基于大數據分析的臺區線損綜合治理排查模型研究及應用

黃宜軍 張健 國網江蘇省電力有限公司句容市供電分公司

隨著電力體制改革的持續推進以及經濟下行壓力的進一步增大，企業提高自身運營效率、降低生產成本對其生存發展顯得尤為重要。對供電企業而言，線損率是其生產經營狀況的一項重要技術經濟指標，直接關系到其經營成果和經濟效益。當前，臺區變壓器增容或線路調整導致用戶數據遷移不及時、違約竊電、表計電量采集數據頻繁缺失的現象時有發生，不僅給供電企業造成了經濟損失，也給廣大用戶的用電安全造成較大的隱患。在國網公司的統一部署下，目前已開展同期線損的計算，但由于監測手段的不足，導致臺區線損異常仍頻繁發生。

一、大數據技術在智能配電網中的價值

目前，大數據技術正受到人們越來越多的關注，各國政府、企業等機構都開始意識到數據將成為未來最珍貴的資源，但這也依賴于大數據分析能力。隨著信息技術的快速發展，對數據獲取、存儲、分析等技術提出了新的要求，因此諸如分布式存儲、分布式計算、流計算、內存數據庫、PB級行式/列式數據倉庫、數據挖掘與分析等大數據技術迅速發展。隨著人們對大數據技術的愈發重視，大數據技術在各個行業都有所發展。在醫療行業，由于計算機存儲性能大幅提高，在醫療診治過程中產生的海量數據才得以保存。醫療數據系統將患者就診記錄上傳至云端，不僅醫生可隨時查看患者的病歷，而且患者在診治過程產生的全部數據可用于臨床試驗研究，從而推動醫療行業的科研發展。在金融行業，通過對民眾在社交平臺發表的言論進行大數據分析，可以提前判斷市場走勢；還可以通過大數據分析，有效預防金融犯罪和詐騙，使銀行和客戶的利益得到保障。在互聯網行業，短視頻平臺和購物軟件通過運用大數據技術和算法推薦技術，自動推薦給用戶瀏覽過的相關視頻或商品，這些個性化的精準推送使用戶獲取信息更加方便。

二、臺區線損管理痛點問題

當前臺區線損存在的問題痛點主要集中在基礎數據、計算方法、分布式電源、臺區運行狀態監測4個方面。一是臺區基礎數據價值挖掘深度不夠；由于臺區CAD圖拓撲結構建模技術空缺，臺區運行數據無法與結構數據精準融合，導致線損細粒度計算數據缺失，未能有效發揮臺區基礎數據真正價值。二是現有臺區線損計算方法精度偏低；現有計算方法不具備分段計算和分相疊加計算功能，速度快但粒度粗，線損病因無法精準定位到具體相位或線段，降損工作消耗大量人力、物力且效果差。三是分布式電源未納入細粒度線損計算；近年來，分布式電源使得配電臺區從單一電源的輻射式網絡轉變為功率雙向流動的有源網絡，低壓電網的分布發生本質的變化，臺區低壓線損治理難度進一步加大，但目前尚無將其影響納入細粒度線損計算的先例。四是臺區運行狀態精細化監測工具空缺；現有臺區運行狀態檢測工作側重于臺區總體狀態監測，缺少臺區末端運行狀態監測、預警工具，在架空線、接戶線和用戶層級存在監控盲區，無法做到臺區精益運維。

三、現階段我國用電信息采集系統建設現狀

電力企業用電信息管理系統是一種綜合性、全面性、系統性的信息采集管理系統，在整合和管理用電信息方面發揮出了十分重要的作用。從實際構成上來看，當前我國電力用電信息系統包含主體終端、通信傳輸通道、信息采集設施，這幾個子系統在實際運作中呈現出彼此密切關聯的特點。在用電信息采集系統的作用下能夠對用電數據庫系統中的信息進行集中化管理。在這三個子系統中通信傳輸通道發揮著信息傳遞的主體作用，負責整個電力系統的數據信息傳輸，在保證電力系統安全方面起到了十分重要的作用。電力信息傳輸通道包含光纖網絡、無線網絡、全球定位系統等。電力信息的采集設備是用戶綜合整理用電信息的重要設施，通過指定的設備能夠更為全面的收集整理數據信息，之后在通信信道的作用下來將信息傳輸到主體控制終端。電力企業信息采集設備包含信息采集終端、信息集中處理器、信息集中運行期。電力大數據是大數據技術在電力企業經營發展中的一種應用，在具體實施的過程中會呈現出多樣化的表現形式，在大數據技術的支持下電力企業以文本資料為主導結構化數據開始出現了音頻、視頻等多個類型，由此使得電力企業的信息采集和整合應用變得更加多元。

