大数据在台区线损自动检测中的应用.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2023 年 12 月 24 日 作者简介：王爽（1991-），女，汉族，河南遂平人，硕士。-66-大数据在台区线损自动检测中的应用 王 爽 鲍 薇 杨亚男 国网河南省电力公司郑州供电公司，河南 郑州 450000 摘要：摘要：通过借助大数据技术的帮助，可以建立台区线损自动检测系统，借助自动化和智能化技术来诊断线损的异常情况和原因，为工作人员提供重要的参考，切实提高台区线损的治理效率。因此，本文就先对影响台区线损的因素进行分析，结合影响因素来详细探讨大数据在台区线损自动检测中的原理要点、分析方法以、具体应用以及检测平台的开发。关键词：关键词：大数据；台区线损；因素；自动检测；方法；应用；开发 中图分类号：中图分类号：TP311 加强大数据技术在台区线损治理中的应用，能够有效地解决线损存在的问题，提高治理效率，实现线损治理目标。通过借助大数据技术的帮助，可以更好地梳理营配关系，并构建线损自动检测模型，能够为现场的排查工作提供重要参考，进而提高处理效率。1 影响台区线损的因素 1.1 用户出现窃电行为 所谓线损，就是指输电线路在传输电能过程中，产生了能量损耗，供电企业在进行线损计算时，可以是将供电能量和售电能量之间的差值除以供电能量，当线损率位于-1%到 5%之间，则判定合格。导致台区线损的原因很多，在开展线损检测时，需要先掌握影响台区线损的因素，才能结合因素来制定恰当的检测方法。当前出现台区线损的主要原因是用户出现窃电行为，许多用户会通过一些不当的方式来窃电，例如通过连接路灯、交通监控等公共用电，借此来获取电能，许多小区都会存在无表用电的现象特别是城区的老旧小区，容易存在私自违约用电的现象，导致大量电能出现流失的情况1。1.2 户变关系不够准确 户变关系不够准确也是导致台区线损的常见因素，在一些老旧小区以及郊区，户变关系较为混乱，在进行线损治理时，工作人员为了平衡好指标，会出现台区随意组合的问题，将一些高线损台区和负线损台区进行随意组合，但是和实际的户变关系存在一定的差异，影响了后续线损治理工作的有效开展。1.3 运行检修的影响 在进行调度信息沟通时，如果出现沟通不畅顺的现象，会导致总表出现采集失败的情况，导致线损出现负数的情况。例如，由于配网计划停电，导致关口的总表出现采集失败的情况，使得当日的供电量要远远低于售电量，使得线损率出现极大负数的情况。而工作人员在进行表计接线更改时，也未能及时告知营销人员的系统修改，导致后期的数据采集会出现异常的情况，进而影响台区线损数据的准确性。1.4 设备原因的影响 设备原因也是导致台区线损的重要因素。随着科学技术的发展，传统的人工抄表方式已经被智能化抄表所取代，使得抄表效率和准确率得到极大的提升，但是在抄表过程中，如果采集器出现故障或者问题，则会影响用电能量的回传，进而影响当日的线损指标。由于采集器出现问题，会导致表计出现时差的问题，进而导致采集用电能量和关口总表计量数据出现差异，进而影响线损数据。如果电流互感器出现变比，也会导致录入系统的用电量和实际存在出入，进而导致线损出现异常的情况。此外，由于营销系统当中，线损数据存在延迟的情况，只可以在系统中查看前三天的线损数据，不能进行线损数据的实时查看，也会影响相关人员的稽查。1.5 装表接电流程归档不够及时 在进行装表接电时，如果出现归档不及时的现象，也会导致供电营销系统出现数据采集异常的问题。例如，由于流程处理不及时，会存在现场供电正常，用户用电正常，但是系统未能归档，采集器未能收集实中国科技期刊数据库 工业 A-67-时的数据，导致台区的线损数据出现异常的问题。1.6 管理因素的影响 导致台区出现线损的因素很多，其他管理因素的存在，也会导致线损情况的发生。例如，在进行供电用电管理时，会存在人员配备不足，管理制度不完善等问题，导致线损问题得不到及时的解决。2 台区线损自动检测的原理和要点 2.1 检测原理 台区线损问题的存在，会影响电网的稳定运行，因此做好线损问题的诊断和处理十分重要，加强对台区线损的自动检测，能够提高检测效率，保证诊断的准确性，因此工作人员要加强研究台区线损的自动检测工作2。在进行台区线损自动检测时，主要是做好营销环节的用电数据分析和处理，在海量的用电数据中挖掘出有用的数据，并应用到线损诊断当中。例如，在进行数据分析处理，可以对当前的电价数据、市场数据进行综合分析，从中分析出低压台区的线损情况，结合管理目标来分析台区线损是否正常。