基于数据可视化技术的供电服务质量提升研究

　摘要：本文中主要针对基于数据可视化技术的供电服务质量提升研究，文章中首先介绍了系统架构，其次介绍了功能模块，其中包括数据导入、数据整理、数据分析和预测、数据可视化等四个方面。然后对系统实现和运行结果展开了介绍，其中包括对保修数据地图显示以及分析、量点数据分析和显示、数据分析、数据统计和显示、数据预测等四个方面。最后对本文进行了总结。

　关键词：可视化；供电服务；质量提升

　引言

电网作为我国重要的基础设施之一，在对人们生活质量的改善方面发挥着非常大的作用，因此电网进行监控是非常有必要的，随着我国的经济不断发展，我国这几年用电的需求量也在不断增加，因此对电网的需求量也是相当大的，因此离不开想人员对电网监控数据大量采集这也就使得我国在电网信息的处理以及设备维护方面面临着巨大的挑战。

为了确保国家用电安全，此次研究过程中主要采用了可视化技术以及C/S架构，同时也与地理信息系统技术相结合，并且在设计过程中结合了数据导入。整理以及分析等共鞥，然后对这些数据进行测试，最终实现了对电网的监控。通过对电网监控，可以实现对修报情况的分析和预测，从而体提高用电安全。

　一、系统架构

电力系统运营过数据平台主要包括了可视化平台以及运营平台。该平台主要基于可视化数据以及C/S架构而进行设计的，并且其系统中包含了数据导入、数据整理以及数据分析等等5大功能模块。并且，在对数据库设计过程中主要利用了CIS平台，并且其开发平台主要是Windows 2008平台。另外，此次研究过程中，所使用的电力运营数据的来源渠道主要包含了自营销基础数据平台、PMS系统以及停电计划数据等。

　二、功能模块

　　（一）数据导入

在对系统数据导入之后，系统可以对导入的数据进行自行整理，进而将数据存贮到数据库中。本文在研究过程中，并未对现有的系统作为接口，而是将所有的数据统一导入到系统中。另外，通过采用了开放数据库进而使得对数据图的结构进行定义，进而使得用户可以利用数据库直接进行数据导入。本文中以计量点数据为例，如表1中的数据表显示，通过将台区的数据导入到系统之后，系统将会对数据进行处理然后将其存储到数据表中华。假如果，台区数据的经纬度发生了短缺，那么系统可以经过对数据初始化，或者也可以通过人工方式对其选点标注。

（二）数据整理

此模块中主要利用了可视化数据的导入功能，进而使得被导入的数据在C/S客户端中显示出来，然后通过对这些显示出来的数据进行整理以及修改等，进而将最终处理后的数据最为CIS的数据源。

　（三）数据分析和预测

数据分析过程中主要采用的是数据挖掘技术吗，进而从众多给出的数据中找到其中的规律。数据挖局的过程中主要通过对数据进行准备、规律寻找以及对可视化数据进行表示等，进而为后续数据预测提供基础。

数据预测过程中，主要是根据对已存在的数据依照密度计算公式对其热力图进行计算，然后通过热力图中的变压器倒推对保修热力图进行分析。对热力图分析的时候主要对其中运行状态中大量的数据模拟进行学习，当变压器的负载达到一定程度时，热力图中的不同区域会有不同值分布。然后对变压器的负载、计划停电以及实际停电等抢矿进行分析，进而对其变化趋势进行预测。

（四）数据可视化

通过利用数据可视化技术，对供电服务中的质量进行可视化检测，并且通过系统集成方法处理得到的数据，经过数据处理之后利用系统集成的方法将其结果展现在电子地图上，然后对数据信息进行解析，最后对展现在电子地图上的信息进行分析并汇总，进而使得数据能够直观的现实信息分布、分类以及所属片等等。

　三、系统实现和运行结果

　　（一）对保修数据地图显示以及分析

图3中可以看出，所显示的信息为现实运行的报修电子地图，可以在图中清晰的看到两条报修申请。此外，还可以利用本平台对指定的区域进行报修显示，如图4所示。

（二）计量点数据分析和显示

此平台中，可以对指定的区域进行电压、电流等分析，同时还可以结合其负载情况对其进行查看，如图5中所示。第一，针对自由选择的区域进行分析，并对其进行筛选，。其次，可以对指定的计量点的负载情况进行加载，并在加载过程中，借助时间轴对某天内的各个时间段运行情况进行准确分析。这张图中不同颜色所代表的是不同的信息采集区间。

（三）数据统计和显示

本平台中可以对报修的数据进行分析并统计，进而使其形成报表，在数据统计过程中，统计的周期为：年、月、日等级别。筛选过程中，可以按照筛选条件进而筛选数据，被筛选后的数据组成了统计图表。然后，根据图表中的点击事件对其进行查看。最后对统计报表中的作数做出分析。统计报表图下图所示。

　（四）数据分析

此平台可以对变压器中的符合百分比以及停电情况等展开分析，然后针对这些因素与用户维修报表中的数量关系的权重比进行统计。就拿变压器中的负荷百分比而言，，经过对其中的比例进行分析之后可以发现，变压器中大多数的负荷与客户投诉数量之间的倍数为14.5倍。

（五）数据预测

本平台中可以通过对某地区的变压负荷、天气以及用户量等因素方面的数据与客户投诉之间的关系进行分析，进而根据其中所占的权重比对其进行预测。进而最终可以实现对下一周或者下一个月的投诉量进行预测，具体情况见图8到图10。同下图中的变化趋势分析可以知道，本平台实现了对电网的监控含义及服务质量分析、预测等工作，进而为电网实际运行工作展开探讨。

总结

为提升供电服务质量，本文基于数据可视化技术和C/S架构，结合GIS地理信息系统，设计并实现了集数据导入、整理、分析、预测和可视化等功能的电力运营数据可视化及分析平台。经过测试，该平台除了能够实现对电网运行状况的有效监控外，还能实现对报修情况的统计、分析和预测工作，从根本上控制并改善供电服务质量，为相关电力运营数据可视化及分析平台的设计和实现提供了技术参考。

　参考文献

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