低壓臺區(qū)線損管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究

摘要：智慧電網(wǎng)建設(shè)背景下，對于海量電力數(shù)據(jù)的研究與挖掘，成為電力企業(yè)線損診斷、管理的重要手段。本文研究依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)，以此采集、分析海量電力數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)能精準定位線損異常問題，并展示分類標簽，直觀體現(xiàn)臺區(qū)異常指標，反饋異常致因，在提高異常排查效率的同時，縮短排查時間，有效提高臺區(qū)線損管理效能。

關(guān)鍵詞：低壓臺區(qū)；線損管理；大數(shù)據(jù)

引言

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展和智能化技術(shù)的迅速進步，低壓臺區(qū)線損管理技術(shù)隨之得到不斷提升。低壓臺區(qū)是指一個以配電變壓器為中心的區(qū)域，這個區(qū)域負責將電力從高壓輸電線路降至適合家庭和企業(yè)使用的低壓。線損是衡量電力系統(tǒng)運行效率的重要指標之一，直接影響到能源資源的有效利用和供電企業(yè)的經(jīng)濟效益。低壓臺區(qū)線損的存在嚴重影響了電力系統(tǒng)的運行效率，增加了用戶的用電成本，甚至可能導(dǎo)致電網(wǎng)安全事故發(fā)生。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為低壓臺區(qū)線損管理提供了全新的解決方案。通過實時、精準地分析和處理大量數(shù)據(jù)，可以深入了解臺區(qū)的電能損耗情況，幫助運營商和管理者優(yōu)化臺區(qū)運行，降低線損率，提高供電質(zhì)量。

1. 基于大數(shù)據(jù)的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)原理

依托電力大數(shù)據(jù)技術(shù)，本研究構(gòu)建了如圖1所示的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)τ绊懢€損異常的致因進行篩查定位，并統(tǒng)計用戶明細，以此提高線損管理的有效性[1]。

低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)工作原理如下：

（1）數(shù)據(jù)采集

通過終端智能電表采集用戶用電數(shù)據(jù)，采集頻率根據(jù)用戶類型隨意設(shè)置，包括15min/次、1h/次兩種。對于部分特殊高頻數(shù)據(jù)采集用戶，可設(shè)置為1min/次。表計數(shù)據(jù)是指通過終端電表監(jiān)測的各節(jié)點用電數(shù)據(jù)，主要包括兩種類型[2]：基本底碼數(shù)據(jù)、割裂用電信息數(shù)據(jù)。除此之外，本系統(tǒng)還引入了關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型，該模型通過挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項集或關(guān)聯(lián)規(guī)則，揭示數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)模型常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。本系統(tǒng)采用Apriori算法，對臺區(qū)用電數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析，及時監(jiān)測惡意竊電行為。

（2）數(shù)據(jù)處理

表計數(shù)據(jù)采集過程中，很容易因內(nèi)外部因素影響而出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真的情況，如漏抄、邏輯錯誤、報文解析異常等，降低了臺區(qū)線損管理的有效性。為此，本系統(tǒng)設(shè)置了數(shù)據(jù)處理功能xUY5hFzxXj0Ek1dAqqIBlQ==，對所采集的數(shù)據(jù)進行清洗過濾，以此降低派單失誤率。

（3）數(shù)據(jù)篩查

通過線損異常數(shù)據(jù)篩查，對臺區(qū)側(cè)、用戶側(cè)所采集到的數(shù)據(jù)信息進行對比，以此篩選異常臺區(qū)數(shù)據(jù)[3]。另外，系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)存儲功能、數(shù)據(jù)查詢功能，可實現(xiàn)異常數(shù)據(jù)明細一鍵查詢，并生成診斷報告，定位異常線損的致因，為臺區(qū)線損管理提供參考。

（4）特征提取

用戶異常用電行為是導(dǎo)致臺區(qū)線損的主要原因之一，包括電能表長時間無數(shù)據(jù)、營業(yè)報停用戶有負荷、電流/電壓不平衡超閾值等多種異常現(xiàn)象。本系統(tǒng)可對用戶用電特征進行提取，區(qū)分用電行為正常、用電行為異常用戶，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測后續(xù)用戶用電行為，以此確定疑似竊電用戶。

