CN112685885A - 一种综合大数据分析的台区线损分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布一种综合大数据分析的台区线损分析方法，该系统包括数据采集设备、数据采集主站及线损分析平台。数据采集设备负责采集用户侧电压、电流、功率等原始数据，数据采集主站用户解析、存储、展示采集数据及分析结果，低压线损分析平台用于整合采集主站存储的基础数据，全面综合考虑档案、统计、计量、采集、窃电等各类异常情况，结合专家系统，分析判断相关影响因素对低压台区线损的影响，给出分析结果及治理建议。本方法主要用于电网系统中，辅助用户完成线损分析、线损治理、窃电定位等工作，可以立体查看线损问题影响因素，并对问题原因定位分析，解决当前线损分析工作效率低，管理效率低，人工干预强，线损分析片面等问题。

Description

一种综合大数据分析的台区线损分析方法

技术领域

本发明涉及一种综合大数据分析的台区线损分析方法，属于用电领域，主要用于用电台区信息采集及其线损原因分析。

背景技术

计量自动化的标准之一为用电信息的采集实现无人干预的全自动采集，而用户用电信息数量种类多，数据信息不明显，影响数据的深化应用。线损是电网中一项极其重要的经济指标，低压台区线损分析过程中，涉及线损的影响因素多，各影响因素线性无关，导致在进行低压台区线损分析时仍存在如下问题：

1、低压台区内的设备类型多、数量大，导致线损分析工作效率低。供电部门往往需要针对台区内设备进行逐一测算，虽然此举在一定程度上能够提高分析的精度，但是，这种重复的机械性冗余工作不够简便，降低了企业的工作效率。

2、供电部门在进行线损分析时，线损问题的排查与定位非常依赖人工经验，导致线损分析过程没有形成组织过程资产，降低企业管理效率；且过于依赖个人经验，有主观性强、繁琐、低效的问题，易造成错漏，难以对某一区域内的低压台区线损的整体情况进行综合分析和评价。

3、目前线损分析时高损、负损原因定位不够智能，需要人工统计，信息统计纷杂、不统一，原因分析时角度各异，需要对问题原因进行汇总整合。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种综合大数据分析的台区线损分析方法，可以实现低压台区线损分析的数据全覆盖、影响因素全覆盖、经验信息全覆盖，可以应用大数据技术将经验信息化，将数据处理智能化，对线损分析的问题排查提供综合全面定位方法。

为解决所述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种综合大数据分析的台区线损分析系统包含三大部分，包括数据采集设备、数据采集主站、低压线损分析平台；数据采集设备包括用户电能表、集中器、专变终端、厂站终端，电能表分别通过电力线、RS485、RS485与集中器、专变终端、厂站终端连接，主要用于采集用户测电压、电流、功率等原始数据；数据采集主站包括网络安全设备、数据采集前置软件、采集应用主站以及相关客户端，主要用于读取接收电压、电流、功率等原始数据，对原始数据进行预处理，最终存入数据库，数据库存储记录包括电表示值、用电电量、设备异常信息、时钟等信息；低压线损分析平台包括数据库服务器与线损分析平台服务器，数据库服务器与线损分析平台服务器通过光纤连接，线损分析平台包含采集档案分析、统计因素分析、计量因素分析、采集因素分析、窃电因素分析、数据汇总与报告查看，从而确定每种因素对线损线性及非线性影响。

进一步地，所述综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：综合各类大数据来源及各类分析方法，使用基于专家系统的决策树算法进行权重决策，最终得到台区线损得分，以线损得分确定分析台区的影响因素及线损严重程度，同步展示线损原因分析，计算公式为：

其中S为台区线损分析得分，s_i为分支分析方法直接得分，k_i为分支分析方法在专家系统的决策树算法中的分析权重，l为分析台区的线损率，p为台区线损分析综合调节系数。

进一步地，所述的综合大数据分析的台区线损分析系统，还公布了一整套低压台区线损分析方法体系，该体系内包含五大分析因素，每种分析方法及其相关子方法描述如下：

1.采集档案分析方法：该方法主要从用电信息采集系统、营销系统、设备档案信息等多信息源入手，分析电表、互感器档案的一致性，并针对档案差异性分析其对线损的影响，涉及的相关子方法如下：

1)台区总表电流互感器档案倍率与现场不一致分析方法：针对营销业务应用系统、用电信息采集系统采集系统总表配置电流互感器倍率档案与现场不一致的问题，本发明提供一种通过系统自动抄读现场参数，并依据现场参数对营销业务应用系统档案数据进行比对，对错误数据进行修改，同时完善营销业务应用系统与营配数据同步机制，实现数据同源管理。

