CN115203274A - 一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及配电变压器容量评估技术领域，具体地说，涉及一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统。包括：梳理营销电能数据和用户用电采集数据后，利用数据清洗技术重构用电数据库；对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配；在特征数据库中，通过分析线损率波动产生根本原因，建立异常负荷自动诊断模块；利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户。本发明设计可实现企业有效把控和监管变压器，减少人工筛查，减少变压器容量检测的无效工作量；同时化被动为主动，对大工业用户用电负荷特性进行实时监测，对变压器容量进行查询和异常分析，规避电网企业在基本电价上的损失。
Description
技术领域
本发明涉及配电变压器容量评估技术领域，具体地说，涉及一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统。
背景技术
部分电力用户为了减少基本电费，采用“装大报小，容量低标”的方式，即采用“替换铭牌、少报容量”等手段“欺瞒”电网企业，使电网企业蒙受严重的经济损失。同时个别变压器生产企业为了自身利益最大化，采用“以小充大，容量高标”的方式，即在变压器招标投标中用高损耗、小容量的变压器顶替低损耗、大容量的配电变压器，使用户的利益受损。
随着电网数字化建设的推行，厂站电能采集终端、配变监测计量终端、负荷管理终端等智能终端的普及率大幅提高，电力系统正朝着“全面客观、精确可测、高度可控”的目标发展，利用大数据技术进行配电变压器的容量异常检测和筛查也成为可能。
公开号为CN108663651A的发明专利公开了一种基于多源数据融合的智能电能表运行状态评价系统，包括：多源数据采集模块，用于获取与智能电能表运行状态相关的多源数据，多源数据包括营销业务应用系统数据、用电信息采集数据和计量生产调度平台数据；数据清洗模块，用于对采集的多源数据进行清洗处理，形成清洗数据库；分析评价模型存储模块，用于存储与智能电能表运行状态相关的状态评价指标、相应权重及电能表状态评分策略；分析评价模块，用于调用与分析评价模型存储模块中状态评价指标、相应权重及电能表状态评分策略，基于清洗处理后的多源数据对智能电能表运行状态进行评价，获得评价结果。公开号为CN114329100A的发明专利公开了基于回路电流监测的区域电量管理系统，包括依次连接的无线电流传感器、数据采集模块及后台主机模块；所述无线电流传感器用于采集三相电流数据并将采集三相电流数据通过无线传输的方式发送给数据采集模块；所述数据采集模块用于对三相电流数据进行预处理并将预处理后的有效三相电流数据发送给后台主机模块；所述后台主机模块用于接收所述有效三相电流数据，调用算法计算线损和线损率，根据计算结果进行对比分析，根据对比分析结果进行数据展示和预警。
虽然上述技术方案均可以在一定程度上实现对智能电能表运行状态的评价并实现电能管理，但二者在运行过程中仍然存在没有通过精确比对来筛选怀疑对象的局限，导致异常对象的筛选识别精度不高。鉴于此，我们提出了一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统，该系统的筛查流程包括如下步骤：
S1、梳理营销电能数据和用户用电采集数据后，利用数据清洗技术重构用电数据库；
S2、对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配；
S3、在特征数据库中，通过分析线损率波动产生根本原因，建立异常负荷自动诊断模块；
S4、利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S1中，梳理营销电能数据和用户用电采集数据具体包括但不限于以下内容：
首先清理计划安排、收集资料、组织培训、清理资源准备，然后通过营销系统与用电采集系统、用户档案的比对结果，对有存疑用户现场修改用户信息，完善客户的电子化档案共用电合同；
其中，存疑用户的识别方法为：根据营销系统用户的电压等级、行业分类、供电线路、合同容量和变压器特性等信息，结合用电采集系统的计量点编号、变压器编号、变压器工作中的电压电流曲线和负荷曲线等信息，与用户档案信息比对结果，确定有信息差异的存疑用户；
其中，变压器特征包括但不限于：体积、散热面积、空负载损耗、短路阻抗和直流电阻；
同时，利用数据清洗技术重构用电数据库具体包括但不限于以下内容：
根据现有的营销系统、用电采集系统等数据集，将数据集合当中与实际业务逻辑不相符合的错误，以及重复、多源数据逻辑不一致性等情况清洗，构建高质量的数据库，以供不同的信息系统使用，实现数据资源的高度共享。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S2中，对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配的具体方法为：
对配变低标容量变压器的包括但不限于电压、电流、负荷情况及空/负载损耗的用电特征，利用现有的配变智能终端，基于电压、电流采样和负荷情况，在不停电的情况下近似获取配变空载损耗、负载损耗，提取关键特征参数，并与用电数据库进行特征匹配以建立特征匹配数据库。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S2中，特征匹配的具体算法流程包括：
已知低标容量变压器用电特征为：电压、电流和负荷曲线，空载损耗和负载损耗；
对电压、电流和负荷曲线，设曲线的特征值为(x1,x2,…,xk)，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着曲线特征值的取值范围(X1,X2,…,Xk)，其中X1＝[x1min,x1max],X2＝[x2min,x2max],…,Xk＝[xkmin,xkmax]；
