基于跨專業融合的電網企業基層核心業務場景
——低電壓監測方法研究及應用

馬勁東，賴圣聰，樊 禮，趙 卓，王廣潔，王 婷，姚步春

(1.國網浙江省泰順縣供電公司，浙江 泰順 325500；2.國網溫州供電公司，浙江 溫州 325000；3. 北京國網信通埃森哲信息技術有限公司，北京 100000)

基于跨專業融合的電網企業基層核心業務場景
——低電壓監測方法研究及應用

馬勁東1，賴圣聰1，樊 禮1，趙 卓2，王廣潔3，王 婷3，姚步春3

(1.國網浙江省泰順縣供電公司，浙江 泰順 325500；2.國網溫州供電公司，浙江 溫州 325000；3. 北京國網信通埃森哲信息技術有限公司，北京 100000)

目前配網低電壓問題直接影響到居民生活質量，而低電壓問題的準確定位、識別及規律分析是電力企業治理低電壓的前提。基于臺區智能終端采集數據，從管理層面構建低電壓監測分析框架，力求在不增加建設成本的基礎上，充分挖掘96電負荷數據的價值，對數據采集質量、低電壓問題進行客觀、全面、準確、及時地監測和分析，輔助支撐企業決策及基層單位管理水平。

低電壓主動監測；大數據；輔助決策；可視化

近幾年，居民用電需求增大，低電壓問題成為影響居民用電的突出問題。線路供電半徑過長、導線線徑過細、三相負荷不平衡、無功補償不足、配變容量不足等一項或多項疊加導致了低電壓問題，產生機理的復雜性決定了低電壓治理是一項系統性工程。

本文選取泰順96點負荷數據為樣本,從低電壓問題定位、識別角度出發，建立涵蓋縣級供電公司、供電所、線路、臺區等的主動式監測分析框架，借助可視化手段實現臺區低電壓常態化監測，準確識別問題突出區域，探索低電壓發生規律，為臺區低電壓綜合治理提供有效支撐。該方法已在溫州供電公司配電網運行管理中得到實際應用。

1 基于跨專業融合的低電壓監測分析思路

1.1 研究內容

針對臺區終端采集數據建立數據采集完整率監測分析模型，識別異常終端，短期內支撐電力企業通過終端更換及升級持續提升終端設備數據采集能力，長期監測結果可為終端選型提供依據。

本文構建低電壓監測分析體系，基于96點負荷數據分析低電壓頻發區域、發生規律及明細狀況，同時結合低電壓相關的工單信息實現工單與臺區的關聯，多維度呈現低電壓問題現狀，為配網建設、運維及營銷業務提供依據。

1.2 監測框架

1.2.1 采集完整率監測框架

(1)構建4個采集完整率指標，包括A相電壓采集完整率、B相電壓采集完整率、C相電壓采集完整率、電壓總體采集完整率；

(2)采集完整率按組織層次監測，包括供電公司、供電所、線路、臺區4個層面；

(3)采集完整率規律性分析，包括月份、時段、生產廠家等。

采集完整率監測分析框架如圖1所示。

圖1 采集完整率監測分析框架

1.2.2 低電壓監測框架

通過集成泰順公司轄區內采用終端采集信息，結合業務規則，從低電壓嚴重程度和發生頻率兩大維度，對低電壓分布進行統計監測。

(1)低電壓分區監測。結合用戶數、配變容量，以供電所為單位，定位低電壓嚴重程度和治理現狀，識別重點區域。

(2)低電壓分線監測。以線路為監測對象，運用“二八原則”，識別低電壓集中發生線路，為低電壓嚴重線路開展重點改造提供依據。

(3)低電壓分戶監測。以中壓臺區為單位，對臺區低電壓發生次數、時長、時段等進行統計分析，識別重點關注臺區并挖掘低電壓規律，為臺區整改提供參考。

(4)針對95598系統內記錄的投訴業務，篩選低電壓相關投訴工單，開展低電壓臺區的用戶投訴關聯分析。

2 基于跨專業融合的低電壓監測分析步驟

2.1 數據獲取

通過智能公用配變系統后臺導出96點負荷數據、95598系統前臺查詢導出95598工單信息、PMS2.0前臺查詢導出基礎臺賬數據。

2.2 監測分析

2.2.1 采集完整率監測分析

本部分基于低電壓監測源頭數據，對智能公用配變監測系統中臺區終端數據開展數據完整率監測，對各供電所、線路、用戶等的數據采集情況進行統計分析，為終端設備維護升級改造和數據質量優化提供參考。

