反窃电及线损监控中大数据技术的研究

反窃电及线损监控中大数据技术的研究

王娟 成丽红

内蒙古电力（集团）有限责任公司包头供电局 014010

摘要：配电台区做为电网公司重要供电单元，其节能增效工作愈发重要，但当前一线运维人员在降损治理时缺乏有效技术支撑，工作效率低下，亟需一款操作简单、智能高效的决策工具，助力台区节能增效工作。

关键词：线路逻辑名称；电流叠加算法；相序优化算法；线损管控

1反窃电及线损监控管理问题

反窃电及线损监控存在的问题痛点主要集中在基础数据、计算方法、分布式电源、台区运行状态监测4个方面。一是台区基础数据价值挖掘深度不够；由于台区CAD图拓扑结构建模技术空缺，台区运行数据无法与结构数据精准融合，导致线损细粒度计算数据缺失，未能有效发挥台区基础数据真正价值。二是现有反窃电及线损监控计算方法精度偏低；现有计算方法不具备分段计算和分相叠加计算功能，速度快但粒度粗，线损病因无法精准定位到具体相位或线段，降损工作消耗大量人力、物力且效果差。三是分布式电源未纳入细粒度线损计算；近年来，分布式电源使得配电台区从单一电源的辐射式网络转变为功率双向流动的有源网络，低压电网的分布发生本质的变化，台区低压线损治理难度进一步加大，但目前尚无将其影响纳入细粒度线损计算的先例。四是台区运行状态精细化监测工具空缺；现有台区运行状态检测工作侧重于台区总体状态监测，缺少台区末端运行状态监测、预警工具，在架空线、接户线和用户层级存在监控盲区，无法做到台区精益运维。

2大数据系统设计

2.1系统构架说明及软件开发工具

基于大数据的台区线损管控系统使用SpringBoot架构进行开发，以Windows系统为操作平台，后端采用Java+Node.js编程，进行业务逻辑处理。系统所需数据分别存储于数据中台和本地数据库中，其中本地MySQL数据库存储台区静态结构数据，数据中台存储台区动态运行数据，利用HttpAPI协议从数据中台索引台区运行数据。后台部署在某电力公司的云平台上，前端采用响应式布局框架，搭建便捷的可视化展示页面。

2.2技术线路

要进行细粒度的反窃电及线损监控理论计算，需要构建复杂的台区拓扑结构数据并融合台区运行数据，台区拓扑数据可通过绘制台区CAD图、制定逻辑转换规则由计算机自动转换生成；台区运行数据需要从数据中台云服务器索引，并经清洗拟合操作后按主、外键与台区结构数据融合；再用创新的分相电流叠加算法进行台区细粒度损耗计算，系统根据计算结果智能生成降损节电改造方案；利用结构可视化技术，对降损方案的实施效果进行展示，并对后续台区的运行状态进行实时监测。

2.2.3数据库模块

使用MySQL作为台区拓扑结构数据、优化方案、导线参数信息、台区运行数据存储容器。台区结构表主要存储台区拓扑结构信息，包括线路段逻辑名称、长度、发用电户号、挂接表箱号等；优化方案表与优化后台区属性表相关联，用于存储台区优化方案，包括：优化方案描述、“优化后台区属性表”ID等；导线参数表主要存储台区中导线的物理参数信息；台区运行数据表主要用来存储台区运行时产生的发、用电数据等信息。

2.2.4索引模块

台区运行数据从数据中台中获取，包含用电信息采集系统及营销系统集成的台区数据和供用电用户数据，使用HttpAPI的方式访问数据中台，提取相关数据，通过表箱编号、发用电户号与台区结构数据进行索引，索引出的台区运行数据与台区结构数据通过主外键融合。在数据安全方面，数据产品部署在公司内网，在大数据来源方面无风险，但在台区、线路基础数据构建过程中，可能存在人为因素造成数据错误，需要建立数据核查纠错机制，避免脏数据产生。