2)台区内经互感器接入用户的系统档案中倍率错误分析方法：针对营销业务应用系统中三相电能表表配置互感器电流倍率档案与现场不一致的问题，本发明提供一种用电信息采集系统定时自动抄读现场参数，并依据现场参数对营销业务应用系统档案数据进行比对的方法，对错误数据进行修改，同时本方法中，用电信息采集系统会自动定期核查互感器的作业情况。

3)用户计量点档案与现场不一致分析方法：针对营销业务应用系统中计量点状态等级与现场不一致，造成采集系统无法准确对用户电能表进行采集的问题，本方法提供一种计量点变更流程管理办法，并对管理流程进行实时监控，监控相关业务在流程内完成。

4)台区档案不完整分析方法：针对台区未安装总表或台区下无用户表计档案，造成系统无法建模计算线损的问题，本方法提供一种档案监控算法，对于对无总表的台区排除线损建模之外，对未挂接低压用户的台区或对不具备安装总表、挂接低压用户的台区进行停运处理，不参与低压台区线损计算。

5)台户关系不一致分析方法：针对营销业务应用系统台－户关系与现场不一致现象，本方法提供一种可以定时监控采集、营销、设备端档案的智能分析方法，对三源数据进行定时对比，对差异性信息进行管理，并根据历史信息和临近设备档案信息，评估试算其对线损计算的影响。

6)流程归档不同步分析方法：针对新建、变更台区或台区下用户系统内业务流程与现场进度不同步，归档提前或滞后影响线损计算的问题，本发明提供一套档案管理与设备安装流程，严格规范业务流程时限管理，并实时监控。

2.统计因素分析方法：该方法主要从数据采集主站端分析采集主站对采集的数据进行统计分析时是否存在问题，作为线损计算的直接数据源，对相关采集信息进行分析，确定其线损分析的影响，涉及的相关子方法如下：

1)分布式电源上网电量未统计分析方法：针对分布式电源(光伏发电)余电上网，上网电量未纳入台区供电量计算，造成台区负损的问题，本发明强化线损分析模型，提供一种更加智能的线损模型建立办法，可以将各类计量设备、分布式电源设备考虑在内。

2)电能示值未冻结分析方法：针对台区表计电能示值数据未冻结或采集的不是冻结数据的问题，本发明提供一种多次定时抄读任务的方法，方法中除正常定时多轮次抄读外，还增加现场设备与服务器时间进行校时的功能。

3)总表与分表电量不同期分析方法：针对台区总表时钟与用户分表时钟不同步，造成台区线损波动的问题，本方法添加校时任务管理办法。

3.计量因素分析方法：该方法主要从计量设备端是否发生故障入手，采集相关故障信息，将相关信息纳入线损分析依据中，并对各种故障信息提供新的方法，使故障信息更好的为线损计算服务，涉及的相关子方法包括电能表电流线接反分析方法，电能表电流、电压相别不一致分析方法，电能表故障分析方法，电流互感器二次回路进出线接反分析方法，电流互感器故障分析方法，电流互感器二次回路过负荷分析方法，电流互感器实际倍率与标称铭牌不符分析方法，电流互感器倍率过大分析方法，二次回路中存在异常缺陷分析方法，电压回路中性线断开或中性线电阻过大分析方法，分布式电源计量接线错误分析方法，台区内用户受电点在总表之前分析方法。系统针对所述故障，在采集系统已有的故障抄读、故障工单管理的基础上，提供一种基于专家系统的故障类型试算办法，对所述所有故障进行试算，评估特定故障对于线损计算的影响，并纳入线损分析范畴。

4.采集因素分析方法：该方法主要从数据采集主站与设备端的信道分析采集主站与采集设备的连接是否存在问题，通过监控所述信道，分析信道异常时其对线损计算的影响，涉及的相关子方法如下：

1)采集信号异常分析方法：针对集中器与主站通信不良的问题，本发明提供一种信道监控方法，在几乎不占信道流量的前提下，通过不间断监控信通通信情况，实时查看信号情况，对于信号不稳定的信道，通过补采方法保证数据完整性，减少信道对线损计算的影响。

2)集中器参数设置错误分析方法：针对采集系统台区总表参数未下发或下发错误、集中器中电能表参数设置丢失或与采集系统不一致的问题，本发明提供一种监控、管理设备参数的方法，方法中通过定时调度算法对设备进行实时监控，对相关参数进行固化管理，当设备参数出现丢失或差异时，所述方法可以监控得到差异并对差异进行恢复，并对相关集中器进行标注，查看恢复前后线损变化。

