基于大数据的配网运行监测研究

基于大数据的配网运行监测研究

陈逸伦

(国网浙江平阳县供电有限责任公司浙江平阳325400)

摘要：随着智能电网建设和信息技术的快速发展，智能电表得到了大面积的广泛应用，积累并正在产生大量的生产、经营业务明细数据，为电力大数据应用奠定了基础。但受专业条块管理影响，智能电表采集的海量数据未能实现跨部门的有效应用。配网是供电企业进行电能供应的最末端，供电质量直接影响到用户的生产生活。利用先进的信息化技术保证配电网运行的安全性、经济性，提高供电服务质量、同时依据实际情况对配网进行长期合理的规划便显得尤为重要。目前配网电能质量监测采取的方式是抽样监测，存在样本失真问题；配网运行监测缺乏在线数据支撑，10kV线路和台区公变等配网设备存在的重过载卡口、轻空载低效、功率因数低、三相负载不平衡、重复停电等异动未及时监测；配网资产运行效率未得到重视，配网建设与改造决策缺乏在线明细数据支撑。

关键词：配网运行；大数据；全量监测；关联分析

引言

目前，大数据下采用的配网大部分都是10kV配网，由于该配网年售出的时间不同、再加上线损涉及到比较多且复杂的专业知识，这使得对线损的检测、统计比较困难，常常会出现精确性差、波动范围大等问题，使得没有办法反映实际的线损问题。同期线损计算的是在同一时刻下使用的供售电量的一种计算方法。目前传统抄表只能看到每个月线损率的波动，而不能实时的、同步的检测供售电量，就导致线损管理中出现的问题难以发现，因此，传统抄表技术在供电管理中起到的监控作用和指导作用都比较低。

1大数据全量监测基础

与传统大数据特点相比大数据有三大特点：相关关系比因果关系更重要，要全体不要抽样，要效率不要精确。大数据思维，首先要重视数据全面性，而非随机抽样性。传统的调查方式都是抽样的，抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有一个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。抽样的核心原则就是随机性，不随机就不能反映整体趋势性。抽样随机性的道理虽浅显，但在实际操作中样本选取做到随机很难。数据储存技术、网络技术、流式计算处理等技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。技术瓶颈的突破，使基于明细、实时、全量的大数据应用成为可能。

2开展配网同期线损监测分析的背景

2.1推进配网线损深度监测的必然要求

目前，用电信息采集系统（以下简称用采系统）包含的台区、自定义线损单元监测模型已经能较好地实现台区、线路日（月）线损实时统计。但在实际应用中，仍存在以下局限：一是对档案基础信息准确度要求较高；二是尚不支持线路、台区线损指标横向比对分析。针对上述问题，研究10千伏配网线损同期监测模型，通过业务系统数据综合比对、分析，可实现营销、用采系统线路（台区）供售电量同期获取，关键计量信息常态比对，真正满足配网、台区线损深度监测的需要。当前，随着信息技术的迅速发展，综合应用各业务系统数据开展10千伏配网同期线损监测分析的条件已经具备，但现阶段缺乏多业务系统数据融合和大数据分析。因此，研究基于大数据下的配网线损同期监测模型，综合用采系统、SG186营销系统数据，实现按月开展大数据监测分析，对配网线损实时性监测和精益化管理提供有力支撑，具有良好的应用前景。

2.2“量价费损”在线监测构建企业级明细大数据库

互联网以及智能电表的广泛应用为电力大数据的采集带来的新手段，云计算、海量数据处理技术为处理大数据带来了新方法。对全部数据进行统计分析，其结果当然会更加准确。“量价费损”在线监测正是在这个大的时代背景下，针对大数据管理特点，开展了公共数据交换模型SG-CIM拓展、海量数据管理、动态建模、平台集成一体化等数据集成共享、数据分析挖掘的关键技术研究，实现营销、用采、调度TMR等不同部门不同系统数据的有序集成，构建了基于明细数据的企业级统一、开放、共享平台。“量价费损”在线监测应用管理平台依托公司数据中心建设成果，盘活智能电能表海量明细数据，完成对营销、生产、调度等专业多系统数据的融合和挖掘。实现对覆盖“发购供售”全过程的线损、电量、电价和电费等重要经营指标的在线监测和分析；为各级领导及相关业务部门的管理活动与决策提供有力的数据支撑。通过数据中心海量数据平台的利用，实现发策、交易、营销、运监等多部门对关口计量数据应用的共享。从发策线损管理、营销用电稽查、配网生产运行等不同专业视角进行数据资产价值挖掘。

2.3配网同期线损监测模型对综合管控的作用

在配网同期线损监测模型中，不仅仅包含了采系统改造终端、终端信息投运、双月零点采集成功率以及双月零点采集表码等指标，还可以对各类数据进行跨系统的比对融合，可以在营销系统中，通过客户档案对客户的信息及用电量进行分析对比。通过分析对比可以及时并修正客户信息中的错误与遗漏等问题，此外还可以利用模型中存储的设备前后2个月的运行指标，来对施工现场的进度以及设备的状态进行实时跟踪。

3大数据配网运行监测应用成效

3.1监测视角从安全监测拓展到资产效率监测

以往负载率管理，只关注了线路的负载率，而且只从安全运行角度，对重载、过载的线路进行了监测，也就是只考虑了线路的安全性；现在将管理的范围扩展到了台区，且对线路、台区的重载、过载、轻载、空载都进行了监测既考虑到安全性，又兼顾到了配网资产的运营效率。为配网改造投入产出分析提供了精准的数据服务。

3.2建立健全疑似问题闭环处理机制，实现配网线损监测分析过程管控

通过自动筛选和监测分析线损异动数据，对线损异动进行评价评级，深化分线、分台区线损监测分析，及时发现线损异常线路、台区，派发异动核查工作单，建立省公司—地市公司—县公司—供电所4级联动疑似问题闭环处理机制，加强与营销、运检部门横向协同，针对监测工作中发现的用电采集、责任落实、基础档案、小水电管理、反窃查违、抄表管理、计量管理、专线管理等问题发送异动核查工单，督促责任单位及时查找异动原因、处理异动情况，防止类似问题再次发生；针对线损异常线路、台区开展典型案例分析和现场核查，查找线损异常原因，对业务部门同期线损工作的协同、整改、落实情况进行验证核查和协同工作考核评价，以点带面促进线损精益化管理水平进一步提升。

3.3提升配网线损精益规范管理水平

在采用配网同期线损监测后，利用其实时检测与自动筛选功能，筛选出移动后向有关单位发送异动核查工作表，使各个部门尤其是营销、运检部门之间的合作，并对经典异动原因进行分析，勘察，并进行总结，预防下次同类问题的出现。

结语

电力企业提升核心竞争力，应主动拥抱电网大数据，形成一种数据思维。基于这种新的数据思维方式在对大数据全量监测理论深入剖析的基础上，以配网运行监测为典型应用场景进行了探索实践，提出配网运行全量、在线监测方法，研究了配网运行监测实现技术，构建了配网运行监测功能架构及综合关联分析模型，提供了配网运行监测以及配网改造评价的新思路。

参考文献:

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