國網(wǎng)北京延慶供電公司 何彥彬 常 媛 余 謙 王天一

以往線損指標(biāo)主要是人工統(tǒng)計(jì)，由于統(tǒng)計(jì)周期的影響，線損指標(biāo)管理工作存在線損異常周期處理長、核查數(shù)據(jù)的真實(shí)性與全面性難度大、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成度不高、專業(yè)融合不足、線損率波動(dòng)大等問題，且線損管理存在工作界面不明確的問題。當(dāng)前應(yīng)用的國網(wǎng)同期線損管理平臺(tái)在很大程度上提高了同期線損管理水平，但存在跨專業(yè)業(yè)務(wù)流程不明確、線損異常處理緩慢、人機(jī)交互不友好、現(xiàn)場排查異常困難、缺乏竊電行為預(yù)防手段、降損與規(guī)劃銜接不足等問題。

為提高線損精益化管理水平，對(duì)應(yīng)用范圍進(jìn)行拓展，某公司建設(shè)泛在電力互聯(lián)網(wǎng)，以海量數(shù)據(jù)、全業(yè)務(wù)線作為基礎(chǔ)建立多層級(jí)的多業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)來全息感知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)、現(xiàn)場設(shè)備以及數(shù)據(jù)終端的泛在互聯(lián)，全面監(jiān)測異常數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位故障，就地處理并反饋問題的業(yè)務(wù)閉環(huán)管理。

1 平臺(tái)建設(shè)

1.1 整體架構(gòu)

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于電網(wǎng)，其承載對(duì)外客戶服務(wù)、企業(yè)經(jīng)營管理、電網(wǎng)生產(chǎn)運(yùn)行的業(yè)務(wù)流、數(shù)據(jù)流及能源流，建立“三流合一”的能源互聯(lián)網(wǎng)。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)數(shù)字通信、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，建立網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化、共享型的綜合管理平臺(tái)。該平臺(tái)集一體化線損、營銷基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)、PMS2.0、電能量采集、用電信息采集等實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)線損可視化管理。擴(kuò)展應(yīng)用綜合能源管家來掌握用戶的內(nèi)部用電信息數(shù)據(jù)，通過管控用戶內(nèi)部低壓線路線損，擴(kuò)展研究低壓配網(wǎng)同期線損模塊化管理。從系統(tǒng)架構(gòu)上可劃分為安全、平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)、終端以及運(yùn)維5部分。實(shí)現(xiàn)可視可維、智能防御、能力開放、泛在互聯(lián)、云物協(xié)同的目標(biāo)[1]。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的建設(shè)對(duì)全面提升能源互聯(lián)網(wǎng)的安全、業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)、終端能力及實(shí)現(xiàn)新一代電力系統(tǒng)均具有積極作用。

以泛在電力物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的同期線損生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)分為4層結(jié)構(gòu)。感知層（現(xiàn)場采集部件、智能業(yè)務(wù)終端、本地通信接入、邊緣物聯(lián)代理）通過計(jì)量采集裝置來全息感知源頭數(shù)據(jù)，自動(dòng)上傳邊緣計(jì)算結(jié)果；網(wǎng)絡(luò)層（接入網(wǎng)、骨干網(wǎng)、業(yè)務(wù)網(wǎng)、支撐網(wǎng)）以高速載波的方式來穩(wěn)定傳輸多渠道數(shù)據(jù)；平臺(tái)層（企業(yè)中臺(tái)、全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)管理中心、一體化“國網(wǎng)云”平臺(tái)）可智能研判異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的共享；應(yīng)用層（對(duì)內(nèi)業(yè)務(wù)、對(duì)外業(yè)務(wù)）的作用在于拓展新興業(yè)務(wù)范圍，提高傳統(tǒng)線損管理水平。

