基于电力大数据的线损管理实践

线损管理一直是个庞大且艰难的工作。现在已近暑伏天气，用电量大，线损问题就更加备受关注。而我们传统配电网线损计算，供售电数据不同期、计算周期长、计算结果不准确、工作量大。而智能电表的全面部署，所产生的大量数据给我们查线损带来了新的方法！现在有很多地区利用电能表采集数据进行线损管理，且各有各的特点，下面我们来看几个案例。

国网北京电力基于营配调贯通的台区同期

线损管理

国网北京市电力公司自2014年启动营配调贯通建设项目，2015年3月全面完成营配调贯通数据采集和一体化数据模型建模工作，全市构建了覆盖公司485座变电站、1.75万条线路、9.59万台专变、6.86万台公变、518.45万台表箱、739.41万具低压电能表的营配统一电网拓扑模型。为台区同期线损计算奠定了基础。

2016年10月，国网北京电力公司通过运检大数据平台初步实现统计线损、同期月线损、同期日线损的实时在线监测；经过1年的台区同期线损管理工作，台区全采集率由17.73%提升到57.53%，台区同期线损可算率由1.68%提升到46.70%，台区同期线损合格率由48%提升到71.5%，综合台区线损率由25.3%下降到14.62%，降损节约电量7335.8 kWh，挽回经济损失357.67万元。

国网江苏电力构建分析模型

库查线损

国网江苏电力强化大数据建设与应用，建立智能分析管理平台，构建低压线损理论计算、在线智能分析模型库，计算查找可能引起线损率异常的电能表，实现对超标台区的自动识别和分类、超标原因的在线智能分析。2016年，国网江苏省电力公司台区线损合格率达到98.2%，较年初提高7.2个百分点。其中，低压台区综合线损率2.7%，较年初降低0.5个百分点，增加电量销售4.9亿千瓦时，增加电费约3.4亿元。

国网江苏电力公司常州供电公司基于大数据的反窃电日常检查也非常值得关注。“窃电”是线损的一大原因。常州供电公司在反窃电工作中积极探索大数据分析方法，通过OPEN3000系统线路电流数据、用采系统线损数据和客户电量数据、营销系统客户用电信息数据综合比对分析，首创基于大数据分析的反窃电日常检查模式和数据支撑方式。2016年，国网江苏电力以线损为导向精准定位窃电异常行为，查处各类窃电户4692户，追补电量2882万千瓦时，追补电费1909万元。

国网江西电力分析大数据提高

线损管控水平

国网江西电力加强各类信息系统的横向集成和纵向贯通，将PMS、营销业务系统、OMS、电网GIS系统、用电采集等系统的台账基础数据与电网运行实时数据进行集成、融合，积极引入数据标准化管理、数据采集校验、数据补偿优化等大数据管控方法，对发现的营配档案不一致、计量点表计关系缺失、关口关系错误等问题及时治理，提高10千伏线损管控水平。目前，全省已有150条10千伏线路实现在线线损监测，处置计量装置运行异常65个，查获窃电大客户2户、平均线损率较前期下降2个百分点，测算每月可减少线损电量150万千瓦时。

利用采集的大数据库建立智能检测分析平台，实时监控电网运行状态，提高台区与现场的一致性，规避了人工抄表不成功问题，确保了台区线损计算结果同期、准确、有效，得到了良好的降损效果。

冀北公司分台区开展线损检测

解决高台区线损

冀北公司利用采集系统进行台区开展线损监测分析，解决高损台区问题。2017年，共治理高损台区6331个。依托采集系统电压、电流等数据采集，并结合系统分析功能，对系统中台区、计量点等一致性进行比对，排查异常户变关系。通过维护停电台区的相邻台区，以辅助户变关系识别，使识别范围缩小在相邻台区和本身台区。2017年已成功有效地辨识和修正用户台区对应关系错误问题共计23658户，确保台区线损率计算更加精准，台区同期线损合格率提高20.42%。

高台区线损是线损问题的重灾区，以高损台区为工作重点，借助电力大数据精益化的进行线损管理，可以快速降损。

小编有话说：

电力企业利用电能表采集数据的强大功能，定期分析和计算台区线损情况，提升台区线损管理效率和质量，得到了很大的成效。当然，目前的用电信息采集系统还无法支撑实现真正的实时线损管理。 随着科技的不断进步，各种各样的数据都将更快更准地汇总到电网的数据中心。紧紧依托信息化手段，利用好“大数据+”，切实降低线损，争取实际线损接近理论线损是可行的。