楊菊芳，徐遠強，熊 濤，熊 坤，姬德森

（1.國網(wǎng)江西省電力有限公司南昌市青山湖區(qū)供電分公司，江西 南昌 330006；2.國網(wǎng)江西省電力有限公司供電服務管理中心，江西 南昌 330032）

0 引言

降低線損是電網(wǎng)企業(yè)降低碳排放、提升電網(wǎng)效益的重要措施。準確分析線損異常相別對線損精益管理有積極意義。隨著高速電力線載波（high speed power line carrier，HPLC）在配網(wǎng)的高比例推廣應用，基于HPLC 高頻采集的分相線損異常診斷分析愈發(fā)被重視。針對這問題，發(fā)揮HPLC 優(yōu)勢提高臺區(qū)分相線損異常診斷準確性，是國內外學者研究的重點之一。

國內外學者對該主題做了相關研究。文獻[1]提出基于電壓及電量曲線的多維度分析方法，提高HPLC 用戶相別識別準確性。不足是未能運用分相數(shù)據(jù)開展異常診斷。文獻[2]提出基于相關性度量算法的配電網(wǎng)分時分段線損異常定位方法，快速定位線損異常。不足是通過感應設備捕捉異常信號，增加額外投資。文獻[3]提出基于配網(wǎng)拓撲分段模型，融合分鐘級量測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)分時分段線損計算與分析，準確定位線損異常時間和區(qū)段。不足是缺乏戶變關系異常識別。文獻[4]提出引入分相分段技術，可準確掌握低壓臺區(qū)線損真實情況。不足是前置條件多，操作流程復雜。文獻[5]提出基于智能電能表和用電信息采集系統(tǒng)的低壓臺區(qū)分相線損計算方法，準確定位低壓臺區(qū)線損偏高的節(jié)點。不足是對臺區(qū)檔案準確性要求高，增加操作難度。

以上研究共性問題在于缺乏高效的分時分相線損曲線數(shù)據(jù)分析診斷，前置條件多且操作復雜，不容易推廣。因此，文中結合線損技術及業(yè)務邏輯，構建HPLC 臺區(qū)分時分相線損計算模型，在此基礎上建立基于皮爾遜相關系數(shù)的線損曲線分析診斷模型，開展異常溯源，通過工程實際驗證模型有效性。

1 分時分相線損曲線分析診斷模型

1.1 分時分相線損計算

HPLC臺區(qū)的相位識別能力，以及每日96點或者更高頻率的采集數(shù)據(jù)，為HPLC 臺區(qū)分時分相線損計算奠定了必要的基礎。借助分相檔案、高頻采集數(shù)據(jù)，可分析臺區(qū)分時分相電量（kW·h，下同）與線損率（%，下同）。臺區(qū)輸入電量作為供電量，包含臺區(qū)關口表正向電量、光伏用戶上網(wǎng)電量、普通用戶反向電量。臺區(qū)輸出電量作為售電量，包含臺區(qū)關口表反向電量、光伏用戶用電量、普通用戶正向電量。關聯(lián)用戶類別、計量點用途，可獲取臺區(qū)分時分相電量。公式為：

式中：Win,j為臺區(qū)第j相分時供電量；Win,j,Δti為臺區(qū)第j相第i個時間間隔供電量總和；Wout,j,Δti(k)為第j相第k個電能表第i個時間間隔供電量；Wout,j為臺區(qū)第j相分時售電量；Wout,j,Δti為臺區(qū)第j相第i個時間間隔售電量總和；Wout,j,Δti(k)為第j相第k個電能表第i個時間間隔售電量。

通過分析供電量與售電量之差，獲取臺區(qū)分時分相線損。公式為：

式中：Win,j為臺區(qū)第j相分時供電量；Wout,j為臺區(qū)第j相分時售電量；Wloss,j為臺區(qū)第j相分時線損電量；rj為臺區(qū)第j相分時線損率。

基于上述公式，調整時間間隔，可計算不同時間間隔下的臺區(qū)分時分相線損數(shù)據(jù)。

1.2 皮爾遜相關系數(shù)

皮爾遜相關系數(shù)，又稱皮爾遜積矩相關系數(shù)，是用于度量兩個變量線性相關，其值介于-1 與1 之間。絕對值越大，說明相關性越高，正值表示正相關，負值表示負相關。皮爾遜相關系數(shù)可分別計算線損曲線、電量曲線相關性。公式為

式中：rP為皮爾遜相關系數(shù)，無量綱；為向量的均值；xi、yi為向量的元素；n為向量的長度；i為元素序號，i∈[1n]。

1.3 線損診斷模型

供、售電量數(shù)據(jù)受檔案、計量、采集等因素影響。對任意t時刻，線損曲線f（t）發(fā)生異常波動e，總能在供電量f1（t）、售電量f2（t）曲線里面找到偏差值d，使得f（t）與線損合理值A波動幅度超過了e。即

