一种基于大数据分析的供电服务预警方法与流程

本发明涉及大数据分析，尤其涉及一种基于大数据分析的供电服务预警方法。

背景技术：

1、随着供电服务业务的数字化发展，供电企业在客户服务、故障抢修、停电管理、用电计量、台区运行和配网运维过程中积累了大量数据，包括客服工单、投诉记录、报修记录、停电记录、抢修处置记录、客户回访数据、智能电表数据、台区运行数据、线路负荷数据、设备告警数据、巡检记录和气象数据。现有供电服务通常依赖各业务平台分别完成数据记录和业务处理，能够对已发生的投诉、报修、停电和抢修事件进行查询、统计和追踪，但不同来源的数据在时间尺度、事件类型、区域归属和服务对象上存在差异，难以直接形成统一的供电服务风险判断依据。

2、现有供电服务预警方式多以单项指标统计、人工经验判断或固定规则触发为主，通常在投诉已发生、抢修已超时或供电质量异常已形成后再进行处置，缺乏对多源服务事件之间前后转化关系、区域相邻扩散关系和风险状态连续演化关系的深度分析。对于报修集中向投诉聚集转化、抢修积压向服务升级转化、局部供电异常向区域影响扩大转化情形，现有方法难以及时识别风险蓄积、等级跳变和事件回流诱发过程，也难以从复杂服务事件链中提取能够反映风险发展趋势的状态特征。由于供电服务风险往往具有跨区域传递、跨事件累积和跨时间延迟爆发的特点，单纯依靠历史统计或固定规则难以准确判断风险来源和发展方向，导致供电服务预警的提前性、准确性和来源追溯能力不足，难以满足主动服务、抢修调度和供电质量精细化管控的需求。

3、因此，如何提供一种基于大数据分析的供电服务预警方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于大数据分析的供电服务预警方法，本发明综合利用供电服务多源数据融合、局部切空间排列算法和改进概率后缀树模型数据分析方法，详细描述了从供电服务多源数据采集、预处理、供电服务状态样本构建、低维风险特征提取、风险状态序列生成、风险演化树训练到预警信息推送的全过程。在结构上创新性地设置服务事件切向谱域重构、风险切向断层跃迁辨识、后缀状态风险蓄积辨识、风险等级跳变枝路识别和服务事件回流诱发溯源等处理，实现了对投诉升级、抢修超时、供电质量异常和停电影响扩大的提前推演与来源追溯。与现有技术相比，本发明能够统一分散的供电服务数据，提升风险识别提前性、预警准确性和处置指令生成能力，适用于供电服务主动预警和精细化调度。

2、根据本发明实施例的一种基于大数据分析的供电服务预警方法，包括：

3、采集供电服务多源数据，对供电服务多源数据进行预处理，形成供电服务事件记录；

4、根据供电服务事件记录进行前后事件转化强度运算和区域相邻事件扩散，得到供电服务状态样本；

5、基于局部切空间排列算法，对供电服务状态样本进行结构降维处理，引入服务事件切向谱域重构进行联动析取，采用风险切向断层跃迁辨识进行突变定位，得到低维风险特征；

6、依据低维风险特征构成服务风险轨迹张量，对服务风险轨迹张量进行相邻轨迹弯曲差分、风险传播方向收缩和轨迹剖分，形成风险状态序列；

7、构建改进概率后缀树模型，对风险状态序列进行训练，基于后缀状态风险蓄积辨识进行蓄势量化处理，采用风险等级跳变枝路识别进行越级链选处理，引入服务事件回流诱发溯源进行源因回溯，得到供电服务风险演化树；

8、将实时形成的风险状态序列输入供电服务风险演化树，进行概率质量迁移、风险蓄积斜率推演和跳变枝路交叉校验，形成风险推演结果；

9、根据风险推演结果生成供电服务预警信息，推送预警区域、预警对象、发展趋势和处置指令。

10、可选的，所述供电服务多源数据，包括客服工单、投诉记录、报修记录、停电记录、抢修记录、客户回访数据、智能电表数据、台区运行数据、线路负荷数据、设备告警数据、巡检记录和气象数据。

11、可选的，所述对供电服务多源数据进行预处理，包括字段标准化、时间戳校准、数据去重、缺失补全、异常剔除、区域归属校正、事件类型归一和事件链关联。

12、可选的，所述形成供电服务事件记录，包括：

13、按照工单编号、用户编号、台区编号、线路编号、供电区域、事件时间和事件类型，从供电服务业务平台、配网运行平台、计量采集平台、抢修调度平台和外部环境数据接口采集供电服务多源数据；