3)集中器冻结数据失败或错误分析方法：针对在采集系统中召测不到电能表日冻结数据，但可透传抄到电能表日冻结数据的问题，本方法添加未冻结电表透传任务支持，对于未抄读的电表进行标注，对透传前后线损进行对比，标注相关电表对线损计算的影响。

4)台区跨零点停电分析方法：针对台区跨零点停电后，部分电能表不能冻结日数据。集中器抄表失败或采集错误的问题，本方法添加停上电上报、停上电事件抄读的任务，过滤跨零点停电事件，对于跨零点停电的台区统计相关电表冻结数据，对于未冻结的数据进行补抄，比较抄读前后线损计算结果差异，评估所述方法对线损计算的影响。

5.窃电因素分析方法：窃电基本类型大体可分为：欠压窃电、欠流窃电、移相窃电、扩差窃电和无表窃电，该方法主要总结各类窃电手段，针对窃电方法提供相对应的监测反制方法，涉及的相关子方法如下：

1)零火线电流分析方法：零火线差异大对于窃电的排查作用非常有效，由于采集时间无法做到完全同步，因此一次的零火线电流差异大不能说明任何问题，而一天中多次轮询获取的零火线电流一直差异大就可以判断有很大的窃电嫌疑。本发明提供透传抄读零火线电流的任务，任务首先通过过滤用电异常用户，然后在信道空闲时透传抄读零火线电流，对于零火线电流差异较大的用户，试算正常用电量，由此评估零火线电流差异对线损计算的影响。

2)开表盖分析分析方法：通过开表盖事件的详细信息可以直接定位到现场有问题的电表，该方法的比较实用，而且准确性很高。除了误动作的特殊情况(该种情况很好判别，开盖次数非常多)，对于有开盖记录的，并且开盖时间较长，就有非常大的改表窃电嫌疑。本发明提供事件上报、定时抄读开表盖事件的方法，查看开表盖前后电能示值的差异，通过用电量试算，评估开表盖事件对于线损计算的影响。

3)采集数据系统分析方法：根据系统内的二次计算的数据(包括三相负荷不平衡数据信息、台区功率因数数据信息等)统筹判断相关因素对线损分析的影响。

本发明主要用于用电信息采集系统中低压台区线损分析及线损问题定位等领域，有效地解决了线损分析工作效率低、管理效率低、台区线损整体情况分析片面等问题，通过直观展示台区线损分析得分，得到当前线损现状及相关影响因素，提高了工作效率、管理效率。

附图说明

图1为综合大数据分析的台区线损系统结构图；

图2为低压台区线损分析流程图；

具体实施方式

以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此。需指出的是，以下若有未特别详细说明之过程，均是本领域技术人员可参照现有技术理解或实现的。

本实施里提供的综合大数据分析的台区线损系统内各设备及程序组件的连接情况如图1所示。系统整体架构包括数据采集设备、数据采集主站、低压线损分析平台，其中采集设备负责用电信息的采集和上传，数据采集主站主要用于设备端信息的采集、控制、存储，数据内容包含电压、电流、功率、事件等原始数据，低压线损分析平台主要用于综合数据库存储的原始数据，对数据进行加工整合，分别从档案、统计、计量、采集、窃电等方向分析线损的影响因素，对相关影响因素进行汇总，应用基于专家系统的决策树算法，确定各影响因素的权重，最终得到当前台区的线损现状及是否需要治理。

本发明主要应用于低压台区线损分析及治理，解决了企业在线损治理方面效率低、管理效率低，线损治理方向不全面等问题。

本实施例的低压台区线损分析方法的实施流程图如图2所示：

第一步：通过采集设备、数据采集主站完成用户用电信息采集，并在采集主站完成档案等基础信息的录入，采集主站对基础数据进行二次计算，对相关结果存入数据库。

第二步：针对低压台区线损计算，线损分析平台创建适合台区的线损计算模型。

第三步：根据创建的线损分析模型，线损分析平台定时定频的对所有台区的日线损进行计算，计算结果存于数据库。

第四步：根据台区日线损结算结果，作为台区线损分析的初步依据，优先对于高损、负损的台区进行监控，排查高损或负损的影响因素及原因，如果设置监控，则相关台区处于被监控状态，执行第五步之后相关操作。

第五步：对于处于监控状态的台区，线损分析平台内的透传任务、上报监控子系统、参数档案监控调度子系统等算法会对监控台区有效，分别对该台区内的零火线电流、事件类信息、时钟、电表示值等电表端数据进行透传抄读；对终端参数、终端内档案、终端内冻结数据进行抄读；对异常事件类型信息进行监控并获取上报类信息。

