電力物聯網下的臺區精益管控模式應用

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摘要：闡述面向臺區線損精益管理的電力物聯網技術創新應用，形成管理模式創新設計，持續強化臺區線損管理精益化水平，深入挖掘電力大數據潛在價值，應用數據資源和技術能力。

關鍵詞：電力物聯網，臺區線損，精益管理，網絡系統

引言

結合現階段的電力營銷業務可知，電力損耗問題已成為業內人士普遍關注的重點問題，而臺區線損占據了總線損的較大份額，是線損管理中最基礎、最重要的工作內容，因此供電企業對臺區線損的快速分析和高效治理是開展臺區精益管控的關鍵。但傳統的臺區線損管理方式信息化、科學化、智能化程度不足，線損治理難度大，主要體現在以下幾個方面：（1）由于用電信息采集系統主站的系統負荷及計算能力有限，無法滿足實時計算要求，無法及時發現線損異常臺區。（2）造成臺區電力損失的因素眾多，目前供電企業難以快速定位臺區線損異常原因，無法針對性開展排查治理，導致線損治理工作效率不高。（3）現場工作人員缺乏處理臺區線損管理業務的便捷工具和手段，無法實時查看所在臺區的線損情況和用戶情況，額外增加了工作人員的管理難度和線損治理的難度。因此，如何通過有效的方法實時計算臺區線損、快速定位線損異常原因[1-3]、提高線損治理效率,將電力損失最小化便是研究的重點與難點。

1基于聚類分析的臺區線損分析模型

隨著“全采集、全覆蓋、深化應用”工作的推進，臺區管理工作也逐步由粗放化管理向精益化管理推進。針對如何有效辨別線損異常的問題，在研究聚類算法和線損率數據特性的基礎上，提出了一種基于k-means聚類算法的線損異常辨別方法，根據平均線損率的大小、聚類中心的距離等因素，判斷該低壓臺區是否存在線損異常，同時計算低壓臺區線損異常的程度，模型構建過程如圖1。為了定量判斷異常臺區的線損異常程度，引入了時間離散度的概念。時間離散度是以異常臺區線損率數據中聚類得到的聚類中心最大的類的線損率數據所對應的時間點為研究對象，計算這些時間點間隔時間的平均值，以此作為衡量線損異常程度的指標。時間離散度越小，代表該臺區在某段集中的時間段內存在線損率數據異常的情況，則該臺區存在線損異常的可能性高;時間離散度越大，則線損率數據異常出現的情況出現的比較零散，則表明該臺區線損異常的可能性低。以用電信息采集系統、營銷系統、PMS2.0系統為主要數據來源，采用聚類分析模型結果，有效實現臺區線損異常的智能化判別，實現臺區線損異常預警、智能診斷、異常處理、反饋評價的全流程閉環管理，有效實現電力大數據的深化應用，能夠實現全面提高線損異常治理精度、提升線損管控精益化水平，有效提升工作效率，降低線損管理資源投入，提升異常臺區治理水平。針對識別出的異常臺區，向臺區管理者推送相應的治理建議，提高線損管理效率。同時，以該應用模塊為基礎，為管理人員全面掌握臺區信息提供參考。通過綜合預警、智能診斷后，系統提供異常處理建議并記錄異常處理方法，自動評估處理結果，實現異常臺區治理的全流程閉環管控，提高線損管理規范程度，豐富操作人員業務知識，提升業務水平。

2臺區線損異常狀態原因

借助臺區缺失電量數據預測結果對實際臺區線損進行還原，通過將營銷與配網核心系統數據進行關聯研究，綜合研判臺區線損異常區間、總表與用戶用電量數據完整性、戶變關系等數據，構建臺區線損異常大數據智能研判模型。利用智能研判模型對異常臺區線損進行智能分析，從低壓拓撲問題、表計故障問題、采集異常問題、抄表質量問題、違約竊電問題、負載異常、三相不平衡及其他等維度，通過系統數據關聯進行臺區線損異常原因智能研判。研判結果自動推送相應負責人，用于安排人員進行提前預判和現場排查治理，線損成因分析模型如表1所示。

3臺區線損異常的應對策略

（1）臺區線損消缺還原創新模式研究?；诖笤莆镆频呐_區線損異常分析與消缺還原研究。構建臺區缺失電量預測大數據分析模型，進行模擬計算與補足。構建臺區線損異常大數據智能研判模型，模擬異常臺區的異常原因研判過程與結果。構建基于互聯網+的臺區線損消缺還原創新模式，優化指導后續臺區線損現場排查工作。目前臺區線損消缺還原工作主要以人工記錄為主，人員工作量繁重、效率低下、偏差率較高、技術水平低下，迫切需要一種信息化、智能化的創新模式來提升臺區線損消缺還原工作水平。借助移動作業終端（如PAD）、大數據處理等“互聯網+臺區管理”技術，構建貫穿前期線損異常預警、線損異常用戶關聯、現場檢查核實、現場消缺還原處理、數據同步更新、線損異常記錄保存等全生命周期的線損消缺還原創新應用模式（圖2），可實現貫穿臺區線損消缺還原創新模式全生命周期的流程設計，實現工作的常態化固化應用。（2）臺區線損閉環處理模式?；谂_區識別儀的臺區線損互聯管理模式的后續閉環處理階段主要由該臺區所屬各供電公司營業站關聯調整人員和低壓大用戶采集運維人員完成。閉環消缺階段的主要工作內容包括以下幾個方面：①對現場電纜銘牌缺失或錯誤，查明所屬臺區，但無法判斷具體出線的，各班站暫時將用戶關聯至正確臺區，并統一發送運檢部安排電纜走向排查，并在PMS中進行相應修正，要求一周內完成。②運檢部反饋后各班站當日將關聯調整至正確出線。③查明關聯差錯的，在當周完成營銷GIS圖形調整。④將調整的用戶清單匯總，下周一下班前提交管控組。⑤由管控組統一發送系統公司。⑥系統公司根據匯總的調整用戶清單，進行后臺關聯維護。

4結語

基于電力物聯網的臺區精益管控模式與應用研究，立足于現有海量臺區實際運行數據，運用大數據分析進行數據處理與建模，構建了臺區線損預測模型，以系統歷史數據為基礎，有效開展及時預警，閉環跟蹤，有效推進臺區精益化管控，持續強化臺區線損管理精益化水平。

參考文獻

[1]邢毓卿,陶特倫,蔡奇宏,馬澤宇.臺區線損智能化管控模塊的開發及應用[J].電力需求側管理,2018,20(04):56-59.

[2]陳洪濤,蔡慧,李熊,王穎,鄭恩輝.基于k-means聚類算法的低壓臺區線損異常辨別方法[J].南方電網技術,2019,13(02):2-6.

[3]姜惠蘭,安敏,劉曉津,趙新,張建海.基于動態聚類算法徑向基函數網絡的配電網線損計算[J].中國電機工程學報,2005(10):35-39.

作者：沈曉枉 王若華 徐穎 單位：國網上海市區供電公司