4.6綜合利用外部數據，提升公司業務的能力

對于電力公司而言，外部數據尤其是輿情數據的采集與分析對于提升公司業務能力具有很大的潛力。例如，通過及時洞察論壇、新聞、微博、微信等媒體針對公司的輿論信息，強化健全輿情監控能力，便于公司掌握輿情方向，及時處理面臨的問題，從而有效提升公司的社會品牌、知名度和服務質量，對公司企業形象、社會影響具有重要的現實意義。

4.6.1輿情監測與分析

1.現狀和需求

21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網絡等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正迅速膨脹。互聯網(社交、捜索)、移動互聯網(微博)、安全監控、電信(通話、短信)等都在產生大規模數據。社交媒體時代，通過互聯網平臺表達社情民意，體現用戶的意愿和態度。網友言論活躍已達到前所未有的程度，不論是國內還是國際重大事件，都能立刻形成網上輿論，通過網絡來表達觀點、傳播思想，進而產生巨大的輿論壓力，達到任何部門、機構都無法忽視的效果。可以說，互聯網已成為思想文化信息的集散地和社會輿論的放大器。

網絡輿情是通過互聯網傳播的公眾對現實生活中某些熱點、焦點問題所持的有較強影響力、傾向性的言論和觀點，主要通過論壇、微博、微信、轉帖等實現并加以強化。當今，信息傳播與意見交互空前迅捷，網絡輿論的表達訴求也日益多元。如果引導不善，負面的網絡輿情將對社會公共安全形成較大威脅。國家電網公司是關系到國家能源安全和國民經濟命脈的國有重要骨干企業，肩負著十分重要的經濟責任、政治責任和社會責任。電網生產關乎國計民生，與民眾的生活、生產息息相關，電價調整、歸口管理、行業競爭、營銷服務、社會責任等重大事件，都受到了廣大網民和媒體的廣泛關注。網絡輿情正在成為企業決策的重要依據，如何快速收集網絡上的相關輿情信息，跟蹤事態發展，及時向有關部門通報，并恰當有效應對處理是電力企業目前需要解決的問題。

2.應用場景

客戶停電輿情管理應用主要由數據采集、數據分析、智能預警及統一發布平臺功能模塊構成。輿情管理主要體現智能地收集、分析、預警及統一發布平臺應急處理機制的一套完整輿情方案，目的是輿情信息發現后，通過智能分析與過濾，能夠在第一時間做出相應的處理，將輿情事件通報或與網民形成良性的溝通，主導負面輿情向積極正確方向發展。

(1)輿情信息監控

數據采集是輿情工作的首要任務，互聯網傳播特點和網民行為特征要求系統全面獲取網絡信息，信息時效性要求系統及時采集到網絡信息。數據采集系統通過遍歷用戶關注的網站列表，主要包括新聞、論壇、微博等用戶訪問量大的信息傳播網站，通過抓取其網站內容，并且根據其源文件生成下級URL列表，將列表中網頁源文件抓取出來存入數據采集數據庫中，進而遞進式的采集所關注網站的全部網頁內容。使用基于垂直搜索引擎的主題爬蟲技術，采集互聯網上相關電力輿情主題信息，通過自動地抓取、識別和分類消重相關的網頁，實現高效、精準的信息查全率。

(2)輿情分析

熱點計算主要目的是為了找出互聯網全網范圍內與電力相關行業的熱點輿情事件。首先需要進行中文分詞，之后將采集的內容聚類，最后對聚類結果進行敏感熱點的計算。

系統通過已經采集的數據結合各大重要網站的實時信息，進行分詞與相似度計算，結合信息爆發度綜合計算當前的互聯網輿情熱點。同時系統還可以根據計算出的熱點，結合系統的預警類別，實現熱點分類，如針對各媒體的重要度自動判斷熱點值;針對信息媒體區別國外和國內的屬性，自動劃分國內外熱點;針對自動抽取的作者、發布人等信息，進行熱點活躍源頭分析和判斷。

