福建电力大数据应用提升运管水平

　　福建省电力公司近日透露，随着“三集五大”体系的全面建设和信息通信技术的不断进步，信息系统已全面融入该公司生产经营管理业务的各个方面。据介绍，福建电力积极做好企业级大数据平台试点建设工作，探索推进运营风险大数据分析实践，开展城网配变重过载预警分析、客户用电行为分析，依托大数据平台，提升企业运营管理水平和防范风险能力，更好地促进电网科学快速发展。

　　开展城网配变重过载预警分析

　　据了解，今年福建电力配电网投资规模将达88.6亿元，创历史新高，将切实提高配电网发展质量和效益。近年来，福建电力按照“做强主网、做优配网、做实农网”的工作思路，持续加大配网投入，配网网架结构逐步优化，但由于配网基础弱等历史原因，加之福建经济持续快速发展，配变重过载现象持续存在。

　　对此，福建电力依托大数据平台，开展城网配变重过载预警分析，采用先进的大数据处理方法和挖掘分析技术，构建了适合福建沿海地域、气候、经济发展特点，并基于单体配变的配电网重过载风险预警模型，实现对福建配变重过载的风险预警，有效降低了配电网重过载水平，促进配网精益化管理水平的提升。

　　“配变重过载预警按预警的周期及预警的时效，分中期预警和短期预警。”福建电力运营监测（控）中心主任李晖介绍，中期预警作为专题分析，按年进行预警，主要是对每台配变在历史多年迎峰度夏期间的负载情况进行监测分析，可为配变年度技改投资提供决策参考；短期预警作为常规分析，是按周进行预警，主要根据配变在用电采集系统中的数据，识别可能出现重过载的配变，为制定迎峰度夏电网应急预案提供参考。

　　今年8月，福建电力配变重过载预警分析应用场景上线试运行。该公司通过对城区配变负荷、设备、客户以及气温数据的挖掘分析，开展城网配变重过载预警分析场景应用，建立迎峰度夏期间城网配变重过载风险的中期预警模型和配变重过载风险的短期预警模型，对配变重过载现象进行预警分析，识别出52台新增重载配变、13台新增过载配变，预警准确率达80%。

　　开展客户用电行为分析

　　据了解，福建电力在国家电网公司系统率先开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，建立客户用电行为分析模型，以庞大海量的客户用电行为数据为基础，对不同客户基本信息进行深入分析，推进用电客户细分管理、欠费和用电检查风险有效预测、移峰填谷科学管理，实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务的目的，从而有助于提升客户服务质量和防范风险能力。

　　同时，福建电力以大客户为分析对象，通过对客户用电行为特征进行大数据挖掘、聚类分析，区分不同属性和行为特征的客户群，将大客户细分为发展势头较好型客户、贡献度最高客户、不稳定型客户及燥动型客户等四大类，并针对不同的客户群，通过分析其用电特征，深度挖掘客户价值，提供差异化、个性化服务。

　　此外，该公司还通过建立电费回收风险预测模型分析客户缴、欠费数据，实现对用户未来按期缴费行为的提前预测，提高电费回收率指标；建立用电检查风险预测模型，对客户用电检查数据进行分析，提前预测客户用电风险，按照用户风险对重点用户优先、重点进行用电检查，提高用电检查工作的效率，并通过电费回收、安全用电预警，有效降低企业的运营风险。