配電網線損異常原因識別與管理優化策略探討

【關鍵詞】配電網；線損異常；智能識別；運維優化；人機協同

引言

配電網作為電力系統直接面向用戶的環節，其運行效能直接影響能源利用率和經濟指標。隨著用電負荷結構多樣化及分布式能源接入比例提高，傳統線損管理手段難以應對線損成因的復雜變化。智能電網建設推動配電系統向高度數字化與自動化發展，為線損識別與治理提供了新的技術支撐，圍繞線損異常的成因與特征，結合現代信息技術探索管理優化策略，是提升配電網綜合性能的關鍵，對構建高效、安全、綠色的電力系統具有重要現實意義。

一、配電網線損異常的基本概念與研究背景

（一）配電網線損的定義及分類

配電網線損是電能在輸送過程中，因線路電阻、設備漏電、元件故障等因素產生的能量損耗，主要劃分為技術性線損與非技術性線損兩大類型。其中技術性線損源自線路導體電阻損耗、變壓器鐵損及銅損等，屬于系統正常運行時的物理性損耗，具有一定的必然性和可預見性；非技術性線損多由計量裝置誤差、竊電行為、管理流程疏漏等因素引發，呈現出較強的不確定性與隨機性特征。隨著現代電網中負荷結構日益多樣化，以及分布式電源的大規模接入，線損特性進一步發生變化，不僅表現出明顯的時變性，在不同空間區域也呈現出顯著差異，這種復雜的變化趨勢為線損的精準識別與科學預測帶來了更高難度和全新挑戰。

（二）線損異常對配電網運行的影響

線損異常直接導致電能浪費和經濟損失，還可能反映設備故障、系統配置不合理或存在違規用電等問題，對配電網安全穩定運行構成威脅。高線損區域易造成變壓器過載、電壓波動與功率因數下降，進一步加大系統壓力。若異常線損長期未被識別，可能致使調度優化失效、電網運行效率低下，甚至在極端情況下引發局部電力事故，影響供電質量與用戶滿意度。

（三）智能電網發展對線損管理的新要求

隨著智能電網建設的深入推進，線損管理已不再局限于事后統計和經驗判斷，正朝著實時監測、精準識別和主動控制的方向轉變。智能電表、傳感器網絡與數據采集與監視控制（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA）系統構建起廣泛的感知體系，為線損數據的高頻采集與分析提供了支撐[1]。大數據與人工智能技術被應用于建模預測與異常檢測，推動線損管理向智能化、協同化發展。分布式電源與雙向功率流的普及，對線損評估的精度和響應速度提出了更高要求，需要線損治理與網源荷協調統一。

二、配電網線損異常的主要原因分析

（一）設備層面的異常因素

老舊變壓器因鐵芯退化、絕緣性能下降等問題，其空載損耗與負載損耗較新型節能設備高出許多，長期運行會明顯提升系統能耗水平。輸電線路經多年運行易出現絕緣老化、接頭松動、接觸不良等情況，導致局部發熱、電能損耗劇增甚至帶來安全隱患。在重負荷或潮濕環境中，這些問題更為突出，無功補償裝置運行失效會使系統無功功率調節能力下降，造成電壓偏移、功率因數降低，進而增加技術性線損。由于缺乏設備狀態實時監測手段，無法準確掌握設備性能退化過程，影響及時維護與預防性更換，從而積累系統性損耗風險，降低配電網整體運行效率與安全保障水平。

（二）運行管理層面的異常因素

負荷頻繁波動及用戶側三相用電不平衡，會引發電流不對稱，增加零序電流及中性線損耗。在城鄉結合部和小工業用戶聚集區域表現更為顯著，抄表誤差與計量裝置故障是非技術性線損的重要原因，尤其在部分未全面部署智能電表的臺區，人工抄表不及時或誤讀常導致記錄數據偏差[2]。違規用電與竊電行為在一些低壓供電區域仍較普遍，用戶繞過計量裝置接入、篡改電能表參數等手段隱蔽性強，難以經過常規方式快速識別，管理部門缺乏對異常負荷及用戶行為的系統性分析手段，處理滯后，影響線損治理效果與持續優化。

（三）技術層面的異常因素

配電網技術結構設計若存在不合理情況，會直接加劇系統無謂能耗，如支路配置不均、供電路徑過長或冗余，容易造成電流在不同支路間分布不均，使能量分散傳輸時的附加損耗增加。分布式電源大規模接入若與主網匹配性不足，如逆潮流未有效引導、電壓波動控制策略滯后，也可能引發線損突增。SCADA系統存在的誤差同樣不容忽視，若傳感器精度不夠、通信鏈路不穩定或算法模型更新不及時，會導致系統識別異常能力下降，把正常波動誤判為異常或漏檢真實損耗事件，這些技術層面的短板在多因素交織下，會持續影響配電網線損的動態評估與異常響應精度。

