一種分線線損專變計量分析方法的設計

國網安徽省電力有限公司宿州供電公司 劉瑞云 鮑 卿 張良凱 傅 林 高 睿

專變計量問題對分線線損影響較大，傳統的分線線損治理方法已無法更好服務公司整體降損大局，部分專責線損治理的跨專業分析及營配貫通綜合性能力有所欠缺，不能及時發現并有效解決專變存在的計量異常情況。為持續推進降損管理，提高電網經濟運行水平，促進提質增效不斷深化，實現線損率穩步下降，需進一步加強對專變計量準確性有效核查，反竊查違，有效避免公司電量損失。

1 方法

基于分線線損專變計量核查模型主要通過對10kV非光伏水電類高供高計及高供低計在運專變電力用戶用電信息采集系統中統計分析模塊中的96點電壓及電流數據進行分析。

初步根據邏輯條件檢索出電壓及電流數據異常的專變（電壓越下限：高供高計專變電表電壓＜93V（10kV額定電壓的-7%），高供低計專變電表電壓＜198V（220V額定電壓的-7%）；電流反向：高供高計專變電表電流＜-0.2A，高供低計專變電表電流＜-0.2A）；然后現場核查取證專變電壓越限或電流反向的原因。發現裝表接線錯誤及互感器異常情況督促各公司及時整改并通知用戶追補電量，有效避免電量損失，切實降損，提升公司效益。

2 分析步驟

2.1 數據收集

數據來源：從營銷業務應用系統和電力用戶用電信息采集系統中統計分析模塊獲取相關業務數據。

數據范圍：臺賬類數據范圍為國網宿州供電公司2021年8月份最新數據、日測量點電壓和電流數據為2018年8月至2021年8月數據。

數據量：應用共采集961條專變線路和11449臺專變臺區，其中專變臺區的電壓數量為2146193條數據，臺區電流數量為2321951。

2.2 數據預處理

在電力用戶用電信息采集系統中統計分析模塊中的電壓及電流數據會出現異常情況，這些數據可能是未采集成功的、表計接線異常的、電力設備突發故障造成的，無法通過對這些異常數據來感知當前配變計量的真實運行狀態。

（1）基于異常值檢測的電壓異常判斷

本應用對這些異常數據使用電壓異常值檢測排查的方式進行處理，對電壓進行偏差分析不遵守標準電壓分布和回歸方程的值，使用業務異常電壓規則庫檢查數據值，使用不同的邏輯規則來檢測和清理電壓數據，剔除null值、空值和非數值類型的數據，保留電壓越下限異常數據。（高供高計專變電表電壓＜93V，高供低計專變電表電壓＜198V）。

（2）基于Z分數的電流異常判斷

使用python中的pandas庫，使用describe()觀察電流數據的統計性描述，使用不同的邏輯規則來檢測和清理電流數據，剔除null值、空值和非數值類型的數據，保留電流異常數據。Z分數是一個數與平均數的差再除以標準差的過程。

對于超過-3個Z分數的電流數據進行重點監測和分析，分析發現不合理的電流異常數據。

2.3 分析步驟

本分析應用的分析方法涉及到10kV線路專變用戶，主要分為高供高計專變和高供低計專變，不同專變的分析規則不同，涉及到的詳細分析步驟如下：

（1）高供高計專變

●B相電壓及電流均為0（高供高計B相不計入）；

●核查A相或C相二次電流長期＜-0.2的專變用戶（考慮到專變輕載時高供高計會有一相電流為小負值及無功過補償影響）；核查A相或C相二次電壓＜93V的專變用戶（高供高計電壓倍率均為10000/100，二次電壓93V即一次電壓9.3kV）。

（2）高供低計專變

●核查A相或B相或C相電流長期＜-0.2的專變用戶（考慮無功過補償影響）；

●核查A相或B相或C相電壓＜198V的專變用戶，電壓越下限，分析方法邏輯流程圖如圖1所示。

圖1 分析方法邏輯流程圖

總結：本分析方法構建出一套創新性的分線線損審計分析方法，提升線損識別的準確率；構建出一套營配業務深度融合的精準分析模式，通過電壓和電流波形的變化趨勢和波形內在關聯性，動態發現線損異常的數據表現行為；創新性提出線損數據質量評估方法，提升了專變線損精益化管控能力和專變科學運行水平。