例如，工作人员可以采用聚类分析方法来采集用电数据，处理每日的线损数据。2.2 检测要点 在进行台区线损自动诊断时，要明确线损异常的表现，才能进行准确的诊断。第一，在检测时，要分析判断低压台区的线损情况是否正常；第二，要分析判断低压台区线损异常产生的原因，并结合原因来提出诊断建议。3 台区线损异常的分析方法 3.1 做好档案分析 在进行台区线损自动诊断时，需要做好档案分析和数据分析两方面的工作，才能提高诊断的准确性。在进行档案分析，需要做好六方面的内容分析。第一，需要对台户关系的一致性进行分析。工作人员可以借助营销系统的基础数据，并遵守营配调贯通的原则来分析台户关系的一致性，例如需要对台户的采集点和电源点是否一致。第二，需要做好台区总表综合倍率的一致性分析。工作人员可以在营销系统、采集系统等多个系统中进行数据抽取，从中来分析倍率值，结合倍率值的变化来判断台区总表倍率是否存在一致性。第三，需要做好用户电能表倍率的一致性分析，工作人员可以在营销系统、采集系统中来抽取用户的电能数据，并进行倍率值的计算，结合倍率值是否存在变化来判断用户电能表倍率的一致性。第四，需要做好用户计量点状态的分析。工作人员需要对营销系统当中的用户计量状态进行核对，保证处于运作的状态，并且要及时做好台区销户工作，避免出现采集失败的情况，进而造成台区线损率过高的现象。第五，需要做好台区总表倍率配置的合理性分析。工作人员需要分析台区总表的互感器倍率是否合理，互感器的倍率应该是配电变压器容量值的 1.1-1.7 倍。最后，需要做好台区线损模型的分析。工作人员需要对单集中器台区线损模型进行分析，分析是否存在多供入电能量的情况。此外，工作人员还需要分析台区是否处于运行的状态，分析台区是否是专用的变压器，分析低压用户计量点是否用用售电侧结算方式等。3.2 做好采集数据分析 在进行采集数据分析时，需要做好五方面的内容分析。第一，需要做好台区总表的数据分析工作，工作人员需要借助采集系统来连续七天分析台区总表是否存在倒飞、飞走、停走等，是否存在三相电路不平衡、断相、逆相序等问题。第二，需要做好用户电能表的数据分析工作。工作人员需要通过采集系统来自动分析台区连续七天是否出现故障更换、异常开盖等问题，借此来明确台区线损异常的原因。第三，需要做好时钟分析工作。工作人员需要对总表、分表和时钟偏差的情况，需要分析台区总表和用户电表时钟偏差的情况，从中来判断是否出现时钟吵偏差的问题，进而明确导致台区线损异常的原因。第四，做好集中器和主站参数的一致性分析。工作人员需要对集中器和主站的参数设置进行对比分析，分析存在的参数差异，借此来计算台区的线损。第五，做好采集异常分析。当台区总表使用 RS485 的通信方式，则需要判断系统当中的通信端口是否设置为 2，并且要对系统序号和现场序号进行一致性分析。4 大数据技术在台区线损自动检测中的应用 4.1 大数据技术的应用 大数据技术在台区线损自动检测中的用户信息采集中有着重要的应用。第一，通过智能化技术和大数据技术来实现对低压台区运行状态的快速扫描，收集数据，为之后的自动检测提供重要的依据。第二，可中国科技期刊数据库 工业 A-68-以借助大数据技术来计算评估当前台区的线损情况，结合评估结果来进行问题的自动诊断。第三，完成线损状态的计算评估后，可以借助决策树的帮助来开展数据分析工作，进而更加精准地分析判断当前低压台区的运行状态，并对相关数据的可靠性进行分析，进而得出更加精准的线损诊断结果3。4.2 数据挖掘技术的应用 数据挖掘技术在台区线损自动检测模型中有着重要的应用，可以借助数据挖掘技术以及聚类分析算法来搭建检测模型，例如采用 DSG 方式和 OGG 方式来储存数据信息，并进行数据的关联聚合，从中形成线损的成因字段，为线损的自动检测提供依据。在进行检测模型分析时，需要结合实际的情况来精准锁定线损异常的区域，并对线损报表进行聚类分析，进而得到最佳的聚类树。通过借助数据挖掘技术，可以更加精准地分析判断出台区线损的成因，并结合典型的案例来分析影响因素，进而为线损异常的解决提供重要的参考。5 大数据技术支持下台区线损自动检测平台的开发 5.1 基础数据的抽取 基于大数据技术下的台区线损自动检测，应当做好检测平台的开发，构建排查模型，进而提高线损异常的处理效率。工作人员需要先做好基础数据的抽取工作，通过在营销系统以及采集系统当中来抽取数据进行分析。在抽取数据时，应当包含用户的基础信息、台区的线损信息、用户的用电量信息等。具体的数据应当包含有用户的户名、地址、用电类别、容量、电压等数据4。