对空/负载损耗，设空载损耗、负载损耗分别为：Po,Pc，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着空/负载损耗的取值范围：P1＝[Pomin,Pomax]，P2＝[Pcmin,Pcmax]；
即完成特征匹配。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S3中，分析线损率波动产生根本原因的具体方法为：
S3.1、首先界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素；
S3.2、如果引起线损率波动的因素是必然因素，则通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S3.1中，界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素的具体方法为：
对于分线线损率波动而言，线损率连续三日超出控制线的馈线、线损率在控制线内连续三个月向同一个方向偏移的馈线、线损率长期不合格的馈线均被定义为由必然因素引起的波动；
对于分台区线损率波动而言，线损率由合格变化为不合格的台区、线损率由不合格变化为合格的台区、线损率在控制线内连续三个周期向同一个方向偏移的台区、线损率长期不合格的台区均被定义为由必然因素引起的波动。
其中，所述线损率为线损电量占供电量的百分比称为线路损失率，可以利用供电量和售电量之差计算。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S3.2中，通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因，其中，必要的数据包括但不限于：
对于馈线而言，需要采集的数据包括站线变户总体情况、关口表运行情况、负控/配变运行情况、转供电(负荷调整)情况、两票操作情况；
对于台区而言，需要采集的数据包括台区关口表(总表)运行情况、抄表反馈情况、互感器倍率是否异常、用户(表计)业务办理情况。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S4中，利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户，其中，数据分析方法具体为：
S4.1、对于馈线而言，包括通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；
S4.2、对于台区而言，包括通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S4.1中，对于馈线而言的具体数据分析方法包括：
通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定线损率变化拐点时间节点，获取同期用户电量数据，根据用户电量数据，计算用户电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象；
通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S4.2中，对于台区而言的具体数据分析方法包括：
通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定台区线损率变化拐点时间节点，获取同期全部三相表电量数据，根据用户电量数据，计算三相表电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象三相表一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象三相表电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象。
通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
本发明的目的之二在于，提供了一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统运行平台装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统的筛查流程步骤。
本发明的目的之三在于，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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统的筛查流程步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.该配电变压器容量异常的大数据筛查系统中，可以实现对智能电能表运行状态的评价并实现电能管理，通过精确比对来筛选怀疑对象，提高异常对象的筛选识别精度；
2.该配电变压器容量异常的大数据筛查系统中，可实现企业有效把控和监管变压器，减少人工筛查，减少变压器容量检测的无效工作量；同时化被动为主动，对大工业用户用电负荷特性进行实时监测，对变压器容量进行查询和异常分析，规避电网企业在基本电价上的损失。
附图说明
图1为本发明中示例性的配电变压器容量异常的大数据筛查系统流程框图；
图2为本发明中示例性的用户资料梳理流程框图；
图3为本发明中示例性的重构用电数据库流程框图；
图4为本发明中示例性的电子计算机平台装置结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1-图4所示，本实施例提供了一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统。
如图1所示，该系统的筛查流程包括如下步骤：
S1、梳理营销电能数据和用户用电采集数据后，进行专变用户档案对比，专变台台账信息对比，然后利用数据仓库技术和数据清洗技术重构用电数据库；
S2、对低标容量变压器特征进行分析，提取关键特征参数，建立特征匹配数据库，与用电数据库进行特征匹配；