1.2 數(shù)據(jù)采集

當(dāng)前系統(tǒng)為電網(wǎng)生產(chǎn)業(yè)務(wù)提供服務(wù)的物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量高達(dá)十幾億，僅約5億終端連接入網(wǎng)，通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)來管理。隨著新型互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的開展及能源互聯(lián)網(wǎng)的不斷建設(shè)，將會(huì)有更多終端得以接入同期線損管理系統(tǒng)中[2]。為滿足終端需求，提出從上而下功能架構(gòu)為邊緣物聯(lián)代理、現(xiàn)場通信網(wǎng)絡(luò)、智能業(yè)務(wù)中斷、現(xiàn)場采集部件的終端體系。其中現(xiàn)場采集部件的傳感器用于感知、采集需要相關(guān)數(shù)據(jù)，多點(diǎn)部署的專業(yè)智能業(yè)務(wù)終端接收這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)現(xiàn)場通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭吘壩锫?lián)代理，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層傳輸?shù)狡脚_(tái)層的物聯(lián)管理中心。就數(shù)據(jù)采集方面，同期線損生態(tài)系統(tǒng)要全面覆蓋站內(nèi)關(guān)口，表底正確，系統(tǒng)數(shù)據(jù)穩(wěn)定，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)推送。

1.3 數(shù)據(jù)傳輸

網(wǎng)絡(luò)層總體架構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)人工智能、網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、衛(wèi)星通信、覆蓋網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)、傳輸網(wǎng)及接入網(wǎng)等構(gòu)成。網(wǎng)絡(luò)層上承與平臺(tái)層物聯(lián)管理中心連接，下啟終端層的邊緣物聯(lián)代理，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可定制、網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)融合、低延時(shí)、高可靠、廣覆蓋、大連接的功能目標(biāo)，建立空、天、地協(xié)同的電力泛在通信網(wǎng)，形成網(wǎng)絡(luò)即服務(wù)的電力通信網(wǎng)，滿足泛在電力物聯(lián)網(wǎng)對(duì)全時(shí)空通信覆蓋目標(biāo)的要求，從泛在互聯(lián)的角度為新一代能源互聯(lián)網(wǎng)、電力系統(tǒng)的建設(shè)提供支持。就數(shù)據(jù)傳輸上，應(yīng)用低壓寬帶載波技術(shù)，免布線自動(dòng)識(shí)別臺(tái)區(qū)拓?fù)?，提高電網(wǎng)已有資源的利用率，快速建網(wǎng)，為數(shù)據(jù)采集、拓?fù)浞治鎏峁┤嬷С帧?/p>

1.4 邊緣計(jì)算技術(shù)

應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，以臺(tái)區(qū)智能管理單元、集中器建立的硬件平臺(tái)來抄讀、監(jiān)控、分析邊緣化數(shù)據(jù)，基于開放API 及標(biāo)準(zhǔn)linux 編程環(huán)境，屏蔽硬件基礎(chǔ)協(xié)議及復(fù)雜底層戶表，本地分析臺(tái)區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)后上傳數(shù)據(jù)與平臺(tái)配合實(shí)現(xiàn)云端協(xié)同。通過整網(wǎng)協(xié)同本地解決數(shù)據(jù)分散、異構(gòu)問題，本地過濾數(shù)據(jù)從而節(jié)省通道流量；采用TPM 安全芯片、VPN 等為本地?cái)?shù)據(jù)的安全提供保障[3]。邊緣物聯(lián)代理具備邊緣計(jì)算、回傳遠(yuǎn)程信號(hào)及本地統(tǒng)一通信接入等功能，邊緣物聯(lián)主要有通信網(wǎng)絡(luò)接口、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型、邊緣計(jì)算、安全模塊、管控模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理等模塊。邊緣物聯(lián)代理向上與通信網(wǎng)絡(luò)及平臺(tái)連接，向下經(jīng)現(xiàn)場通信統(tǒng)一接入智能業(yè)務(wù)終端。

