蔡曉燕
摘 要:隨著科技的進(jìn)步和時(shí)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(jìn)新的技術(shù)手段,改善自身的運(yùn)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(wù)雙向互動(dòng)平臺(tái)共同組成電網(wǎng)與客戶信息流、業(yè)務(wù)流的智能用電大數(shù)據(jù)。此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的深入挖掘和實(shí)時(shí)分析,從而找到臺(tái)區(qū)線損的產(chǎn)生原因,對(duì)臺(tái)區(qū)線損的異常狀況進(jìn)行智能診斷,推動(dòng)臺(tái)區(qū)線損管理由結(jié)果管理轉(zhuǎn)向過程管理。文章將對(duì)基于智能用電大數(shù)據(jù)分析的臺(tái)區(qū)線損管理進(jìn)行探究。
關(guān)鍵詞:智能用電大數(shù)據(jù);分析;臺(tái)區(qū)線損;管理
前言
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等高新技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用使各行各業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)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(yīng)系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量,對(duì)其進(jìn)行有效管理,以保證電力的持續(xù)、穩(wěn)定供應(yīng)。智能用電大數(shù)據(jù)在臺(tái)區(qū)線損管理中的應(yīng)用通過對(duì)海量用戶用電信息的分析,深入挖掘信息價(jià)值,準(zhǔn)確找到線損因素,從而提升供電運(yùn)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(tái)區(qū)線損異常分析
供電臺(tái)區(qū)是指由一臺(tái)配電變壓器和一條配電線路、或由多臺(tái)配電變壓器和多條配電線路組成的集合。在電力供應(yīng)系統(tǒng)中,低壓配電網(wǎng)處于整個(gè)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(fù)雜,供電區(qū)域也較為復(fù)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(tái)區(qū)的方式對(duì)電力用戶進(jìn)行劃分和管理,臺(tái)區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)主要包括供電量、售電量和線損率等。其中,臺(tái)區(qū)線損是低壓線損管理的重要組成部分,對(duì)配網(wǎng)規(guī)劃、營銷用電、計(jì)量管理等方面都有密切關(guān)系,但由于低壓配網(wǎng)的復(fù)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(shù)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(jì)臺(tái)區(qū)與用戶的對(duì)應(yīng)關(guān)系、統(tǒng)計(jì)每日供售電情況、計(jì)算和統(tǒng)計(jì)每日臺(tái)區(qū)損失率和指標(biāo)完成情況等。目前使用的低壓線損計(jì)算方法主要包括平均電流負(fù)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(yīng)用解決了考核表與計(jì)量表不能同期抄表的問題,但臺(tái)區(qū)用戶采集覆蓋情況、臺(tái)區(qū)戶變關(guān)系等也會(huì)對(duì)線損計(jì)算產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)分析手段難以保證線損計(jì)算的準(zhǔn)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(shù)對(duì)低壓線損異常的產(chǎn)生原因進(jìn)行深入分析,為線損計(jì)算提供可靠的參數(shù),從而為臺(tái)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(tái)區(qū)線損異常診斷模型
2.1 可計(jì)算分析診斷模型
隨著用電用戶信息采集的覆蓋面不斷擴(kuò)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(dāng)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(duì)線損計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從而進(jìn)行更加有效的分析和診斷。為提高線損計(jì)算的準(zhǔn)確性,首先要制定參與線損計(jì)算的條件規(guī)則,將信息數(shù)據(jù)劃分為可計(jì)算數(shù)據(jù)和不可計(jì)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(duì)記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。因此,應(yīng)根據(jù)線損計(jì)算特征生成規(guī)則模型,使其能夠通過一組分類規(guī)則進(jìn)行表示。臺(tái)區(qū)線損的具體計(jì)算屬性包括公用配變、運(yùn)行臺(tái)區(qū)、考核電能表、用戶電能表、綜合倍率、采集安裝率等。同時(shí)滿足這些計(jì)算屬性的臺(tái)區(qū)屬于可計(jì)算臺(tái)區(qū),否則屬于不可計(jì)算臺(tái)區(qū)。其中采集安裝率的計(jì)算公式為:采集安裝率=已采表/應(yīng)采表×100%[3]。
2.2 合理性分析診斷模型
通過可計(jì)算分析模型確定臺(tái)區(qū)線損是否滿足可計(jì)算條件后,還要通過決策樹進(jìn)行歸納分析,從而保證分析計(jì)算結(jié)果的合理性。建立合理性分析診斷模型,對(duì)臺(tái)區(qū)線損計(jì)算的合理性進(jìn)一步分析,利用決策樹對(duì)記錄屬性和分類問題進(jìn)行檢驗(yàn),一個(gè)問題得到答案后下一個(gè)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(jié)構(gòu)包括根節(jié)點(diǎn)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)。決策樹模型的構(gòu)建主要以臺(tái)區(qū)線損的合理性分析屬性集作為依據(jù),主要節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建則采用遞歸算法。初始決策樹只包含一個(gè)類標(biāo)號(hào)為“合理性=是”的節(jié)點(diǎn),表示臺(tái)區(qū)線損率合理。然后對(duì)決策樹進(jìn)行細(xì)化,一個(gè)根節(jié)點(diǎn)包含兩類記錄,根據(jù)條件將其劃分為更小的子集,并對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遞歸。具體的決策樹模型如圖1所示。通過決策樹的構(gòu)建,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)線損異常原因的分類分析。如果再次基礎(chǔ)上增加用戶數(shù)量等子節(jié)點(diǎn),還能幫助管理人員深入分析臺(tái)區(qū)線損的其他影響因素[4]。
2.3 戶變關(guān)系分析模型
臺(tái)區(qū)線損分析的正確性受臺(tái)區(qū)戶變關(guān)系準(zhǔn)確性的直接影響,對(duì)停電事件采取終端主動(dòng)上報(bào)和智能表的自動(dòng)記錄、主站自動(dòng)采集相結(jié)合的方式,利用簡單屬性之間的相似度與相異度構(gòu)建臺(tái)區(qū)戶變關(guān)系模型。一般用單個(gè)屬性鄰近度的組合來定義對(duì)象之間的鄰近度。對(duì)象的相異性信息包含在屬性中,以此判斷兩個(gè)對(duì)象件的相異性。如果用戶表與總表的停電時(shí)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(duì)營銷檔案中臺(tái)區(qū)用戶的電表與總電表的差值,判斷用戶是否屬于本臺(tái)區(qū)[5]。
3 結(jié)束語
總而言之,基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺(tái)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(yùn)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(jì)效益。本文主要對(duì)基于智能用電大數(shù)據(jù)的臺(tái)區(qū)線損分析和診斷方法進(jìn)行分析,包括可計(jì)算分析診斷模型、合理性分析診斷模型和戶變關(guān)系分析模型等,希望能為智能大數(shù)據(jù)分析在臺(tái)區(qū)線損管理中中的應(yīng)用提供參考。
參考文獻(xiàn)
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