基于智能用電大數(shù)據(jù)分析的臺區(qū)線損管理初探

蔡曉燕

摘 要：隨著科技的進步和時代的發(fā)展，用戶的用電需求越來越高，電力系統(tǒng)不斷引進新的技術手段，改善自身的運行狀況，以滿足用戶用電需求。電力系統(tǒng)的用戶用電信息采集系統(tǒng)與業(yè)務雙向互動平臺共同組成電網(wǎng)與客戶信息流、業(yè)務流的智能用電大數(shù)據(jù)。此項技術的應用可以實現(xiàn)對電網(wǎng)數(shù)據(jù)的深入挖掘和實時分析，從而找到臺區(qū)線損的產(chǎn)生原因，對臺區(qū)線損的異常狀況進行智能診斷，推動臺區(qū)線損管理由結果管理轉向過程管理。文章將對基于智能用電大數(shù)據(jù)分析的臺區(qū)線損管理進行探究。

關鍵詞：智能用電大數(shù)據(jù)；分析；臺區(qū)線損；管理

前言

隨著信息技術的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算等高新技術在各行各業(yè)的應用使各行各業(yè)的業(yè)務運營管理效率得到再次提升。電力是現(xiàn)代化生產(chǎn)生活不可缺少的重要能源，必須不斷提高電力供應系統(tǒng)的運行質(zhì)量，對其進行有效管理，以保證電力的持續(xù)、穩(wěn)定供應。智能用電大數(shù)據(jù)在臺區(qū)線損管理中的應用通過對海量用戶用電信息的分析，深入挖掘信息價值，準確找到線損因素，從而提升供電運行效率和管理效率，為企業(yè)降低經(jīng)營成本，使電力企業(yè)獲得更好發(fā)展。

1 基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺區(qū)線損異常分析

供電臺區(qū)是指由一臺配電變壓器和一條配電線路、或由多臺配電變壓器和多條配電線路組成的集合。在電力供應系統(tǒng)中，低壓配電網(wǎng)處于整個電網(wǎng)的末端，與用電用戶直接相連，由于用戶種類多、用電需求復雜，供電區(qū)域也較為復雜，特別是城區(qū)配網(wǎng)的問題更加突出。所以供電企業(yè)采取臺區(qū)的方式對電力用戶進行劃分和管理，臺區(qū)經(jīng)濟運行指標主要包括供電量、售電量和線損率等。其中，臺區(qū)線損是低壓線損管理的重要組成部分，對配網(wǎng)規(guī)劃、營銷用電、計量管理等方面都有密切關系，但由于低壓配網(wǎng)的復雜情況，線損管理情況一直不容樂觀，存在著較高的管理線損[1]。

在大數(shù)據(jù)技術的支持下，許多地區(qū)的用戶用電信息采集系統(tǒng)已經(jīng)完成了低壓電力用戶的覆蓋。系統(tǒng)的主要功能包括考核單元信息，統(tǒng)計臺區(qū)與用戶的對應關系、統(tǒng)計每日供售電情況、計算和統(tǒng)計每日臺區(qū)損失率和指標完成情況等。目前使用的低壓線損計算方法主要包括平均電流負荷曲線特征系數(shù)法、降壓法、等效功率法等。用電信息采集系統(tǒng)的應用解決了考核表與計量表不能同期抄表的問題，但臺區(qū)用戶采集覆蓋情況、臺區(qū)戶變關系等也會對線損計算產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)分析手段難以保證線損計算的準確性，而且工作效率低。在智能用電大數(shù)據(jù)的支持下，可以利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術對低壓線損異常的產(chǎn)生原因進行深入分析，為線損計算提供可靠的參數(shù)，從而為臺區(qū)線損管理工作的開展提供依據(jù)，提高其管理水平和工作效率[2]。

