台区线损智能化管控模块的开发及应用

分析目前台区线损异常的原因及台区线损管理存在的问题。以用电信息采集系统、营销系统、PMS2.0系统为主要数据来源,设计了一个由数据库、算法模型、模块接口、人机界面构成的智能化全流程管控模型,实现台区线损异常预警、智能诊断、异常处理、反馈评价的全流程闭环管理。     

台区同期线损异常数据治理及方法研究

<正>随着智能电表和用电信息采集系统推广应用,"台区同期线损"理念为大众熟知。台区同期线损依托采集全覆盖和营配调全贯通,以供、用电量同步采集和在线监测为核心,以台区线损达标治理和精准降损为重点,突出线损管控的实时性,真正实现了线损管理的集约化、信息化和精益化,是线损管理模式的全面升级。然而,在同期线损愈发精益的管控模式下,对于运检、营销等业务系统数据档案的完整性、准确性、一致性要求更高,一定程度上数     

基于专家系统的台区线损异常智能诊断方法及应用

利用专家系统的推理和决策功能,设计了一套台区线损异常智能诊断系统.该智能诊断系统将台区用电原始数据载入专家系统中进行线损异常智能诊断,甄别出线损异常的台区,并分析出导致该台区线损异常的原因,并将这些线损异常信息存入台区线损异常数据库中.电力企业管理人员在系统人机交互界面上查看线损异常信息.该系统的使用提高了线损异常的诊断速度与效率,提升了电网的智能化管理水平.     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型及应用

在气候多变的山区,天气情况对台区实时线损波动影响较为严重,但在目前的线损管理中,并未充分考虑气象因素对线损的影响。利用基于距离和密度的局部离群因子检测算法,建立考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型,快速有效识别易受气象因素影响的台区,评估异常天气对台区日线损的影响程度,并结合实时和预报气象信息,建立台区线损异常情况预警模型。最后以天气多变的某县供电公司为例进行实证分析,结果表明考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型可有效识别线损易受异常天气影响的台区,为区县供电所开展台区线损治理提供依据,辅助提升台区线损精细化管理。     

低压台区线损异常的两种分析方法

低压线损治理是台区经理的一项主要工作,造成线损异常的原因非常复杂,有窃电、线路、数据来源、计量装置和系统与现场不一致的问题,导致目前根据系统数据判断台区异常原因的精准度不高.台区经理在查找造成线损异常的用户时缺少目标,往往费时费力没有成效.笔者根据台区经理业务需求,利用大数据开发了在基层线损异常处理方面的2种方法,能快...     

基于 KNN与LOF算法的台区线损异常检测∗

台区线损率是供电企业的一项重要经济指标,影响企业的综合成本.为了促进电网高效发展,需要对输配电过程中的线损异常进行智能管控.针对目前台区线损异常存在的判定问题,提出了基于KNN和LOF算法的台区线损异常检测方法,并通过试验进行验证,所提出的方法具有良好的检测性能.该方法不仅可提高供电企业对台区线损异常判断与监测治理的效率,更有助于构建智能化的电网环境.     

基于新型智能感知设备的台区线损治理方案探讨

正针对台区线损治理的难点和痛点,依托新型智能感知的研究和开发,本文创新提出了基于新型智能感知设备的台区线损治理方案,以先进的感知设备和强大的智能平台来代替传统的人工线损治理,有效解决了户变关系不对应、分级监控不到位、治理管控不闭环等问题,同时能够对台区线路设备状态进行在线分析评估,为技术降损提供精准支撑,有力提升了台区网格化管理质效。该方案经山东、新疆、宁夏等网省公司多地试点运行,取得了良好效果。     

配电台区在线线损分级管理和智能异常分析设计

用电信息采集系统根据配变和用户用电数据实时计算配电台区在线线损率。提出根据台区用电负荷特征分类管理,有针对性地开展降损工作;根据在线线损的优劣进行分级管理,监视各个级别的台区在线线损每日变化情况,对波动超限的台区及时报警提示;搜集台区线损异常处理案例,建立典型案例库,以案例库为依据,设计台区线损异常智能诊断工具,指导现场检查处理。通过开发台区线损分析和分级管理软件,提高配电台区线损管理工作效率,促进电力营销业务精益化管理。     

营配贯通台区线损异常数据治理方法探讨

根据国网浙江省电力公司配电变压器台区线损异常数据治理要求,分析了线损异常的原因,探讨了基于台区识别技术的配电变压器与表计对应关系治理方法,提出了台区负线损和超大线损数据的治理流程。     