（5）診斷分析

根據(jù)臺區(qū)異常用電數(shù)據(jù)以及用電特征，可深入分析表計電量異常情況、臺區(qū)線損異常情況，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建相似度關(guān)聯(lián)曲線，以此實現(xiàn)反竊電綜合分析。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計

1.2.1 總體架構(gòu)設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示，包括數(shù)據(jù)源、大數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層。通過數(shù)據(jù)計算，能夠?qū)I銷業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用電信息數(shù)據(jù)進行高效處理，具體操作涉及諸多流程，如數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)加工等。在此過程中，需要借助聚類算法、皮爾遜算法等多種算法，挖掘異常線損的影響特征[4]。

圖2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

1.2.2 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖3所示，主要分為10個模塊[5]：智能診斷分析、線損看板、臺區(qū)線損實時分析、臺區(qū)線損區(qū)間測算、檔案異常分析、臺區(qū)關(guān)口分析、業(yè)務(wù)變更分析、用電異常分析、采集異常分析、臺區(qū)線損日常監(jiān)控。

（1）智能診斷分析

通過線損異常數(shù)據(jù)篩查，對臺區(qū)側(cè)、用戶側(cè)所采集到的數(shù)據(jù)信息進行對比，以此篩選異常臺區(qū)數(shù)據(jù)，并對導(dǎo)致臺區(qū)線損異常的原因進行精準定位。依托系統(tǒng)生成的診斷報告，作業(yè)人員可快速鎖定導(dǎo)致線損異常的問題[6]。

（2）線損看板

主要用于展示電力系統(tǒng)中線損情況，將當前線損與歷史數(shù)據(jù)進行對比，識別異常波動，展示線損變化趨勢。

（3）臺區(qū)線損實時分析

主要用于監(jiān)測和評估電力臺區(qū)線損情況，通過智能電表和傳感器，實時獲取臺區(qū)的用電數(shù)據(jù)和線損信息，并基于采集的數(shù)據(jù)，自動計算線損率，并生成相應(yīng)的統(tǒng)計結(jié)果。

（4）臺區(qū)線損區(qū)間測算

利用線損計算模型對一段時間內(nèi)的臺區(qū)線損進行模擬測算，以此實現(xiàn)對臺區(qū)線損治理效果的預(yù)測，并為后續(xù)線損管理工作的開展提供數(shù)據(jù)參考。

（5）臺區(qū)關(guān)口分析

對臺區(qū)關(guān)口輸入、輸出電量進行分析，包括電能表失壓分析、臺區(qū)表反向電量分析、電能表失流分析、功率因數(shù)分析、臺區(qū)標變比分析等。

（6）業(yè)務(wù)變更分析

對臺區(qū)計量類、業(yè)擴類、采集類等業(yè)務(wù)的變更流程進行分析，涵蓋業(yè)擴報裝服務(wù)優(yōu)化、用電信息采集監(jiān)測與維護等，旨在提升電力服務(wù)質(zhì)量、確保電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。?

（7）臺區(qū)線損日常監(jiān)控

以報表統(tǒng)計的方式對臺區(qū)線損情況進行日常監(jiān)控，包括高損臺區(qū)線損治理進度、負損臺區(qū)消除進度、班所臺區(qū)線損達標排名、異常臺區(qū)監(jiān)控等[7]。

（8）采集異常分析

結(jié)合采集數(shù)據(jù)對異常數(shù)據(jù)進行分析，包括疑似竊電、開蓋記錄、反向有功、時鐘超差、異常事件等。

（9）用電異常分析

對用電異?，F(xiàn)象進行分析，包括采集失敗分析、電表倒走分析、電表飛走分析、零電量分析等。

（10）檔案異常分析

對異常檔案現(xiàn)象進行分析，包括用戶檔案變化、光伏用戶、協(xié)議用電用戶、倍率不一致、檔案不一致等。

1.2.3 數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計

根據(jù)用途類型將系統(tǒng)數(shù)據(jù)劃分為五種：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)、系統(tǒng)支持數(shù)據(jù)[8]。系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)

（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：包括用戶檔案、計量點檔案、電能表檔案、互感器檔案等[9]。

