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        臺區(qū)線損智能化管控模塊的開發(fā)及應(yīng)用

        2018-08-10 08:18:28邢毓卿陶特倫蔡奇宏馬澤宇
        電力需求側(cè)管理 2018年4期
        關(guān)鍵詞:智能用戶系統(tǒng)

        邢毓卿,陶特倫,蔡奇宏,馬澤宇

        (1.國網(wǎng)浙江杭州余杭區(qū)供電有限公司,杭州 311100;2.國網(wǎng)浙江臺州椒江區(qū)供電有限公司,浙江 臺州 318000;3.國網(wǎng)浙江蒼南縣供電有限責(zé)任公司,浙江 蒼南 3225800;4.國網(wǎng)浙江諸暨市供電有限公司,浙江 諸暨 311800)

        臺區(qū)線損是供電企業(yè)節(jié)能降耗的重要指標(biāo),該指標(biāo)反映了供電企業(yè)的綜合管理能力。加強臺區(qū)線損管理是通過內(nèi)部挖潛,提高企業(yè)效益的有效途徑。目前供電企業(yè)已從流程上對異常臺區(qū)治理工作進行規(guī)范,但是技術(shù)手段仍無法滿足實際工作的需求,智能化不足,導(dǎo)致現(xiàn)場核查工作量仍然比較大。本文通過分析臺區(qū)線損管理存在問題,針對性地提出解決措施,以助于電網(wǎng)企業(yè)提升臺區(qū)線損管理水平。

        1 存在問題分析

        臺區(qū)線損異常的原因比較復(fù)雜,涉及營配對應(yīng)、配變終端、用戶端等多個環(huán)節(jié)。目前電網(wǎng)企業(yè)已從流程上對異常臺區(qū)治理工作進行規(guī)范,但是因為臺區(qū)線損異常原因比較復(fù)雜,臺區(qū)線損管理想要做到精益化管控仍存在較大提升空間。通過調(diào)研分析,目前,異常臺區(qū)治理工作主要存在以下問題。

        (1)智能化程度低,依靠人工分析處理效率較低。目前異常臺區(qū)治理工作主要通過臺區(qū)管理者人工進行分析、判斷、處理。從梳理線損異常臺區(qū)清單開始,需要依次登錄采集系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、營配平臺等系統(tǒng)獲取異常臺區(qū)數(shù)據(jù),分析異常原因,且多數(shù)情況下還需要臺區(qū)管理者到現(xiàn)場核查情況,耗費大量的時間和精力。

        (2)各地區(qū)線損現(xiàn)狀存在差異,臺區(qū)管理者管理水平參差不齊。以浙江為例,各地市線損管理現(xiàn)狀存在差異,一些地區(qū)線損治理工作做的較好,已提前進入精益化管控階段,但另一些地區(qū)線損管理工作尚處于提升階段,因而必然導(dǎo)致各地區(qū)線損管理方法不同。

        有鑒于此,亟需開發(fā)一套可以打通各平臺接口獲取數(shù)據(jù)以實現(xiàn)智能診斷、為管理者提供最符合其所轄臺區(qū)線損治理方法的輔助工具,提高資源利用率和工作效率,并進一步提升異常臺區(qū)治理和臺區(qū)管理水平。

        2 模塊架構(gòu)

        以用電信息采集系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、PMS2.0系統(tǒng)為主要數(shù)據(jù)來源,設(shè)計了一個由數(shù)據(jù)庫、算法模型、模塊接口、人機界面構(gòu)成的智能化全流程管控模型。模塊由數(shù)據(jù)庫、算法模型及接口組成,如圖1所示。

        圖1 線損異常臺區(qū)治理智能化全流程管控模塊結(jié)構(gòu)圖

        數(shù)據(jù)庫:數(shù)據(jù)庫作為模塊數(shù)據(jù)中心,存儲臺區(qū)基本信息、臺區(qū)用戶信息、公變數(shù)據(jù)、表計數(shù)據(jù)、算法中間值、算法結(jié)論等一系列相關(guān)數(shù)據(jù),并通過算法、接口對數(shù)據(jù)進行更新維護。

        算法模型:根據(jù)線損異常閉環(huán)管控機制,設(shè)計預(yù)警算法、異常原因智能診斷模型、異常處理建議模型、異常處理評價模型以及模塊自評價、自學(xué)習(xí)算法等模型,實現(xiàn)臺區(qū)異常治理全流程精益化管控。

        模塊接口:設(shè)計模塊與采集系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、PMS2.0系統(tǒng)、公變終端系統(tǒng)等的內(nèi)部接口,從相關(guān)系統(tǒng)中實時或定時獲取臺區(qū)信息、用戶信息、表計信息等線損管控相關(guān)數(shù)據(jù)存儲、更新模塊數(shù)據(jù)庫。另外,預(yù)留了模塊與其他模塊或系統(tǒng)的通信接口,以便系統(tǒng)拓展。

