国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司 毛王清

当前，电力系统的规模逐渐扩大，配电网的结构随之逐渐复杂，使得配电网易出现线损的问题，提高了配电网线损的管理难度，而配电网的线路损耗增加了能源的消耗，影响了电力系统的正常运行，为国家电力资源带来巨大的浪费。线损的原因多种多样，因此控制线路损耗首先需要确定引发因素，然后再有的放矢地逐个解决。针对于配电网输电线路出现损耗异常时，溯源困难且定位不够精准的问题，提出融合海量数据分析配电网线损，实现对线损的自动定位。海量数据主要是指时间维度数据和空间维度数据，通过融合这些历史数据实现深层次的挖掘，发现其中的潜在信息，达到为我所用的新兴数据处理方法。通过配电网运行历史海量数据的挖掘处理，找出共性规律，实现对配电网线损的自动定位，提高配电网维护、管理的科学化水平。

1 融合海量数据的配电网线损分析与评估

1.1 融合海量数据的配电网理论线损分析

首先，用分类学的分类缺陷系统分级器将目前遇到的损耗进行区分，并根据它们的组成来评估。在分类完毕的基础上，特定出所有损害及伤害。

通常，对配电网线损主要分类为以下三种：窃听线损、理论线损、通信线损。为准备区分，还需要根据分类准则对线损进一步精细化分类，探寻出线损的细支方向布设线损。细支方向的中心目的为完全分解可降低线路损伤，分类的依据是在产生符合某个测量条件的区域，改变可能的线损的状态参数，其结果趋于相同的因素集合。

理论线性是由网络本身的结构决定的，装置将不可避免地损害电力传输，主要与技术情况、工作方法和电网结构有关，其中包括部分成本和固定的电力损失。目前常用的计算方式包括等距方法、抵抗平均方法。然而这些算法主要用于计算理论损失10kV内的分销网络，而在0.4kV低压输电网络配置不同的轮廓中，没有严格的直线负载分布和相互分配的不平衡。基于此，本文使用了一种改进的等效电阻方法来计算理论线性的损失，以此来获得相对精确的计算结果。配电网络中变压器和电线的等效电阻公式如下：

式中：Api为用户通过i段线提供的有功功率；Aqi为用户通过I段线供电的无功功率；Ri为I段电路电阻；Ap为配电变压器低压一侧的出口处总功率；AQ为配电变压器低压一侧出口处的总无功功率；n为低压线路的总分段数。

假设计算当中给出以下条件：（1）低电压配电线路各个节点负荷曲线基本形状一致；（2）各个节点上的功率表示数据出现相同数值；（3）各个节点的电压相同，无视降压环节；（4）沿着线路荷载部分的分布有一定可循规则，可以满足一部分的荷载在图片上折线分布形状统一。

改进的低压平台区域等效电阻法公式如下：

式中：低电压配电变压器一侧出口线路的数值构造用N来表示，单相双线制为2，三相三线制为3，三相四线制为3.5；Ipj代表平均电流；T指所用的时间；配电变压器出口处系数曲线数值表示为K。

K值依照最低负荷率和平常负荷率两种方向进行计算。可是因为计算的难度系数高，普遍使用表1所示的推荐理论来计算最终数据。

表1 最小负荷率K值对应表

运行数据在配电网当中对理论线损的部分差异可以省略，所以采用等效电阻法，来依照配电网的指定拓扑结构和指定接线方法，计算配电网中变压器和导线的相同效率电阻，以便于更加轻松地算出理论线损值进行评估。

1.2 融合海量数据的配电网通信和窃听线损

配电网通信计量系统每十五分钟上传一次实时数值，通信系统每三分钟更新一次信息和状态。如果通信系统的故障状态有太大波动，测量得来的数据不能在第一时间进行更新，根据计量规则来看，数据在时间当中存在断层，那么最后一天的数据通过取加权平均值作为测量数据时被视为通信故障。当通信系统的故障状态恢复正常，通过分析时间序列数据，采用模糊拟合计算方法，有关联的关系模型在具体时间下的曲线变化，实时历史表现下的平均值在规定范围内所展现的线损数据表，得到了通信线路损耗时间和线路损耗值。

窃电中出现了损失，依据对每个用户的用电情况和所得数据进行大的分类，筛选出具有类似情况的用户。对不相同种类的用户分别搭建出来一整套的用电模型，并对行为作出有针对性的分析研究，探寻用户用电的规则律动。若是一个用户的电力损耗行为在某一个节点不同于历史电力用户的消费行为过大，电力使用的趋势非常不同于相同类型的用户行为，这就可以判断，用户存在电力偷窃行为，运行维修管理员就可以直接去检查此用户是否有偷电情况存在。

2 海量数据融合下配网自动化设备集成和互联

配电网自动化设备是集配电网监控、运行管理平台、系统调度自动化平台、GIS地理信息管理平台、配电网生产管理信息平台、计量管理集成平台、营销管理平台、大客户负荷管理和配电监控平台，与电能计量遥测平台等紧密结合，实现无缝互联，数据共享。自动化配电系统的功能一般概括为基本和拓展两个功能。配电SCADA、故障检测等都属于最基础的功能，扩展功能涵盖了问题阻断、配电网的高端应用等。配电网先进应用分析功能是配电网自动化系统的核心之一。作为决策和分析的辅助工具，可为配电网运行调度人员提供方便、高效的手段，挖掘配电网运行安全、经济的巨大潜力。这些功能一般用在配电故障的筛选之中。依照FTU和调度非手动化主站的讯息转载，分配了配电网的故障定位数据、隔离所需方案和恢复的操作方法，构建双层结构的配电网信息交互架构。以此集成和互联形成的数据库，所存储的海量数据，是自动定位的数据基础。

3 融合海量数据的配电网线损自动定位方法案例分析

为验证所设计的融合海量数据的配电网线损自动定位方法的有效性和先进性，以某区域配电网的实际情况作为测试用例。在配电网信息平台的基础上，构建基于Hadoop和Spark的平台底层搭建数据库，使用B/S模式结合数据访问层、应用逻辑层和前端显示层的体系结构，进行多层面方案表述，使用组件开发，采用表面对象分析方法，比较不同情况下用电数据，定位其中的线损点位。配电网中不同用电群体、不同时段的数据见图1。

图1 用户分类统计结果

分析图1数据，可以看出，所有造成线损的原因中通信异常和窃电损耗是最有影响力的，由此产生的线损也是最严重的，应当制定紧急措施加以解决。剩下的因素中，三相不平衡、功率因数超载或是轻载等影响结果处于可接受范围，可以作为观察项，综合考虑配电网维护周期和成本因素择机处理。超载、重载、轻载等影响处于理论正常水平，目前阶段暂不处理。

通过上述实例，验证了融合海量数据的配电网线损自动定位方法的实用性，可以准确地得到线损严重部位信息，为配电网的维护管理带来便利。

结束语：基于大数据聚类、相关性分析和挖掘算法，根据测量自动化系统的数据，通过对站、线和基础数据的分析，从理论线损、通信线损和功率损耗，建立配电网线损和区域线损分析与定位方法，并基于大数据平台结构构建方法，建立了准确定位线损异常的自动化运维平台。在今后的研究中，还需要根据实际使用的反馈情况，完善功能，实现对配电网的智能、高效管理。