低压台区线损管理中的大数据应用研究

来源:互联网周刊
关键字:低压台区,线损管理,大数据
发布时间:2024-10-26 16:29

　　大数据应用研究

　　文/张伟国网山西省电力公司营销服务中心

　　摘要：智慧电网建设背景下，对于海量电力数据的研究与挖掘，成为电力企业线损诊断、管理的重要手段。本文研究依托数据挖掘技术构建了低压台区线损管理系统，以此采集、分析海量电力数据。结果显示，该系统能精准定位线损异常问题，并展示分类标签，直观体现台区异常指标，反馈异常致因，在提高异常排查效率的同时，缩短排查时间，有效提高台区线损管理效能。

　　关键词：低压台区；线损管理；大数据

　　引言

　　随着电力系统的发展和智能化技术的迅速进步，低压台区线损管理技术随之得到不断提升。低压台区是指一个以配电变压器为中心的区域，这个区域负责将电力从高压输电线路降至适合家庭和企业使用的低压。线损是衡量电力系统运行效率的重要指标之一，直接影响到能源资源的有效利用和供电企业的经济效益。低压台区线损的存在严重影响了电力系统的运行效率，增加了用户的用电成本，甚至可能导致电网安全事故发生。而大数据技术的广泛应用，为低压台区线损管理提供了全新的解决方案。通过实时、精准地分析和处理大量数据，可以深入了解台区的电能损耗情况，帮助运营商和管理者优化台区运行，降低线损率，提高供电质量。

　　1. 基于大数据的低压台区线损管理系统

　　1.1 系统原理

　　依托电力大数据技术，本研究构建了如图1所示的低压台区线损管理系统，该系统能够对影响线损异常的致因进行筛查定位，并统计用户明细，以此提高线损管理的有效性[1]。

　　低压台区线损管理系统工作原理如下：

　　（1）数据采集

　　通过终端智能电表采集用户用电数据，采集频率根据用户类型随意设置，包括15min/次、1h/次两种。对于部分特殊高频数据采集用户，可设置为1min/次。表计数据是指通过终端电表监测的各节点用电数据，主要包括两种类型[2]：基本底码数据、割裂用电信息数据。除此之外，本系统还引入了关联监测模型，该模型通过挖掘数据集中的频繁项集或关联规则，揭示数据中的相关性。关联模型常用的算法有Apriori算法和FP-Growth算法。本系统采用Apriori算法，对台区用电数据进行统计、分析，及时监测恶意窃电行为。

　　（2）数据处理

　　表计数据采集过程中，很容易因内外部因素影响而出现数据失真的情况，如漏抄、逻辑错误、报文解析异常等，降低了台区线损管理的有效性。为此，本系统设置了数据处理功能，对所采集的数据进行清洗过滤，以此降低派单失误率。

　　（3）数据筛查

　　通过线损异常数据筛查，对台区侧、用户侧所采集到的数据信息进行对比，以此筛选异常台区数据[3]。另外，系统具备数据存储功能、数据查询功能，可实现异常数据明细一键查询，并生成诊断报告，定位异常线损的致因，为台区线损管理提供参考。

　　（4）特征提取

　　用户异常用电行为是导致台区线损的主要原因之一，包括电能表长时间无数据、营业报停用户有负荷、电流/电压不平衡超阈值等多种异常现象。本系统可对用户用电特征进行提取，区分用电行为正常、用电行为异常用户，并在此基础上预测后续用户用电行为，以此确定疑似窃电用户。

　　（5）诊断分析

　　根据台区异常用电数据以及用电特征，可深入分析表计电量异常情况、台区线损异常情况，并在此基础上构建相似度关联曲线，以此实现反窃电综合分析。

　　1.2 系统设计

　　1.2.1 总体架构设计

　　基于大数据的低压台区线损管理系统架构如图2所示，包括数据源、大数据层、应用层。通过数据计算，能够对营销业务数据、用电信息数据进行高效处理，具体操作涉及诸多流程，如数据抽取、数据加工等。在此过程中，需要借助聚类算法、皮尔逊算法等多种算法，挖掘异常线损的影响特征[4]。

　　图2 系统总体架构

　　1.2.2 应用架构设计

　　系统应用架构如图3所示，主要分为10个模块[5]：智能诊断分析、线损看板、台区线损实时分析、台区线损区间测算、档案异常分析、台区关口分析、业务变更分析、用电异常分析、采集异常分析、台区线损日常监控。

　　（1）智能诊断分析

　　通过线损异常数据筛查，对台区侧、用户侧所采集到的数据信息进行对比，以此筛选异常台区数据，并对导致台区线损异常的原因进行精准定位。依托系统生成的诊断报告，作业人员可快速锁定导致线损异常的问题[6]。