1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析

以往對(duì)故障進(jìn)行分析研判時(shí)主要是多專業(yè)會(huì)診，其效率不高，要求不同專業(yè)的專家都來參與會(huì)診分析問題的發(fā)生原因。對(duì)此應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析，利用大量線損異動(dòng)案例、故障原因的數(shù)據(jù)，通過人工智能的深度學(xué)習(xí)來智能識(shí)別各種故障的典型特征，建立分區(qū)域、分臺(tái)區(qū)、分電壓、分線的線損異動(dòng)案例庫。人工校驗(yàn)輔助來更正深度學(xué)習(xí)的結(jié)果，迭代形成智能識(shí)別故障、自動(dòng)分類并生成處置方案的自動(dòng)化處理模式。

2 同期線損精益化管理

同期線損精益化管理的實(shí)施需有先進(jìn)管理理念的支持。遵循業(yè)務(wù)流和信息流穿透、末端融合、五位一體、大數(shù)據(jù)分析的管理理念，在戰(zhàn)略規(guī)劃的引導(dǎo)下，將科技創(chuàng)新作為管理先導(dǎo)，加強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)、實(shí)現(xiàn)專業(yè)融合，進(jìn)行同期線損精益化管理，建立了同期線損精益化管理體系。同期線損精益化管理體系中，通過發(fā)布監(jiān)控報(bào)告、展示異常監(jiān)控等實(shí)現(xiàn)平臺(tái)監(jiān)督保障；通過重點(diǎn)課題研究、專項(xiàng)技術(shù)分析實(shí)現(xiàn)技術(shù)分析保障；通過制定、完善公司管理細(xì)則、國網(wǎng)管理制度提供體系制度保障；通過接入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與修正檔案信息來提供系統(tǒng)基礎(chǔ)保障。通過開展勞動(dòng)競賽、各級(jí)新聞報(bào)道來強(qiáng)化氛圍引導(dǎo)；通過現(xiàn)場幫扶、差異化培訓(xùn)來加強(qiáng)隊(duì)伍培養(yǎng)；通過治理工程及采集工程來加強(qiáng)工程支撐。

進(jìn)一步加強(qiáng)同期線損管理體系的建設(shè)，夯實(shí)信息化基礎(chǔ)的保障。積極順應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢，不斷推進(jìn)中低壓關(guān)口全覆蓋、全采集，提高數(shù)據(jù)抑制率、檔案模型完整率，建設(shè)全專業(yè)、全層級(jí)、全過程的大數(shù)據(jù)線損管理系統(tǒng)[4]；建立監(jiān)控線損數(shù)據(jù)、預(yù)警、發(fā)布及處置結(jié)合的閉合管控流程，開發(fā)線損助手來融合業(yè)務(wù)末端，通過桌面終端靜態(tài)監(jiān)測，通過運(yùn)檢大屏分析異常動(dòng)態(tài)，從而確保有序落實(shí)降損措施，提高同期數(shù)據(jù)的客觀性、真實(shí)性。

合理安排線損專項(xiàng)工程，大力開展智能電表全覆蓋、全采集，應(yīng)用低壓寬帶載波技術(shù)自動(dòng)識(shí)別臺(tái)區(qū)拓?fù)?。合理控制線損治理成本，加大數(shù)據(jù)治理工作力度，深入挖掘降損潛力，加強(qiáng)合理降損力度與數(shù)據(jù)歸真的力度，為同期線損管理的數(shù)據(jù)采集、通信、拓?fù)浞治鎏峁┲С郑还袒瘶I(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)流程，提高增強(qiáng)數(shù)據(jù)維護(hù)信息流的規(guī)范性，對(duì)各專業(yè)的管理進(jìn)行統(tǒng)籌，對(duì)存量問題消解業(yè)務(wù)流進(jìn)行優(yōu)化，從而做到業(yè)務(wù)層面有規(guī)范、執(zhí)行層面有標(biāo)準(zhǔn)、管理層面有制度，確保各層級(jí)管理都有章可循。