在系統實時監控基礎上，及時統計分析生成報表，包含日報表、周報表及月報表等監測報表信息。設置周期簡報，每個簡報應包含輿情概況、數據概況、總體輿情統計、負面輿情統計、負面信息來源網站排名Top10、各主題信息量統計，確認負面信息和已處理信息等。

(3)智能預警響應

智能預警是通過各種信息技術，多渠道地把輿情信息通知到相關人員。對收集到的輿情信息，根據輿情等級并依據指標分析體系，設置各類指標閾值，當達到一定條件時自動觸發提醒。根據不同等級的輿情信息，啟動相應的處理機制，預警方式有短信通知、郵件通知、啟動報警(播放報警聲音)及頁面窗口彈出提示等，確保輿情信息的發生被立即發現，第一時間做出響應，預防輿情的擴散傳播。

統一信息發布是當輿情信息發生后，對輿情信息做統一的信息回應，保證內外部輿情處理規范、統一，包括事件進展情況、應對機制等。信息統一發布主要是指通過信息發布平臺進行事件發布，相應的內外部系統通過系統接口方式，及時同步數據到本系統或由信息發布平臺主動推送信息。內部系統包括企業門戶網站、內部媒體視頻終端等，外部系統則是社會上的新聞媒體網站、微博等。通過統一信息發布系統可以實現企業門戶網站、媒體視頻終端及社會報道的新聞對事件處理信息來源的統一。

(4)互聯網輿情信息與內部停電事件集成

電力企業在不斷提升供電服務要求下，如何更好地承擔社會責任、提升服務質量、加快復電工作，成為供電企業思考以及提升管理水平的一項重點。為進一步擴大對停電管理的覆蓋面和準確度，為停電事件處理的各個環節提供更加有力的信息支持，加快建立電網公司的快速復電反應機制，以現有的業務系統，結合網絡輿情停電信息，通過數據挖掘提供快速復電的有效信息，為快速復電或搶修提供輔助決策信息。通過對互聯網輿情信息的采集和內部系統停電事件信息的加工，如根據網絡輿情收集的信息發生地、停電覆蓋范圍及停電故障等信息，與內部停電事件進行校驗、核實，為復電方案或搶修提供輔助決策。

3.預期價值

通過及時洞察論壇、新聞、微博、微信等媒體針對公司的輿論信息，強化健全輿情監控能力，便于公司掌握輿情方向，及時處理面臨的問題，從而有效提升公司的社會品牌、知名度和服務質量。此外，加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，對公司企業形象、社會影響具有重要的現實意義，同時也是創建和諧社會的應有內涵。基于大數據的用電輿情管理，可以實現電力行業網絡輿情的智能監測分析應用，對電力相關的社會熱點話題、重大事件的快速識別和定向追蹤，從而幫助供電企業及時掌握輿情動向，對有較大影響的重要事件快速發現、快速處理，從正面引導輿論和宣傳，構建積極向上的主流輿論，并為供電企業決策提供信息依據。

4.6.2極端天氣與自然災害監測預警

1.現狀和需求

隨著電網規模不斷擴大，天氣對電網的影響越來越大。線路覆冰、山火、夏季強對流天氣等氣象和自然災害對電網的穩定運行構成極大威脅，電網公司需要對氣象等信息進行實時監控，提前進行自然災害的告警，及時做好防災、減災工作。

2.應用場景

2013年年初，中國電力科學研究院承擔的“河南電力氣象山火監測子系統”建成投運。該系統通過極軌氣象衛星獲取山火衛星監測信息，結合電網設備運行信息、電網設備GIS信息、氣象信息，進行輸電線路山火預警風險等級智能分析，根據分析結果判斷風險程度，并給一線運維班組發送預警信息，降低了由于山火因素帶來的輸電線路故障風險。

