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燃气智能应急抢修系统实现

2022-04-07

基于华为FusionInsightFarmer数据服务平台,实现燃气数据的实时采集、存储和智能挖掘等功能。通过对抢修事故数据的实时动态分析,建立智能分析模型。实现调度优化、应急事故分析、站点管理、路径推荐等功能,进一步实现以数据驱动业务创新,提升公司应急抢修管理和服务水平。

 

事故数据包含14条属性,包括事故ID、受理时间(年月日)、受理时间(时分)、负责人、受理类型、事故地址、信息来源、联系人是否已知、联系人电话、客户性质、所属区域、时限、处理状态和责任单位。事故处理信息数据,每条记录有23条属性,包括抢修ID、事故ID、派发单位、派发时间(年月日)、派发时间(时分)、事故处理状态、所属区域、事故类型、抢修站点、事故等级、责任人、出车时间、到场时间、完工时间、销根时间、接收类型、地址、信息来源、客户类型、所属区域、时限、处理状态和责任单位。

 

在位置分布上,采用领域技术将事故地理位置信息转成经纬度信息,基于事故地址显示在地图上,可以通过各项组合选择自己需要的视图。在未选择距离时,确定好各项组合选择之后,点击事故详情信息,可以将满足条件的事故详细信息进行展示,包括满足条件的事故总数量、事故ID、接受报警时间、事故地址等信息。


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邻域分析主要是用户选择好各个条件之后,用户选择希望查看的邻域范围并在地图上进行点击,选择位置,然后会在地图上显示符合条件的事故的地理位置分布,并在右边显示该邻域范围内在该时间段发生事故的总数,事故类型分别对应的总数。将事故点的经纬度转换成栅格坐标,计算出事故发生的栅格到所有站点在不同条件下的距离,然后筛选出符合条件的站点。随机点击地图上一点能够显示可达站点,白色站点为可达站点,黑色为不可达站点,并按照优先顺序进行排序,可以进行优先调度。若此时事故点周围发生大面积事故,可达站点无人员可用时,可以优先调度离事故点最近的黑色站点。


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若是无站点则返回-1;若事故周围所有站点都被调走则处于等待状态返回0;若是类型转换出错则返回-2。最终返回结果显示在屏幕右边,能够调度站点的显示:站点X正在支援事故n;若事故无站点可以调度且处于等待状态,则显示事故n处于等待状态;若此事故无站点能到,也就是该事故处于0栅格,那么显示事故n无站点可达。

 

采用k-means聚类算法对数据进行聚类分析。选择k-means算法,多次调参后,当簇为4时结果较优。


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采用k-means聚类算法对数据进行聚类分析。选择k-means算法,多次调参后,当簇为4时结果较优,如图所示(横坐标为事故数,纵坐标为聚类系数)。由图可知,事故结果共分为4簇,取其中较为集中的2和3簇。由于簇3下面的部分较为稀疏,最为集中且数量最多的时间段为簇2部分及簇3上面的部分,所以取簇2部分的上限为白班结束的时间。多次实验得出的平均值为0.7244,换算成时间为17:23,与之前推测的17:30结果接近。所以聚类算法实验能验证其结果,推荐白班时间为7:30-17:30。

 

燃气大数据是大数据技术在燃气领域的深入应用,是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合。本文提出对不同来源的燃气数据进行数据整理、清洗和集成,以保证燃气数据质量。智能挖掘燃气数据资源与价值,拓展基于互联网的燃气智能化服务,动态分析应急站点和流动抢修设施信息,实现通过新增5个抢修站点合理布局、抢修人员智能排班和事故抢修智能调度,上海燃气事故半小时内应急抢修及时率从51%提高到83%以上(得到有效提高),应急抢修覆盖范围也显著增加,通过有针对性地提供精细化服务,形成城市燃气行业的发展转型和基于物联网的“城市大脑”核心竞争力。

 


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