(1)采集完整率總體監測。針對總體采集完整率、A相電壓采集完整率、B相電壓采集完整率、C相電壓采集完整率，從供電公司、供電所、線路、臺區等組織層級及生產廠家進行統計分析，其中組織層級與生產廠家交叉分析。

(2)采集完整率規律性分析。規律分析主要包括采集完整率按月、按日、按時段分析，臺區采集完整率按生產廠家分析、臺區采集完整率明細列表，探索采集完整率趨勢變化及規律，并以此為輸入研究采集完整率影響因素，進而提出針對性的整改措施。

2.2.2 低電壓監測分析

(1)低電壓異動總體監測。低電壓總體分析以供電所為單位，定位低電壓嚴重程度和治理現狀，識別重點改進區域。以線路為單位，識別低電壓集中發生線路，為嚴重低電壓線路重點改造提供依據。以中壓臺區為單位，對臺區低電壓發生次數、時長、時段進行統計分析，識別嚴重低電壓臺區，為臺區整改提供參考。

(2)低電壓規律分析。從低電壓程度、低電壓發生天數、低電壓發生相數、低電壓次數等維度進行統計分析，結合月份、工作日等因素區分低電壓周期性、季節性規律，同時基于每天各時段低電壓發生情況輔助分析低電壓原因。

(3)低電壓明細分析。低電壓明細分析是以臺區作為監測單位，從低電壓異動次數、發生天數、低電壓程度、時段分布、發生日期統計、低電壓異動明細、臺區三相電壓按時段明細等角度開展監測分析，充分挖掘臺區低電壓異動詳情，為低電壓臺區綜合治理提供依據。

(4)低電壓異動與工單關聯分析。針對95598系統內記錄的工單數據，選取低電壓相關工單，通過人工核查的方法完成臺區與工單的關聯，開展供電所低電壓次數與工單對比分析、低電壓次數與工單變化趨勢分析、工單數量按時段分析、工單受理內容分類統計、各臺區工單數量分布、工單相關臺區統計分析。

2.3 工具開發

為實現自動化分析管理，使用可視化工具構建主題監測輕量化管理工具，主要分為數據層、邏輯層和應用展示層，具體設計思路如圖2所示。

圖2 低電壓監測總體思路

3 工具應用實例

3.1 采集完整率監測分析

采集成功率分為采集成功率總體分析和采集成功率規律分析。采集完整率總體分析從供電所、線路、臺區等組織層級及生產廠家進行統計分析，其中組織層級與生產廠家交叉分析。

采集成功率按供電所分析，展示每個供電所總體采集成功率、A相采集成功率、B相采集成功率、C相采集成功率。羅陽供電所采集成功率明顯低于其他供電所。供電所采集成功率見圖3。