2 基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺區(qū)線損異常診斷模型

2.1 可計算分析診斷模型

隨著用電用戶信息采集的覆蓋面不斷擴大，采集到信息數(shù)據(jù)量也不斷提升，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段無法解決當下電力系統(tǒng)的分析診斷問題。而且需要處理信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多樣屬性，需要對線損計算數(shù)據(jù)進行預處理，從而進行更加有效的分析和診斷。為提高線損計算的準確性，首先要制定參與線損計算的條件規(guī)則，將信息數(shù)據(jù)劃分為可計算數(shù)據(jù)和不可計算數(shù)據(jù)兩類。需要使用到基于規(guī)則的分類器，采取“if…then…”的規(guī)則對記錄數(shù)據(jù)進行分類處理。因此，應根據(jù)線損計算特征生成規(guī)則模型，使其能夠通過一組分類規(guī)則進行表示。臺區(qū)線損的具體計算屬性包括公用配變、運行臺區(qū)、考核電能表、用戶電能表、綜合倍率、采集安裝率等。同時滿足這些計算屬性的臺區(qū)屬于可計算臺區(qū)，否則屬于不可計算臺區(qū)。其中采集安裝率的計算公式為：采集安裝率=已采表/應采表×100%[3]。

2.2 合理性分析診斷模型

通過可計算分析模型確定臺區(qū)線損是否滿足可計算條件后，還要通過決策樹進行歸納分析，從而保證分析計算結果的合理性。建立合理性分析診斷模型，對臺區(qū)線損計算的合理性進一步分析，利用決策樹對記錄屬性和分類問題進行檢驗，一個問題得到答案后下一個問題隨之產(chǎn)生，決策樹就是由這種問題回答過程組成，其主要結構包括根節(jié)點、內(nèi)部節(jié)點和葉節(jié)點。決策樹模型的構建主要以臺區(qū)線損的合理性分析屬性集作為依據(jù)，主要節(jié)點的創(chuàng)建則采用遞歸算法。初始決策樹只包含一個類標號為“合理性=是”的節(jié)點，表示臺區(qū)線損率合理。然后對決策樹進行細化，一個根節(jié)點包含兩類記錄，根據(jù)條件將其劃分為更小的子集，并對每個子節(jié)點進行遞歸。具體的決策樹模型如圖1所示。通過決策樹的構建，可以實現(xiàn)對線損異常原因的分類分析。如果再次基礎上增加用戶數(shù)量等子節(jié)點，還能幫助管理人員深入分析臺區(qū)線損的其他影響因素[4]。

2.3 戶變關系分析模型

臺區(qū)線損分析的正確性受臺區(qū)戶變關系準確性的直接影響，對停電事件采取終端主動上報和智能表的自動記錄、主站自動采集相結合的方式，利用簡單屬性之間的相似度與相異度構建臺區(qū)戶變關系模型。一般用單個屬性鄰近度的組合來定義對象之間的鄰近度。對象的相異性信息包含在屬性中，以此判斷兩個對象件的相異性。如果用戶表與總表的停電時刻差值在1分鐘以內(nèi)，則相似度定義為1，否則定義為0。相異度的定義方法則相反，如果屬性值匹配，定義為0，否則定義為1。通過對營銷檔案中臺區(qū)用戶的電表與總電表的差值，判斷用戶是否屬于本臺區(qū)[5]。

3 結束語

總而言之，基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺區(qū)線損管理，其工作效率和管理水平都將得到有效提升，從而為供電系統(tǒng)的正常運行提供保證，降低企業(yè)經(jīng)營成本，為企業(yè)爭取更好的經(jīng)濟效益。本文主要對基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺區(qū)線損分析和診斷方法進行分析，包括可計算分析診斷模型、合理性分析診斷模型和戶變關系分析模型等，希望能為智能大數(shù)據(jù)分析在臺區(qū)線損管理中中的應用提供參考。

參考文獻

[1]李新家，孔月萍，鄒云峰，等.配電臺區(qū)在線線損分級管理和智能異常分析設計[J].電力需求側管理，2016（02）：46-48+53.

[2]郭威.基于用電信息采集系統(tǒng)的線損異常數(shù)據(jù)挖掘研究及應用

[D].華北電力大學，2016.

[3]周偉.用電信息采集系統(tǒng)應用于線損管理的分析與實施[D].山東大學，2015.

[4]程剛.智能臺區(qū)在線監(jiān)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].電子科技大學，2015.

[5]張敏.基于用電信息采集系統(tǒng)的臺區(qū)線損管理研究[D].華北電力大學，2012.