智能用电大数据下分析台区线损管理的要点

智能用电大数据下分析台区线损管理的要点

丁海龙

国网甘肃省电力公司陇西县供电公司 甘肃 陇西 748100

摘要：一直以来，窃电行为困扰着电力企业，且在社会科学技术的快速发展之下，窃电手段逐渐转向科技化发展趋势，窃电规模愈发增大，如何进一步管理电力系统，保障电网的安全、稳定运行，是当下电力企业工作人员需要重点思考的问题。本文简要分析了传统台区线损管理不足之处、智能用电大数据在台区线损管理中的应用优势，对智能用电大数据在台区线损管理中的应用要点进行深入探究。

关键词：智能用电；大数据；台区线损；管理要点

随着智能电网建设工作的不断深入、智能电能表的全覆盖以及用电信息采集系统、营销业务应用系统和设备运维精益管理系统的广泛应用，目前全国各地各级供电企业基本已经完成智能集抄系统建设工作。而随着全采集全覆盖项目的实施，深化数据的互联互通，通过科学的分析，能有效帮助台区经理快速排查、准确定位，为解决异常线损提供辅助决策，减少人力资源的浪费，提高台区线损精益化管理水平。

1 传统台区线损管理不足之处

在传统的台区线损管理工作中，工作人员需要每个月定期收集抄表数据，之后进行线损计算，结合标准的线损指标，对比、分析出存在较高线损的台区，还要针对这一台区进行用电检查、突击监测、整改优化及线损分析工作，从而减低线损，提高电力企业的运行经济效益；同时工作人员还需要每个月对高线损台区开展一次巡视与整改工作，不能够中断。这种方法能够在一定程度上提升电力企业的运行水平，但是仍然存在明显的局限性，比如：第一，定期检查的方法缺乏不能够全面考核各个台区的线损管理情况。在实际线损管理指标传递的过程中，缺乏现场监督与指导，且缺乏激励制度，工作人员容易产生懈怠心理，不利于高效开展线损管理工作。第二，线损统计限制性较强。在实际工作中，工作人员的线损统计工作只能够到达台区，且需要消耗大量的时间与精力在排查工作中，难以快速开展工作；若台区情况较为复杂，则需要调动大量的人力资源，且排查效果一般，极容易发生二次高线损问题。

2 影响台区线损合格率的因素

台区线损异常主要有两类。一是负线损台区，是指线损率小于零的台区，引起的主要原因包括：台区考核表数据采集不成功；台区考核表计量不正确；考核表倍率信息不正确；用户电能表台区划分不正确等。二是高线损台区，引起的主要原因包括：考核表倍率信息不正确；电能表或互感器等设备存在故障，导致计量不准确；存在漏抄户表或其他没纳入主站统一采集的用电设施；三相不平衡；存在窃电行为等。

3 智能用电大数据在台区线损管理中的应用优势

将智能用电管理系统运用于台区线损管理工作中，具有以下几点优势：

第一，不会对集中器自身的业务造成影响。在台区智能用电管理系统中，设置了内部冲突避免机制，不会影响集中器的基础业务运行，且经过现场测试后可以确定台区内的数据采集效果、表计曲线数据等均没有受到影响。

第二，能够及时监控到台区内异常。在台区智能用电管理系统运行的过程中，能够及时发现疑似窃电行为，同时实现现场核实对比，具有较高的监控准确率。

第三，具有较强的区分功能。在实际运行的过程中，能够同时对同箱变的多台变压器负荷情况进行区分，具有较高的准确率。

第四，具有较强的智能分析功能。在台区智能用电管理系统中，包含300多种不同的窃电模型，且能够实现档案同步更新。在实际过程中，工作人员对采集到的数据进行对比分析，精准确定符合其实际情况的窃电行为，定位问题，为之后的解决问题提供重要依据。

第五，具有分析结果智能展示的功能。在台区智能用电管理系统中，能够将已经分析出来的结果直接反馈到显示终端上，且实现智能化展示，将疑似窃电的用户及其位置通过示意图展示出来，以此协助一线人员完成现场核查工作。