S3、在特征数据库中，通过分析线损率波动产生根本原因，通过线损率进行筛选和用户日用电量的比对分析，建立异常负荷自动诊断模块；
S4、利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户，如经过信息采集、数据筛选、处理分析、快速判断等过程，对虚标容量变压器的用户快速筛选出来。
如图2所示，本实施例中，步骤S1中，梳理营销电能数据和用户用电采集数据具体包括但不限于以下内容：
首先清理计划安排、收集资料、组织培训、清理资源准备，然后通过营销系统与用电采集系统、用户档案的比对结果，对有存疑用户现场修改用户信息，完善客户的电子化档案共用电合同；
其中，存疑用户的识别方法为：根据营销系统用户的电压等级、行业分类、供电线路、合同容量和变压器特性等信息，结合用电采集系统的计量点编号、变压器编号、变压器工作中的电压电流曲线和负荷曲线等信息，与用户档案信息比对结果，确定有信息差异的存疑用户；
其中，变压器特征包括但不限于：体积、散热面积、空负载损耗、短路阻抗和直流电阻；
同时，如图3所示，利用数据清洗技术重构用电数据库具体包括但不限于以下内容：
根据现有的营销系统、用电采集系统等数据集，将数据集合当中与实际业务逻辑不相符合的错误，以及重复、多源数据逻辑不一致性等情况清洗，构建高质量的数据库，以供不同的信息系统使用，实现数据资源的高度共享。
本实施例中，步骤S2中，对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配的具体方法为：
对配变低标容量变压器的包括但不限于电压、电流、负荷情况及空/负载损耗的用电特征，利用现有的配变智能终端，基于电压、电流采样和负荷情况，在不停电的情况下近似获取配变空载损耗、负载损耗，提取关键特征参数，并与用电数据库进行特征匹配以建立特征匹配数据库。
进一步地，步骤S2中，特征匹配的具体算法流程包括：
已知低标容量变压器用电特征为：电压、电流和负荷曲线，空载损耗和负载损耗；
对电压、电流和负荷曲线，设曲线的特征值为(x1,x2,…,xk)，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着曲线特征值的取值范围(X1,X2,…,Xk)，其中X1＝[x1min,x1max],X2＝[x2min,x2max],…,Xk＝[xkmin,xkmax]；
对空/负载损耗，设空载损耗、负载损耗分别为：Po,Pc，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着空/负载损耗的取值范围：P1＝[Pomin,Pomax]，P2＝[Pcmin,Pcmax]；
即完成特征匹配。
本实施例中，步骤S3中，分析线损率波动产生根本原因的具体方法为：
S3.1、首先界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素；
S3.2、如果引起线损率波动的因素是必然因素，则通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因。
进一步地，步骤S3.1中，界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素的具体方法为：
对于分线线损率波动而言，线损率连续三日超出控制线的馈线、线损率在控制线内连续三个月向同一个方向偏移的馈线、线损率长期不合格的馈线均被定义为由必然因素引起的波动；
对于分台区线损率波动而言，线损率由合格变化为不合格的台区、线损率由不合格变化为合格的台区、线损率在控制线内连续三个周期向同一个方向偏移的台区、线损率长期不合格的台区均被定义为由必然因素引起的波动。
其中，线损率为线损电量占供电量的百分比称为线路损失率，可以利用供电量和售电量之差计算。
进一步地，步骤S3.2中，通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因，其中，必要的数据包括但不限于：
对于馈线而言，需要采集的数据包括站线变户总体情况、关口表运行情况、负控/配变运行情况、转供电(负荷调整)情况、两票操作情况；
对于台区而言，需要采集的数据包括台区关口表(总表)运行情况、抄表反馈情况、互感器倍率是否异常、用户(表计)业务办理情况。
本实施例中，步骤S4中，利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户，其中，数据分析方法具体为：
S4.1、对于馈线而言，包括通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；
S4.2、对于台区而言，包括通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象及台区分表历史电量趋势分析。
进一步地，步骤S4.1中，对于馈线而言的具体数据分析方法包括：
通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定线损率变化拐点时间节点，获取同期用户电量数据，根据用户电量数据，计算用户电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象；
通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
进一步地，步骤S4.2中，对于台区而言的具体数据分析方法包括：
通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定台区线损率变化拐点时间节点，获取同期全部三相表电量数据，根据用户电量数据，计算三相表电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象三相表一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象三相表电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象。
