基于RPA自动化机器人的台区线损异常分析治理

基于RPA自动化机器人的台区线损异常分析治理

章志翔1，赵艳龙1，颜奔1，龚超1，张吉善1，尉桢强1

( 国网浙江省电力有限公司安吉县供电公司，浙江 安吉 313300)

摘要：台区线损作为供电所重要指标之一，由于该工作涉及专业较多，往往需要通过多个系统之间相互查询比对数据才能梳理出初步线损异常原因，本文根据供电所专职的线损异常治理经验，使用RPA自动化流程机器人编写线损异常分析脚本，缩短了线损异常排查时间，并提高了线损合格率，为基层供电所各专业提质增效提供充分的经验参考。

关键词：线损治理；RPA

0 引言

近年来，随着我国配电网规模逐渐扩大，电力企业数量迅速增多，其管理内容也变得多元化，电能线损在供电公司综合性指标中占据着重要位置。为此现有技术研究出各种降低线损的方案。

文献1中采用电力大数据平台关键技术构建电网线损与窃电预警分析系统，并通过运用Hadoop 离线分布式计算等方式对线损异常深度挖掘。该方案适合在省级平台进行部署运用，需要多方资源共同协同方能完成，对于在供电所层面实现实时的线损分析较为困难。

文献2提出了通过线损系统、生产管理系统和营销系统提取各类数据建立台区特征数据库，利用聚类、决策树和随机森林等模型排查线损。供电所面临的问题是无法从后台倒出各类数据，都需要人工从前端导出数据，工作量较大降低了处理线损的效率。

本文通过梳理供电所排查线损所需数据，将供电所员工治理线损的经验转为判断逻辑，通过RPA机器人实现数据一键导出和分析，并生成线损报表报表，提高线损治理的效率。

1 线损排查数据表及判断逻辑

各供电所专职均使用用电采集系统查询数据，根据长期治理线损的经验，使用excel工具对系统内导出的数据表进行简单筛查选出疑似线损异常的用户，经计算导出数据到筛查的过程花费的时间较长且重复性工作较多，通过梳理各专职的线损治理的流程，绘制了基于采集系统的线损全流程分析。

1.1导出异常台区列表

用电采集系统中具有线损异常分析页面，通过进入对应供电所，下载当日台区线损异常明细文件并读取，将线损情况为不可算、过大、过小的异常台区列表写入报表中。

1.2排查台区用户数总数变化

台区的用户新增或者销户，会出现档案信息不同步、系统数据更新滞后等情况，若该类用户属于用电容量较大的情况会造成台区线损出现过大或者过小的异常情况。

通过查找异常台区近三天的用户数量，将三天内容用户数量不同的台区及用户数写入报表，台区经理对管辖内的台区用户报装等情况更为熟悉，因此此处不不再进一步分析。

1.3用户电量状态排查

异常台区的深入分析需要到用户侧，根据用户电量状态逐个分析排查异常台区下的所有用户，电量状态会分为正常、估算和缺失三种情况。

对于电量状态为估算和缺失的情况应排查用户的抄表数据，即该用户缺失了用电数据会造成整体台区的线损偏小，通过判断最近一天的抄表数据是否被系统记录或者最近一天的抄表数据是否有正向有功的数据，将异常数据写入报表中并显示未上线。

对于电量状态为正常的用户即排查该用户是否存在用电量突变的情况，通过对比用户近三日抄表数据，若存在环比大于50%的情况，则将该用户记录至报表中，环比的阈值可根据专职需求进行调整。

1.4异常用户联系方式

通过上述线损排查，已在报表中生成一批可能才在异常的低压用户，该部分用户的基本信息及联系方式需至营销系统逐个查找，为减少线损专职查找数据上的工作量，将用户的户名、地址、用电容量、联系方式等信息进行汇总。

2 使用RPA机器人编写程序

本文使用RPAstudio软件严格按照如图1的流程图，编写自动化流程脚本，先将数据导入到临时表，筛选重复项，通过分析增量导入新表，可以有效发现多次数据表中出现变化的数据。脚本共分为导出异常台区列表，对台区列表遍历，对用户列表遍历三部分。按照供电所进行分类，将数据生成线损异常报表，报表内容应包括供电所、异常台区名称、异常台区经理、异常台区用户总数变化、异常台区线损状况、异常台区中异常用户电量状态明细等信息。

图1  线损分析流程图

3 总结

3.1 缩短台区异常分析时间

本文将RPA软件编写的脚本应用于供电所台区线损处理工作中，与原先的工作流程共同执行，通过对比试验新版软件对于台区线损异常分析工作流程的优化有明显的作用，相同的工作平均时间由132.77分钟缩短至17.09分钟，缩短了每日处理工作的时间。不仅减少工作量，同时也较人工排查提升了准确度，真正实现通过数智化手段提质增效。

3.2 提高供电所线损指标

通过RPA编写的自动化流程可以实现线损管理人员定时定点分析，自动设定每天上班前2小时进行分析并自动生成报表，待线损管理人员上班后即可根据异常报表联合台区经理进行现场排查，相当于拓展了管理人员的工作时间，促使管理人员可以花费主要精力在排查现场异常上去。根据运行以来的指标看，应用该成果的RPA技术排查线损异常后，各供电所台区线损均有不同程度好转，公司平均台区线损率较之前提升20%以上。

3.3 RPA技术在供电所的运用

RPA技术在台区线损异常分析应用，可以为基层供电所各专业提质增效提供充分的经验参考。近年来各供电所老龄化现象严重，在操作系统、使用系统方面往往比较缺乏，而通过编制RPA自动分析，可以替代部分人工，缓解老龄员工使用系统难的问题，相当于为基层供电所管理提升提供了新的思路，各个专业可根据需要针对较为繁琐的事项进行自动分析，有效提升管理效果，对于促进基层供电所整体提质增效提供了技术支撑。

参考文献：

[1]李端超,王松,黄太贵,程栩,许小龙,窦万春.基于大数据平台的电网线损与窃电预警分析关键技术[J].电力系统保护与控制,2018,46(05):143-151.

[2]王守相,周凯,苏运.基于随机森林算法的台区合理线损率估计方法[J].电力自动化设备,2017,37(11):39-45.DOI:10.16081/j.issn.1006-6047.2017.11.007.

作者简介：

赵艳龙（1985-），男，高级工程师，从事供电管理工作，email:278143205@qq.com

章志翔（1997－），男，助理工程师，从事电力营销工作。Email：543828911@qq.com

颜奔（1997－），男，助理工程师，从事负荷管理、计量工作。Email：yan_ben@zj.sgcc.com.cn

龚超（1985－），男，工程师，从事电力营销工作。Email：199775006@qq.com

张吉善（1997－），男，助理工程师，从事电力营销工作。Email：13511274506@163.com

尉桢强（1993－），男，助理工程师，从事电力营销工作。Email：472410995@qq.com