点,减少用户投诉,从而提升客户满意度,有效推动管理水平以及优质服务水平的提升。配网故障抢修全过程分析,针对故障抢修的事前预测、事中监测、事后评估进行全流程监测分析。事前预测通过分析历史故障数据,预测故障数量、故障IX域、故障类型、故障影响、故障修复吋间、抢修成本和客户投诉等。事中监测包括故障抢修效率分析,包括故障抢修总时长监测、各环节时长监测、各环节超时预警等。事后评估包括资源配置评估、故障原因深度分析、故障抢修成本分析以及配网故障归集等。区域无功(电压)管理分析,主要伍括拓扑关系下无功就地补偿诊断、电压合格率监测、用户无功管理。监测分析用户无功补偿设备的配置情况,考核用户功率因数,并监督完善不符合要求的客户。优质服务满意度分析,主耍分析用户投诉,特别是重耍及敏感用户的投诉。对用户投诉进行分类,按照停送电诉求、电能质量、电网建设、营业诉求和服务诉求等进行数量统计及原因分析,并单独分析重要及敏感用户投诉信息中有关停电的信息,挖掘停电原因与管理短板。三、实施成效(一)?深化营配业务高度融合通过深入研宄大数据分析技术在营配领域中的应用,探索适合营配一体化策略的大数据技术解决方案,构建基于“营配合一”的监测分析体系,对营配业务进行实时监测和深入分析。在数据融合的基础上,深化营销配电相关业务的高度融合,打破各个部门之间的信息隔阂,加强各专业部门之间的协同工作。(二)?促进营配业务水平的提升以贯通各部门的横向协同为基础,运用数据中心技术手段,对营配大数据从不同领域和监测角度来统计分析,挖掘营配数据的潜在价值,提高营配数据的应用水平,更好地掌握营配业务的运行规律。(三)?提高营配业务的数据质量运用大数据分析模型开展海量营配数据的梳理分析,并设定预定业务目标结果,按照既定的模型分析营配数据,将大数据挖掘得到的结果与预先设定的业务目标比对,倒推在营配数据在基础环节的错漏,促进数据质量的提升。
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