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釋放數據價值 助力數據治理 完善數據模型

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典型案例

特殊時段配網運行異動預警分析

春節、迎峰度夏等特殊時段配網臺區重過載、低電壓、停運等事件頻發。配網運行異動，導致故障報修、投訴數量增多。巡檢及配網搶修傳統手段難以根治配網異動。通過影響因素分析、特征工程、機器學習等大數據手段，進行配網運行異動預測，降低配網故障發生概率，減少投訴事件，提高供電可靠性，促進供電服務水平提升。

價值：

特殊時段的配網故障率引起的投訴量降低50%

指導配網搶修、服務資源配置及保電工作開展,配網搶修速度提升40%

適用場景：

設備重過載預警 配網運行異動預測 設備部供電服務指揮

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重點企業污染防治監測分析

發揮電力大數據對用電客戶的實時監測優勢，運用大數據算法，對排污企業的實時電量、功率等數據構建企業電力排污水平的評分模型、企業生產活躍分析模型、減排效益指標模型、企業生產排污智能預警模型等，運用數字化手段輔助環保部門進行排污企業全天候監控。

價值：

輔助環保部門提升監督效率，節省人工現場核查人次30人*月；

提升相關部門對污染企業排污的監管把控；

適用場景：

排污智能預警 污染企業排污監控 企業用電量監測

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同期線損相關基礎數據治理

通過構建影響同期線損分線、分臺線損計算模型，基于模型運用業務規則、大數據算法，核查影響線損計算的檔案、電量相關的關鍵數據，找到影響線損計算的數據異常并精準定位到具體的數據表和對應業務系統的異常數據界面，減少基層的異常排查難度、提高排查效率和準確性。

價值：

降低線損異常數據排查門檻，保證基層工作人員治理參與度

降低管理人員線損異常管理難度,發現本單位線損異常重點問題所在

縮短基層線損異常排查時間80%以上

適用場景：

營銷部分臺同期線損關系 設備部分線同期線損管理 同期線損關系

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更多案例

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