甘肃省电力公司农网供电可靠性分析例会制度

《甘肃省电力公司农网供电可靠性分析例会制度》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、甘肃省电力公司农网供电可靠性分析例会制度《试行〉1总则1.1为全面贯彻落实国家电网公司“一强三优”发展战略目标，进一步加强对县供电企业供电可靠性工作的管理，提高县供电企业供电可靠性工作的精细化管理水平，根据国家电网公司《农网供电可靠性统计报表制度》，特制定本制度。1.2供电对靠性分析的主要任务是紧紧围绕县供电企业供电可靠性目标管理，突出重点，实事求是地对供电可靠性管理工作统计、上报、分析和总结工作等进行全面分析，总结工作成效，客观分析存在的问题，提出解决问题的措施和建议，明确下一阶段供电可靠性管理工作的方向和重点。1.3本制度适用于甘肃省

2、电力公司所属各县供电企业。2供电可靠性分析体系2.1省公司每年召开一次农网供电可靠性分析例会，通报全年农网可靠性工作完成情况。2.2市（州）供电公司每季度召开一次农网供电可靠性分析例会，分析农网供电可靠性工作，针对存在的问题提出整改措施并安排落实。2.3县供电企业供电可靠性分析2.3.1县供电企业供电可靠性管理工作的职能部门负责供电可靠性的统计和评价工作，做好供电可靠性数据的采集、审核、汇总、上报、分析和反馈。建立供电可靠性分析制度，明确分工，定期对县供电企业供电可靠性工作进行全面分析。2.3.2时间周期上，按照月度跟踪分析和指标异常波动

3、即时分析、季度总体分析、年度全面分析等三个阶段组织实施。2.3.3县供电企业每月召开一次供电可靠性专题分析会，重点分析本企业供电可靠性的指标完成情况、存在的问题、产生的原因，提出改进措施，统一汇总、讨论、分析、协调，不断提高供电可靠性管理工作。2.3.4县供电企业每次供电可靠性分析会后，由主管领导指定有关部门负责，対会中提出的一些重大问题限期拿出研究报告和解决措施，以使供电可靠性分析工作落到实处。2.4实行供电可靠性指标的目标管理。县供电企业要根据上级主管部门下达的供电可靠性指标，对本年度的供电可靠性指标进行测算，并将停电“时.户数”控制

4、指标按月分解至各个生产部门、所站进行考核。3工作组织3.1市（州）供电公司农电管理部门为县供电企业供电可靠性专业归口管理部门，其它部门配合农电管理部门完成本单位县供电企业的供电可靠性分析工作。3.2县供电企业主管安全生产工作的领导负责牵头管理本企业的供电可靠性分析工作。明确牵头部门和配合部门的职责，配置专职人员，形成分析工作体系，确保分析质量。3.3加强电网建设，改善电网结构，为提高供电可靠性提供硬件支撑。3.4强化运行管理，大力提高农网设备的健康运行水平。3.4.1做好对运行设备的巡视和预防性试验，提前发现缺陷并及时处理，避免和减少事故

5、的发生；3.4.2按规程要求开展主变压器和配电变压器的负荷监测工作，确保主设备安全运行；3.4.3强化tl常生产管理，督促基层单位堵塞安全生产管理上的漏洞,及吋消除事故隐患;3.4.4统筹安排设备检修计划，最大限度减少停电时间，缩小停电范围。3.5积极推广使用新设备、新技术，提高农网现代化管理水平。3.6建章立制，健全网络，使可靠性管理工作逐步走向规范化。4供电可靠性分析内容及报告格式4.1市（州）供电公司季度、年度农网供电可靠性分析必须使用国家电网公司统一的分析报告模板。内容主要包括（但不限于）以下项目：故障停电汇总分析、停电责任原因分

6、析、按照预安排停电的工作性质进行对比分析、预安排停电影响因素汇总分析、重点工作开展情况、存在的问题及建议、后期重点工作。4.2县供电企业月度、季度、年度供电可靠性分析必须坚持使用国家电网公司统一的分析报告模板。4.3电网运行与安全生产情况分析内容：包括电网规模（35千伏及以下电网基本参数）、负荷情况、供电可靠率（中压用户）、功率因数、主要设备可用率、安全情况、设备大修计划及完成情况、“两措”计划的制定情况及完成情况。5分析方法与工作要求5.1供电可靠性统计指标的分析，按分析的内容和范围來划分，可分为宏观分析和微观分析两种。供电可靠性指标的

7、宏观分析包括可靠性统计指标分析、停电责任分类分析和停电损失分析。5.2指标统计分析。在正确统计可靠性数据的基础上，通过可靠性指标分析，查找出可靠性管理方血存在的问题或薄弱环节，制订措施加以改进。可靠性指标可分为终极指标和过程指标两类。供电可靠率、平均停电次数和时间可作为企业评价终极指标；而计划停运率及计划停运小时、非计划停运率及非计划停运小时等指标可作为过程管理指标。通过对终极指标和过程指标的分析，反映出生产运行、设备管理和供电能力方面存在的问题。5.3为保证供电可靠性统计数据的规范性管理，需要明确各单位可靠性工作职责及其所负责的责任数据

8、，使可靠性管理工作由“事后统计”转变为“事前预控”。供电可靠性数据分散、数据收集工作量大，涉及的关联部门和环节较多，专业面广，系统性强，必须细致分工,分级管理，做到数据真实、全面、准确。通过定