四、模型應用

基于上述得到的臺區線損綜合治理排查模型，依托移動作業終端開展相關應用探索實踐，進行線損精益化管控平臺的設計，其功能架構如圖1所示。該平臺基于模型計算得到線損異常用戶名單，以臺區線損作為采集質量、營配基礎檔案質量、現場用電情況、線損異常波動的指標，持續提高臺區線損日監測達標率；以線損作為打擊竊電及違約用電的專項行動依據，開展現場核查工作。運用大數據挖掘技術，跨系統關聯用電信息采集系統、營配貫通平臺、營銷業務應用系統等相關業務數據，通過應用所構建的數據模型，實現對線損異常用戶的篩選排查。基于排查結果，對線損異常的臺區用戶從電量、營配關系、采集異常、地理位置等維度進行自動分析，在符合國網安全接入要求的前提下利用移動作業終端對線損異常臺區進行現場核對，并對違約竊電行為進行拍照留存，固化證據，提高臺區線損日監測達標率。

圖1 線損精益化管控平臺功能架構

五、大數據分析的臺區線損綜合治理排查思路

（一）密切監控不同外界環境對線損的影響

在大數據技術的支持下來實現對用電信息數據的精準分析，從而能夠幫助相關人員更為精準的把握供電線路線損的基本運行規律和實際情況。同時，根據大數據技術的分析結果還能夠了解不同季節對供電系統線損的影響。在季節溫度差變化比較大的地區更容易出現線損的問題，且夏天線路線損率要超過冬天的線損率。借助大數據分析技術能夠對不同地區、不同季節環境下供電線路線損情況進行精準的計算，實現對用電信息的精準整理，從而幫助相關人員更為全面的了解外界各個因素變化對用電線路運行損傷產生的影響，進而根據電力企業線損實際情況來制定出對應的解決對策，確保供電線路的穩定性、安全性。

（二）智能配電網網損管理

基于深度神經網絡的拓撲辨識是線損計算的基礎，而基于線損計算結果可進一步通過深度學習方法給出優化線路開關、電容器數量和位置等設置，最大程度地減少智能配電網網損，從而實現智能配電網網損管理。拓撲辨識結果與智能配電網電氣測量數據作為深度學習模型的輸入，該模型獲取了智能配電網拓撲和線損的映射關系，最終模型輸出每條線路的線損和線路開關、電容器數量和位置等可控元件的優化設置。總之，雖然智能配電網中潮流分配始終在變化，但可再生能源發電和負荷功耗以周期性模式運行，因此歷史數據中通常存在時間相關性，這使得用深度學習模型構造輸入與輸出映射關系更加容易，是實現智能配電網拓撲實時辨識、線損計算和網損管理決策的有力武器。

（三）實現臺區數據精準融合

通過系統的數據處理模塊，實現臺區運行數據與結構數據融合。通過有效整合采集、營銷、PMS系統中的臺區運行數據，通過索引臺區編號、表箱編號和用戶編號，得到臺區24h正、反向有功、無功功率，光伏用戶每小時的發電功率，普通用戶日凍結電量等數據，再經對異常數據的清洗、擬合后，將運行數據與臺區結構數據的精準融合，生成完備的臺區計算數據，選擇日期，就可自動獲取5年內任意1天、月、年的相關數據，為臺區線損分析工作提供有力的數據支撐。通過構建大數據中心，打通了信息孤島，為基層供電企業提供了大量有效數據，進一步方便了大數據分析、智能輔助決策等技術的開發應用，充分實現了數據流動價值，為臺區線損治理工作提供了根本保障。

（四）實現智能反竊電

第一，電力信息采集系統能夠對用戶用電信息進行全面的整理，在整合數據信息之后通過終端數據分析系統來對這些信息進行評測和監督控制，在電力系統用電量出現異常反應之后會在第一時間發出智能預警。同時，依托大戶數據技術的波形統計圖和白晝分析圖還能夠清晰的展現出用戶用電量的信息，進而實現對整個電力系統運行情況的監測控制。第二，在出現漏電問題之后借助大數據技術能夠對關聯用戶的用電情況進行深入的分析，在綜合比對正常用電和不正常用電現象之后對偷漏電故障進行判斷，找到引發竊電的原因，并有針對性的提出對應的解決對策。

六、結束語

綜上所述，大數據技術在智能反竊電和線損監控工作的發展中起到了十分重要的作用，表現為在數據技術的支持下打造出了基于電力用戶用電信息采集系統的用電信息采集大數據處理平臺，通過實驗的開展和充分的驗證使得電力企業用電信息采集系統打破了現階段用電信息存儲、分析和應用管理的局限，并為電力系統運行隱患、竊電行為、線損等問題解決提供了重要支持。在未來，依托更先進的技術形式和信息資源能夠實現分布式能源并網綜合監督控制，表現為在技術的支持下用電信息采集系統能夠實現對分布式能源并網運行的實時性監督控制，全面激發客戶使用新能源的熱情，從而為電力企業的能源消耗提供重要的數據支持。