CN112712240A - 一种台区线损成因分析方法及装置 - Google Patents

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姜海龙
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Abstract

本发明公开了一种台区线损成因分析方法及装置，其中，方法包括：采集预设台区的运行数据；根据运行数据，从预设台区中确定异常台区；获取异常台区的多个评估指标；基于多个评估指标构造判断矩阵，并基于判断矩阵计算各评估指标的权重系数；根据权重系数和评估指标对应的数值计算各评估指标的线损评分，并基于线损评分分析异常台区的线损成因。解决了现有技术对造成线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状态无法高效运行的技术问题。

Description

一种台区线损成因分析方法及装置
技术领域
本发明涉及电力分析技术领域，尤其涉及一种台区线损成因分析方法及装置。
背景技术
随着经济的快速发展，生态破坏与环境污染等问题日益加剧，节能减排势在必行，电力行业是节能减排的重要领域之一，提高运行效率与能源充分利用和电力的关系日益紧密。在整个电力系统的线损中，台区线损占较大比重，严重影响电力低压网络“精细化”管理战略。线损率是电力企业的一项重要综合性技术经济指标，它能反映出供电企业的规划设计、生产技术和运行管理水平。为有效挖掘同期线损管理系统中数据的价值，电力公司需要从战略高度着眼、战术角度入手，将先进的数据挖掘技术手段和科学的系统采集数据手段有机地结合起来。
目前，针对低压台区线损进行测算及成因分析的研究还比较少，且在分析特征参数与线损率的映射关系时，仅通过台区特征参数值构建映射模型。台区线损管理仍然处于初步阶段，只是粗略统计了台区的同期线损值，并没有对台区线损情况进行细化分析，对造成技术线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状况达不到绿色高效地运行。
发明内容
本发明提供了一种台区线损成因分析方法及装置，用于解决现有技术对造成线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状态无法高效运行的技术问题。
本发明提供的一种台区线损成因分析方法，包括：
采集预设台区的运行数据；
根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
获取所述异常台区的多个评估指标；
基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分分析所述异常台区的线损成因。
可选地，所述采集预设台区的运行数据的步骤，包括：
获取台区用电数据库，从所述台区用电数据库中采集预设台区的运行数据。
可选地，所述评估指标包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率、负荷分布方式。
可选地，所述基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数的步骤，包括：
采用所述评估指标构造比较矩阵；
采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
计算所述比较矩阵的几何平均值；
对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到各所述评估指标的第一权重系数；
基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
本发明还提供了一种台区线损成因分析装置，包括：
运行数据采集模块，用于采集预设台区的运行数据；
异常台区确定模块，用于根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
评估指标获取模块，用于获取所述异常台区的多个评估指标；
权重系数计算模块，用于基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
线损成因分析模块，用于根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分分析所述异常台区的线损成因。
可选地，所述运行数据采集模块，包括：
运行数据采集子模块，用于获取台区用电数据库，从所述台区用电数据库中采集预设台区的运行数据。
可选地，所述评估指标包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率、负荷分布方式。
可选地，所述权重系数计算模块，包括：
比较矩阵构造子模块，用于采用所述评估指标构造比较矩阵；
判断矩阵转换子模块，用于采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
几何平均值计算子模块，用于计算所述比较矩阵的几何平均值；
归一化平均值计算子模块，用于对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
第一权重系数计算子模块，用于根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到各所述评估指标的第一权重系数；
最大特征值计算子模块，用于基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
一致性检验子模块，用于基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
权重系数确定子模块，用于当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
本发明还提供了一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如上任一项所述的台区线损成因分析方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行如上任一项所述的台区线损成因分析方法。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：本发明通过采集预设台区的运行数据；根据运行数据，从预设台区中确定异常台区；获取异常台区的多个评估指标，并计算评估指标对应的评估参数；基于多个评估指标构造判断矩阵，并基于判断矩阵计算各评估指标的权重系数；根据权重系数和评估参数计算异常台区的线损评分，并基于线损评分确定异常台区线损成因，解决了现有技术对造成线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状态无法高效运行的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种台区线损成因分析方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例提供的评估指标权重系数计算过程的步骤流程图；
图3为本发明实施例提供的一种台区线损成因分析装置的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种台区线损成因分析方法及装置，用于解决现有技术对造成线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状态无法高效运行的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种台区线损成因分析方法的步骤流程图。
本发明提供的一种台区线损成因分析方法，具体可以包括以下步骤：
步骤101，采集预设台区的运行数据；
在电力系统中，台区是指(一台)变压器的供电范围或区域。
