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基于智能用電大數據分析的臺區線損管理研究

2019-08-01 01:28:10劉寅李懋
中國新技術新產品 2019年10期
關鍵詞:大數據

劉寅 李懋

摘? 要:臺區線損是供電系統的常見故障類型,是影響用戶用電安全性及持續性的主要因素。基于此,該文簡要分析了臺區線損的影響因素,強調了加強臺區線損管理的重要性。重點從建立診斷模型、明確影響因素、提出解決方案3個方面出發,探討了以智能用電大數據分析為基礎的臺區線損管理對策。

關鍵詞:智能用電;大數據;臺區線損管理

中圖分類號:TM73? ? ? 文獻標志碼:A

0 前言

電力系統中供電臺區一般由配電變壓器、配電線路構成。系統運行過程中,線路需承擔大批量用戶的供電任務。鑒于用戶種類多、供電區域復雜,線損問題的發生風險較高。通過智能用電大數據分析的方式,加強臺區線損管理,可有效解決上述問題,對用戶用電持續性的提升具有重要價值。

1 臺區線損的影響因素

供電系統中臺區線損的影響因素以配網結構、設備狀態、運行方式、營銷管理模式為主:1)配網結構:配網結構中供電半徑、負荷分布情況,均可對線損造成影響。半徑過長以及超負荷問題的發生,是導致故障發生的關鍵原因。2)設備狀態:電力系統中,變壓器性能下降、線路型號錯誤、無功補償裝置容量過低,均會導致線損問題發生。3)運動方式:研究發現,當前電力系統的運行方式,包括“單臺變壓器獨立運行”“多臺變壓器共同運行”等。運行方式不合理,易誘發線損,對供電的連續性造成影響。4)營銷管理:電力企業的抄表情況、戶變關系以及信息化水平,對臺區線損的影響較大。為降低臺區線損的發生概率,確保該問題發生后能夠被及時解決,積極對線損進行診斷,并提出相應的處理對策是十分關鍵的。

2 基于智能用電大數據分析的臺區線損管理方案

2.1 建立診斷模型

2.1.1 決策樹模型

有關人員可將決策樹模型應用到臺區線損管理的過程中,對線損進行診斷,決策樹模型如圖1所示。

診斷的過程中,有關人員可采用遞歸算法,設置相應的節點,并對臺區線損的合理性進行計算。可計算者,視為該區域存在線損問題,既合理。此時,應對節點的容量、用戶容量進行計算。如計算結果顯示用戶容量系數為0.33~1.50,則表明合理,反之則否。采用上述方式計算,能夠有效明確線損節點的位置,定位故障區域,為維修人員解決故障提供參考。采用上述方法診斷故障,能夠實現對線損異常原因的分析,實現對線損的定位,有助于提高臺區線損問題的解決效率,提高電網運行的穩定性與安全性。

2.1.2 戶變關系分析模型

實踐經驗顯示,臺區線損分析結果是否正確受戶變關系的影響較大。停電事件發生后,終端可立即感知并主動上報故障。此時,智能表所記錄的信息同樣可自終端傳遞至主站中。當信息于主站中匯集后,具有相似度及相異度的信息可相互集合或分散,此時,戶變關系模型便可隨之建立。通常情況下,單個屬性信息之間的鄰近度與不同對象之間的鄰近度處于相似的狀態。因此,通過調取對象相異性信息的方式,對屬性進行分析,便可實現對不同對象相異度的判斷。象A用戶表的停電時間為13:10,總表的停電時間為13:14,兩者的差值>1min,此時,應將相似度定義為1。反之,如差值<1min,則可將相似度定義為0。根據相似度與相異度的數據,便可判斷出停電用戶是否屬于該臺區。

2.2 明確影響因素

2.2.1 數據統計與分析

采用決策樹模型、戶變關系分析模型對故障進行診斷后,有關人員應隨之對數據進行統計與分析,以此為基礎,明確故障的影響因素,為故障的解決提供參考。象有關人員可對線損異常的臺區進行分類,將其分為“超大線損臺區”“負線損臺區”2種類型。在此基礎上,采用決策樹模型,對線損進行診斷。假設診斷結果顯示為“超大線損臺區”,則應采取對應的措施,對故障進行解決。此外,電力企業還可通過終端主動上報的記錄以及智能表停電事件的記錄,實現對“停電時刻”的分析。將“停電時刻”與復電事件數據結合,便可明確屬性之間的戶變關系,明確導致臺區線損的影響因素。

2.2.2 數據信息的對比

載波信號識別法是數據信息處理方法的一種。臺區線損故障發生后,現場人員往往難以判斷出用戶表與臺區配電變壓器之間的對應關系,因此,故障定位往往較為困難,故障解決難度較大。以載波信號識別法為基礎,對數據信息進行對比,可有效解決上述問題。象工作人員可以以脈沖電流法為基礎,對低壓臺區進行識別。得到識別結果后,可立即采用FSK電力載波信號法評估低壓臺區識別的精確度。如兩者一致,則表明分析結果正確。此時,終端將發出脈沖電流信號,發送至主機。主機接收信號并對其進行檢測后,發生故障的用戶所對應的配電變壓器以及變壓器的某相便可被獲悉。

2.3 提出解決方案

2.3.1 現場運維處理

以智能用電大數據分析技術為基礎,明確臺區線損的影響因素后,應及時通過現場運維處理的方式,對臺區線損進行管理,提高管理質量。象有關人員可利用智能用電大數據技術,對不同用戶的用電數據進行分析。此后,可采用地理信息導航系統,定位故障配電變壓器所處的區域。結合兩者的分析結果,第一時間趕赴現場對故障設備進行維護。需注意的是,在此期間,確保電能表數據采集準確、及時較為重要,如此方可確保臺區線損分析結果精確無誤。

2.3.2 線損綜合管理

降低故障發生率,是降低成本、提高電力領域經濟效益的主要途徑。因此,電力企業需加強對線損的綜合管理,避免故障發生。臺區線損綜合管理的內容,以“嚴防竊電”“逐戶檢查”“應用電容器”為主。以竊電問題為例:電力企業可對用戶的電能表進行更換,避免用戶通過改變電能表構造等方式竊電。一旦發生竊電問題,企業需加大力度對其進行處理,以儆效尤,避免類似的問題再次發生,使臺區線損管理水平得以提高,使電力企業的競爭力得以進一步增強。

3 結論

綜上所述,對基于智能用電大數據分析的臺區線損管理的研究,明確了線損發生的原因,為線損問題的解決,提供了可行性思路。未來,建議我國電力領域將決策樹模型、戶變關系分析模型應用到線損的診斷過程中。在此基礎上,對線損數據進行統計、分析以及對比,明確線損的原因,并及時趕赴現場進行運行維護,提高供電系統運行的穩定性。

參考文獻

[1]鄧斯德,施思.智能電表及集抄技術在臺區線損管理中的應用探究[J].自動化應用,2018,22(11):89-90.

[2]劉恒,汪旭祥,李帆.基于HPLC通信技術的臺區線損率準確性提升分析[J].自動化應用,2018,17(9):110-111.

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