低压台区线损异常分析及处理流程

线损治理是目前电力企业亟需解决的痛难点问题,与国家“碳达峰”“碳中和”战略目标,企业管理水平、经济效益密切相关。其中,低压台区线损是配电网线损的重要组成部分,存在巨大的降损空间。分析了导致低压台区线损异常原因的5大类主要因素,对5大类因素分别阐述其具体原因,并根据其制定相应的处理流程,提出了用公式和MATLAB编程的方法对故障类型进行判别,完成数据筛查,实现线损异常分析,为工作人员处置问题提供理论依据。     

低压台区线损异常的监测与分析

介绍湖南省娄底电业局利用电力用户用电信息采集系统对配网低压台区进行线损（计量）异常监测,并有效地降低台区线损,提高效益。分析了多种产生线损异常的现象,提出利用电压电流异常监测、三相不平衡等手段判断和处理低压台区户表、总表计量异常以及线损异常。     

基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法

针对传统线损异常检测方法缺乏规范的体系、智能化程度较低,为电网台区带来一定风险的问题,提出基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法。利用数据挖掘算法挖掘低压台区线损异常数据,作为检测方法的数据支持,通过预处理线损异常数据恢复缺失值,引入梯度算法得到用于识别线损状态的梯度计算公式作为检测依据,建立一个低压台区线损异常实时检测模型。实例应用结果表明,该方法可准确识别低压台区线损异常原因,且具有96.6%的异常检测查全率。     

营配贯通台区线损异常数据治理方法探讨

根据国网浙江省电力公司配电变压器台区线损异常数据治理要求,分析了线损异常的原因,探讨了基于台区识别技术的配电变压器与表计对应关系治理方法,提出了台区负线损和超大线损数据的治理流程。     

基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位

针对台区发生线损异常时关联用户辨识困难的实际问题,提出一种基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位方法。首先,通过间隙统计-轮廓系数融合算法确定数据集的最佳聚类数,并在此基础上采用二分K-means++构建台区线损标准库;其次,基于标准库完成台区线损异常辨识,确定异常时间段;再次,计算异常时间段内各用户电量和线损的斯皮尔曼相关性系数(SCC)和欧式-离散弗雷歇距离(E-DFD),并基于SCC和E-DFD构造综合评判指标分析用户关联性;最后,采用TOPSIS算法对综合评判指标值进行排序,实现异常关联用户的精准定位。算例采用某台区真实现场数据进行分析,结果表明文中所提方法在聚类有效性、计算时间以及辨识准确度等方面具有较好的性能和优势。     

基于大数据的低压台区线损异常判定方法

针对低压台区数量众多、线损管理难度大,对其进行精益化管理能够有效提高电网的经济效益。基于此,提出一种基于大数据技术的低压台区线损异常判定模型。首先,介绍了台区线损异常的影响因素,并分成12类;其次,利用大数据技术采集数据,结合三相混合法进行线损潮流计算,并形成线损图;再次,对台区线损图进行聚类分析挖掘,得到典型配电网线损异常图,便于快速检测异常线损类型;最后,基于指南针布局构建配电网异常线损显示,并结合实际算例验证了诊断模型的有效性。     

基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究

随着智能电表及用电管理终端的广泛应用,电网台区相关监测终端每天可收集到海量线损数据,并且可对存在的异常情况进行识别。但是数据噪声对电网台区线损数据的干扰,导致识别的准确率和召回率下降。针对这些问题,提出了一种基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。该方法首先将电网台区线损数据样本形成对应的二维数据,采用二维小波阈值法进行去噪。根据去噪后二维数据的位置特征以及时间数据特征,对Hasusdorff距离公式进行改进,用以计算电网台区线损数据的多维特征相似度,得到线损数据之间的相似性矩阵。最后将多维Hasusdorff距离应用到层次聚类算法中去识别电网台区线损数据中的异常。仿真实验结果表明,所提方法的准确率和召回率较高。电网台区线损数据异常识别时间较短,满足工程实际使用要求。     

低压台区线损原因分析及降损措施研究

低压台区的线损管理是供电公司堵漏增收、提质增效的重要措施,也是评价经营管理水平的关键指标。由于低压台区所涉及用户量巨大、供配电线路结构复杂、台区档案信息薄弱、采集异常等原因,给台区线损治理和管理带来了诸多问题。为了研究造成低压台区线损不合格原因及降损措施,介绍了影响低压台区线损的因素,并通过典型案例分析日常工作中遇到的实际问题,然后提出相应的降损措施,为低压台区的线损治理提供参考。     

