基于無線通信和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統分析

史 琳，吳 疆，鄧志飛

（廣東電網有限責任公司廣州供電局，廣東 廣州 510000）

0 引 言

在智能電表和用電信息采集系統大規模推廣應用進程中，低壓臺區同期線損診斷受到了廣泛關注。低壓臺區同期線損診斷主要是依據營配調全面貫通和采集全面覆蓋方針，以全面在線監測供電量和用電量為核心，以精準降損為立足點，切實實現線損管理的信息化、集約化以及精益化。但是，在低壓臺區同期線損精益化發展進程中，海量數據內異常數據的甄別難度較大。因此，合理利用無線通信技術和大數據挖掘分析技術搭建完善的低壓臺區同期線損異常診斷系統，具有重要的現實意義。

1 基于無線通信和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統的應用背景

受城鄉一體化推進時間較晚和營銷業務系統并軌時間較短等客觀條件制約，近幾年的電力企業營銷基礎數據質量提升幅度不足，無法保障大量客戶檔案數據同步錄入系統的效率。加上低壓臺區線損管理較為突出的點多面廣特點，它覆蓋了配電網建設和整體營銷業務管理鏈條。如果人員工作配合不到位，將直接導致系統流程運轉不及時等問題，增加了低壓臺區同期線損出現異常數據的概率，對低壓臺區同期線損異常診斷造成了較大干擾。

當前，低壓臺區業務系統內對同期線損具有較大影響的異常數據除戶變歸屬關系異常和檔案數據異常外，還包括檔案數據同步異常，即客戶計量信息與配網關系發生改變后營銷系統和采集系統同步偏差引起的數據異常[1]。

2 基于無線通信和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統的結構設計

2.1 數據準備

考慮到當前低壓臺區業務系統內影響同期線損主要數據的類型較多，為了實現對低壓臺區同期線損異常的精確分析，可以利用大數據聚類分析技術篩選數據，并利用機器學習技術提升異常數據分析效率[2]。其中，低壓臺區同期線損異常分析主要是在全部臺區給定一固定線損率合理區間的基礎上，結合不同復合類型臺區，設置差異性臺區線損率上下限，即利用聚類分析中的劃分法，結合低壓臺區下各類負荷情況，將統計的多個低壓臺區進行類型組別劃分，如農林牧漁業負荷臺區和商業、住宿以及餐飲業負荷臺區線等，然后以各組別為對象進行線損率的聚類分析。同時，利用反復迭代的方式逐步縮小每一分組內低壓臺區線損率距離及不同負荷類型的低壓臺區恰當的線損區間。其中，農林牧漁業負荷臺區線損上、下限分別為5.8%、1.6%，建筑業負荷臺區線損上、下限分別為5.0%、1.2%，商業、住宿以及餐飲業負荷臺區線損上、下限分別為2.4%、0.3%，信息傳輸、計算機服務以及軟件業負荷臺區線損上、下限分別為2.1%、0.3%，交通運輸、倉儲以及郵政業負荷臺區線損上、下限分別為4.6%、0.5%，金融、房地產、商務以及居民服務業負荷臺區線損上、下限分別為2.5%、0.8%，鄉村居民負荷臺區線損上、下限分別為4.5%、1.3%，城鎮居民負荷臺區線損上、下限分別為1.3%、0.2%，公共事業及管理組織負荷臺區線損上、下限分別為2.2%、1.3%。

通過低壓臺區線損率聚類分析初步提升臺區線損管理精益化水平后，可以圍繞低壓臺區線損工作評估要求，確定線損治理方向為縮小實際線損率與聚類結論數據間差距。在這個基礎上，可以利用AdaBoost算法分析生產管理系統、營銷業務系統、臺區同期線損系統以及電力用戶用電信息采集系統中的數據特征，明確臺區總表、用戶電量、線損計算數據、氣象歷史數據、功率因數以及用戶電壓電流等數據特征，并進行數據特征和線損變化間的關聯追蹤，最終輸出臺區線損異常因素，逐步形成以總表異常、用戶計量裝置異常、采集異常、戶變關系異常、總表異常以及竊電等為子葉的決策樹模型，進而為線損管理提供充足數據支撐。

在決策樹模型搭建完畢后，技術人員可以結合低壓臺區同期線損現場排查數據不斷修建決策樹各子葉，逐步形成可隨現場情況開展自我完善和優化的低壓臺區線損治理缺陷分析模型。在分析模型中，將某一用戶與其他同類負荷用戶用電量變化趨勢、氣溫差異性、線損率變化前后用戶電量變化、功率因數變化、用戶變化與總表電量變化一致性以及實際臺區投運等作為指標進行現場偏差計算，促使決策樹模型內每一子葉輸出數據一定，從而保障低壓臺區同期異常線損異常診斷工作高效率開展。

2.2 結構設計

基于大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統主要由電氣量測量裝置、遠程數據處理診斷后臺、采集器、Web監控端以及移動端APP等功能模塊組成[3]。

電氣量測量裝置主要部署在電壓臺區關鍵分支節點，包括電流測量裝置（低壓穿心式電流互感器）、微型電壓測量裝置（穿刺線夾）以及溫度測量裝置（無源供電的諧振型溫度傳感器），均為直接取值。