4 智能用电大数据下分析台区线损管理的要点

4.1 搭建不同类型模型，精准分析异常问题

要想充分发挥智能用电大数据技术优势，提高反窃电能力，建议工作人员搭建不同的台区线损管理模型，提高线损分析的精准性。在实际过程中，工作人员可以结合实际情况，分别搭建决策树模型、户变关系分析模型等。在实际过程中，工作人员在利用决策树模型时，可以利用递归算法，优化设置相应的节点，合理计算台区线损，明确台区内的线损问题，且对台区内的节点容量、用户容量进行计算，若计算结果显示为0.33~1.50，则表示线损合理，若超出这一范围，则需要采取一定措施，对节点位置进行故障维修与处理，从而提高用电系统运行的安全性。

4.2 关注线损情况，不断优化用电模式

要想充分发挥智能用电大数据技术优势，提高反窃电能力，建议工作人员关注台区内的线损情况及其变化，将线损数据作为优化用电模式的重要依据。在世界过程中，工作人员要认识到线损管理的重要性，利用上述手段适当降低台区内的线损，以此保证台区供电稳定。与此同时，工作人员要通过优化用电模式降低线损，在一定程度上提高电力资源利用率；工作人员可以结合现阶段的四种不同的用电模式供客户选择，分别为：节省电费模式、节约用电模式、响应中断模式、最小排放模式，充分发挥不同用电模式的应用优势，结合客户的不同情况调度安排。

4.3 采集数据分析

台区总表数据分析。通过采集系统分析台区总表连续7天有无表码、倒走、飞走、停走、三相电流不平衡、失压、断相、逆相序、电能表故障更换、异常开盖等事件，确定台区线损异常原因。第二，用户电能表数据分析。采集系统自动分析台区用户电能表是否存在连续7天无表码、倒走、飞走、停走、故障更换、异常开盖事件等情况，确定台区线损异常原因。第三，时钟分析。统计分析总、分表与日历时钟偏差、台区总表时钟与台区下用户电能表时钟偏差情况，是否存在电能表时钟超偏差，导致采集数据异常，进而确定台区线损异常原因。第四，集中器与主站参数一致性分析。比对分析主站与集中器参数设置是否一致，分析参数设置差异情况，确定是否影响台区线损计算。第五，采集异常分析。分析台区总表通信端口设置情况，台区总表采用RS485方式通信，采集系统中通信端口是否设置为2；分析用户电能表通信端口设置情况，系统与现场序号是否一致、系统与现场规约是否一致、系统与现场通信地址是否一致、系统中通信端口是否设置为31。

4.4 可开放容量管理

现有台区管理模式下，台区经理人多是“凭经验，靠感觉”预测台区可开放容量，粗放的管理方式造成了台区负荷重、线路易老化、分级支线容量分配不均匀、台区线损居高不下、分布式电源接入后台区整体健康情况下降。台区的可开放容量是结合了对现场各分级总表计量点、普通用电计量点、光伏发电计量点电能量的计算，对台区下各支线线径理论最大承载量的识别，对分布式电源安装节点及导致台区中负荷较大用户的规划，形成了台区、分级支线可开放容量预测，支线中分布式电源容量接入位置预测、普通新装用户容量接入位置及已有用户容量分割预测，将容量统计分析结果反推送至生产PMS，形成台区管理反哺，真正实现台区可开放容量精准化管理，保障台区健康稳定运行。

5 结语

综上所述，在现代社会背景下，信息技术已经逐渐成为人们开展日常生活的重要基础工具，从台区线损管理角度分析，针对当下实际的窃电现象，要积极引进先进技术，以此提高反窃电管理能力。在台区线损管理过程中，工作人员要进一步明确线损管理目标，合理控制线损成本，一旦发生大量超额的现象，则可以及时开展反窃电检测，从而有效规避窃电现象；同时，工作人员还可以结合不同得情况，搭建不同的线损管理模式，精准分析线损异常，排查原因，提高线损管理的精确性，体现智能化台区线损管理优势，为电力企业的健康发展提供有力保障。

参考文献

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