基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统分析

史 琳，吴 疆，邓志飞

（广东电网有限责任公司广州供电局，广东 广州 510000）

0 引 言

在智能电表和用电信息采集系统大规模推广应用进程中，低压台区同期线损诊断受到了广泛关注。低压台区同期线损诊断主要是依据营配调全面贯通和采集全面覆盖方针，以全面在线监测供电量和用电量为核心，以精准降损为立足点，切实实现线损管理的信息化、集约化以及精益化。但是，在低压台区同期线损精益化发展进程中，海量数据内异常数据的甄别难度较大。因此，合理利用无线通信技术和大数据挖掘分析技术搭建完善的低压台区同期线损异常诊断系统，具有重要的现实意义。

1 基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统的应用背景

受城乡一体化推进时间较晚和营销业务系统并轨时间较短等客观条件制约，近几年的电力企业营销基础数据质量提升幅度不足，无法保障大量客户档案数据同步录入系统的效率。加上低压台区线损管理较为突出的点多面广特点，它覆盖了配电网建设和整体营销业务管理链条。如果人员工作配合不到位，将直接导致系统流程运转不及时等问题，增加了低压台区同期线损出现异常数据的概率，对低压台区同期线损异常诊断造成了较大干扰。

当前，低压台区业务系统内对同期线损具有较大影响的异常数据除户变归属关系异常和档案数据异常外，还包括档案数据同步异常，即客户计量信息与配网关系发生改变后营销系统和采集系统同步偏差引起的数据异常[1]。

2 基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统的结构设计

2.1 数据准备

考虑到当前低压台区业务系统内影响同期线损主要数据的类型较多，为了实现对低压台区同期线损异常的精确分析，可以利用大数据聚类分析技术筛选数据，并利用机器学习技术提升异常数据分析效率[2]。其中，低压台区同期线损异常分析主要是在全部台区给定一固定线损率合理区间的基础上，结合不同复合类型台区，设置差异性台区线损率上下限，即利用聚类分析中的划分法，结合低压台区下各类负荷情况，将统计的多个低压台区进行类型组别划分，如农林牧渔业负荷台区和商业、住宿以及餐饮业负荷台区线等，然后以各组别为对象进行线损率的聚类分析。同时，利用反复迭代的方式逐步缩小每一分组内低压台区线损率距离及不同负荷类型的低压台区恰当的线损区间。其中，农林牧渔业负荷台区线损上、下限分别为5.8%、1.6%，建筑业负荷台区线损上、下限分别为5.0%、1.2%，商业、住宿以及餐饮业负荷台区线损上、下限分别为2.4%、0.3%，信息传输、计算机服务以及软件业负荷台区线损上、下限分别为2.1%、0.3%，交通运输、仓储以及邮政业负荷台区线损上、下限分别为4.6%、0.5%，金融、房地产、商务以及居民服务业负荷台区线损上、下限分别为2.5%、0.8%，乡村居民负荷台区线损上、下限分别为4.5%、1.3%，城镇居民负荷台区线损上、下限分别为1.3%、0.2%，公共事业及管理组织负荷台区线损上、下限分别为2.2%、1.3%。

通过低压台区线损率聚类分析初步提升台区线损管理精益化水平后，可以围绕低压台区线损工作评估要求，确定线损治理方向为缩小实际线损率与聚类结论数据间差距。在这个基础上，可以利用AdaBoost算法分析生产管理系统、营销业务系统、台区同期线损系统以及电力用户用电信息采集系统中的数据特征，明确台区总表、用户电量、线损计算数据、气象历史数据、功率因数以及用户电压电流等数据特征，并进行数据特征和线损变化间的关联追踪，最终输出台区线损异常因素，逐步形成以总表异常、用户计量装置异常、采集异常、户变关系异常、总表异常以及窃电等为子叶的决策树模型，进而为线损管理提供充足数据支撑。

在决策树模型搭建完毕后，技术人员可以结合低压台区同期线损现场排查数据不断修建决策树各子叶，逐步形成可随现场情况开展自我完善和优化的低压台区线损治理缺陷分析模型。在分析模型中，将某一用户与其他同类负荷用户用电量变化趋势、气温差异性、线损率变化前后用户电量变化、功率因数变化、用户变化与总表电量变化一致性以及实际台区投运等作为指标进行现场偏差计算，促使决策树模型内每一子叶输出数据一定，从而保障低压台区同期异常线损异常诊断工作高效率开展。

2.2 结构设计

基于大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统主要由电气量测量装置、远程数据处理诊断后台、采集器、Web监控端以及移动端APP等功能模块组成[3]。

电气量测量装置主要部署在电压台区关键分支节点，包括电流测量装置（低压穿心式电流互感器）、微型电压测量装置（穿刺线夹）以及温度测量装置（无源供电的谐振型温度传感器），均为直接取值。