14、对供电服务多源数据进行字段标准化、时间戳校准、数据去重、缺失补全、异常剔除、区域归属校正和事件类型归一，得到结构一致的供电服务基础数据；

15、按照同一服务对象、同一供电区域和连续事件时间，对供电服务基础数据中的投诉、报修、停电、抢修、回访和设备告警事件进行前后关联，形成包含事件来源、事件顺序、处置状态和关联对象的供电服务事件记录。

16、可选的，所述得到供电服务状态样本，包括：

17、将供电服务事件记录按照服务对象、供电区域、时间窗口和事件类别进行归集，生成事件计数矩阵；

18、对事件计数矩阵进行前后事件转化强度运算，前后事件转化强度为后一时间窗口内目标事件类别的发生次数与前一时间窗口内来源事件类别的发生次数加一后的比值，按照来源事件类别至目标事件类别的事件顺序生成事件转化矩阵；

19、对事件转化矩阵进行区域相邻事件扩散运算，区域相邻事件扩散值为相邻供电区域的事件转化强度与区域邻接标记的乘积之和；

20、将事件计数矩阵、事件转化矩阵和区域相邻事件扩散值按照服务对象、供电区域和时间窗口进行拼接，形成包含服务压力、处置滞后、风险传导和区域聚集程度的供电服务状态样本。

21、可选的，所述得到低维风险特征，包括：

22、以供电服务状态样本中的服务对象、供电区域、时间窗口和服务状态指标构成局部样本集合，对局部样本集合进行中心化处理，根据中心化后的样本差异生成局部切向基；

23、基于局部切向基执行服务事件切向谱域重构，将供电服务事件记录中的前序事件、后序事件、处置结果和关联对象组成事件承接矩阵，将局部切向基与事件承接矩阵相乘得到事件切向矩阵，将事件切向矩阵与事件切向矩阵的转置矩阵相乘得到事件谱域矩阵，对事件谱域矩阵进行谱值分解，得到联动析取结果；

24、基于联动析取结果执行风险切向断层跃迁辨识，分别获取相邻时间窗口的切向方向差、谱域分布差和服务事件承接残差，将切向方向差、谱域分布差和服务事件承接残差合成为断层跃迁量；

25、依据断层跃迁量对供电服务状态由平稳状态转入报修集中、投诉聚集、抢修积压、停电影响扩大和供电质量异常状态的跃迁片段进行突变定位，根据跃迁片段生成低维风险特征。

26、可选的，所述形成风险状态序列，包括：

27、按照服务对象、供电区域、时间窗口和低维风险特征维度，将低维风险特征与供电服务事件链进行时间顺序对齐，构成服务风险轨迹张量；

28、对服务风险轨迹张量进行相邻轨迹弯曲差分，将当前时间窗口低维风险特征向量减去前一时间窗口低维风险特征向量得到前段轨迹差分，将后一时间窗口低维风险特征向量减去当前时间窗口低维风险特征向量得到后段轨迹差分，将后段轨迹差分减去前段轨迹差分得到相邻轨迹弯曲差分结果；

29、对相邻轨迹弯曲差分结果进行风险传播方向收缩，按照供电区域之间的相邻关系和服务事件链中的事件承接方向，将同一风险类别在连续供电区域和连续时间窗口内的轨迹增量进行方向归并，形成服务风险主轨迹；

30、依据服务风险主轨迹中的弯曲变化位置、传播方向变化位置和事件承接中断位置进行轨迹剖分，将剖分后的轨迹片段按照发生时间、状态类别、持续长度和承接关系排列，形成风险状态序列。

31、可选的，所述得到供电服务风险演化树，包括：

32、构建改进概率后缀树模型，以基础概率后缀树的后缀节点作为风险状态承载单元，在后缀节点中设置后缀状态风险蓄积辨识，在父子节点连接枝路中设置风险等级跳变枝路识别，在风险结果节点至前序事件链之间设置服务事件回流诱发溯源；

33、基于后缀状态风险蓄积辨识进行蓄势量化处理，针对每个后缀节点统计后缀节点对应历史状态片段后的连续异常段、重复异常段和持续异常段，将连续异常段的长度、重复异常段的次数和持续异常段的时间跨度进行归一化累加，形成节点蓄势量化值；