通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
为了验证本技术方案的可行性及有效性，则将其与上述公开号为CN108663651A的对比文件1(一种基于多源数据融合的智能电能表运行状态评价系统)和公开号为CN114329100A的对比文件2(基于回路电流监测的区域电量管理系统)进行对比分析，具体内容包括：
对比文件1公开了运行流程：获取多源数据，对采集的多源数据进行清洗处理，形成清洗数据库；其中，多源数据包括营销业务应用系统数据、用电信息采集数据和计量生产调度平台数据(相当于本技术方案中步骤S1的梳理营销电能数据和用户用电采集数据后，利用数据清洗技术重构用电数据库)，因此，对比文件1与本技术方案存在如下区别技术特征：
1)步骤S2的低标容量变压器特征分析，与用电数据库进行特征匹配；
2)步骤S3的在特征数据库中，通过分析线损率波动产生根本原因，建立异常负荷自动诊断模块；具体地，分析线损率波动产生根本原因的方法为：首先界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素，如果引起线损率波动的因素是必然因素，通过必要的数据排查确定引起线损率波动根本原因。上述界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素的方法为：对于分线线损率波动而言，线损率连续三日超出控制线的馈线、线损率在控制线内连续三个月向同一个方向偏移的馈线、线损率长期不合格的馈线均被定义为由必然因素引起的波动；对于分台区线损率波动而言，线损率由合格变化为不合格的台区、线损率由不合格变化为合格的台区、线损率在控制线内连续三个周期向同一个方向偏移的台区、线损率长期不合格的台区均被定义为由必然因素引起的波动。其中所述线损率为线损电量占供电量的百分比称为线路损失率，可以利用供电量和售电量之差计算。具体分析为：对于馈线而言，包括通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；对于台区而言，包括通过台区分表全数据精确比对筛选怀疑对象、通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、台区分表历史电量趋势分析。
3)步骤S4的利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户。
对比文件2公开了：通过计算线损和线损率进行对比分析，根据对比分析结果进行数据展示和预警。但对比文件2并未涉及到线损率变化拐点与用户电量变化精确比对，因此并未公开本技术方案中对于馈线而言，通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；对于台区而言，通过台区分表全数据精确比对筛选怀疑对象、通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、台区分表历史电量趋势分析。
本技术方案中，建立异常负荷自动诊断模块后，利用异常负荷自动诊断模块通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户是不难想到的。
综上可知，对比文件1结合对比文件2以及常用手段，本技术方案与对比文件1、对比文件2具有以下区别技术特征：
通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；对于台区而言，通过台区分表全数据精确比对筛选怀疑对象、通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化(同比/环比)精确比对确定异常对象、台区分表历史电量趋势分析。
如图4所示，本实施例还提供了一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统运行平台装置，该装置包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序。
处理器包括一个或一个以上处理核心，处理器通过总线与存储器相连，存储器用于存储程序指令，处理器执行存储器中的程序指令时实现上述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统的筛查流程步骤。
可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统的筛查流程步骤。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面配电变压器容量异常的大数据筛查系统的筛查流程步骤。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤的过程可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：该系统的筛查流程包括如下步骤：
S1、梳理营销电能数据和用户用电采集数据后，利用数据清洗技术重构用电数据库；
S2、对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配；
S3、在特征数据库中，通过分析线损率波动产生根本原因，建立异常负荷自动诊断模块；
S4、利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户。
2.根据权利要求1所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S1中，梳理营销电能数据和用户用电采集数据具体包括但不限于以下内容：
首先清理计划安排、收集资料、组织培训、清理资源准备，然后通过营销系统与用电采集系统、用户档案的比对结果，对有存疑用户现场修改用户信息，完善客户的电子化档案共用电合同；
同时，利用数据清洗技术重构用电数据库具体包括但不限于以下内容：
