基于电力大数据的配电网同期线损管理

基于电力大数据的配电网同期线损管理

徐明

国网安徽省电力有限公司明光市供电公司 安徽省 239400

摘要：在电力大数据支撑下的同期线损，可以实现配网线损的还原归真，促进企业的线损管理工作有效开展，提升线损精益化管理水平。大数据的支撑能够确保数据的及时性、准确性和完整性，真实的线损情况可以体现出线损管理中的诸多问题，反映电网结构的真实水平，对于提高配网运行的安全性和可靠性具有非常重要的作用，对电力企业的长远发展也有着重要意义。因此，基于电力大数据的配网同期线损管理对电力企业的发展有着积极的影响和作用。
　　关键词：电力;大数据;配电网;同期线损;线损管理

当前的电力大数据是在云计算与基础设备层上形成的数据平台，通过云计算服务访问层与应用软件的结合使用，为供电系统内部实现分层管理创造基础条件。电力大数据具有较好的通用性，因而绝大多数的电力企业也能够在大数据规划管理中获得较好的适用效果。当前的大数据规划主要是通过对分布式计算技术进行利用，保证数据查询、存储、处理等任务能够得到顺利完成。除此之外，提升智能化水平，将先进的智能设备运用到数据库构建与操作系统中，也成为拓展系统服务性能的可行手段。

1配电网线损构成
　　配电网线损由三个部分组成。根据损失随负荷的变动情况，将配电网线损分为固定损失、可变损失和其他损失。当负荷改变时，配电网线路固定损失不变。主要受外加电压的影响，向配电设备施加电压时，配电设备工作会消耗电能并产生损失。变压器和调压器等设备损失和绝缘子损失会受到外加电压的影响，是配电网的固定损失。此外，配电设备的介质损失和线圈损失也是配电网的固定损失。可变损失和固定损失不同，可变损失随负荷变化而变化。当负荷电流改变时，可变损失也随之改变。配电网的可变损失和通过配电网的电流平方成正比。配电网线损随着电流的增大而增加，主要由变压器中铜导线的损失、配电网中配电和输电线路的铜导线损失、调压器电抗器等设备的铜导线损失以及其他铜导线的损失组成。因此，铜损是可变损失的主要形式。
　　2我国配电网线损管理的现状及存在的问题分析
　　我国配电网线损管理的现状是在实际过程中存在着很多问题。其中第一个大问题是我国配电网的主网建设的并不完善，在新时代，随着社会的不断进步发展，整个社会对电能的需求比以往变得更加多。但是在一些地方，尤其是在我国一些比较偏远落后的地区，依然存在着主网的电网建设不完善的情况。虽然现在我们国家的政府有关部门对此方面也越来越加强了重视，但是仍有一些地方落实的不到位，有一些供电网的变压器等供电设施出现老化等情况，影响正常运行。第二大问题是，我国一些地区的供电网配电的有关部门管理水平不到位，由此引发了一系列的问题，比如说出现了配电工作人员责任意识不强、供电过程中的检修方面自动化程度低、变压器等供电设施老化、配电的网线距离过长等方面的问题，大大阻碍了我国配电网方面的发展。
　　3基于大数据的配网同期线损在线监测
　　3.1配网同期线损实现方式
　　基于大数据的配网同期线损集合6大源端系统实时数据，即从调度数据采集与监视监控系统（即SCADA系统）获取电网拓扑关系，从电能量采集系统获取分区、分压关口电量数据;从运检设备运维精益管理系统（即PMS2.0系统）获取公用变压器（以下简称公变）档案参数，从地理信息系统（即GIS系统）获取公变及高压用户线路变压器（以下简称线变）关系;从营销SG186系统获取高压用户线变关系、户台对应关系;从用电信息采集系统获取公专变及低压用户的电量数据。