采集器主要是利用高频ZigBee无线通信技术获取电气量测量装置测量数据，同时配置RS485有线接口，与无线数据发送模块开展信息交互。无线通信数据发送模块可以经GPRS通道将采集器采集异常线损数据发送至云端，即远程数据诊断处理平台。

Web监控端是面向低压台区线损管理的端口，可以实现持续不间断的数据剖析和消缺反馈比对，为提升远程异常诊断处理、缺陷判断机器学习以及数据分析水平提供依据。

移动端APP是面向低压台区同期线损消缺人员的移动单元。移动端可以从远程数据诊断处理平台获取预警和工单形式数据，从而为现场消缺提供依据。同时，低压台区同期线损消缺人员可以在现场处理后，以静态图片拍摄和动态图像录制的形式，经移动端APP，将消缺记录反馈至远程数据诊断处理平台，从而达到全面闭环管控低压台区同期线损消缺的目的。

3 基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统的网络搭建

3.1 无线通信技术的选择

考虑到低压台区地理条件和现场设备间的差异较大，可以在基于大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统中引入无线通信技术。可供选择的无线通信技术包括通用无线分组业务（General Packet Radio Service，GPRS）、无线数传电台以及蓝牙（Bluetooth）。根据不同技术对环境变化的适应能力，开展技术应用场景配置分析。

GPRS可为复杂应用及多个GPRS模块的即时通信提供支撑，实现多工作现场监控，但需在每一能耗采集终端上外挂一个GPRS通信模块，且必须采用移动专线网络，技术较为烦琐。同时，在网络运行过程中，需要向电信运营商缴纳通信流量费和专线接入费，费用较高。

无线数传电台主要是借助无线电技术和数字信号技术（Digital Signal Processing，DSP）的电台，覆盖范围为220～240 MHz和330～512 MHz。它可以实现多个电台间的透明组网，价格较为低廉，但吞吐量和空中传输速率相对较低，可以基本满足低压台区同期线损异常诊断数据采集和传输需求。

蓝牙的规范是IEEE 802.15.1协议，主要采用跳频扩频（Frequency-hopping Spread Spectrum，FHSS）技术，通信频段为2.102～2.480 GHz，具有功率消耗低、运行速度快以及安全风险小的优良特点，但因传输距离较短，网络节点较少，不适用于多点布控模式。

3.2 无线通信网络搭建及运行

在确定无线通信技术后，技术人员可以在每一关键分支质点的采集设备和台区变压器适当位置进行无线数传电台的配置，促使台区变压器位置无线数传电台可以经GPRS通道与云端进行远距离数据共享，而云端也可与移动端经计算机网络完成数据共享[4]。

在无线通信网络搭建完毕后，可以将营销系统内的低压台区用户全部接入同期线损异常诊断系统，实现异常线损数据的全面采集。同时，通过同期线损分析模块在弹出窗口内选择所对应的低压台区名称和供电单位，点击周期进行诊断（以0点冻结电量为依据），以确定相关低压台区每月、每周以及每日的线损值[5]。考虑到台区低压电表系统接入率对同期线损诊断的干扰，可以将系统与营销SG186系统连接，自动核查低压台区是否存在智能表未接入情况，并将其导入未接入用户明细表内，以保证低压台区同期线损核查的全面性和准确性。

4 基于无线通信和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统的应用效益

4.1 显著提升降损效率

通过无线通信技术和大数据技术在低压台区同期线损异常诊断系统中的恰当应用，可以促进各单位台区同期线损指标的精确汇总。在此基础上组织开展低压台区降损管理，有助于切实提高低压台区降损效率，有效减少异常台区（含数据不可传递、不可计算台区及高损台区以及负损台区）数量。

4.2 落实同期线损管理目标

低压台区同期线损诊断具有涉及客户多、涉及专业广以及涉及流程长等特征，而传统管理方法无法实现消缺闭环管控这一目标。通过在低压台区同期线损异常诊断系统中合理利用无线通信技术和大数据技术，可以分部门和分专业落实异常校验规则的筛选，汇总异常数据，进而实现线损管理的消缺反馈和消缺后线损率统计全过程的线上跟踪，切实提升同期线损合格率指标。

4.3 全方位促进专业协同

基于无线通信技术和大数据技术的低压台区同期线损异常诊断系统，从根源上转变了“谁管线损和谁负责同期线损异常数据排查及同期线损指标”的错误理念，保障了“管专业必须管线损”“管专业必须辨异常”这一理念的顺利贯彻落实。不同部门和不同专业在无线通信网络中的协同合作，为形成共同管理同期线损良好局面提供了支持。

5 结 论

无线通信和大数据技术在低压台区同期线损异常分析诊断中的合理应用，可以依托大数据统计结果开展实时的动态分析，及时且精确地追踪和寻找台区内部管理问题，为计量装置的故障排查、反窃电以及违规检查提供有效指导。基于此，相关技术人员应合理利用大数据技术分析制约同期线损的指标，然后依托无线通信技术搭建跨系统信息通信平台，有效规范台区内部降损管理，为有的放矢地开展降损工作提供保障。