        人機接口:設(shè)計模塊與線損管理工作人員的人機接口以及人機界面,實現(xiàn)模塊信息的輸出以及管理人員信息的輸入??紤]線損管理閉環(huán)機制中“預(yù)警、分析、治理、評估”各環(huán)節(jié)的可視化展現(xiàn)能力,實現(xiàn)異常治理全流程直觀可控。

        3 算法模型

        算法模型設(shè)計是該模塊設(shè)計的關(guān)鍵,算法模型涵蓋了線損異常治理閉環(huán)的全過程,主要包括綜合預(yù)警、智能分析、異常處理以及評價反饋。

        3.1 綜合預(yù)警模塊

        綜合預(yù)警模塊數(shù)據(jù)來源主要通過營銷系統(tǒng)、采集系統(tǒng),其預(yù)警邏輯核心為:線損絕對值、波動率和異常時間,例如:連續(xù)幾天線損異常、線損超過正常值、線損波動超過正常值、線損為負(fù)等。根據(jù)需求設(shè)計預(yù)警類型、預(yù)警等級,例如:通過設(shè)計臺區(qū)日線損率的上下限值、日線損波動率、周線損波動率、連續(xù)幾日線損異常等多個維度的指標(biāo)進行預(yù)警監(jiān)控。算法模型帶有默認(rèn)的預(yù)警閾值,操作人員還可根據(jù)實際需求、臺區(qū)狀況等調(diào)整預(yù)警值,并將重點監(jiān)控的臺區(qū)加入監(jiān)控群組設(shè)置在模塊首頁,實時查看線損波動情況。

        同時,根據(jù)各相關(guān)系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),對臺區(qū)線損有重要影響的事件進行預(yù)警,比如有停電信息的臺區(qū)、有大量輪換的臺區(qū)、有銷戶流程的臺區(qū)、現(xiàn)場實際物理連接與系統(tǒng)臺區(qū)用戶對應(yīng)關(guān)系不一致的載波臺區(qū)、營銷對應(yīng)關(guān)系與配電房對應(yīng)關(guān)系不一致的臺區(qū)、采集批量掉線的臺區(qū)等,并將臺區(qū)線損出現(xiàn)異常日期、異常臺區(qū)恢復(fù)日期寫入事件信息庫。

        3.2 智能分析模塊

        智能分析模塊由臺區(qū)線損異常模型庫及智能邏輯算法組成。異常模型庫內(nèi)設(shè)計有相對獨立的異常模型,主要以線損異常種類為基礎(chǔ),加入光伏臺區(qū)用戶異常等特殊異常類型建立異常模型庫。

        (1)公變端問題:公變檔案系統(tǒng)內(nèi)與現(xiàn)場不符、公變互感器二次側(cè)接線錯誤、公變終端或互感器故障、公變互感器變比配置不合理、公變?nèi)嘭?fù)荷不平衡。

        (2)用戶端問題:用戶檔案系統(tǒng)內(nèi)與現(xiàn)場不符、用戶接線錯誤、電能計量裝置或采集設(shè)備故障、用戶竊電問題、無表(定量)用戶問題、臺區(qū)下用戶采集未全覆蓋。

        (3)營配貫通問題:公變營配對應(yīng)問題、配變—表計對應(yīng)問題、線路割接引起的臺區(qū)線損異常。

        (4)其他問題:低壓線路技術(shù)狀況及運行不合理、用戶表計繞越公變計量接線、非用戶原因隱形損耗問題。

        智能邏輯算法負(fù)責(zé)訪問異常臺區(qū)數(shù)據(jù),與異常模型進行比對分析,按照異??赡茉蚋怕?,得出分析結(jié)論。

        3.3 異常處理流程

        根據(jù)智能分析模型得出的判斷結(jié)果,列出可能影響臺區(qū)線損的問題,并輸出相應(yīng)的異常處理建議。臺區(qū)線損的責(zé)任人員可以通過臺區(qū)異常的分析結(jié)果,結(jié)合自身的判斷,將流程通過接口發(fā)至相應(yīng)的系統(tǒng)及相關(guān)工作人員,相關(guān)工作人員處理完畢后將流程返還給責(zé)任人員。責(zé)任人員根據(jù)線損進行二次分析,線損恢復(fù)正常則直接歸檔;線損未恢復(fù)正常的,則判斷上一環(huán)節(jié)的工作人員是否處理完成,未完成的選擇回退給上一環(huán)節(jié),已完成的則再進行二次判斷,發(fā)至下一環(huán)節(jié),如此循環(huán),直至線損恢復(fù)正常,責(zé)任人員將流程歸檔。

        (1)公變終端問題:包括公變終端或互感器故障、計量二次側(cè)接線錯誤等公變終端問題。流程發(fā)至智能公用配變監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)工作人員,由相關(guān)工作人員處理完畢后返回。