34、采用风险等级跳变枝路识别结构进行越级链选处理，按照风险等级顺序为风险状态序列中的每一风险状态赋予等级值，对父节点至子节点的相邻状态等级值进行差值运算，将后一状态等级值减去前一状态等级值得到等级跳变量；

35、引入服务事件回流诱发溯源结构进行源因回溯，以投诉升级、抢修超时、供电质量异常和停电影响扩大对应的风险结果节点为回溯起点，沿风险状态序列的反向时间顺序追溯前序事件链，提取重复报修、投诉回流、抢修后再次异常、停电告知延迟和设备告警重复出现对应的诱发事件片段；

36、将风险状态序列输入改进概率后缀树模型进行训练，提取风险状态序列中长度为一至最大后缀长度的连续后缀片段，统计连续后缀片段之后各风险状态的出现次数，依据出现次数生成状态转移分布，将状态转移分布、节点蓄势量化值、等级跳变量和诱发事件片段同步写入对应后缀节点、枝路和风险结果节点，得到供电服务风险演化树。

37、可选的，所述形成风险推演结果，包括：

38、获取实时形成的风险状态序列，提取风险状态序列末端的连续状态片段，在供电服务风险演化树中匹配对应的目标后缀节点；

39、以目标后缀节点为起点，沿供电服务风险演化树提取与风险状态相关的候选后缀路径簇，读取候选后缀路径簇中的状态转移关系、风险蓄积结果、跳变枝路结果和诱发溯源结果；

40、根据候选后缀路径簇对风险状态进行概率质量迁移和风险蓄积斜率推演，形成各候选风险状态的演化结果；

41、将候选风险状态的演化结果与跳变枝路结果、诱发溯源结果进行交叉校验，形成包含风险类别、风险发展方向、风险来源和影响对象的风险推演结果。

42、可选的，所述根据风险推演结果生成供电服务预警信息，包括：

43、接收风险推演结果，按照风险类别、风险发展方向、风险来源和影响对象生成预警记录，将预警记录与供电区域、服务对象、时间窗口和事件链编号进行绑定；

44、根据预警记录中的风险类别确定处置类型，投诉升级对应客户沟通和工单优先处理，抢修超时对应抢修力量调配和物资补充，供电质量异常对应台区巡检和电压治理，停电影响扩大对应停电告知和应急值守；

45、根据预警记录中的风险发展方向和影响对象生成预警区域、预警对象和发展趋势，按照供电区域层级、台区层级、线路层级和服务对象层级形成分级预警信息；

46、将分级预警信息和处置类型组合为供电服务预警信息，向客服处理端、抢修调度端、配网运维端和管理端推送预警区域、预警对象、发展趋势和处置指令。

47、本发明的有益效果是：

48、本发明通过采集并融合供电服务多源数据，建立从数据预处理、供电服务事件记录生成、供电服务状态样本构建到风险状态序列形成的完整分析流程。与现有依赖单一业务数据、人工经验判断和固定规则触发的方式相比，本发明能够将客服工单、投诉记录、报修记录、停电记录、抢修记录、台区运行数据、设备告警数据和气象数据分散信息统一组织，通过前后事件转化强度运算、区域相邻事件扩散、服务风险轨迹张量构建和轨迹剖分处理，挖掘不同服务事件之间的时序承接关系、区域扩散关系和风险传导关系。能够形成统一、连续、可追溯的供电服务风险判断依据，减少因数据割裂导致的风险识别滞后，提高供电服务异常状态识别的准确性、完整性和业务适配性。

49、本发明利用局部切空间排列算法和改进概率后缀树模型，实现了供电服务风险的提前推演、等级识别和来源追溯。通过服务事件切向谱域重构和风险切向断层跃迁辨识，能够从高维供电服务状态样本中提取低维风险特征，识别服务状态由平稳状态转入异常状态的突变片段；通过后缀状态风险蓄积辨识、风险等级跳变枝路识别和服务事件回流诱发溯源，能够分析投诉升级、抢修超时、供电质量异常和停电影响扩大的演化路径，并确定重复报修、投诉回流、抢修后再次异常诱发来源。本发明提升了预警提前性、风险推演准确性、预警来源可解释性和处置指令生成能力，便于供电企业开展主动服务、抢修资源调度、重点区域管控和供电质量精细化管控。