摘要：基于大数据挖掘的大型供电企业风险预警防控体系建设，是以供电企业核心运营指标为分析应用对象，以大数据挖掘为技术手段，发掘各项指标间潜在的关联关系，据此建立风险预警网络。通过监测指标异动预判其关联指标的变化趋势，发现潜在风险、定位管理漏洞，同时建立协同保障机制，明确风险预警处理流程，打破专业壁垒，有效规避风险。经过调研、数据搜集及清洗、算法选择及建模、验证、试运行等几个阶段，使用关联分析和回归分析等挖掘分析技术，共发掘两千余对标相关指标，目前已应用于太原供电公司营销、生产等各个领域，有效指导公司科学决策，实现了事后监测分析向事前预警管控的有效转变。该成果实现了现代信息技术与企业管理理念的有效融合，在供电企业中属首创。
关键词：大数据挖掘，风险预警
一、适应电力体制改革形势的需要
随着电力体制改革的深入推进，未来发电、输配电、售电产业格局将发生根本改变，同时我国对电网企业的监管方式也将转变。公司必须以更低的成本、更高的效率和更优的服务质量来提升企业竞争力，这样才能在改革的浪潮中站稳脚步。在电力生产和管理方面充分利用信息化技术，积极推进电力系统大数据应用，将有利于提高供电企业精细化运营管理水平，提升运营效率，并以此推动转型发展。
目前，欧美等发达国家对电力大数据的应用已经积累了丰富经验，而我国的大数据应用才刚刚起步。要达到世界领先，就必须不断创新，以国际先进管理理念为导向，实现“建设世界一流电网、建设国际一流企业”的公司愿景。利用大数据挖掘技术构建风险预警防控体系，实现现代信息技术与企业管理理念的有效融合，是供电企业管理领域的重大创新。近年来，民众维权意识不断加强，电网公司作为大型国有企业多次被媒体推向风口浪尖，其事后处理问题的方式使得管理成本急遽上升。利用大数据挖掘技术探寻基础数据价值，打破专业壁垒，促进部门联动，使各项指标可控、能控、在控，在异动发生前干预，将事后监测向事前预警有效转变，能为公司管理层科学决策提供有力支撑。
二、汲取先进管理模式，建立科学的管理模式
调研以讨论和问卷两种方式进行，范围涵盖“三集五大”所有专业，调研内容各有侧重、互为补充，针对决策层主要对公司关注重点、发展方向、关键业绩指标以及预期目标开展调研，为本体系框架的搭建奠定基础；针对各专业主要对监控指标数据可否获取，数据来源、采集频度、保存年限、是否满足系统自动导出等开展调研，为后续分析计算做好准备。例如沃尔玛超市“啤酒与尿布”的故事是营销界的经典案例，通过数据挖掘，发现两个看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。原来，在美国一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布，父亲往往会顺便为自己购买啤酒。因而沃尔玛将它们摆放在一起进行销售，获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性。风险预警防控体系建设的核心支撑也来源于此：挖掘运营监测指标体系中各项指标间的关联性，找到供电企业内部的“啤酒和尿布”，并有效利用这种隐性关系。开发过程主要分为数据搜集、数据清洗、算法选择、模型建立、监督训练及机器学习、模型验证及误差确定阶段。
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三、协同保障，形成闭环管理机制
为保证风险预警防控体系可操作、可见效，构建横向协同、纵向管控、专项协调的“三位一体”协同保障机制：横向与所有专业部门建立联动，纵向建立主管领导至部门专责的五层职责体系，按风险预警级别对应采取不同处置措施，专项任务专项协调处理，形成监测-分析-建议-专业分析-措施落实-效果监测-效益分析的闭环管理机制，一旦风险预警发生，各部门、各层级即时应对，各项工作有章可循，确保风险可控、能控、在控。
理清运监中心与业务部门职责界面，细化风险预警处理工作流程，见附图。一旦风险产生，通过指标关联网络迅速定位所有关联指标及其对应责任部门，经初步分析后开展风险级别评定，对于一般级别风险，经中心主任（副主任）审批同意后，形成运营协同工作单发送至相关业务部门处理，中心对处理过程实行全程跟踪监测，对处理结果进行评价；对于重大级别风险，需由中心主管领导审批同意后，组织召开跨专业、跨部门的协调、会商会议，共同制定解决方案，各部门分解任务、明确责任，经部门主管领导审批同意后执行，同时中心利用协同办公系统督察管理模块，实现线上督办，把“公司领导审批”纳入督办流程，便于领导随时掌握重大事项处理进程并及时指导纠偏，实现闭环管理。
建立协同工作评价、通报、考核体系，执行运营协调会制度，定期召开协同工作会议，通报协同工作开展情况及遇到的瓶颈，共同探讨解决方案，将风险预警防控工作纳入综合业绩考核，以制度保证执行力。
四、实现精准定位，问题甄别手段更加先进
通过利用不同指标间相关关系的远近趋势，分析多个因素作用下不同指标的贡献率大小，在复杂的指标关联网络中，准确抓住主要矛盾，实现了精准的定位问题、科学的分析问题，为解决问题提供了理论依据和事实依据。
通过相关性分析后发现，公司供电可靠率及用户平均停电时间与多个指标具有不同的相关关系，见下表，而其中期末城市配网架空线路总长度与上述两个指标相关性最大，分别为-0.78、0.79，而其余指标的相关性绝对值均在0.4以下，可以认为基本不具备相关性。因此认为，相较其他因素，架空线路总长度对上述两个指标的影响最大。
经深入分析后发现由于目前公司所属供电区域架空线路多使用裸导线，绝缘化率程度较低，因此直接导致架空线路越长，供电可靠率越低，用户平均停电时间越长。今年以来，公司供电可靠率逐月降低，用户平均停电时间持续增加，监测到该异动情况后，运监中心协同安监部、营销部、运检部等相关部门开展了协同分析，利用公司建立的大数据分析模型，对各供电区域分别计算上述指标相关性，发现大东区相关性最高，达到0.97，说明某区架空线路绝缘化率是影响该区域供电可靠性的最主要因素，公司立即制定改造方案，将裸导线更换为绝缘线，并按各区域相关性系数高低，对在公司平均相关性系数之上的各家单位依次进行不同程度的改造。方案实施后，供电可靠性平均提高0.0103个百分点，平均停电时间减少0.32小时/户，折合经济效益约110万元。该举措既提高了公司配网可靠性，又避免了盲目改造投入，最大化地节约了成本。
结束语：
太原供电公司对于风险预警防控体系的构建进行了初步探索与实践，考虑到该项目的可推广性，选取了大型供电企业具有共性的重点指标开展挖掘分析，同时结合省会城市的自身特点，也选取了部分个性指标，首次尝试将运监中心作用从事后监测向事前防控有效转变，希望实现国网公司构建运监中心的真正目的，同时展现国家电网管理新模式。相信通过更深层次的探索与研究后，将大数据挖掘技术全面应用于指导公司运营决策，风险预警防控体系必将发挥巨大的作用。
论文作者:赵东华
论文发表刊物:《电力设备》2018年第22期
论文发表时间:2018/12/5
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