        (2)用戶采集、計量異常問題:包括用戶無法采集、采集數(shù)據(jù)異常、電能表故障、“飛走”等用電信息采集系統(tǒng)內(nèi)的故障。流程發(fā)至用電信息采集系統(tǒng)的相關(guān)工作人員,由相關(guān)工作人員處理完畢后返回。

        (3)PMS2.0生產(chǎn)管理系統(tǒng)檔案問題:包括公變檔案數(shù)據(jù)錯誤,接入點資料錯誤,營配公變對應(yīng)錯誤等問題。流程發(fā)至PMS2.0生產(chǎn)管理系統(tǒng)的相關(guān)工作人員,由相關(guān)工作人員處理完畢后返回。

        (4)營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)檔案問題:包括用戶側(cè)表箱表計關(guān)系錯誤,同期線損臺戶關(guān)系錯誤、無表計量等。流程發(fā)至營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相關(guān)工作人員,由相關(guān)工作人員處理完畢后返回。

        (5)通過系統(tǒng)已經(jīng)無法判別,必須到現(xiàn)場進行查勘的問題:對于此類問題,流程由臺區(qū)線損責(zé)任人根據(jù)實際情況發(fā)至PMS2.0生產(chǎn)管理系統(tǒng)或是營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng),由相關(guān)人員到現(xiàn)場進行查勘后再進行返回。臺區(qū)線損異常處理流程如圖2所示。

        3.4 評價反饋模塊

        模塊根據(jù)采集數(shù)據(jù)自動判斷處理是否成功并歸檔。若異常處理不成功,則錄入事件信息庫,并將流程重新發(fā)回智能邏輯算法,給出分析結(jié)論,要求臺區(qū)經(jīng)理重新處理。系統(tǒng)記錄每次流程預(yù)警、分析、處理的各環(huán)節(jié),并參照處理結(jié)果的判斷對流程信息進行統(tǒng)計、分析,不斷豐富歷史庫數(shù)據(jù),使得在下一次智能分析中各類異常占比分析更為準(zhǔn)確,從而實現(xiàn)算法模型的自學(xué)習(xí)。

        3.5 系統(tǒng)拓展模塊

        運用移動作業(yè)終端作為拓展模塊,在對異常線損臺區(qū)需要現(xiàn)場排查或系統(tǒng)無法判明原因的情況下,轉(zhuǎn)入現(xiàn)場排查階段,對現(xiàn)有移動作業(yè)終端進行深化運用。

        圖2 臺區(qū)線損異常處理流程圖

        (1)通過戶號或表號可以現(xiàn)場查詢用戶的基本信息:包括所屬臺區(qū)信息、用電量情況,有助于現(xiàn)場排查。

        (2)增加用戶標(biāo)識:表箱、電能表未封印,計量箱破損,有竊電歷史,表箱位置在屋內(nèi),接戶線較長一段穿過用戶的墻體等,現(xiàn)場就可以標(biāo)注,以便日后及時準(zhǔn)確整改,減少用戶竊電的可能性。

        (3)增加修改基礎(chǔ)信息:聯(lián)系電話和門牌號,在現(xiàn)場就可以及時修改。

        4 結(jié)束語

        該模型實現(xiàn)臺區(qū)線損異常處理流程化閉環(huán)管理,實現(xiàn)臺區(qū)線損異常的綜合預(yù)警和智能診斷。通過線損數(shù)值、時間、波動3個維度綜合分析,依據(jù)預(yù)警策略以及一定的預(yù)警閥值對各項異常進行分類、分級預(yù)警,并實時向相關(guān)臺區(qū)管理責(zé)任人推送預(yù)警信息。同時,提供串臺區(qū)預(yù)警、采集計量預(yù)警、批量輪換預(yù)警等線損相關(guān)影響因素集中預(yù)警。

        應(yīng)用模塊設(shè)計有線損異常智能診斷模型,自動對所有預(yù)警臺區(qū)應(yīng)用智能診斷模型進行異常分析,得出導(dǎo)致線損異常的原因。應(yīng)用模塊通過異常臺區(qū)智能診斷,向臺區(qū)管理者推送相應(yīng)的治理建議,提高線損管理效率。同時,以該應(yīng)用模塊為基礎(chǔ),為管理人員全面掌握臺區(qū)信息提供參考。

        通過綜合預(yù)警、智能診斷后,系統(tǒng)提供異常處理建議并記錄異常處理方法,自動評估處理結(jié)果,實現(xiàn)異常臺區(qū)治理的全流程閉環(huán)管控,提高線損管理規(guī)范程度,豐富操作人員業(yè)務(wù)知識,提升業(yè)務(wù)水平。

        高損臺區(qū)治理精益化管控模型,能夠?qū)崿F(xiàn)全面提高線損異常治理精度、提升線損管控精益化水平,有效提升工作效率,降低線損管控資源投入,提升高損臺區(qū)治理水平。D

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