提升台区线损正确可算率的措施与实践

台区线损正确可算率是营销管理水平的直接体现,是营销管理中的难点。浙江绍兴上虞区供电公司通过不断完善台区线损管理网络,加强台区线损管理考核力度,在长期摸索和总结的基础上,采取针对性管理提升对策和措施,从而实现降低管理线损、提升营销精益化管理水平的目标。     

基于多传感器的分台区线损异常信号定位方法

为了精准定位全景电网分台区线损信号,提高线损异常信号检测识别能力,提出基于多传感器的智能全景电网分台区线损异常信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别和传感器组网控制方法,构建智能全景电网分台区线损异常信号的时域模型;通过多维参数识别和多维传感器参数定位,辨识智能线损信号阵列参数,检测智能全景电网分台区线损异常信号的特征;分析线损异常信号的稳定性特征分量,定位异常信号。试验结果表明,所提方法的异常信号定位精度达到了60%以上,能够对线损信号精准定位,提高了异常信号检测性能。     

基于低压台区的抄表及线损管理方案的研究

在生产管理系统(PMS)和营销系统(CIS)信息互联的基础上,通过对低压台区售电侧电量信息与手工抄表方式得到用户侧的电量信息进行比对,分析低压台区线损生成机制,找出影响线损率的各类因素,有针对性地开展降损工作,提出合理解决减少线损的办法,建立起线损精细化规范管理体系.同时根据台区抄表目标,结合线损分析的要求,研究讨论台区抄表的管理办法,从抄表实现、数据采集、线损管理、工作流程、人员配备等方面入手,通过对试点台区抄表、线损分析的归纳总结,系统合理地制定台区抄表管理办法,指导台区抄表工作的全面开展.     

采用单、三相变压器混合线路降低线损

降低线损是供电部门的一项重要工作,而大部分线路损耗是在10kV以下的配电线路上。在配电线路上采用单、二相变压器混合供电方式．以高压进户、缩短低压线路降低线损为目的,使配电线路线损有了较大幅度降低,提高了供电可靠率和电压合格率。     

台区线损智能化管控模块的开发及应用

分析目前台区线损异常的原因及台区线损管理存在的问题。以用电信息采集系统、营销系统、PMS2.0系统为主要数据来源,设计了一个由数据库、算法模型、模块接口、人机界面构成的智能化全流程管控模型,实现台区线损异常预警、智能诊断、异常处理、反馈评价的全流程闭环管理。     

新梅共和城线损精细化数据比对分析

介绍了比对区域的概况,阐述了对新梅共和城低压台区进行线损精细化比对的工作情况.通过比对结果显示,该低压台区的线损率高达18.66%,因此,公司对该低压台区的线损情况进行重点的分析,找出造成该低压台区线损大的原因是用户的窃电行为.     

灵州分局低压台区线损分析

线损主要由技术线损和管理线损两部分组成,通过对低压台区现状、配电变压器负载率进行分析,经理论计算和统计分析对比,提出了低压台区降损的对策。     

利用用电信息采集系统管理台区线损

介绍了运用用电信息采集系统开展台区日线损管理的方法,分析影响台区日线损合格的主要因素,提出台区线损异常分析的思路和方法,结合实际案例开展现场整治,提高低压台区线损合格率,有效提升企业管理水平。     

采用负荷电量计算低压配电台区理论线损的牛拉法

为计算低压配电台区理论线损和利用远程自动抄表系统提高管理线损水平,提出一种采用负荷电量计算低压配电台区理论线损的牛拉法。该方法基于等值电阻法和用户电能表实抄电量,通过引入线路负荷曲线形状系数与平均负荷电流的关系和三相负荷不平衡线损修正系数建立以台区理论线损为变量的数学模型。给出了运用牛拉法求解该模型的实现过程。算例分析表明,提出的方法不仅能够计算低压配电台区的理论线损,而且能够为识别不明线损提供信息。     

基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法

人工智能及机器学习的发展,为有源台区线损率的评估提供了崭新的思路。文中提出一种基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法。首先,从特定系统中提取有源台区数据,采用互信息等方法处理数据中异常值,并建立电气特征指标体系。然后,考虑传统的机器学习与不同思想的集成学习算法之间的差异,综合线性模型与非线性模型,选择线性回归算法、随机森林算法、GBDT算法作为基学习器,构建多算法融合的Stacking集成学习模型。最后,以某省有源台区数据为例,验证了所提方法的准确性和有效性。     

配电变压器烧损原因分析及防范措施

配电变压器（简称配变）在10kV配电网中占据着重要地位,从负荷因素、外力破坏、雷击、渗漏油等方面分析了配电变压器烧损的原因,并提出了相应的技术防范措施。     

线损精细化中统计线损和理论线损存在的差异分析

通过对沪东供电分公司试点区域的统计线损和理论线损存在的差异进行分析,从中找出影响实际线损值偏差较大的因素.