时提醒运维人员加强关注，有效防止配电变压器过负荷烧损事件的发生。

同时，电力公司通过研究气象数据和10kV馈线负荷之间的关系，利用大数据分析总结了不同馈线随季节和昼夜变化的规律，以及受气温等气象条件、节假日、重要事件等因素的影响特性，构建了科学的馈线负荷预测系统，实现了对未来三天馈线负荷的有效预测。通过对配电变压器和馈线近三年运行数据和报装数据的挖掘分析，筛选出需要扩容改造和进行低电压治理的重点区域，以便日后重点对这些区域进行监控和改造。

电力公司可以对城市配网故障报修工单进行初步分析，选取气温、气压、湿度、降水量等因素进行相关性分析，挖掘工单数量与气温相关性随季节变化的基本关系。例如，夏季工单数量急剧增加与持续高温、恶劣天气(如强降水伴随短时大风、雷电)有关，冬季通常与持续降温有关。故障类型分析结果表明，由气温引起的工单数量増加与过负荷有较强的相关性。通过大数据分析得出的结论与经验得出的定性判断相吻合，但给出了定量的分析结果。

通过大数据分析，电力公司可以明确工单类型及数量与气象条件的相关性，选取合适的模型进一步验证，未来该模型可以结合精细化天气预报，较为精准地预测工单数量，可为极端天气下提前增派值班人员、做好应急预案、准备抢修物资提供技术支撑。

3.预期效益

通过基于大数据的配网运行监测分析，为配网扩容改造和低电压治理提供依据，在短期内为配电变压器和线路重过载分析、预警提供有效手段，为配网调度人员运行管理特别是迎峰度夏期间合理安排负荷转供、科学安排检修计划、事先安排有序用电提供了有效手段，避免了故障跳闸造成大范围停电事件发生，最终达到了减少停电损先、提高供电可靠性的目的。

书名：电力大数据：能源互联网时代的电力企业转型与价值创造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：赖征田

出版日期：2016-01

出版社：机械工业出版社