　　（2）线损看板

　　主要用于展示电力系统中线损情况，将当前线损与历史数据进行对比，识别异常波动，展示线损变化趋势。

　　（3）台区线损实时分析

　　主要用于监测和评估电力台区线损情况，通过智能电表和传感器，实时获取台区的用电数据和线损信息，并基于采集的数据，自动计算线损率，并生成相应的统计结果。

　　（4）台区线损区间测算

　　利用线损计算模型对一段时间内的台区线损进行模拟测算，以此实现对台区线损治理效果的预测，并为后续线损管理工作的开展提供数据参考。

　　（5）台区关口分析

　　对台区关口输入、输出电量进行分析，包括电能表失压分析、台区表反向电量分析、电能表失流分析、功率因数分析、台区标变比分析等。

　　（6）业务变更分析

　　对台区计量类、业扩类、采集类等业务的变更流程进行分析，涵盖业扩报装服务优化、用电信息采集监测与维护等，旨在提升电力服务质量、确保电力系统稳定运行。‌

　　（7）台区线损日常监控

　　以报表统计的方式对台区线损情况进行日常监控，包括高损台区线损治理进度、负损台区消除进度、班所台区线损达标排名、异常台区监控等[7]。

　　（8）采集异常分析

　　结合采集数据对异常数据进行分析，包括疑似窃电、开盖记录、反向有功、时钟超差、异常事件等。

　　（9）用电异常分析

　　对用电异常现象进行分析，包括采集失败分析、电表倒走分析、电表飞走分析、零电量分析等。

　　（10）档案异常分析

　　对异常档案现象进行分析，包括用户档案变化、光伏用户、协议用电用户、倍率不一致、档案不一致等。

　　1.2.3 数据架构设计

　　根据用途类型将系统数据划分为五种：基础数据、业务数据、统计数据、模型数据、系统支持数据[8]。系统数据架构如图4所示。

　　图4 系统数据架构

　　（1）基础数据：包括用户档案、计量点档案、电能表档案、互感器档案等[9]。

　　（2）业务数据：包括业务变更、电量电费、窃电数据、电压电流数据、超标数据以及计量装置故障等。

　　（3）统计数据：包括报表数据、指标数据、主题分析数据、评价结果数据等。

　　（4）模型数据：包括业务规则、诊断模型等数据。

　　（5）系统支撑数据：包括用户数据、消息数据、日志数据、服务数据、权限数据以及账户数据等。

　　2. 应用场景及案例分析

　　借助基于大数据的低压台区线损管理系统，对编号为1001的山西省晋城市方正小区低压台区线损情况进行监测，主要监测该台区的日线损率、月线损率、负载率等指标。具体监测结果如表1所示[10]。

　　由表1可以看出，该台区负载率为85.2%、线径为50mm2、供电半径为142.9m、台区容量为50kVA，通过上述特征量可以判定该台区属于负载率低、供电半径小、线径细、容量小台区。通过现场检查发现，方正小区低压台区之所以线损率较高，主要原因在于日负荷过重。由于该台区内大多为老旧小区，居民以年轻租客为主，用电需求大，居民分布密集，在一定程度上增加了台区用电管理难度。虽然近年来随着配电网的更新改革，大部分破旧线路已经重新改造，基本完成了0.4kV低压线路的更换，但仍存在用电负荷不稳定、下户线距离较远、三相不平衡等问题，提高了线路损耗。对此，研究针对上述问题突出的台区进行改造，借助基于大数据的低压台区管理系统进行数据分析，并诊断导致线损问题的原因，具体总结如下：线路老旧，线径细；供电线路过长；负荷增加，线路损失电量上升。

　　基于上述线损问题，本研究提出如下改进策略：

　　首先，对现行电网布局进行优化，制定分路供电方案，调整台区供电半径，推广“小容量、密布点、短半径、绝缘化”的供电方式，通过增加变压器布点密度、缩短供电半径、使用绝缘化的线路材料等方法，降低台区线损率。

　　其次，进一步推进、落实无功补偿技术，更换老旧设备，以此实现配网设备利用率的提升，最大程度降低台区线路损耗。

　　最后，加强农村配网改造，优化农村网架及配网设备，提升电压质量，合理分配电力负荷，以此解决三相不平衡问题。加强城镇老旧小区线路改造，更换新型智能电表，提高线损管理工作效能。实践表明，基于大数据的低压台区线损管理系统，能够通过海量数据精准分析线损异常问题，并展示分类标签，可直观了解台区异常指标，快速定位异常致因，提高线损管理效能。

　　基于大数据低压台区线损管理系统的应用，能够提升近50%的台区异常排查效率，排查时间缩短近70%，在很大程度上提高了台区线损管理能力，改善了台区线损异常情况，线损达标台区数量大幅度上升。

　　结语

　　基于大数据技术构建的低压台区线损管理系统，能有效提升提高线损管理效率，提升决策精度，为电力行业的可持续发展注入了新动力。未来发展过程中，随着智能电网建设的不断推进和大数据技术的不断创新，仍需通过更加智能化、数据驱动的管理方式，进一步降低线损率，提升能源利用效率。

　　参考文献：

　　[1]张鹏,刘金东,刘大立,等.大数据分析在低压台区线损管理和优化中的实际应用[J].产业科技创新,2023,5(6):90-92.

　　[2]刘亚军.电力大数据背景下低压台区线损的精益化管理[J].电力设备管理,2022(15):23-25.

　　[3]胡志强,张曼,程绪敏,等.改进型电压损失法低压台区理论线损计算[J].电子设计工程,2023,31(13):123-127.

　　[4]宁鸿翔,刘峰.智能用电大数据分析的台区线损管理对策探讨[J].国际援助,2021,(23):23-24.

　　[5]徐法甄.基于大数据的配电台区线损管理和计算系统[J].机械与电子,2021,39(7):59-61.

　　[6]王宁.大数据背景下低压台区线损规范化管理研究[J].电力系统装备,2022(9):196-198.

　　[7]钱炜妍.浅谈供电所低压台区同期线损精益化管理[J].电脑乐园,2020(9):122-124.

　　[8]史琳,吴疆,邓志飞.基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统分析[J].通信电源技术,2020(11): 132-134.