根据现有的营销系统、用电采集系统等数据集，将数据集合当中与实际业务逻辑不相符合的错误，以及重复、多源数据逻辑不一致性等情况清洗，构建高质量的数据库，以供不同的信息系统使用，实现数据资源的高度共享。
3.根据权利要求1所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S2中，对低标容量变压器特征进行分析，与用电数据库进行特征匹配的具体方法为：
对配变低标容量变压器的包括但不限于电压、电流、负荷情况及空/负载损耗的用电特征，利用现有的配变智能终端，基于电压、电流采样和负荷情况，在不停电的情况下近似获取配变空载损耗、负载损耗，提取关键特征参数，并与用电数据库进行特征匹配以建立特征匹配数据库。
4.根据权利要求3所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S2中，特征匹配的具体算法流程包括：
已知低标容量变压器用电特征为：电压、电流和负荷曲线，空载损耗和负载损耗；
对电压、电流和负荷曲线，设曲线的特征值为(x1,x2,…,xk)，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着曲线特征值的取值范围(X1,X2,…,Xk)，其中X1＝[x1min,x1max],X2＝[x2min,x2max],…,Xk＝[xkmin,xkmax]；
对空/负载损耗，设空载损耗、负载损耗分别为：Po,Pc，那么对于进行分析的低标容量变压器库，对应着空/负载损耗的取值范围：P1＝[Pomin,Pomax]，P2＝[Pcmin,Pcmax]；
即完成特征匹配。
5.根据权利要求1所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S3中，分析线损率波动产生根本原因的具体方法为：
S3.1、首先界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素；
S3.2、如果引起线损率波动的因素是必然因素，则通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因。
6.根据权利要求5所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S3.1中，界定引起线损率波动的因素是偶然因素还是必然因素的具体方法为：
对于分线线损率波动而言，线损率连续三日超出控制线的馈线、线损率在控制线内连续三个月向同一个方向偏移的馈线、线损率长期不合格的馈线均被定义为由必然因素引起的波动；
对于分台区线损率波动而言，线损率由合格变化为不合格的台区、线损率由不合格变化为合格的台区、线损率在控制线内连续三个周期向同一个方向偏移的台区、线损率长期不合格的台区均被定义为由必然因素引起的波动。
7.根据权利要求6所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S3.2中，通过必要的数据排查确定引起线损率波动的根本原因，其中，必要的数据包括但不限于：
对于馈线而言，需要采集的数据包括站线变户总体情况、关口表运行情况、负控/配变运行情况、转供电情况、两票操作情况；
对于台区而言，需要采集的数据包括台区关口表运行情况、抄表反馈情况、互感器倍率是否异常、用户业务办理情况。
8.根据权利要求1所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S4中，利用异常负荷自动诊断模块，通过某种数据分析方法筛查存疑变压器用户，其中，数据分析方法具体为：
S4.1、对于馈线而言，包括通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量与怀疑对象电量变化精确比对确定异常对象、通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象；
S4.2、对于台区而言，包括通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象、通过线损电量变化与怀疑对象电量变化精确比对确定异常对象、通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象。
9.根据权利要求8所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S4.1中，对于馈线而言的具体数据分析方法包括：
通过线损率变化拐点与用户电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定线损率变化拐点时间节点，获取同期用户电量数据，根据用户电量数据，计算用户电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量与怀疑对象电量变化精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象；
通过现场侦查数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
10.根据权利要求8所述的配电变压器容量异常的大数据筛查系统，其特征在于：所述步骤S4.2中，对于台区而言的具体数据分析方法包括：
通过台区线损率变化拐点与全部三相表电量变化精确比对筛选怀疑对象的具体方法为：确定台区线损率变化拐点时间节点，获取同期全部三相表电量数据，根据用户电量数据，计算三相表电量数据特征值，通过与用电数据库进行对比，筛选怀疑对象；
通过线损电量变化与怀疑对象电量变化精确比对确定异常对象的具体方法为：锁定怀疑对象之后，调取怀疑对象三相表一段时间的用电数据，当线损电量与怀疑对象三相表电量出现同比/环比曲线正相关或曲线反相关时，即可确定异常对象。
通过现场侦察数据与后台实时监控数据精确比对锁定异常对象的具体方法为：确定异常对象之后，到现场对异常对象所设计变压器容量做进一步校核，和后台实时电压、电流和负荷的监控数据，作为变压器容量异常的证据。
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