在本发明实施例中，预设台区的运行数据可以包括配变负载率、配变终端运行参数和电表运行参数。其中，配变终端运行参数可以包括主干线电流、主干线规格、功率因数等运行信息；电表运行参数可以包括电压、有功功率、电流等用户用电信息。
在本发明实施例中，预设台区的运行数据可以从台区用电数据库中采集得到。
在一个示例中，在采集到台区的运行数据后，可以对所采集到的运行数据进行数据清洗，以消除重复或残缺数据对后续计算的干扰。
步骤102，根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
在获取了预设台区的运行数据后，可以基于该运行数据计算预设台区的主干线线损值和台区的零线损耗值；并基于主干线线损值和零线损耗值计算台区的理论线损值。
在计算得到台区的理论线损值后，可以通过比对台区同期线损值和理论线损值之间的差异，来确定异常台区。
在具体实现中，台区理论线损可通过以下公式计算得到：
ΔW＝ΔWphase+ΔWN
Figure BDA0002854148700000051
其中，ΔW为台区的理论线损值；ΔWphase为台区主干线线损值；ΔWN为台区的零线损耗值。
台区同期线损值ΔWt可通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002854148700000052
其中，供出电量指台区用户的售电量。
台区计算异常分类指标如下：
Figure BDA0002854148700000053
步骤103，获取所述异常台区的多个评估指标；
在本发明实施例中，可以建立异常台区技术线损多元评估指标体系，以通过对多元化的评估指标的协同分析，以从中确定线损的主要成因，以及尽可能准确地计算台区的线损程度。
在本发明实施例中，评估指标可以包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率和负荷分布方式。
在具体实现中，配变负载率可通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002854148700000061
其中，Pave为配变负荷实际值，P额为配电负荷额定值。
在一个示例中，配变负载率异常评估标准如下所示：
Figure BDA0002854148700000062
在具体实现中，三相电流不平衡度可通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002854148700000063
其中，Imax为三相电流最大值；Imin为三相电流最小值。
在一个示例中，三相电流不平衡度异常评估标准如下所示：
Figure BDA0002854148700000064
在具体实现中，主干线负载率可通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002854148700000065
其中，Imean为主干线电流实际值；I额为主干线电流额定值。
在一个示例中，主干线负载率异常评估标准如下所示：
Figure BDA0002854148700000066
在本发明实施例中，无功补偿率可通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002854148700000067
Figure BDA0002854148700000071
其中，Q为所需补偿的总无功功率，单位为kvar；α为平均负荷系数；Pmax为用户最大负荷，单位为Kw；
Figure BDA0002854148700000072
为补偿前平均功率因数角；
Figure BDA0002854148700000073
为补偿后平均功率因数角；β无功补偿为无功补偿率。
在一个示例中，无功补偿率的异常评估标准如下所示：
Figure BDA0002854148700000074
在具体实现中，负荷分布判定如下：
Ptotal,tou＝∑(Pm,首)
Ptotal,zhong＝∑(Pm,中)
Ptotal,wei＝∑(Pm,尾)
Figure BDA0002854148700000075
Figure BDA0002854148700000076
其中，Ptotal,tou为首端电表的用电量之和；Ptotal,zhong为中部电表的用电量之和；Ptotal,wei为尾端电表的用电量之和；Ke为负荷分布系数。
步骤104，基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
在本发明实施例中，基于多个评估指标可以构造判断矩阵，基于判断矩阵可以计算各评估指标的权重系数。
在本发明实施例中，如图2所示，所述基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数的步骤，包括：
S21，采用所述评估指标构造比较矩阵；
S22，采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
S23，计算所述比较矩阵的几何平均值；
S24，对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
S25，根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到第一权重系数；
S26，基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
S27，基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
S28，当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
在具体实现中，根据评估指标之间的相对偏重，可以建立比较矩阵A＝(aij)n×n；
其中，
Figure BDA0002854148700000081
在一个示例中，对各评估指标进行主观打分，可以得到比较矩阵如下：
Figure BDA0002854148700000082
以下步骤均以此比较矩阵为基础进行相应计算，但本领域技术人员可根据实际需求对评估指标进行任意打分来得到不同的比较矩阵，本发明实施例对此不作具体限制。以下步骤中所涉及的数值也不应成为对本发明实施例的限制。
基于比较矩阵，可以通过以下公式计算得到各评估指标的排序系数ri：
Figure BDA0002854148700000083
可得，r＝[6,4,4,8,3]T
接着，利用极差法将比较矩阵A转换为判断矩阵C＝(cij)n×n；其中，
Figure BDA0002854148700000084
R＝rmax-rmin。
在一个示例中，基于上述所选的比较矩阵，展开可得判断矩阵如下：
Figure BDA0002854148700000085
再接着，求取判断矩阵的几何平均值bi：
Figure BDA0002854148700000091
对几何平均值bi进行归一化处理后得到归一化平均值后，通过几何平均值和归一化平均值可以计算得到判断矩阵中各评估指标的第一权重系数W＝(w1,w2,...,wn)，公式如下：
Figure BDA0002854148700000092
可得W＝[0.223,0.136,0.186,0.342,0.113]T。
再基于第一权重系数，可计算得到判断矩阵的最大特征值λmax：
Figure BDA0002854148700000093
得出：λmax＝4.298。
接着对所计算得到的第一权重系数进行一致性检验，公式如下：
Figure BDA0002854148700000094
可得CR＝-0.157。
RI称为平均随机一致性指标：
RI＝[0 0 0.52 0.89 1.12 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.581.59]；