基于用电信息采集数据的低压台区异常线损诊断新方法

低压配电网台区的线损分析对发现和解决异常线损问题,减小用电损失以及用户的精细化管理具有重要意义。文章基于全事件用电信息采集系统采集的真实台区数据,提出了一种新的低压台区线损诊断方法。该方法利用电网诊断规则对所采集的原始数据进行质量分析,并通过对台区线损特征地提取和分类,建立了基于电压信息的二分K-Means聚类诊断算法和基于电量信息的全局搜索诊断算法,实现了对台户异常用户的快速定位及台区线损异常的治理。通过剔除异常电表和实际检验表明,该方法具有较高的准确性和一定的实用性。     

负损台区治理经验浅析

正为进一步加强线损管理,国网湖南电力以台区线损精益化管理为主线,以台区同期线损管控和异常台区分析治理为抓手,结合营销业务实际情况进行全量治理,建立防消结合的消缺机制,确保完成负损台区整治目标。1负损台区成因(1)台区挂接关系错误。因"三供一业"改造、低压负荷切改、网改补点台区等原因,高低压线路调整不同步,台、户关系维护不及时,造成相关联的台区线损率"一正一负"。     

基于K-means算法的配电网台区健康评估

台区作为供电最前端,是多专业融合的交汇集中点,涉及运维、营销两大专业,跨越四大数据平台、六大业务系统,包含考核指标繁多。通过数据挖掘,对采集系统、营销系统、GIS等已有数据进行筛选分析,利用K-means算法,形成台区指纹特性特征,对台区健康进行综合评估,使得台区管控更加科学、精准、直观。根据台区健康的实际情况,制定"一台区一方案",个性化指导台区治理,实现提升供电质量、降低线损的目标,阶跃式提升台区管控水平。     

农网台区例日线损的分析与管控

<正>目前对集抄未全覆盖的农网台区线损管理模式大多为月初抄表、月底统计线损、次月查找和处理线损异常,这样会造成台区线损异常的发现、分析、处理严重滞后,线损管理工作处于被动局面。为改变这一状况,湘西供电公司从2014年7月份开始全面推行"农网台区例日线损"分析与管控模式,即台区抄表例日当天统计分析线损,5个工作日内完成线损异常处理,做到对台区线损异     

利用智能电力用户信息采集系统强化供电台区线损管理

针对供电台区线损管理存在的问题,分析了线损管理异常的原因。从降损增效的角度出发,利用智能电力用户信息采集系统,提出了完善供电台区线损资料、加强用电稽查和检查、加大信息化建设投入、加强员工素质培养等降低线损的改进措施,为供电台区线损管理提供有益的借鉴。     

巧用同期系统 精准治理负损台区

<正>同期系统作为线损监测系统,提供了很多线损监测与异常排查功能,线损管理人员在日常线损监测和治理工作中要充分利用系统强大的数据分析功能。同期系统中2022年新上的线损治理闭环模块通过对线损异常情况进行分析研判,提出异常分类,精准定位异常原因,为异常线损治理提供精准指导,为线损管理人员提供工作支撑,提升异常分析水平,大大缩短异常线损治理时间。本文分析一例台区总表电压失压引起台区负损的案例,通过线损治理闭环精准定位异常原因,为线损管理人员提供参考借鉴。     

基于电能计量采集物联网的多维线损治理技术研究与应用

为解决低压台区线损合格率低、治理困难等问题,本文依据一套完整的电能计量采集物联网系统,通过其本身的台区识别技术、采集大数据分析等功能,为电力公司管理、计量设备异常及其他人为原因等造成的各种低压台区线损提供了多维治理手段,对电网结构和用户性质复杂的低压台区线损治理提供了有力的技术支撑,切实提升台区线损精益化管理水平,为电...     

“一台区一指标”营销线损精益管理策略

<正>近年来，国网湘潭供电公司围绕全域现代化营销示范区建设总体思路，以压降台区线损电量为重心，精益推进台区降损；以“一台区一指标”营销线损管理标准为要求，强化过程与结果的双向管控，重点整治难点用户，推行线损管控“集约化”，不同台区管理“标签化”，针对不同“标签”的台区采用不同治理策略，全部台区实时管控，异常原因精准定位，问题整改迅速闭环。通过线损集约管控，该公司线损率较上年同期下降0.75个百分点，反窃查违成效较上年同期增加20.12%。     

基于多传感器的分台区线损异常信号定位方法

为了精准定位全景电网分台区线损信号，提高线损异常信号检测识别能力，提出基于多传感器的智能全景电网分台区线损异常信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别和传感器组网控制方法，构建智能全景电网分台区线损异常信号的时域模型；通过多维参数识别和多维传感器参数定位，辨识智能线损信号阵列参数，检测智能全景电网分台区线损异常信号的特征；分析线损异常信号的稳定性特征分量，定位异常信号。试验结果表明，所提方法的异常信号定位精度达到了60%以上，能够对线损信号精准定位，提高了异常信号检测性能。