数据挖掘技术在用电检查降低线损方面的应用

孙凤华

（国网江苏省电力有限公司丰县供电分公司， 江苏 徐州 221700）

引言

近年来，我国的经济飞速发展，各行各业的发展也取得了巨大进步。电能的使用随着经济的发展而发展，人们的日常生活离不开电力的支撑，企业生产中电能也扮演着非常重要的角色。线损是供电企业在进行供电的数量和实际售电量之间存在的差值。总供电量减去实际售电量就是线损，线损率是指损失的电量在供电企业总供电量上的占比。在供电企业中降低线损率是一项重要的任务，有助于降低线路损耗，节约电能。降低线损以数据挖掘技术为中心，构建线损管理系统，对电网中的设备、线路以及被动失电情况进行实时监控，提高电网的用电检查效率，增加电网系统正常稳定运行的效率[1]。

1 线损分析

1.1 线损的概念和分类

电能损耗是指在电能从供电企业生产出来直到用户使用之间，在线路、设备以及营销等各环节产生的电力损耗的情况。一般的线损是指在整个电网系统中所有元器件在某个时间段内所消耗的电能的总和。

线损一般根据其特征主要分为以下类型：

1）统计线损。统计线损是指供电企业所生产的电量与销售的电量之间的差值。

2）理论线损。理论线损是指在电网系统中的电子元器件、设备以及电网线路布局之间造成的电力在实际输送过程中产生的固定能量的损失以及线圈等造成的可变损失，理论线损可以根据相关计算方法进行数值的简单估算。

3）管理线损。管理线损是指在统计线损得到的数值与理论线损数值之间的差值，管理线损是供电企业在实际管理过程中出现的电能的损失，一般是由于供电企业在设备的维护管理、生产运营管理以及电能计量方面产生的电能的损失。管理线损能够反映出一个供电企业的实际管理水平。

4）经济线损。经济线损是指设备的具体状况固定的线路，当在线损率最低时，此时称之为经济线损[2-3]。

1.2 线损的影响因素

在电网的实际运行过程中，影响线损的因素主要有以下四类：

1）电网系统结构。电网系统的配网结构，电网在铺设的过程中采取的供电形式以及距离等。

2）电网系统中的设备状态。在电网系统中有着许多的设备需要电能的通过，例如变压器、无功补偿装置以及考核表和用户电能计量装备都会产生电能的损耗。

3）运行方式。电网系统中不同的变压器的数量以及变压器的供电运行方式都在深深的影响着线损。

4）营销管理质量。当在抄表或者是读表、记录的过程中会发现一些设备的故障以及用户违反相关的法律法规对电能的使用。

2 数据挖掘技术

1）数据准备。数据准备是为了对后续的数据进行筛选进行的基础阶段，根据实际情况的需求按照一定的规则在原始数据内进行选取一组数据，并对数据的处理、滤波降噪、插值等进行原始数据的处理。

2）数据信息的挖掘。将准备好的数据按照其目的及信息类型进行明确，确定相对应适合的挖掘算法，在数据库中获取最有用的信息。

3）解释评价。通过挖掘算法后得到的信息中仍存在着大量的没有用或者是不相关的数据信息，为了保证数据的有效性和精准性，需要再将数据进行评估滤除，保证最后获得的信息既满足使用者的使用要求，又能够满足精确性。将抽象的数据信息再进行转化，转化后的数据信息能够让用户直观地明白数据信息[4]。

3 线损管理体系

传统的线损管理系统在实际使用过程中，往往存在由于工作人员在信息的获取或者是信息的传递过程中由于疏忽导致线损的总结汇报情况和实际情况有着一定的差别的问题，这也就导致了线损情况的不准确，造成了供电企业的数据获取的不准确性。基于数据挖掘技术的线损管理体系能够较好地弥补传统的线损管理体系存在的上述问题。线损管理体系采取的措施如下：

1）建立健全管理机制。在实际的工作过程中要详细制定相应的管理办法，让各个单位以及相关人员能够明确自己的岗位职责和工作责任，及时对用电检查方面的存在的问题进行汇报处理分析。

2）规范用电检查过程中的数据采集管理，利用现阶段的信息技术进行电网各线路的电能信息的采集获取，既要加强技术的支撑，又要加大管理力度，保证在电能信息的采集过程中达到有效性、准确性以及及时性。

3）充分利用数据挖掘技术，对信息挖掘技术在用电检查的过程中能够有效地利用，实现全方位、快速、及时地展现数据挖掘技术的功能性，实现用电检查工作人员能够实时采集到电能参数信息以及准确的线损信息，实现线损计算的可靠性和完整性。

4 线损异常数据挖掘的应用

4.1 用电信息采集和线损分析系统软件的实现

为了实现对线损的实时监控和精确分析功能，保证系统能够精确、及时以及全方位地反映用电检查中的线损问题，在功能设置上设置有指标分析、异常诊断以及问题线路定位等功能，该系统是基于B/S 模式，采用Java 进行设计的。利用K- 均值聚类算法的数据挖掘技术，实现对数据的预处理、数据的筛选，最终得到电网中线路、台区的线损率异常的情况。数据的判定过程中采用的是设定一定的处置条件，针对三相电压的电压小于额定电压一定数值后，并且在曲线内出现连续几次后，就判定该线路中电压存在异常，根据累计的异常数据进行计算线损率，就能够得出相对应的线损率，对计算得到的数值进行分析，分析后进行动态的跟踪查询，最终实现对数据的评价解释。

4.2 高损台区数据挖掘技术在用电检查过程中的应用效果

通过对系统在某台区内进行实际检测发现，该地区某月的供电量为24 654 kWh，售电量为15 020 kWh，线损量高达9 854 kWh，该月的线损率高达39.9%，超过了系统设定的10%的限定值。经过现场的调查发现，该台区内的一家用户表计黑屏，该用户为一家宾馆用电，用户私自将电压表两侧的加压片开路，导致了电能表无法计量电压值，明显属于偷电行为。针对用户从出现异常时期开始，对其范围内的所有电能设施进行统计按照相关规定对其进行电能的追缴。采用该管理系统能够很明显地发现线损率出现异常的情况，并且能够确定该台区内的范围，减少了工作人员的工作量，提高了用电检查的工作的质量，降低线损，提高了供电企业用电管理的水平。

5 结语

随着计算机技术和网络信息技术的不断发展，在用电检查方面使用数据挖掘技术对供电企业进行供电的管理以及线损的管理时，有着积极作用。线损异常数据挖掘技术能够在用电检查过程中及时准确地发现用户在实际使用的过程中存在的问题，并且能够让用电检查的工作人员减少工作量，更加高效、高质量地完成用电检查，实现节能降耗，保证电网正常稳定运行。