本发明实施例中，n取5，则RI＝1.12。
若CR≥0.1，则不满足一致性要求，可重新为评估指标打分，重新执行步骤S22-S27；
若CR<0.1，则满足一致性要求，前面计算的权重值可使用。
步骤105，根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分确定所述异常台区的线损成因。
在本发明实施例中，根据权重系数和评估指标对应的数值可计算各评估指标的线损评分，并进一步计算得到技术线损成因综合得分：
S＝0.223*β配变负载率+0.136*β三相电流不平衡度+
0.186*β主干线负载率+0.342*β无功补偿率+0.113*Ke
其中，S为技术线损成因综合得分。
根据各评估指标的线损得分，可分析得到台区线损的主要成因。根据技术线损成因综合得到，可得到台区的线损程度。
本发明通过采集预设台区的运行数据；根据运行数据，从预设台区中确定异常台区；获取异常台区的多个评估指标，并计算评估指标对应的评估参数；基于多个评估指标构造判断矩阵，并基于判断矩阵计算各评估指标的权重系数；根据权重系数和评估参数计算异常台区的线损评分，并基于线损评分确定异常台区线损成因，解决了现有技术对造成线损异常的原因考虑不到位，导致台区运行状态无法高效运行的技术问题。
请参阅图3，图3为本发明实施例提供的一种台区线损成因分析装置的结构框图。
本发明实施例提供了一种台区线损成因分析装置，包括：
运行数据采集模块301，用于采集预设台区的运行数据；
异常台区确定模块302，用于根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
评估指标获取模块303，用于获取所述异常台区的多个评估指标；
权重系数计算模块304，用于基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
线损成因分析模块305，用于根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分分析所述异常台区的线损成因。
在本发明实施例中，所述运行数据采集模块301，包括：
运行数据采集子模块，用于获取台区用电数据库，从所述台区用电数据库中采集预设台区的运行数据。
在本发明实施例中，所述评估指标包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率、负荷分布方式。
在本发明实施例中，所述权重系数计算模块304，包括：
比较矩阵构造子模块，用于采用所述评估指标构造比较矩阵；
判断矩阵转换子模块，用于采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
几何平均值计算子模块，用于计算所述比较矩阵的几何平均值；
归一化平均值计算子模块，用于对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
第一权重系数计算子模块，用于根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到第一权重系数；
最大特征值计算子模块，用于基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
一致性检验子模块，用于基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
权重系数确定子模块，用于当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
本发明实施例还提供了一种电子设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行本发明实施例所述的台区线损成因分析方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行本发明实施例所述的台区线损成因分析方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种台区线损成因分析方法，其特征在于，包括：
采集预设台区的运行数据；
根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
获取所述异常台区的多个评估指标；
基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分分析所述异常台区的线损成因。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集预设台区的运行数据的步骤，包括：
获取台区用电数据库，从所述台区用电数据库中采集预设台区的运行数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评估指标包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率、负荷分布方式。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数的步骤，包括：
采用所述评估指标构造比较矩阵；
采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
计算所述比较矩阵的几何平均值；
对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到各所述评估指标的第一权重系数；
基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
5.一种台区线损成因分析装置，其特征在于，包括：
运行数据采集模块，用于采集预设台区的运行数据；
异常台区确定模块，用于根据所述运行数据，从所述预设台区中确定异常台区；
评估指标获取模块，用于获取所述异常台区的多个评估指标；
权重系数计算模块，用于基于多个所述评估指标构造判断矩阵，并基于所述判断矩阵计算各所述评估指标的权重系数；
线损成因分析模块，用于根据所述权重系数和所述评估指标对应的数值计算各所述评估指标的线损评分，并基于所述线损评分分析所述异常台区的线损成因。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述运行数据采集模块，包括：
运行数据采集子模块，用于获取台区用电数据库，从所述台区用电数据库中采集预设台区的运行数据。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述评估指标包括配变负载率、三相电流不平衡度、无功补偿率、主干线负载率、负荷分布方式。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述权重系数计算模块，包括：
比较矩阵构造子模块，用于采用所述评估指标构造比较矩阵；
判断矩阵转换子模块，用于采用极差法将所述比较矩阵转换为判断矩阵；
几何平均值计算子模块，用于计算所述比较矩阵的几何平均值；
归一化平均值计算子模块，用于对所述几何平均值进行归一化处理，得到归一化平均值；
第一权重系数计算子模块，用于根据所述几何平均值和所述归一化平均值计算得到各所述评估指标的第一权重系数；
最大特征值计算子模块，用于基于所述第一权重系数计算所述判断矩阵的最大特征值；
一致性检验子模块，用于基于所述最大特征值对所述第一权重系数进行一致性检验；
权重系数确定子模块，用于当检验通过时，确定所述第一权重系数为权重系数。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的台区线损成因分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的台区线损成因分析方法。
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