（2）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：包括業(yè)務(wù)變更、電量電費、竊電數(shù)據(jù)、電壓電流數(shù)據(jù)、超標數(shù)據(jù)以及計量裝置故障等。

（3）統(tǒng)計數(shù)據(jù)：包括報表數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)、主題分析數(shù)據(jù)、評價結(jié)果數(shù)據(jù)等。

（4）模型數(shù)據(jù)：包括業(yè)務(wù)規(guī)則、診斷模型等數(shù)據(jù)。

（5）系統(tǒng)支撐數(shù)據(jù)：包括用戶數(shù)據(jù)、消息數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、權(quán)限數(shù)據(jù)以及賬戶數(shù)據(jù)等。

2. 應(yīng)用場景及案例分析

借助基于大數(shù)據(jù)的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)，對編號為1001的山西省晉城市方正小區(qū)低壓臺區(qū)線損情況進行監(jiān)測，主要監(jiān)測該臺區(qū)的日線損率、月線損率、負載率等指標。具體監(jiān)測結(jié)果如表1所示[10]。

由表1可以看出，該臺區(qū)負載率為85.2%、線徑為50mm2、供電半徑為142.9m、臺區(qū)容量為50kVA，通過上述特征量可以判定該臺區(qū)屬于負載率低、供電半徑小、線徑細、容量小臺區(qū)。通過現(xiàn)場檢查發(fā)現(xiàn)，方正小區(qū)低壓臺區(qū)之所以線損率較高，主要原因在于日負荷過重。由于該臺區(qū)內(nèi)大多為老舊小區(qū)，居民以年輕租客為主，用電需求大，居民分布密集，在一定程度上增加了臺區(qū)用電管理難度。雖然近年來隨著配電網(wǎng)的更新改革，大部分破舊線路已經(jīng)重新改造，基本完成了0.4kV低壓線路的更換，但仍存在用電負荷不穩(wěn)定、下戶線距離較遠、三相不平衡等問題，提高了線路損耗。對此，研究針對上述問題突出的臺區(qū)進行改造，借助基于大數(shù)據(jù)的低壓臺區(qū)管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析，并診斷導(dǎo)致線損問題的原因，具體總結(jié)如下：線路老舊，線徑細；供電線路過長；負荷增加，線路損失電量上升。

基于上述線損問題，本研究提出如下改進策略：

首先，對現(xiàn)行電網(wǎng)布局進行優(yōu)化，制定分路供電方案，調(diào)整臺區(qū)供電半徑，推廣“小容量、密布點、短半徑、絕緣化”的供電方式，通過增加變壓器布點密度、縮短供電半徑、使用絕緣化的線路材料等方法，降低臺區(qū)線損率。

其次，進一步推進、落實無功補償技術(shù)，更換老舊設(shè)備，以此實現(xiàn)配網(wǎng)設(shè)備利用率的提升，最大程度降低臺區(qū)線路損耗。

最后，加強農(nóng)村配網(wǎng)改造，優(yōu)化農(nóng)村網(wǎng)架及配網(wǎng)設(shè)備，提升電壓質(zhì)量，合理分配電力負荷，以此解決三相不平衡問題。加強城鎮(zhèn)老舊小區(qū)線路改造，更換新型智能電表，提高線損管理工作效能。實踐表明，基于大數(shù)據(jù)的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)，能夠通過海量數(shù)據(jù)精準分析線損異常問題，并展示分類標簽，可直觀了解臺區(qū)異常指標，快速定位異常致因，提高線損管理效能。

基于大數(shù)據(jù)低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠提升近50%的臺區(qū)異常排查效率，排查時間縮短近70%，在很大程度上提高了臺區(qū)線損管理能力，改善了臺區(qū)線損異常情況，線損達標臺區(qū)數(shù)量大幅度上升。

結(jié)語

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的低壓臺區(qū)線損管理系統(tǒng)，能有效提升提高線損管理效率，提升決策精度，為電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入了新動力。未來發(fā)展過程中，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，仍需通過更加智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理方式，進一步降低線損率，提升能源利用效率。

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作者簡介：張偉，碩士研究生，高級工程師，zhangw5609@163.com，研究方向：電能計量、營銷稽查與反竊電監(jiān)控技術(shù)。