三、智能技術在配電網線損異常識別中的應用

（一）大數據分析與線損預測

深度挖掘海量歷史用電數據，能識別不同季節、時段、區域的線損變化規律，構建精準的損耗行為模型。這些模型不僅可用于日常預測，還能識別長期異常趨勢和突發異常事件，動態監控實時負荷數據，讓系統識別負荷變化對線損的影響，再與歷史模型比對，及時預警波動背后的潛在設備故障、負荷轉移或非法用電行為。借助動態仿真技術，可在不同運行場景下預測與模擬線損率演化，提前評估不同運維策略對損耗水平的影響。結合時間序列分析、聚類學習與回歸建模等方法，管理者能實現從“事后分析”向“事前控制”的轉變，有效提升線損管理的科學性與前瞻性。

（二）物聯網與傳感器技術應用

在變壓器、分支線路、斷路器等關鍵節點部署高精度傳感器，可實時采集油溫、電流、電壓、負載率等狀態信息，并通過邊緣計算對數據進行初步處理，以減輕中心系統負擔。用戶端全面鋪設智能電表并部署臺區監測終端，使低壓側數據采集成為可能，推動線損分析從傳統中高壓段向末端延伸[3]。各類傳感設備無線通信或光纖網絡將數據實時傳輸至中心系統，為其提供高頻、高維的數據支撐。數據采集機制還融入異常識別邏輯，一旦檢測到數值突變、曲線異常或設備通信中斷，便自動觸發報警機制并聯動運維系統開展核查，大幅提升了異常發現的及時性與響應效率。

（三）人工智能算法優化

構建監督學習模型（如支持向量機、隨機森林等），可將電流、電壓、溫度、功率因數等多維數據輸入模型，對不同類別的線損進行精準分類，區分技術性線損與非技術性線損，進而識別異常源頭。在更復雜的場景中，神經網絡算法能捕捉數據深層特征，識別竊電、虛假抄表、計量偏差等難以察覺的非正常用電行為。深度學習模型在處理高頻數據流和圖像類數據（如電表攝像識別）時優勢顯著，智能決策系統經過集成專家規則與人工智能算法構建人機交互平臺，識別異常后可自動生成處理建議，并結合歷史案例推演優化。此類系統的引入，實現了線損管理從經驗依賴到數據驅動、從被動響應到主動感知的根本轉變。

四、配電網線損管理的優化策略

（一）設備升級與運維優化

設備層面的現代化改造是降低配電網線損的基礎工程，高損耗變壓器的更新換代與節能型電氣設備的應用，對系統整體能效提升有直接效果。傳統變壓器在負載率波動大、運行時間長的區域，損耗率明顯偏高，而使用低損耗、高能效等級的新型變壓器，能有效降低空載與負載損耗，輸電線路絕緣老化、接頭氧化等問題需系統性改造解決，采用新型絕緣材料與壓接工藝可提高導電效率，減少泄漏電流導致的能量流失[4]。針對部分區域長期存在的無功補償失衡問題，應引入動態無功補償設備，如靜止無功發生器，動態調節無功功率以提升功率因數。為避免無功電流引起的線路電壓波動與附加損耗，需建立完整的設備全生命周期管理體系，從規劃、采購、投運、維護到退役進行全過程數據記錄與性能評估，借助物聯網設備與智能監測平臺實現狀態檢修與預防性維護，減少故障停運及由此產生的附加線損，推動設備管理從粗放型向精細化、智能化轉變。

（二）運行管理精細化提升

構建基于實時數據的負荷平衡調控機制，利用臺區負載分析模型優化配置，能實現三相電流的動態均衡分配，降低因負荷不平衡產生的中性線損耗。在計量環節，需加速智能電表全覆蓋部署，借助遠程采集系統實現用電數據高頻傳輸與實時監測，規避傳統人工抄表的時滯與誤差，定期校驗核查計量裝置，確保數據精準采集。非技術性線損治理中，要強化反竊電技術建設，結合大數據分析、用戶行為畫像及負荷曲線比對，實現異常用電行為自動識別，并經過智能斷控裝置精準斷電報警。稽查機制上，建立技術部門與法務、用戶管理等多部門協同的綜合治理平臺，推動竊電事件從事后處理轉向事前預警，進一步增強配電網線損控制的主動性與管控能力。

（三）技術體系協同創新

當前電網結構多為傳統放射型或樹型網絡，在新能源與分布式電源大量接入的背景下，需對配電網拓撲結構進行優化設計，引入柔性互聯、環網供電等方式，以提升功率流調節能力與運行靈活性。分布式電源的并網管理也需高度精細化，實時監控其發電出力、負荷互動與逆潮流現象，協調分布式電源與主網間的功率流關系，減少因電壓波動或沖擊負荷帶來的損耗激增。在信息系統層面，應推動線損管理平臺與其他電力信息系統（如地理信息系統、配電管理系統等）進行數據集成，建立統一的數據共享與接口標準，實現從臺區、用戶端到主干網的全鏈路線損追蹤與分析。智能調度系統可將線損作為調度優化的重要指標，結合需求側響應機制動態調整電能分配策略，在保證供電安全的前提下實現最小損耗運行。各子系統間的協同運行與數據融合，將推動配電網管理從單點優化邁向整體協同，為構建低損耗、高效能的現代配電網提供堅實支撐。