5.2 数据的处理 完成基础数据的抽取后，工作人员需要做好数据的分析处理，为平台的开发提供重要的数据。第一，工作人员需要做好数据范围的划定，提高线损的治理效果。例如，工作人员应当收集综合线损率为负的台区，或者收集线损率超过红线范围的台区，对这些台区的用户信息进行优先分析。第二，工作人员需要明确数据清除规则，针对价值不高的数据进行删除处理，避免占用过多的储存空间。例如，工作人员需要删除不完整的数据、为空的数据或者偏差较大的数据，避免影响后续的分析。5.3 特征值的生成 完成数据的处理后，需要进行特征值的生成。例如，常见的台区线损主要包含有表计快走、慢走，用户窃电以及用电窜区的问题，在分析常见线损问题时，需要按照一定的流程来做好特征值生成工作。第一，工作人员需要先进行输入用户的基础信息，然后对户变一致性进行分析，如果户变一致性为“否”，则可以和损失电量进行对比，从中分析是否匹配；如果户变一致性为“是”，则需要进行用户档案的输出。在分析户变一致性时，如果发现户变一致性为 100%，则需要分析公变的终端采集成功率和低压台区用户的采集成功率是否是 100%，如果判断为“是”，则可以直接进行采集数据的输出；如果判断为“否”，则需要分析采集失败的用户电量和台区的线损电量是否存在一致的情况。5.4 聚类分析 在进行台区线损自动检测时，需要做好聚类分析工作，工作人员可以采用 SL 层次聚类分析的方法，结合历年常见的典型案例来进行分析。采用 SL 层次聚类分析方法，需要制定定性指标来进行类比分析，因此工作人员需要先做好常见的台区线损问题的数据特征分析，例如做好表计快走数据特征、标记慢走数据特征、用户窃电数据特征以及用电窜区数据特征。在分析时，需要设置好聚类变量，然后进行类比分析，从中诊断出具体的线损情况。工作人员在设置聚类变量时，应当设置更加细化的指标，例如设置用户户名、地址、用电类型、接线方式、电压等级、电流值、开盖事件等。5.5 模型应用 完成聚类分析后，工作人员可以开发出完善的自动检测平台，对台区的线损情况进行综合排查治理，减少异常情况的发生。例如，可以开发出线损精益化管控平台，针对移动端以及 PC 端，应当设置不同的功能，具体的功能架构如图 1 所示。在进行现场核查时，可以借助大数据挖掘技术的帮助来收集分析各个系统当中的业务数据，从中筛选排查出存在线损异常的用户。6 大数据技术支持下台区线损自动检测的优中国科技期刊数据库 工业 A-69-化措施 图 1 线损精益化管控平台的功能架构图 6.1 提升线损治理水平 大数据背景下，工作人员更要进一步提升线损的治理水平，通过建立智能化平台来开展自动诊断检测工作，及时反馈当前的线损异常情况，并为之后的排查处理提供重要的参考数据。在开展线损治理时，工作人员需要进一步提高自身的数据处理能力以及信息技术能力，能够熟练地操作自动化平台，能够熟练地运用大数据技术来处理分析相关业务数据，从中找出线损异常的原因，并采取针对性的治理措施，提高线损的治理水平5。6.2 加强自动检测系统的维护 为了进一步提高台区线损治理的自动化水平，技术人员要做好自动检测系统的维护管理工作，保证系统的正常运转，能够实现对台区所有用户的用电情况进行实时检测，进而更加精准地掌握台区的线损情况。例如，技术人员要定期做好自动检测系统的优化升级工作，及时更新相关的硬件和软件设备，保证系统的正常安全运行。总的来说，大数据技术的应用，能够为台区线损治理工作提供重要的技术支持，能够构建智能化自动化的检测诊断平台，及时发现存在的线损异常，分析异常原因，并采取解决措施，切实提高线损的治理水平。参考文献 1谢志伟.电力企业台区线损异常的原因和治理措施J.大众标准化,2023(22):39-41.2刘爱杰.配电网台区线损异常原因与应对措施分析J.集成电路应用,2023,40(10):108-109.3雷婧婷,刘军.基于数据挖掘技术的台区线损智能诊断研究及应用J.中国高新科技,2023(18):46-48.4叶宁.数据挖掘技术支撑下低压台区线损智能诊断J.光源与照明,2023(03):182-184.5郑成源,李波,廖耀华.低压台区线损异常分析及处理流程J.电工技术,2023(02):178-180.线损精益化管控平台的功能架构 PCPC 端功能端功能 线损异常台区筛选；台户关系地理位置异常分析；采集电量数据缺失用户预算；异常用电用户分析；现场核查轨迹预览；现场核查工作查看。移动端功能移动端功能 台区线路调整用户核查；采集电量数据缺失用户核查；异常用电用户分析；核查用户轨迹定位；线损异常用户名单。