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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

雙管齊下，“大數(shù)據(jù)+AI”讓設(shè)備運行更健康

2020-03-19 11:30:55 次
湖北武漢火神山醫(yī)院亮了，湖北武漢雷神山醫(yī)院通電了，浙江溫州甌江口醫(yī)院實現(xiàn)雙電源供電……，近日來，全國各地新型冠狀病毒肺炎患者定點收治醫(yī)院相繼被點亮，為我國新冠肺炎、遏制疫情蔓延再添助力。在被一次次的“電力拓荒”震撼的同時，小編會忍不住地問：在這個特殊的節(jié)點，一方面是娛樂業(yè)、零售、餐飲等行業(yè)的停工，另一方面是醫(yī)院、工廠等“連軸轉(zhuǎn)”，供電方該如何該如何保證相關(guān)電力設(shè)備的良好運行，保障電力均衡供應(yīng)？

雷神山

隨著電力系統(tǒng)信息化程度的不斷提升和電力市場化的深度推進，電網(wǎng)運營模式中智能化訴求日趨明顯。配用電領(lǐng)域無疑是大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用研究的重要土壤 。因此也產(chǎn)生了大量基于大數(shù)據(jù)和人工智能的業(yè)務(wù)場景和實踐。今天在直播課程中，我們的數(shù)據(jù)專家和大家分享的就是“基于設(shè)備運行狀態(tài)的重過載精準預(yù)測“案例應(yīng)用。

01、項目背景
供電企業(yè)原有配變設(shè)備所承受的負荷日益增高，給電網(wǎng)運行安全造成重大的安全隱患。特別在夏季、節(jié)假日等用電高峰時段，存在重過載變壓器燒壞及配電變壓器容量不足導(dǎo)致不能正常供電的情況，影響供電可靠性且造成客戶投訴，同時也會造成直接的經(jīng)濟損失。
另外，設(shè)備長時間處于重過載狀態(tài)會加速元器件老化，降低設(shè)備使用壽命，給電網(wǎng)帶來故障隱患和運行風(fēng)險，同時也影響公司經(jīng)濟效益。

02、問題與挑戰(zhàn)
1）、隨著生產(chǎn)、生活用電負荷在不斷攀升，使得供電企業(yè)原有的配變設(shè)備所承受的負荷日趨嚴重，故障頻發(fā)，成為電網(wǎng)安全運行的重大隱患。
2）、工作量大：設(shè)備數(shù)量巨大，開展所有設(shè)備巡檢，需要現(xiàn)有檢修人員3個月的工作量；
3）、檢修效率低：故障頻發(fā)，人工檢修 ‘檢修不及時’或‘檢修過剩’，平均檢修治理成功率20%左右。

03、解決方案
項目簡介
以電力行業(yè)的配電設(shè)備精準管控為業(yè)務(wù)背景，基于配電設(shè)備歷史的運行數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，一方面了解設(shè)備精準管控的業(yè)務(wù)背景和傳統(tǒng)治理方式存在的問題，另一方面掌握通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何建立設(shè)備運行狀態(tài)智能感知模型和設(shè)備重過載預(yù)測模型來實現(xiàn)設(shè)備精準管控和治理的目的，從而全方位的掌握設(shè)備運行狀態(tài)，優(yōu)化設(shè)備檢修維護策略，提升配電網(wǎng)的供電可靠率，降低設(shè)備檢修維護成本，保障電網(wǎng)經(jīng)濟運行。

分析思路
數(shù)據(jù)分析思路

分析方案
分析場景1：運行狀態(tài)智能感知

通過綜合評價算法分析完成設(shè)備運行狀態(tài)智能感知，基于設(shè)備投運年限、歷史運行數(shù)據(jù)等對設(shè)備運行狀態(tài)進行評價，并將其結(jié)果映射至0-100，劃分為優(yōu)、良、劣、差四級。不同狀態(tài)之間特征差異明顯，相同評價組內(nèi)的設(shè)備具有相同特性，因此針對運行狀態(tài)差的設(shè)備進行著重監(jiān)測，設(shè)備健康度評價結(jié)果作為重過載預(yù)測的特征之一。
  •     基于設(shè)備廠家、生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批次、投運日期、額定容量等設(shè)備運行數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的輕空載、重過載等，然后利用層次分析法算法進行建模。
  •     構(gòu)建設(shè)備運行狀態(tài)感知模型，對設(shè)備的健康度進行打分。建模流程主要包含5個步驟：數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、算法選擇、數(shù)據(jù)輸出、執(zhí)行流程。
TempoAI
  •     把分析結(jié)果進行可視化展示。
數(shù)據(jù)挖掘
    
分析場景2：重過載精準預(yù)測
基于分類集成算法，實現(xiàn)重過載配變鑒別。基于設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果、設(shè)備投運年限、設(shè)備半年內(nèi)重過載情況、設(shè)備歷史同期運行情況等，構(gòu)建設(shè)備重過載精準預(yù)測模型。基于該模型，可以預(yù)測出哪些配變下個月的哪一天會發(fā)生重過載，為檢修部門提供精準維護配變名單，精準開展治理，提升檢修效率，降低檢修成本。
  • 將設(shè)備基本信息（如投運年限、出廠年限等）、運行信息（如去年同期運行數(shù)據(jù)、近幾月運行數(shù)據(jù)），設(shè)備運行狀態(tài)感知結(jié)果等作為影響因素。
  • 通過梯度提升決策樹分類算法對訓(xùn)練集進行建模，尋找影響因素和是否為重過載設(shè)備之間的數(shù)學(xué)模型，然后通過測試集來驗證該數(shù)學(xué)模型的準確率。
TempoAI
  • 從ROC曲線曲線拐點接近左上角，K-S曲線80.89%，可直觀看出分類效果較好。
ROC曲線
  • 基于訓(xùn)練好的大數(shù)據(jù)分析模型，對所有配變運行數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測，將結(jié)果輸出，對其利用Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺進行可視化展示。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺

04、項目成果
（1）檢修工作更加規(guī)范：基于設(shè)備狀態(tài)評價和重過載預(yù)測結(jié)果，制定合理的檢修計劃，避免了檢修過剩及檢修不及時等情況，使得檢修計劃更加合理。
（2）一致性：實際業(yè)務(wù)驗證效果同模型評價結(jié)果整體保持基本一致，符合模型預(yù)期的目標。
（3）服務(wù)質(zhì)量提升：通過合理的安排設(shè)備檢修工作，避免了檢修不及時等情況，替代人工經(jīng)驗最大負荷預(yù)測的傳統(tǒng)方式，使‘被動搶修’轉(zhuǎn)化為‘主動搶修’，提高公司供電水平。

電力保障關(guān)系能源安全，關(guān)乎國計民生。基于設(shè)備運行狀態(tài)的重過載精準預(yù)測對于及時發(fā)現(xiàn)電力隱患、優(yōu)化設(shè)備升級改造計劃具有重要作用。同樣地，隨著工業(yè)4.0時代的到來，智能工廠的工業(yè)設(shè)備都配上了各種感應(yīng)器，采集其溫度、振動、電流、電壓等數(shù)據(jù)顯得輕而易舉，利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)對這些實時數(shù)據(jù)進行分析，對于提升組織運營水平具有舉足輕重的作用。

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