當供、售電量曲線偏差大，將造成線損電量數(shù)據(jù)偏大。如圖1所示。

圖1 線損曲線異常

圖1 中，在08：00-09：00時間段內，當售電量少計算，或供電量多計算，將引起線損偏高。反之亦然。依據(jù)式（1）至式（4），分析線損波動量e、供售電量曲線偏差值d，可分析引起線損異常的因素。

只有當供、售電量曲線偏差值小于d，才能使得線損曲線f（t）異常波動在合理值范圍內。即

1.4 線損診斷異常溯源

供、售電量由多個方面因素構成，各因素發(fā)生波動，都會在線損曲線有所體現(xiàn)?；诜謺r分相線損曲線及皮爾遜相關系數(shù)的線損異常診斷，可以診斷線損異常，但診斷結論的準確性需要通過異常溯源分析驗證，增加現(xiàn)場檢驗準確概率，也可提前分析出線損治理預期效果。

對于任意一個診斷結論，如果按照結論進行逆向測算，使得波動量e、供售電量曲線偏差值d相匹配，線損能夠回歸正常，那么診斷結論準確。

根據(jù)式（2）、（5），正常狀態(tài)下，線損電量、供售電量維持動態(tài)平衡。

式中：Df為線損電量增量；Df1為供電量增量；Df2為售電量增量。對于任意供電增量Df1，存在售電量增量Df2，使得線損率在合理區(qū)間0-7%。結合式（2）、（6）有

否則，將存在線損異常因素滿足式（4）特征。

2 臺區(qū)線損分析診斷流程

流程如圖2所示。

圖2 流程圖

圖2 中，首先分析HPLC 臺區(qū)分相檔案，并參考文獻[1]完成相位識別準確性檢驗。其次，調整分時線損時間步長Δt，依據(jù)式（1）、式（2）繪制電量曲線，依據(jù)式（3）至式（7）進行線損診斷及溯源分析。最后，如果線損測算正常，即返回診斷結論，結束。

3 算例

3.1 算例1

某HPLC臺區(qū)容量630 kVA。臺區(qū)檔案記錄只有1 戶單相表B 相，其余為三相表。每日持續(xù)高損。通過現(xiàn)有線損稽查工具未能發(fā)現(xiàn)異常。分時分相線損計算發(fā)現(xiàn)，最近8天A相線損高，如圖3所示。

圖3 分時分相線損曲線

臺區(qū)檔案記錄只有1 戶單相表B 相，其余為三相表，A相高損，根據(jù)式（4），可判斷：A相售電量少計，A相漏電或計量點售電量未被計算。參考文獻[1]進行HPLC臺區(qū)相位識別準確性檢驗，發(fā)現(xiàn)A相40戶計量點檔案設置錯誤，售電量未被計入。調整計量點檔案后，臺區(qū)線損恢復正常。

3.2 算例2

某臺區(qū)甲的臺區(qū)容量400 kVA，損失電量4743 kW·h，線損率5.6%；某臺區(qū)乙臺區(qū)容量630 kVA，損失電量5381 kW·h，線損率9.8%。分時分相線損計算結果如圖4所示。

圖4 分時分相線損曲線

圖4 中，甲臺區(qū)A 相高損B 相負損，乙臺區(qū)A 相負損B 相高損。根據(jù)式（3）、（4）分析可判斷：甲臺區(qū)有12 戶用電量被計算到乙臺區(qū)，造成甲臺區(qū)高損，乙臺區(qū)線損低。由于12個B、C 相用戶電量計算關系錯誤，導致甲臺區(qū)B、C 相負損，乙臺區(qū)B、C 相高損。調整計量點關系，線損率恢復正常，如圖5 所示。相位辨識與分相線損計算結果吻合。

圖5 線損率正常

4 結語

文中結合技術及業(yè)務邏輯，計算HPLC 臺區(qū)分時分相線損，并采用皮爾遜相關系數(shù)分析線損曲線相關性，展開線損異常診斷與逆向溯源分析。結合2個算例進行分時分相線損計算與診斷，驗證模型有效性。

1）對臺區(qū)線損進行分時分相計算分析，結合HPLC 相位識別，可提高線損診斷的準確性，在工程實際中有借鑒意義。

2）在采集時鐘不同步導致電量曲線平移，以及在電量曲線平直的狀態(tài)下，相關系數(shù)的計算將失效，導致結論錯誤。在后續(xù)的研究中進一步拓延伸。