各大源端系统实时数据先行推送至海量数据平台，同期系统利用WEB接口、数据中心等渠道完成对海量数据的转换与抽取，再根据系统前台配置的关口计算模型，即可实现分区、分压、分线、分台的日线损与月线损计算，同时提供明细数据穿透功能，便于线损异常原因分析。
　　3.2配网同期线损监测分析管控
　　基于大数据的配网同期线损加强了数据采集、档案数据的应用统一，打通了线损系统与海量数据平台的文件相互传输和信息共享，实现了线损采集数据与档案数据的相互匹配，提高了线损数据的真实性与精确度。

因数据量大、实时性要求高、供售电量关联强，该系统可实时监测分析并筛选异常数据，及时发现“四分”线损异常情况，并根据异动情况的程度评价评级。同时可对线损异常进行深化监测分析，确定具体异常线路或台区，实现问题精准定位，建立省、市、县、供电所四层联动闭环处理机制，加强了各专业、部门协同联动与责任落实，促进线损异常的及时分析与整改，以点带面，促进配网线损管理水平提升。
　　4基于大数据的配网同期线损管理要点
　　4.1减少无用功的耗费
　　目前的电网运行机制下，不平衡的三相电负载、无功补偿不足等问题仍然存在。变电器的使用过程中，势必会产生一些无功功率，这些无功功率的损耗较高，不容忽视。因此，要对配电网进行降损工作，必须要考虑变压器的降损问题。合理的布局和配置无功补偿设备是降低损失的关键。配电企业在日常运营时，对无功补偿装置进行设备维护和保养是降损的重要环节。缺少基本维护和保养的无功补偿设备会产生大量电损，而设备装置的利用率在维护后可以得到显著提高。根据配电网特点选择合适容量的变压器也可以降低配电网电损率。负荷率过小或过大都容易引起較高的电损。通常，变压器所选择的负荷率在70%左右。

4.2数据安全
　　在大数据技术应用过程中，数据安全也是其中不可忽视的一部分内容。对于一些数据的存储上大数据技术本身给予了一个良好的解决方案，这样智能电网管理的数据本身的有效性就得到了更好的提升。在出现数据损坏和丢失的情况下，大数据技术可以轻易的进行恢复，并且提升对于各类数据风险的抵御能力和安全性。并且随着云计算的发展，大数据与云计算平台具有良好的相容性，以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求，大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。

4.3集成管理
　　智能电网应用的过程中，其整体数据量很大。电脑实际运行的过程中，需要利用大量的传感器来对于相关的信息和数据信息获取，并且通过整个系统来完成信息的传输。在整个信息系统中，无论是信息的采集还是传输分析，都需要通过大数据来进行科学的管理，同样后续进一步处理和分析工作的开展才能具备一个良好的依据支持。大数据技术本身在实际应用的过程中实现了集成化的统一管理，并且以更加标准的数据管理形式来让整个数据管理的水平得到了切实有效的提升，保证数据管理的效率和质量。
　　5结束语
　　线损率是评估电网结构、运行及管理水平的重要评价指标，如果不及时采取有效措施降损，不仅会造成电能浪费，还有可能威胁到电网运行的安全性与可靠性。目前，传统抄表只能看到每个月线损率的波动，无法实时展现供、售电量情况，导致线损管理中出现的问题难以发现，线损对电网的监控与指导作用不明显。基于电力大数据的配电网（以下简称配网）同期线损通过对各专业系统数据资源的实时融合，对配网进行分区、分压、分元件和分台区模型设定，通过各类模型的计算、分析，查找出线损异常的原因并及时处理，从而提高配网线损的精益化管理。综上所述，以上内容就是对基于电力大数据的配电网同期线损管理的论述。
　　

参考文献：
　　[1]谭敏.10kV配电网的线损管理及降损措施分析[J].山东工业技术，2019（10）：173.
　　[2]何志明.电力配电网线损问题的研究[J].科技创新导报，2018，15（34）：6+8.
　　[3]肖光旭，戴学森，李子韵.含多分布式电源点的配电网同期线损计算方法[J].南方农机，2018，49（21）：227-229.