基于Tableau的電力大數(shù)據(jù)線損分析

李 昂，張佳軒，鄧雅心

（1.陜西理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，陜西 漢中 723001；2.國(guó)網(wǎng)青海省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，青海 西寧 810000）

0 引 言

大數(shù)據(jù)時(shí)代，電力大數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。它具備4V特點(diǎn)——Volume（數(shù)據(jù)規(guī)模大）、Velocity（數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理實(shí)時(shí)化）、Variety（數(shù)據(jù)來(lái)源多）、Value（數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值高），是其能高速發(fā)展并被廣泛認(rèn)可的原因[1]。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們的生活離不開電力企業(yè)。電力大數(shù)據(jù)不單是電力方面的相關(guān)公共數(shù)據(jù)，還可以與不同類型的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。電力大數(shù)據(jù)的采集和整理成本高昂，因此對(duì)電力大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的充分挖掘與合理利用是必要選擇。通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘可以改善電力企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理、電力服務(wù)和用戶體驗(yàn)[2]。隨著智能電網(wǎng)的建設(shè)，地理信息系統(tǒng)（GIS）、智能變電站以及智能表計(jì)等快速推廣應(yīng)用，同時(shí)國(guó)家電網(wǎng)公司建成的4類數(shù)據(jù)中心平臺(tái)積累了大量的相關(guān)數(shù)據(jù)資源，可為企業(yè)高效進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ)[3-4]。

在節(jié)能減排的大背景下，電網(wǎng)企業(yè)售電增速下行壓力增大，電網(wǎng)企業(yè)必須做到降本增效，加強(qiáng)對(duì)線損的管理。從目前公開的研究結(jié)果看，眾多學(xué)者對(duì)電網(wǎng)企業(yè)的線損管理研究有著諸多成果。文獻(xiàn)[5]基于大數(shù)據(jù)具備遠(yuǎn)大的發(fā)展前景和電網(wǎng)企業(yè)面對(duì)新形勢(shì)的需求，提出了可視化系統(tǒng)構(gòu)建的必要性；文獻(xiàn)[6]基于臺(tái)區(qū)線損相關(guān)數(shù)據(jù)，如檔案問(wèn)題、采集問(wèn)題、竊電問(wèn)題、關(guān)口計(jì)量、計(jì)量故障等數(shù)據(jù)，針對(duì)低壓臺(tái)區(qū)線損治理提出了常見問(wèn)題的處理方案；文獻(xiàn)[7]基于2005年電網(wǎng)公司線損計(jì)算結(jié)果，結(jié)合線損理論方法，針對(duì)電網(wǎng)技術(shù)線損存在的主要問(wèn)題進(jìn)行分析，提出了相應(yīng)的降損對(duì)策；文獻(xiàn)[8]在線損、電量結(jié)構(gòu)、氣溫以及抄表時(shí)間等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)等相關(guān)辦法，還原實(shí)際線損率，從而達(dá)到指導(dǎo)電網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、降低電網(wǎng)損耗的目的。文獻(xiàn)[9]從技術(shù)和管理兩個(gè)方面出發(fā)，結(jié)合供電公司的具體情況，分析影響臺(tái)區(qū)線損的主要因素，提出了相應(yīng)的降損措施。

這些研究在將大數(shù)據(jù)與線損管理相結(jié)合并構(gòu)建可視化平臺(tái)方面較為欠缺。因此，本文采用Tableau軟件，結(jié)合相關(guān)的電力大數(shù)據(jù)，搭建交互式線損管理平臺(tái)，有助于企業(yè)解決相關(guān)的線損問(wèn)題，達(dá)到降本增效的目的。

1 線損與線損率

線損是指輸電、變電、配電和用電等環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的電能損耗，也指供電端到售電端的電能損失。線損電量等于供電量減去售電量。技術(shù)線損是指在電力傳輸和分配時(shí)，由供電設(shè)備和電力負(fù)荷情況導(dǎo)致的無(wú)法回避的電力損耗問(wèn)題，是屬于正常范圍的損耗。管理線損是指在電力營(yíng)銷過(guò)程中，由電表誤差和電力計(jì)量裝置等因素導(dǎo)致的損失。線損率是指由線損電量占供電量的百分比。高線損率是指當(dāng)供電量大于售電量時(shí)，線損率高于10%[10]。

對(duì)于電力企業(yè)而言，線損電量是衡量電力部門設(shè)計(jì)水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和管理水平的重要指標(biāo)，也是營(yíng)銷管理的重要考核指標(biāo)之一，直接反映供電企業(yè)的專業(yè)技術(shù)和管理水平。線損率則是電力企業(yè)供電系統(tǒng)部分的重要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)，不僅可以綜合反映一個(gè)單位或一個(gè)區(qū)域的供電經(jīng)濟(jì)性，而且可以間接反映供電的技術(shù)條件和管理水平。

2 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源的處理可分為數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)預(yù)處理兩方面[11]。