2013年7月，“河南電力氣象夏季強對流子系統”投運。該系統利用河南省氣象局多普勒雷達站傳輸的實時回波信息，采用三維拼圖、地物回波篩查等國內氣象領域前沿技術，將氣象預警信息與電網GIS信息有效融合，實現了河南電網未來1小時1千米x1千米范圍內強對流氣象因素的有效預警。截至目前，系統已累計發送預警短信2萬多條，成功預警兩次全省大面積強對流天氣。譬如2014年7月29日15時58分至21時49分，河南電網遭受惡劣天氣影響，共發生7次輸電線路跳閘事件，涉及6條線路。事前由于對這次強對流過程的范圍和強度進行了準確預警，加之電力氣象臺及時發布精細化專業氣象預報、預警，為電網調度、運維部門贏得準備時間，最大限度降低了惡劣天氣對電網造成的影響，也為故障原因分析提供了可靠依據。

2013年10月，“河南電力氣象冬季覆冰舞動預警子系統”投運。該系統利用省內發生覆冰舞動線路的樣本數據，開展大量研究分析及比對工作，歸納線路覆冰舞動氣象條件及概率，首次提出“能量累積因子”的概念，為提前判別線路舞動風險提供了參考依據。結合中國氣象局公共服務中心9千米x9千米逐小時網格氣象預報信息，為河南電網提供高時空準確度、長時效的覆冰舞動預警服務。

3.預期效益

通過對極端惡劣天氣和自然災害的實時監測，電網公司可以提前獲得相關告警信息，及時采取預防措施，降低甚至避免了災害的發生，有效降低了惡劣天氣和自然災害對電網的影響，提高電網的穩定運行，更好地服務人們的生產和生活。

4.6.3配網狀態的全面監測與設備故障預警

1.現狀和需求

配電網點多面廣，由于缺乏有效的監控手段，一般處于“盲調”的局面。對于線路故障，電網公司往往處于被動局面，只有在接收到設備故障的告警信息后，才能緊急趕赴現場進行搶修，無法對設備故障進行預警。

2.應用場景

電力公司推廣用電信息采集系統，實現了城市配網公用變壓器、專用變壓器運行數據的在線采集，結合來自SCADA的變電站實時數據、電力氣象數據等，為實現配電網的監測分析提供了可能。

電力公司可以從城市配網變壓器和配網線路中采集用電信息數據，進行分析計算，篩選出重載和過載嚴重的變壓器和線路，及時提醒運維人員加強關注，有效防止配電變壓器過負荷燒損事件的發生。

同時，電力公司通過研究氣象數據和10kV饋線負荷之間的關系，利用大數據分析總結了不同饋線隨季節和晝夜變化的規律，以及受氣溫等氣象條件、節假日、重要事件等因素的影響特性，構建了科學的饋線負荷預測系統，實現了對未來三天饋線負荷的有效預測。通過對配電變壓器和饋線近三年運行數據和報裝數據的挖掘分析，篩選出需要擴容改造和進行低電壓治理的重點區域，以便日后重點對這些區域進行監控和改造。

電力公司可以對城市配網故障報修工單進行初步分析，選取氣溫、氣壓、濕度、降水量等因素進行相關性分析，挖掘工單數量與氣溫相關性隨季節變化的基本關系。例如，夏季工單數量急劇增加與持續高溫、惡劣天氣(如強降水伴隨短時大風、雷電)有關，冬季通常與持續降溫有關。故障類型分析結果表明，由氣溫引起的工單數量増加與過負荷有較強的相關性。通過大數據分析得出的結論與經驗得出的定性判斷相吻合，但給出了定量的分析結果。

通過大數據分析，電力公司可以明確工單類型及數量與氣象條件的相關性，選取合適的模型進一步驗證，未來該模型可以結合精細化天氣預報，較為精準地預測工單數量，可為極端天氣下提前增派值班人員、做好應急預案、準備搶修物資提供技術支撐。

3.預期效益

通過基于大數據的配網運行監測分析，為配網擴容改造和低電壓治理提供依據，在短期內為配電變壓器和線路重過載分析、預警提供有效手段，為配網調度人員運行管理特別是迎峰度夏期間合理安排負荷轉供、科學安排檢修計劃、事先安排有序用電提供了有效手段，避免了故障跳閘造成大范圍停電事件發生，最終達到了減少停電損先、提高供電可靠性的目的。

書名：電力大數據：能源互聯網時代的電力企業轉型與價值創造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：賴征田

出版日期：2016-01

出版社：機械工業出版社