低壓臺區線損管理中的大數據應用研究

摘要：智慧電網建設背景下，對于海量電力數據的研究與挖掘，成為電力企業線損診斷、管理的重要手段。本文研究依托數據挖掘技術構建了低壓臺區線損管理系統，以此采集、分析海量電力數據。結果顯示，該系統能精準定位線損異常問題，并展示分類標簽，直觀體現臺區異常指標，反饋異常致因，在提高異常排查效率的同時，縮短排查時間，有效提高臺區線損管理效能。

關鍵詞：低壓臺區；線損管理；大數據

引言

隨著電力系統的發展和智能化技術的迅速進步，低壓臺區線損管理技術隨之得到不斷提升。低壓臺區是指一個以配電變壓器為中心的區域，這個區域負責將電力從高壓輸電線路降至適合家庭和企業使用的低壓。線損是衡量電力系統運行效率的重要指標之一，直接影響到能源資源的有效利用和供電企業的經濟效益。低壓臺區線損的存在嚴重影響了電力系統的運行效率，增加了用戶的用電成本，甚至可能導致電網安全事故發生。而大數據技術的廣泛應用，為低壓臺區線損管理提供了全新的解決方案。通過實時、精準地分析和處理大量數據，可以深入了解臺區的電能損耗情況，幫助運營商和管理者優化臺區運行，降低線損率，提高供電質量。

1. 基于大數據的低壓臺區線損管理系統

1.1 系統原理

依托電力大數據技術，本研究構建了如圖1所示的低壓臺區線損管理系統，該系統能夠對影響線損異常的致因進行篩查定位，并統計用戶明細，以此提高線損管理的有效性[1]。

低壓臺區線損管理系統工作原理如下：

（1）數據采集

通過終端智能電表采集用戶用電數據，采集頻率根據用戶類型隨意設置，包括15min/次、1h/次兩種。對于部分特殊高頻數據采集用戶，可設置為1min/次。表計數據是指通過終端電表監測的各節點用電數據，主要包括兩種類型[2]：基本底碼數據、割裂用電信息數據。除此之外，本系統還引入了關聯監測模型，該模型通過挖掘數據集中的頻繁項集或關聯規則，揭示數據中的相關性。關聯模型常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。本系統采用Apriori算法，對臺區用電數據進行統計、分析，及時監測惡意竊電行為。

（2）數據處理

表計數據采集過程中，很容易因內外部因素影響而出現數據失真的情況，如漏抄、邏輯錯誤、報文解析異常等，降低了臺區線損管理的有效性。為此，本系統設置了數據處理功能xUY5hFzxXj0Ek1dAqqIBlQ==，對所采集的數據進行清洗過濾，以此降低派單失誤率。

（3）數據篩查

通過線損異常數據篩查，對臺區側、用戶側所采集到的數據信息進行對比，以此篩選異常臺區數據[3]。另外，系統具備數據存儲功能、數據查詢功能，可實現異常數據明細一鍵查詢，并生成診斷報告，定位異常線損的致因，為臺區線損管理提供參考。

（4）特征提取

用戶異常用電行為是導致臺區線損的主要原因之一，包括電能表長時間無數據、營業報停用戶有負荷、電流/電壓不平衡超閾值等多種異常現象。本系統可對用戶用電特征進行提取，區分用電行為正常、用電行為異常用戶，并在此基礎上預測后續用戶用電行為，以此確定疑似竊電用戶。

（5）診斷分析

根據臺區異常用電數據以及用電特征，可深入分析表計電量異常情況、臺區線損異常情況，并在此基礎上構建相似度關聯曲線，以此實現反竊電綜合分析。

1.2 系統設計

1.2.1 總體架構設計

基于大數據的低壓臺區線損管理系統架構如圖2所示，包括數據源、大數據層、應用層。通過數據計算，能夠對營銷業務數據、用電信息數據進行高效處理，具體操作涉及諸多流程，如數據抽取、數據加工等。在此過程中，需要借助聚類算法、皮爾遜算法等多種算法，挖掘異常線損的影響特征[4]。

圖2 系統總體架構

1.2.2 應用架構設計

系統應用架構如圖3所示，主要分為10個模塊[5]：智能診斷分析、線損看板、臺區線損實時分析、臺區線損區間測算、檔案異常分析、臺區關口分析、業務變更分析、用電異常分析、采集異常分析、臺區線損日常監控。

（1）智能診斷分析

通過線損異常數據篩查，對臺區側、用戶側所采集到的數據信息進行對比，以此篩選異常臺區數據，并對導致臺區線損異常的原因進行精準定位。依托系統生成的診斷報告，作業人員可快速鎖定導致線損異常的問題[6]。

（2）線損看板

主要用于展示電力系統中線損情況，將當前線損與歷史數據進行對比，識別異常波動，展示線損變化趨勢。

（3）臺區線損實時分析

主要用于監測和評估電力臺區線損情況，通過智能電表和傳感器，實時獲取臺區的用電數據和線損信息，并基于采集的數據，自動計算線損率，并生成相應的統計結果。

（4）臺區線損區間測算

利用線損計算模型對一段時間內的臺區線損進行模擬測算，以此實現對臺區線損治理效果的預測，并為后續線損管理工作的開展提供數據參考。

（5）臺區關口分析

對臺區關口輸入、輸出電量進行分析，包括電能表失壓分析、臺區表反向電量分析、電能表失流分析、功率因數分析、臺區標變比分析等。

（6）業務變更分析

對臺區計量類、業擴類、采集類等業務的變更流程進行分析，涵蓋業擴報裝服務優化、用電信息采集監測與維護等，旨在提升電力服務質量、確保電力系統穩定運行。?

