本文摘要：当前，国家电网有限公司全面开展分区、分压、分线、分台区同期线损管理工作，线损管理工作已全面数字化转型，考虑到供电企业面临一般工商业电价持续下调和经济让利造成的经营困局因素，配电网线损治理成为关乎供电企业经营成果和经济效益的重要工作之一。 线
当前，国家电网有限公司全面开展“分区、分压、分线、分台区”同期线损管理工作，线损管理工作已全面数字化转型，考虑到供电企业面临一般工商业电价持续下调和经济让利造成的经营困局因素，配电网线损治理成为关乎供电企业经营成果和经济效益的重要工作之一。
线损率是电力供给链的关键数据指标之一，其治理成效优劣既关乎国民生产生活的可靠用电，又制约电力行业能源、环境的可持续发展。
据统计，每损耗1度电，就相当于消耗0.4千克煤和4升净水，多排放1千克二氧化碳和0.03千克二氧化硫。 从电力公司内部来看，电能损耗过大直接加速设备老化损坏，甚至可能引发大面积停电等恶性事故。
如今，智能电表覆盖率和拓扑数据信息化程度显著提高，为线损治理开辟了数字化思路，但仍存在系统相互独立、数据庞杂异构等问题。 且现场故障排查时存在排查距离远、耗时长，甚至无法排查出故障等情况，使降低线损率工作举步维艰。
为此，国网上海市电力公司市北供电公司(以下简称“市北供电公司”)青年创新团队以缩短现场排故时间、提升治理准度、降低线损率为目标，拓展数据价值，探索研发了一系列配电网线损治理及数据拓展应用关键技术。
基于母线不平衡率的计量装置二次回路故障辨识方法
站内计量装置二次回路故障是引起母线电量不平衡率超标的主要原因，且计量装置接线复杂、故障类型多，仅靠现场人工逐一排查会耗费大量时间。 为解决这一问题，发明了基于母线不平衡率的计量异常装置二次回路故障辨识方法。
首先，基于信息平台积累的海量数据，利用数据分析技术挖掘出母线电量不平衡率超标的原因，如系统采集异常、台账变比信息误输入引起的倍率异常(导致输入或输出电量偏差)、电度表计量回路故障等。
其次，基于大量配电网运行数据，结合数据分析和相量分析法解析、提炼常见故障的数据特征，提出了基于场景预判的故障辨识方法，即根据母线平衡日报表的电量数据进行故障预判，在排查前找出可能出现的故障表及故障类型，然后再利用钳形电流表进行现场排查，可以大大提高工作效率。
该方法使得现场排查故障平均时间从2小时以上(甚至无法排查出故障)减少到15分钟内。基于分线线损率的线-变-表拓扑及台账信息异常分析方法
分线线损率异常原因包含现场缺陷、系统台帐问题等，由于涉及系统多、数据庞杂，因此异常原因确认较为困难，导致现有分析方法准确率低。 为解决这一问题，发明了基于分线线损率的线-变-表拓扑及台账信息异常分析方法。
首先，对同期线损系统中配电网系统的分析辅助及消除缺陷结果进行大数据分析，可以归纳出分线线损率异常的原因，如计量装置、台账信息、现场运行状态、用户电量异常等。 其次，结合电量正反向表底值、母线不平衡率、台区线损率等其他数据特征，可较为准确地定位部分故障情况及概率。 再次，针对电网运行的不同异常场景推导出线-变-表拓扑异常变化规律，即线损率统计值和实际值的关系式。
最后，通过数据清洗、数据映射、模糊检索、数据挖掘、数据监控、单因素试验、统计分析等手段，克服各个系统数据独立分散、完整性和规范性差等缺点，并以分线线损率为索引，结合分线线损率异常的典型数据特征，及时发现台账信息错误、运行状态错误、线-变-表拓扑异常等问题，并生成线损率的纵向与横向数据分布、分段对比情况，便于实时监控线损变化情况并做出应对方案。 该方法使得分线线损率异常判断的准确率从39%提升到了71%，现场排查工作量下降80%以上。
基于用电采集系统的多时间尺度用电异常分析方法
以往，电力部门只能通过现场巡检或基于用户每月电量、月度线损情况，凭经验确定电能计量异常用户，得出的结果往往时效性差、准确率低。 为提高用电异常排查效率，发明了基于用电采集系统的多时间尺度异常分析方法。 方法流程如图3所示。
按照时间尺度，对系统采集的数据进行分类，短期数据可分为每时刻电流电压集合和每日24小时电流电压集合，中长期数据可分为月度每日用电量集合和年度每月用电量集合，针对短期数据可采用电流电压判定算法进行异常辨识，针对中长期数据可采用聚类算法和相关系数法进行异常辨识，进而从不同的时间尺度角度搜索到异常用电嫌疑用户。
目前用来采集用电信息的装置主要有两种，一种是专变终端，另一种是集中器。 其中专变终端能够获取用户的电流电压和用电量等信息，对于这部分用户，可采用短期和中长期时间尺度的异常用电分析方法进行综合判断; 而集中器一般没有开通获取电流电压信息的通道，只能获取用户用电量信息，对于这部分用户，可采用中长期时间尺度的异常用电分析方法进行异常辨识。
该方法能够有效挖掘数据价值，为监控人员及时甄别用户异常用电提供有效手段，用电异常辨识时间缩短为原来的1/3。基于数据分析技术的电力用户画像刻画方法，针对数据价值再挖掘、再利用的行业趋势、企业转型需求，在抗击新冠肺炎疫情期间，进一步拓展应用基于用电采集系统的多时间尺度用电异常分析方法，结合返居指数、复工指数、复产指数，动态全面地刻画了社区、行业、园区等电力用户画像及其用电行为，能够网格化监控社区流动人员情况，直观反映行业复工复产的变化趋势，为疫情防控和复工复产安排提供了决策支撑。
疫情逐渐控制后，将电力数据与政府数据相融合，在返居、复工、复产指数的基础上进一步提出了离家、群租、环保、能耗等指数，构建了完善的数据指数体系，并结合关联、聚类、分类、回归等数据分析技术，针对居民用户提出了居民流动分析、独居老人关爱、出租群体识别等应用场景，针对企业用户提出了复工复产监测、用电能耗监测、环保停复工监测等应用场景，从而助力城市精细化治理。
供电技术论文范例：新时期加强供电公司团青工作的若干思考
电网线损治理及数据拓展应用系列关键技术的应用，为市北供电公司累计带来直接经济效益1000余万元。 该系列技术的应用不仅能够挖掘电力数据价值、消除隐患、避免大面积停电事件、保证电网安全、提高供电可靠性，而且还实现了数据、逻辑辨伪，助力监测和校验电网运行状态与系统状态的偏差，为电网稳定运行和用户安全用电提供了数据保障。
新冠肺炎疫情期间，推广应用项目关键技术，通过电量分析，刻画了复工复产变化趋势，并及时反馈给政府部门，为全社会的复产复工安排提供决策依据，有力提增了国家电网社会担当作为的正面形象。 未来，电网系统相关数据应用、智能化技术的研发与落地，必将为智慧城市建设、用电能耗监测等贡献更多力量。
作者：夏澍 陈开风 陈佳瑜
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