圖3 供電所采集成功率

通過鉆取分析羅陽供電所下轄線路采集成功率，發現羅陽采集成功率低主要由其下轄線路采集成功率為0%造成。

通過點擊該線鉆取至各臺區采集成功率，發現該線路下僅有 一個中壓用戶，其A相、B相電壓采集成功率為0%，應重點核查。

通過生產廠家關聯分析，發現該臺區終端采集設備的生產廠家的采集成功率為0%。

采集成功率規律分析主要按月、按日、按時段分析，臺區采集完整率按生產廠家分析、臺區采集完整率明細列表，探索采集完整率趨勢變化及規律。

采集成功率按月分布展示全年數據采集成功率的變化趨勢。采集成功率分布如圖4所示。

圖4 采集成功率按月分布

通過層層鉆取分析采集成功率按日分布，例如點選8月采集成功率，篩選8月采集成功率按日分布。采集成功率按日分布如圖5所示。

圖5 采集成功率按日分布

通過采集成功率按日分布鉆取到按時段分布分析，例如點擊9號，篩選9號采集成功率按時段分布。采集成功率按時段分布如圖6所示。

圖6 采集成功率按時段分布

按照生產廠家為維度分析各臺區采集成功率，臺區采集成功率按時生產廠家分布見圖7。

圖7 臺區采集成功率按時生產廠家分布

通過點選生產廠家分析生產廠家各臺區采集成功率，生產廠家采集成功率如圖8所示。

圖8 生產廠家采集成功率

3.2 低電壓監測分析

低電壓監測分析從低電壓嚴重程度和發生頻率兩大維度，對低電壓分布進行統計監測。

低電壓按供電所分析展示每個供電所的低電壓次數、低電壓涉及臺區數、異動臺區占比、低電壓異動次數等信息。例如，由于司前供電所低電壓異動次數最多，選取司前供電所分析，各供電所低電壓臺區數與異動次數如圖9所示。通過鉆取分析線路低電壓異動情況， 各線路異動次數如圖10所示。選取線路鉆取到臺區低電壓分析， 篩選該線路下轄臺區低電壓異動情況，發現上岱村變異動次數最多，各臺區異動次數如圖11所示。

圖9 各供電所低電壓臺區數與異動次數

圖10 各線路異動次數

圖11 各臺區異動次數

低電壓規律分析通過交叉分析方式探索低電壓發生規律。通過低電壓程度分析，發現存在低電壓程度20%情況，則點選低電壓程度為20%程度選項，低電壓程度如圖12所示。

圖12 低電壓程度

通過低電壓程度篩選低電壓月度統計發現八月低電壓異動次數做多，篩選8月數據分析低電壓按工作日分析，低電壓按月統計如圖13所示。

圖13 低電壓按月統計

點擊篩選低電壓按月統計8月數據，發現低電壓按工作日統計在星期日低電壓異動次數最多，則點擊篩選星期日分析低電壓發生相數，低電壓按工作日分析如圖14所示。

圖14 低電壓按工作日分析

從低電壓發生相數統計來看，低電壓發生相數為B相的臺區最多，發生相數統計見圖15。

圖15 發生相數統計

4 結語

本文采用泰順縣供電公司公用臺區96點負荷數據，從數據底層保證低電壓監測分析的準確性，結合基礎臺賬信息實現涵蓋公司、供電所、線路、臺區的低電壓多層級穿透分析，并關聯95598工單數據，實現異動臺區與低電壓的關聯分析，充分發揮交互優勢開發可視化監測分析工具，有效支撐業務部門開展多維度低電壓主動監測。

但是，目前泰順縣供電區域較小，低電壓相關95598工單樣本數據量過小，導致低電壓異動與工單關聯分析未呈現顯著規律性，建議下階段能夠擴大監測范圍，同時，應完整記錄線下工單，以更好支撐低電壓監測分析。

(本文編輯：嚴 加)

Grid Enterprise Basic-Level Core Operation Scenario Based on Inter-Professional ion: Research and Practice of Low Voltage Monitoring Methods

MA Jindong1, LAI Shengcong1, FAN Li1, ZHAO Zhuo2, WANG Guangjie3, WANG Ting3, YAO Buchun2

(1. State Grid Jiangsu Taishun County Power Supply Company, Taishun 325500, China;2. State Grid Wenzhou Power Supply Company, Wenzhou 325000, China;3. State Grid Information & Telecommunication Accenture Information Technology Co., Ltd., Beijing 100000， China)

Low voltage distribution problems directly affect the quality of life of thousands of households, so the elimination of "low voltage" is the basic demand for fulfilling corporate social responsibility and practicing the basic services. The accurate positioning, identification and analysis are the premise of solving low voltage problems. Based on the data collection from intelligent terminals in the area, this paper constructs a low-voltage monitoring and analyzing framework from the management level, and without increasing the construction cost, it aims to fully excavate the value of 96 electric load data, carry on the objective, comprehensive, accurate and timely monitoring and analysis of the problems of data acquisition quality and low voltage, and assist and support the leadership decision-making and basic-level unit management.

low voltage active monitoring; large data; assistant decision; visualization

10.11973/dlyny201703004

馬勁東(1973—)，男，從事供配電設備運行與維護管理。

TM727

B

2095-1256(2017)03-0231-05

2017-03-25