采集器主要是利用高頻ZigBee無線通信技術獲取電氣量測量裝置測量數據，同時配置RS485有線接口，與無線數據發送模塊開展信息交互。無線通信數據發送模塊可以經GPRS通道將采集器采集異常線損數據發送至云端，即遠程數據診斷處理平臺。

Web監控端是面向低壓臺區線損管理的端口，可以實現持續不間斷的數據剖析和消缺反饋比對，為提升遠程異常診斷處理、缺陷判斷機器學習以及數據分析水平提供依據。

移動端APP是面向低壓臺區同期線損消缺人員的移動單元。移動端可以從遠程數據診斷處理平臺獲取預警和工單形式數據，從而為現場消缺提供依據。同時，低壓臺區同期線損消缺人員可以在現場處理后，以靜態圖片拍攝和動態圖像錄制的形式，經移動端APP，將消缺記錄反饋至遠程數據診斷處理平臺，從而達到全面閉環管控低壓臺區同期線損消缺的目的。

3 基于無線通信和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統的網絡搭建

3.1 無線通信技術的選擇

考慮到低壓臺區地理條件和現場設備間的差異較大，可以在基于大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統中引入無線通信技術。可供選擇的無線通信技術包括通用無線分組業務（General Packet Radio Service，GPRS）、無線數傳電臺以及藍牙（Bluetooth）。根據不同技術對環境變化的適應能力，開展技術應用場景配置分析。

GPRS可為復雜應用及多個GPRS模塊的即時通信提供支撐，實現多工作現場監控，但需在每一能耗采集終端上外掛一個GPRS通信模塊，且必須采用移動專線網絡，技術較為煩瑣。同時，在網絡運行過程中，需要向電信運營商繳納通信流量費和專線接入費，費用較高。

無線數傳電臺主要是借助無線電技術和數字信號技術（Digital Signal Processing，DSP）的電臺，覆蓋范圍為220～240 MHz和330～512 MHz。它可以實現多個電臺間的透明組網，價格較為低廉，但吞吐量和空中傳輸速率相對較低，可以基本滿足低壓臺區同期線損異常診斷數據采集和傳輸需求。

藍牙的規范是IEEE 802.15.1協議，主要采用跳頻擴頻（Frequency-hopping Spread Spectrum，FHSS）技術，通信頻段為2.102～2.480 GHz，具有功率消耗低、運行速度快以及安全風險小的優良特點，但因傳輸距離較短，網絡節點較少，不適用于多點布控模式。

3.2 無線通信網絡搭建及運行

在確定無線通信技術后，技術人員可以在每一關鍵分支質點的采集設備和臺區變壓器適當位置進行無線數傳電臺的配置，促使臺區變壓器位置無線數傳電臺可以經GPRS通道與云端進行遠距離數據共享，而云端也可與移動端經計算機網絡完成數據共享[4]。

在無線通信網絡搭建完畢后，可以將營銷系統內的低壓臺區用戶全部接入同期線損異常診斷系統，實現異常線損數據的全面采集。同時，通過同期線損分析模塊在彈出窗口內選擇所對應的低壓臺區名稱和供電單位，點擊周期進行診斷（以0點凍結電量為依據），以確定相關低壓臺區每月、每周以及每日的線損值[5]。考慮到臺區低壓電表系統接入率對同期線損診斷的干擾，可以將系統與營銷SG186系統連接，自動核查低壓臺區是否存在智能表未接入情況，并將其導入未接入用戶明細表內，以保證低壓臺區同期線損核查的全面性和準確性。

4 基于無線通信和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統的應用效益

4.1 顯著提升降損效率

通過無線通信技術和大數據技術在低壓臺區同期線損異常診斷系統中的恰當應用，可以促進各單位臺區同期線損指標的精確匯總。在此基礎上組織開展低壓臺區降損管理，有助于切實提高低壓臺區降損效率，有效減少異常臺區（含數據不可傳遞、不可計算臺區及高損臺區以及負損臺區）數量。

4.2 落實同期線損管理目標

低壓臺區同期線損診斷具有涉及客戶多、涉及專業廣以及涉及流程長等特征，而傳統管理方法無法實現消缺閉環管控這一目標。通過在低壓臺區同期線損異常診斷系統中合理利用無線通信技術和大數據技術，可以分部門和分專業落實異常校驗規則的篩選，匯總異常數據，進而實現線損管理的消缺反饋和消缺后線損率統計全過程的線上跟蹤，切實提升同期線損合格率指標。

4.3 全方位促進專業協同

基于無線通信技術和大數據技術的低壓臺區同期線損異常診斷系統，從根源上轉變了“誰管線損和誰負責同期線損異常數據排查及同期線損指標”的錯誤理念，保障了“管專業必須管線損”“管專業必須辨異常”這一理念的順利貫徹落實。不同部門和不同專業在無線通信網絡中的協同合作，為形成共同管理同期線損良好局面提供了支持。

5 結 論

無線通信和大數據技術在低壓臺區同期線損異常分析診斷中的合理應用，可以依托大數據統計結果開展實時的動態分析，及時且精確地追蹤和尋找臺區內部管理問題，為計量裝置的故障排查、反竊電以及違規檢查提供有效指導。基于此，相關技術人員應合理利用大數據技術分析制約同期線損的指標，然后依托無線通信技術搭建跨系統信息通信平臺，有效規范臺區內部降損管理，為有的放矢地開展降損工作提供保障。