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(qiáng)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(jìn)行規(guī)范，但是技術(shù)手段仍無法滿足實(shí)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(jìn)行規(guī)范，但是因?yàn)榕_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(jìn)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(fèi)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(jìn)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(shí)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(jìn)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(jī)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(jìn)行更新維護(hù)。

算法模型:根據(jù)線損異常閉環(huán)管控機(jī)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(shí)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(shí)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(jī)接口:設(shè)計模塊與線損管理工作人員的人機(jī)接口以及人機(jī)界面，實(shí)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(jī)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(shí)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(jìn)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(shí)際需求、臺區(qū)狀況等調(diào)整預(yù)警值，并將重點(diǎn)監(jiān)控的臺區(qū)加入監(jiān)控群組設(shè)置在模塊首頁，實(shí)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(jìn)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(shí)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(dú)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(yùn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(diǎn)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(jìn)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(shí)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(jìn)行查勘后再進(jìn)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(jìn)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(shí)現(xiàn)算法模型的自學(xué)習(xí)。

3.5 系統(tǒng)拓展模塊

運(yùn)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(jìn)行深化運(yùn)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(shí)現(xiàn)臺區(qū)線損異常處理流程化閉環(huán)管理，實(shí)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(xiàng)異常進(jìn)行分類、分級預(yù)警，并實(shí)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(jìn)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(shí)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