Page 115 - 电力与能源2023年第六期

第 44 卷 第 6 期 电力与能源
2023 年 12 月 661

DOI：10.11973/dlyny202306023

基于供电服务信息的数据挖掘方法

彭 昕，陆子秋，闫 筱

（国网上海市电力公司嘉定供电公司，上海 201800）

摘 要：供电服务数据应用于多个方面，在电网运行和设备检测或监测方面的应用包括：实时监控、对电网运
行进行诊断优化和预测、为检修策略制定提供指导和服务等。设计了一种基于供电服务信息的数据挖掘方
法，包含供电数据提取模块、供电数据处理模块和供电数据特征识别模块。首先，供电数据提取模块基于电网
的 供 电 服 务 信 息 提 取 出 电 网 历 史 故 障 处 理 工 单 中 的 关 键 信 息 ；其 次 ，在 供 电 数 据 处 理 模 块 建 立 BERT-
BIGRU-CRF 模型对故障地址信息进行处理；再次，供电数据特征识别模块对高频信息进行聚类分析和可视
化表征；最后，通过实际算例证明了提出的方法能够通过挖掘历史供电服务信息，寻找出供电服务中的薄弱环
节，提高供电服务质量。
关键词：数据提取；数据处理；数据特征识别；数据挖掘方法
作者简介：彭 昕（1988—），女，硕士，高级工程师，从事配电网抢修指挥及配电网监测工作。
中图分类号：TM76 文献标志码：A 文章编号：2095-1256（2023）06-0661-05
Data Mining Method Based on Power Supply Service Information

PENG Xin，LU Ziqiu，YAN Xiao

（State Grid Jiading Power Supply Company， SMEPC，Shanghai 201800，China）

Abstract：Power supply service data is used in many aspects, and its applications in power grid operation and
equipment detection or monitoring include real-time monitoring, diagnosis optimization and prediction of power
grid operation, and providing guidance and services for maintenance strategy formulation. This research proposes
a data mining method based on power supply service information, which includes power supply data extraction
module, power supply data processing module and power supply data feature recognition module. Firstly, the
power supply data extraction module extracts the key information of the grid historical fault processing work order
based on the power supply service information of the grid. Secondly, the BERT-BIGRU-CRF model is
established in the power supply data processing module to process the fault address information. The power
supply data feature recognition module performs cluster analysis and visual characterization of high-frequency
information. Finally, it is proved that the proposed method can find out the weak link of power supply service by
mining the historical power supply service information, and improve the quality of power supply service.

Key words：data extraction，data processing，data feature recognition，data mining method
供电服务数据应用于多个方面，其中在电网 据，应用统计学理论、神经网络等机器学习算法，
运行和设备检测或监测方面的应用包括实时监 可以挖掘电网发生故障的高频区域和高频故障类
控、对电网运行进行诊断优化和预测、为检修策略 型，通过有效的数据存储和可视化技术，分析供电
制定提供指导和服务等；在电力企业营销数据方 网络的薄弱环节，可为电网提高供电质量提供数
面包括帮助电力企业提升运营效率和改善客户体 据支撑。

验，通过客户关系优化、主动营销以及定制服务来 对故障地址的准确解析是对供电服务数据中
改善客户体验等。随着电网智能化水平的提高， 的故障信息进行挖掘的关键，解析识别地址中的
供电服务数据中包含用户地址、台区、故障时间、 地址元素及其所属类型离不开地址分词 ［6-7］ 。现
故障类型、抢修结果等多重高维信息 ［1-5］ 。针对信 有的地址分词技术主要有：基于规则和地址模型
息采集系统采集到的海量用户用电和故障抢修数 特征的地址分词，但由于地址用词的自由性，该分