3系统实现功能

3.1实现台区结构数据构建

创新台区线路多分支树型逻辑表达模型，将台区接线CAD图高效、精准转换成台区拓扑结构表。遵循线路逐级构建的原则，依次进行台区维护、线路维护、接线维护、导线维护、台区结构构建、表箱T接用户关联、各省第三方电子地图导入7个步骤，实现台区结构数据快速、精确生成数据表格信息。该模型还将分布式电源纳入数据构建中，填补了行业空白，大幅度提高台区数据分析精度与细粒度。通过深挖台区基础数据的价值深度，避免了有效数据的浪费，为后期分析反窃电及线损监控提供必不可少的客观因素。

3.2实现台区数据精准融合

通过系统的数据处理模块，实现台区运行数据与结构数据融合。通过有效整合采集、营销、PMS系统中的台区运行数据，通过索引台区编号、表箱编号和用户编号，得到台区24h正、反向有功、无功功率，光伏用户每小时的发电功率，普通用户日冻结电量等数据，再经对异常数据的清洗、拟合后，将运行数据与台区结构数据的精准融合，生成完备的台区计算数据，选择日期，就可自动获取5年内任意1天、月、年的相关数据，为反窃电及线损监控分析工作提供有力的数据支撑。通过构建大数据中心，打通了信息孤岛，为基层供电企业提供了大量有效数据，进一步方便了大数据分析、智能辅助决策等技术的开发应用，充分实现了数据流动价值，为反窃电及线损监控治理工作提供了根本保障。

3.3实现降损改造方案智能推荐

创新分相电流叠加算法，通过计算台区损耗获取低压台区内需要治理改造的目标。改进了现有的分相电流迭代算法，可以对前期得到的台区融合数据进行分析计算，得出台区中各线路段的三相不平衡率，进而定位三相不平衡节点并筛选出卡脖子线路段、安全隐患线路段，最终得出台区中各线路段损耗，精准判断治理目标。

3.4实现台区运行状况动态监测

利用可视化技术，对台区各线路段运行信息进行实时动态监控。首页展示行政区划图，按行政区划显示各区供电所个数、台区个数、高损台区个数、高损台区占比等，点击进入各行政区划，显示行政区内供电所分布，及各供电所台区个数、高损台区个数、高损台区占比等。点击进入各供电所后，可选择查看供电所内台区。一是可直观监测台区中任意线路段、节点的电流密度、三相不平衡率、正反电流、电阻等运行信息：对超过安全电流密度、经济电流密度和正常电流密度的线路段，实现红、黄、绿分级预警，筛选卡脖子线路段；同时监测各节点的三相不平衡率等，辅助台区经理快速精准定位三相不平衡节点，智能生成降损改造方案，完成线损高台区治理工作实现，台区精益运维。二是可进行降损改造前后效果对比图显示：台区联动的线路端三相电流优化前后分布图；台区联动的线路端三相电流密度优化前后分布图；台区总线损优化前后分布图；台区高损耗线路区段优化前后分布图；台区三相均方根电流优化前后分布图；台区三相不平衡线路区段优化前后分布图；台区高损线路段三相电流密度优化前后分布图；卡脖子线路段改造前后电流密度分布图。进行分项数据的治理前后对比图显示，可直观展示改造前后的台区各项数值差距。

结束语

通过本系统进行线路台区分析时，可快速生成完备的逻辑拓扑数据，精确描绘出台区的脉络，对台区运行数据进行融合，真正实现了对台区的全面细粒度可视化监测，同时具备智能推荐降损、消缺方案的能力。基层运维人员在使用本系统时，无需了解逻辑规则及底层算法原理，仅需在系统内构建电网结构数据，即可完成相序优化及降损节电可视化展示等功能，有效指导电力企业做好新上普通用户和光伏用户T接单相相序最优化接入；新建台区合理布局,能从根本上解决电网“神经末梢”的线损问题,可推广性强，适合基层供电所台区经理使用。

参考文献

[1]基于多源数据系统融合的反窃电及线损监控智能检测[J].徐玉宁,谢樟.大众用电.2020(11)

[2]基于大数据分析的反窃电及线损监控综合治理排查模型研究及应用[J].陈未,潘越,符煌莹,沈华胄,岑颖蓓.浙江电力.2021(05)

[3]基于智能用电大数据分析的反窃电及线损监控管理研究[J].汤惠,田怀玉.低碳世界.2020(10)