五、人機協同模式在配電網線損管理中的實踐

（一）人工智能與運維人員協同機制

智能系統對接SCADA平臺、電能計量系統及歷史運維數據，具備線損異常實時監測、初步診斷和自動預警能力。設定算法模型后，系統發現某臺區線損率突然飆升或某類用電行為與歷史數據模式嚴重偏離時，會自動觸發異常識別流程并生成初步處置建議，如定位潛在設備故障位置、判斷可能存在的竊電行為或測量誤差類型，這些建議為運維人員現場工作提供決策依據，縮短排查時間，提升工作效率。運維人員接收指令后，可結合實際情況現場驗證，用紅外檢測設備確認變壓器是否過載、檢查線路接頭是否發熱、核對計量設備運行是否異常等，并將處理結果回傳系統。系統根據現場反饋對識別模型訓練優化，形成“數據—識別—驗證—再學習”的閉環提升機制，對異常處理全過程效率分析，如響應時間、故障定位準確率和修復時效等，形成數據驅動的績效評估模型，為線損治理流程持續優化提供量化依據。

（二）監測系統與人工巡檢協同

在線監測系統憑借部署于配電變壓器、饋線分支及用戶端的各類智能傳感器，能持續采集電流、電壓、溫升、諧波等參數，依托物聯網平臺達成邊緣計算與數據的上報。若某個節點指標呈現異常波動，便馬上開啟告警機制，對比傳統人工巡檢出現的周期長、盲區多的問題，該預警機制大幅提升了問題發現的及時性與精確性。基于此，借助在線監測數據動態優化人工巡檢的路線和頻次，達成從“固定巡檢”過渡到“按需巡檢”，壓縮人力投入的冗余規模。故障出現時，系統可憑借電量異常、電壓跌落、負載突變的特征精準找出故障點，為運維人員的搶修派單事宜提供憑證，實現搶修聯動配合。開展巡檢作業時，人員還可借助移動終端提取歷史運行數據，對照當前指標的異常水平，核查是否屬于持續性隱患情形，以此為依據對后續維護策略作出調整，按照大數據回溯結果擬定預防性檢修計劃，切實防止故障反復出現與線損起伏，為運維體系轉型至預測性維護模式給予支撐。

（三）人員技能提升與管理創新

促進配電網線損智能化管理的推進，依賴于對運維人員技能結構的升級以及管理機制的系統優化。以新一代智能線損管理系統為對象，實施覆蓋全面且技術層級清晰的專項培訓，涵蓋平臺操作、數據接口相關管理及異常信息讀取分析響應流程，使運維人員熟練掌握系統工具操作方式，加快適應步伐。增強人員數據分析能力與故障診斷技能極為關鍵，尤其是對一線的技術人員，應開展聚焦案例教學的實戰培訓，如依靠歷史竊電數據識別特征曲線，掌握利用負荷曲線開展異常初步篩選的方式，還可以憑借傳感器數據辨別由設備過載與老化帶來的非正常損耗[5]。從管理的角度出發，驅動跨部門協作體系搭建，如實現調度、運維、營銷、法務等系統的聯動，運用共享平臺沖破線損管理的信息壁壘，完成異常發現、解析、處理及問責的閉環管理架構，構建跟線損控制績效掛鉤的考評體系，明確劃分各崗位責任指標，對找出并處理異常、提升設備運轉效率的行為實施正向激勵，倒逼管理流程達成規范化與實效性的落地，以此造就技術推動、管理配合、全員攜手的線損治理新氛圍。

結語

配電網線損異常管理成為提升電網運行效率及智能化水準的關鍵部分，通過對設備、管理與技術層面的線損成因深入分析，結合大數據、物聯網、人工智能等新興前沿手段，能做到線損異常精準識別及動態管控。打造人機協同、體系化的治理格局，技術協同、管理優化及設備升級攜手發力，切實推動配電網線損治理邁向高效、安全、智能之境，持續引領線損管理向智能化邁進，為構建綠色低碳、可持續發展的現代電力系統提供穩固保障。

參考文獻：

[1] 趙卓，王曉東，關景林，等.基于LSTM和隨機矩陣理論的配電網線損異常診斷方法[J].電網與清潔能源，2024，40（10）：105114.

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[3] 李卉祥.基于孤立森林算法的10 kV配電網線損異常智能識別技術[J].裝備維修技術，2023（06）：5356.

[4] 馬喆非，肖勇，梁飛令，等.低壓配電網線損異常智能識別方法[J].自動化技術與應用，2021，40（08）：1115+22.

[5] 陳暢.配電網線損異常識別及多措施組合降損優化研究[D]南京：東南大學，2021.