數(shù)據(jù)提取是在不同的數(shù)據(jù)源庫(kù)中抽取所需的數(shù)據(jù)，最后整合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。本文涉及的數(shù)據(jù)為2017年9月至2018年5月某省電力公司供電量與售電量的數(shù)據(jù)，包括所對(duì)應(yīng)的地市、縣區(qū)、供電所、臺(tái)區(qū)的名稱和TG-ID的編號(hào)、用戶戶數(shù)等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是在采集數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)存在各種各樣的問(wèn)題，如數(shù)據(jù)采集重復(fù)、數(shù)據(jù)采集錯(cuò)漏等一系列影響數(shù)據(jù)完整性和一致性的質(zhì)量問(wèn)題。為了減少數(shù)據(jù)冗雜，在保證不減少數(shù)據(jù)所包含信息的前提下，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析、排查、清洗、集成、轉(zhuǎn)換以及規(guī)約等操作，改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)清洗是將臺(tái)區(qū)中每月售電量大于供電量、有供電量但無(wú)售電量以及線損率超過(guò)20%等明顯異常的情況進(jìn)行刪減。

3 模型搭建

Tableau軟件是一款BI（Business Intelligence）軟件。基于Tableau軟件開展的大數(shù)據(jù)研究很多。文獻(xiàn)[10]基于Tableau軟件，結(jié)合相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)構(gòu)成可視化視圖，對(duì)具體的氣象信息進(jìn)行深入分析。文獻(xiàn)[11]基于Tableau軟件，結(jié)合相關(guān)的電力大數(shù)據(jù)構(gòu)建可視化模型，分析用戶竊電等用電量異常問(wèn)題，對(duì)降低電費(fèi)回收的風(fēng)險(xiǎn)具備一定的參考價(jià)值。

利用Tableau軟件創(chuàng)建不同供電公司的線損電量與線損率的復(fù)合圖，如圖1所示，其中條形圖表示線損電量的信息，折線圖表示線損率的信息。通過(guò)圖1可以看出，供電公司D的線損電量在同期中最高，而供電公司E的線損電量在同期中最低。此外，在線損率方面，大多數(shù)時(shí)間是供電公司A最高，而供電公司E的線損率最低。

圖1 線損電量與線損率復(fù)合圖

除了搭建線損電量與線損率的復(fù)合圖外，還可搭建線損率、線損電量熱圖、線損電量環(huán)比圖、線損率與戶數(shù)散點(diǎn)圖以及各線損統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)模型等，并設(shè)置高線損率界限參數(shù)和線損電量界限參數(shù)。將上述圖表匯總在一張儀表板上，如圖2所示。

圖2 線損電量與線損率分析界面

圖2中包含多個(gè)子模塊：圖2（a）為線損率熱圖，圖2（b）為各線損統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)，圖2（c）為線損電量熱圖，圖2（d）為線損電量與線損率復(fù)合圖，圖2（e）為線損率與戶數(shù)散點(diǎn)圖、圖2（f）為線損電量環(huán)比圖，圖2（g）為線損率環(huán)比圖。

通過(guò)線損率熱圖和線損電量熱圖，可得到具體的TG-ID的線損信息；從線損電量與線損率復(fù)合圖中，可以獲得線損電量和線損率的具體電量信息和變化趨勢(shì)；在線損電量、線損率環(huán)比圖中，可以獲知每月線損電量和線損率的具體增減信息和變化趨勢(shì)；在線損率與戶數(shù)散點(diǎn)圖中，可用來(lái)得到具體數(shù)值下線損率所對(duì)應(yīng)的用戶數(shù)信息，并分析二者之間的關(guān)系；各線損統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)中，反映了一定條件下的線損數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息。

由圖2（g）可知，線損率趨勢(shì)總體在2017年11月最高。在圖2（d）中，選擇時(shí)間2017年11月，各供電公司的線損率最低點(diǎn)（C公司），線損率最高點(diǎn)（A公司），線損電量最高點(diǎn)（D公司），分別點(diǎn)擊后可得圖3、圖4和圖5。

圖3 供電公司C異常分析

圖4 供電公司A異常分析

通過(guò)圖3、圖4和圖5的比較和分析不難得出，供電公司D的線損電量過(guò)高是由于TG-ID個(gè)數(shù)過(guò)多。3家公司中，雖然供電公司D的高線損率統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)最多，但是供電公司A中高線損率所占比重最高，應(yīng)優(yōu)先解決供電公司A的線損問(wèn)題。此外，通過(guò)線損電量、線損率熱圖可以快速查找出高線損率和高線損電量的TG-ID，有助于管理人員高效獲取關(guān)鍵信息，從而合理安排治理工作。

4 結(jié) 論

本文采用Tableau軟件，結(jié)合電力方面相關(guān)的線損數(shù)據(jù)，搭建交互式的線損管理平臺(tái)，填補(bǔ)了電力大數(shù)據(jù)與線損管理方面相結(jié)合的空缺，從海量的大數(shù)據(jù)信息中獲取想要的信息。通過(guò)該平臺(tái)的模型分析，尤其是線損率分析，可排查出可能由于設(shè)備和線路老化等問(wèn)題導(dǎo)致的線損異常點(diǎn)，有利于電網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行線損問(wèn)題的相關(guān)調(diào)查和治理工作，及時(shí)找出問(wèn)題并加以解決，有利于企業(yè)達(dá)到降本增效、加強(qiáng)線損管理的目的，對(duì)企業(yè)加強(qiáng)線損管理具備一定的參考價(jià)值。

圖5 供電公司D異常分析