進(jìn)一步完善分單位、分電壓等級(jí)、分專業(yè)的線損分析機(jī)制，貫通分析線損全業(yè)務(wù)鏈條，實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)降低綜合線損率，有序提高線損合格率，提高數(shù)據(jù)治理及降損策略的針對(duì)性；建立各級(jí)人員、各系統(tǒng)、各專業(yè)的培訓(xùn)體系，開展針對(duì)性、差異化培訓(xùn)，提高工作人員的業(yè)務(wù)能力、管理水平，增強(qiáng)其認(rèn)知程度，打造一支協(xié)同密切、素質(zhì)過硬、思想統(tǒng)一的頂尖專業(yè)隊(duì)伍；加強(qiáng)考核評(píng)價(jià)體系的建設(shè)，強(qiáng)化降損增效意識(shí)，持續(xù)開展降損增效競賽，加強(qiáng)經(jīng)營管理，形成全員參與的氛圍，增強(qiáng)單位強(qiáng)化同期線損管理的熱情。

3 實(shí)現(xiàn)效果

3.1 精準(zhǔn)降損

監(jiān)控線路或臺(tái)區(qū)線損異常類型構(gòu)成比，重點(diǎn)展示引起線損不合格的因素，分析其構(gòu)成比，從而明確治理方向。整合用戶戶外電源線路長度、型號(hào)等參數(shù)，進(jìn)行理論線損的計(jì)算，實(shí)時(shí)展示理論線損值，對(duì)線路經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行狀況進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)降損。

3.2 用戶內(nèi)部線損精益化管理

低壓分段線損可計(jì)算。對(duì)重點(diǎn)用戶線損進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，將電壓、電流信息采集裝置布置于用戶高壓側(cè)、低壓側(cè)以及末端，通過擬合計(jì)算確定相應(yīng)電量，實(shí)現(xiàn)用戶內(nèi)部0.4kV 分壓、分線的線損可算，實(shí)現(xiàn)用戶內(nèi)部線損精益化管理，可拓展到其他臺(tái)區(qū)0.4kV 分線線損計(jì)算。

故障預(yù)警及智能研判。對(duì)重點(diǎn)用戶的配電室、分支箱的用電量、電流以及用電電壓等信息實(shí)施實(shí)時(shí)展示，掌握用戶內(nèi)部線路異常變動(dòng)，結(jié)合用戶數(shù)據(jù)的突然變化情況來對(duì)用戶線路狀態(tài)進(jìn)行判斷，同時(shí)可用于初步判斷故障點(diǎn)的位置，節(jié)約查處故障的時(shí)間，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能研判用戶線路。對(duì)用戶內(nèi)部風(fēng)機(jī)、空調(diào)、熱水器等大功率電器設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間、特性進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，分析用戶的用電行為，提供用能報(bào)告等增值服務(wù)。

3.3 調(diào)研收獲

該公司現(xiàn)有10kV 線路171條、5月20日日損合格率為87%；臺(tái)區(qū)3116個(gè)，5月20日日損合格率為87.6%，1～4月區(qū)域累計(jì)線損率為-8.67%，同比下降5.22個(gè)百分點(diǎn)。公司目前仍處于數(shù)據(jù)大規(guī)模集中治理階段，需進(jìn)一步強(qiáng)化公司重視程度，集中各方力量進(jìn)行攻堅(jiān)，細(xì)化過程管控，消滅存量問題、杜絕增量問題，支撐同期線損指標(biāo)持續(xù)向好發(fā)展，線損管理水平穩(wěn)步提升。

該公司自2017年啟動(dòng)同期線損管理工作以來，經(jīng)過三年努力同期線損管理工作取得顯著成效，10千伏分線、低壓臺(tái)區(qū)線損合格率分別突破99%、98%；區(qū)域綜合線損率實(shí)現(xiàn)“三連降”，由2017年的8.76%持續(xù)降低至2019年的5.39%；同期線損管理工作評(píng)價(jià)指標(biāo)持續(xù)位于北京公司前列；入選國網(wǎng)公司同期線損管理十強(qiáng)地市公司。