第六步：通过第五步获取的信息进行归类加工，使用试算器对相关线损计算有影响的因素进行试算。

第七步：对第六步试算的结果，得到试算前后的线损值，通过比较器得到的前后差异值及差异情况。

第八步：针对不同的线损响应因素，使用基于专家系统的决策树算法，评估相关因素对线损计算的影响。其中专家系统固化人工经验，并根据系统确定决策树的权重选择和当前影响因素的直接得分，最终通过计算公式

其中S为台区线损分析得分，s_i为分支分析方法直接得分，k_i为分支分析方法在专家系统的决策树算法中的分析权重，l为分析台区的线损率，p为台区线损分析综合调节系数。

本发明主要针对当前线损分析工作效率低，管理效率低，人工干预强，线损分析片面及治理不彻底等问题，提出一直综合大数据分析的低压台区线损分析方法，有效的解决了所述问题，通过直观展示台区线损分析得分，得到当前线损现状及相关影响因素。为线损治理提供依据。

以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种综合大数据分析的台区线损分析系统，其特征在于：包括数据采集设备、数据采集主站、低压线损分析平台；

所述数据采集设备包括用户电能表、集中器、专变终端、厂站终端；，所述电能表分别通过电力线、RS485、RS485与集中器、专变终端、厂站终端连接；

所诉数据采集主站包括网络安全设备、数据采集前置软件、采集应用主站以及相关客户端；

所述低压线损分析平台包括数据库服务器与线损分析服务器，所述数据库服务器与线损服务器通过宽带连接；所述低压线损分析平台包括数据库服务器与线损分析平台服务器，所述数据库服务器与线损分析平台服务器通过光纤连接，所述线损分析平台包含采集档案分析、统计因素分析、计量因素分析、采集因素分析、窃电因素分析、数据汇总与报告查看；

1.所述数据采集设备、数据采集主站、低压线损分析平台分别通过宽带连接。

2.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析系统，其特征在于：所述数据采集设备主要用于采集用户测电压、电流、功率等原始数据；所述数据采集主站主要用于读取接收电压、电流、功率等原始数据，对原始数据进行预处理，最终存入数据库，数据库存储记录包括，：电表示值、用电电量、设备异常信息、时钟等信息；所述低压线损分析平台主要用于线损原因分析与定位，分别从档案因素、统计因素、计量因素、采集因素、窃电因素等方面进行分析，确定每种因素对线损线性及非线性影响，所述分析结果汇总主要应用基于专家系统的决策树算法对线损分析结果进行汇总得分，对线损程度定级定位。

3.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中采集档案分析方法，包含台区总表电流互感器档案倍率与现场不一致分析方法，台区内经互感器接入用户的系统档案中倍率错误分析方法，用户计量点档案与现场不一致分析方法，台区档案不完整分析方法，台户关系不一致分析方法，流程归档不同步分析方法。

4.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中统计因素分析方法，包含分布式电源上网电量未统计分析方法，电能示值未冻结分析方法，总表与分表电量不同期分析方法。

5.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中计量因素分析方法，包含电能表电流线接反分析方法，电能表电流、电压相别不一致分析方法，电能表故障分析方法，电流互感器二次回路进出线接反分析方法，电流互感器故障分析方法，电流互感器二次回路过负荷分析方法，电流互感器实际倍率与标称铭牌不符分析方法，电流互感器倍率过大分析方法，二次回路中存在异常缺陷分析方法，电压回路中性线断开或中性线电阻过大分析方法，分布式电源计量接线错误分析方法，台区内用户受电点在总表之前分析方法。

6.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中采集因素分析方法，包含采集信号异常分析方法，集中器参数设置错误分析方法，集中器冻结数据失败或错误分析方法，台区跨零点停电分析方法。

7.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中窃电因素分析方法，包含零火线电流分析方法，开表盖分析方法，采集数据系统分析方法。

8.根据权利要求1所述的综合大数据分析的台区线损分析分析方法，其特征在于：所述线损分析平台中数据汇总与报告查看，综合各类大数据来源，使用基于专家系统的决策树算法，对权利要求2-7所述分析方法进行权重决策，最终得到台区线损得分，以线损得分确定分析台区的影响因素及线损严重程度，计算公式为：

其中S为台区线损分析得分，s_i为权利要求2-7所述分析方法直接得分，k_i为权利要求2-7所述分析方法在专家系统的决策树算法中的分析权重，l为分析台区的线损率，p为台区线损分析综合调节系数。

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