（7）臺區線損日常監控

以報表統計的方式對臺區線損情況進行日常監控，包括高損臺區線損治理進度、負損臺區消除進度、班所臺區線損達標排名、異常臺區監控等[7]。

（8）采集異常分析

結合采集數據對異常數據進行分析，包括疑似竊電、開蓋記錄、反向有功、時鐘超差、異常事件等。

（9）用電異常分析

對用電異?，F象進行分析，包括采集失敗分析、電表倒走分析、電表飛走分析、零電量分析等。

（10）檔案異常分析

對異常檔案現象進行分析，包括用戶檔案變化、光伏用戶、協議用電用戶、倍率不一致、檔案不一致等。

1.2.3 數據架構設計

根據用途類型將系統數據劃分為五種：基礎數據、業務數據、統計數據、模型數據、系統支持數據[8]。系統數據架構如圖4所示。

圖4 系統數據架構

（1）基礎數據：包括用戶檔案、計量點檔案、電能表檔案、互感器檔案等[9]。

（2）業務數據：包括業務變更、電量電費、竊電數據、電壓電流數據、超標數據以及計量裝置故障等。

（3）統計數據：包括報表數據、指標數據、主題分析數據、評價結果數據等。

（4）模型數據：包括業務規則、診斷模型等數據。

（5）系統支撐數據：包括用戶數據、消息數據、日志數據、服務數據、權限數據以及賬戶數據等。

2. 應用場景及案例分析

借助基于大數據的低壓臺區線損管理系統，對編號為1001的山西省晉城市方正小區低壓臺區線損情況進行監測，主要監測該臺區的日線損率、月線損率、負載率等指標。具體監測結果如表1所示[10]。

由表1可以看出，該臺區負載率為85.2%、線徑為50mm2、供電半徑為142.9m、臺區容量為50kVA，通過上述特征量可以判定該臺區屬于負載率低、供電半徑小、線徑細、容量小臺區。通過現場檢查發現，方正小區低壓臺區之所以線損率較高，主要原因在于日負荷過重。由于該臺區內大多為老舊小區，居民以年輕租客為主，用電需求大，居民分布密集，在一定程度上增加了臺區用電管理難度。雖然近年來隨著配電網的更新改革，大部分破舊線路已經重新改造，基本完成了0.4kV低壓線路的更換，但仍存在用電負荷不穩定、下戶線距離較遠、三相不平衡等問題，提高了線路損耗。對此，研究針對上述問題突出的臺區進行改造，借助基于大數據的低壓臺區管理系統進行數據分析，并診斷導致線損問題的原因，具體總結如下：線路老舊，線徑細；供電線路過長；負荷增加，線路損失電量上升。

基于上述線損問題，本研究提出如下改進策略：

首先，對現行電網布局進行優化，制定分路供電方案，調整臺區供電半徑，推廣“小容量、密布點、短半徑、絕緣化”的供電方式，通過增加變壓器布點密度、縮短供電半徑、使用絕緣化的線路材料等方法，降低臺區線損率。

其次，進一步推進、落實無功補償技術，更換老舊設備，以此實現配網設備利用率的提升，最大程度降低臺區線路損耗。

最后，加強農村配網改造，優化農村網架及配網設備，提升電壓質量，合理分配電力負荷，以此解決三相不平衡問題。加強城鎮老舊小區線路改造，更換新型智能電表，提高線損管理工作效能。實踐表明，基于大數據的低壓臺區線損管理系統，能夠通過海量數據精準分析線損異常問題，并展示分類標簽，可直觀了解臺區異常指標，快速定位異常致因，提高線損管理效能。

基于大數據低壓臺區線損管理系統的應用，能夠提升近50%的臺區異常排查效率，排查時間縮短近70%，在很大程度上提高了臺區線損管理能力，改善了臺區線損異常情況，線損達標臺區數量大幅度上升。

結語

基于大數據技術構建的低壓臺區線損管理系統，能有效提升提高線損管理效率，提升決策精度，為電力行業的可持續發展注入了新動力。未來發展過程中，隨著智能電網建設的不斷推進和大數據技術的不斷創新，仍需通過更加智能化、數據驅動的管理方式，進一步降低線損率，提升能源利用效率。

參考文獻：

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[10]盧德龍，王巨灝，張穎，等.計及用戶側數據不確定性的臺區線損粗糙算法[J].電力需求側管理，2020，22（6）：79-81.

作者簡介：張偉，碩士研究生，高級工程師，zhangw5609@163.com，研究方向：電能計量、營銷稽查與反竊電監控技術。