基于大数据中心的线损异常度二维平面判别方法与流程

本申请涉及一种在电力单位线损评估中使用的基于大数据中心的线损异常度二维平面判别方法。

背景技术：

目前电网企业在线损治理中，没有对线损率异常度的判别方法。针对某一个区域线损率偏高的现状，一般单一采用技术降损方法或者管理降损方法，并无两者相结合的单方面入手进行线损治理，存在理论线损和技术线损联系不紧密、配网线损与主网线损联系不紧密等现状，使得线损治理存在一定程度的脱节，造成线损治理不到位、不彻底。

技术实现要素：

本申请的目的在于提出一种基于大数据中心的线损异常度二维平面判别方法。

本申请的目的是这样实现的：一种基于大数据中心的线损异常度二维平面判别方法包括以下步骤：

步骤1：通过用电采集系统提取与线损相关的电网参数，按照线损关键/关联指标体系计算理论线损和统计线损，将提取的参数及线损计算结果按照规范建立数据中心；所述用电采集系统为电力单位使用的已有采集系统，其具体结构在此不做详细描述；

步骤2：然后按照线损关键/关联指标相关技术规范要求确定线损指标阈值集合；

步骤3：计算线损指标异常度；

步骤4：建立技术降损/管理降损二维平面判据，再将线损计算结果在二维平面判据中进行计算判别，确定线损指标异常度在二维平面判据中所处的区域，从而确定采用技术降损手段还是管理降损手段降低电网线损，达到节能降损的目的。

由于实施上述技术方案，建立了系统化、规范化的线损数据中心；建立了线损指标阈值集合及平面判据；二维平面判据可以准确、全面、快速的确定技术降损或者管理降损的方向。

附图说明：本发明的具体结构由以下的附图和实施例给出：

图1是一种基于大数据中心的线损异常度二维平面判别方法示意图；

图2是二维平面判据示意图。

图例：1、数据中心，2、指标体系阈值集合，3、二维平面判据，4、线损率正常区域，5、理论线损异常区域，6、理论线损和统计线损均异常区域，7、统计线损异常区域。

具体实施方式：

本申请不受下述实施例的限制，可根据本申请的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。

实施例：如图1所示，以某0.4kV配电线路线损异常度二维平面判别过程为例：

步骤1：通过对在用电信息采集系统中对线损相关参数的抽取计算理论线损和统计线损，形成电网数据及线损指标大数据中心，在用电信息采集系统中，提取低压台区0.4kV配电线路运行电流、导线电阻，供电量示值，售电量示值、电表倍率，计算理论线损及统计线损率。

该配电变压器当月供电量为171400kWh，售电量为157800kWh，导线电流为180A，导线电阻为0.104Ω，三相供电，理论线损率和统计线损率计算结果如下：

理论线损△A=n×I²×R×T×10^-3=3×180×180×0.104×24×30×10^-3=7278kWh；

理论线损率=理论线损/供电量=7278/55400=4.25%；

统计线损率=（供电量-售电量）/供电量=（171400-157800）/157800=7.93%；

n----三相供电n=3、单相供电n=1；

I----导线电流；

R---导线电阻；

T----计算时间。

步骤2：根据工作管理经验，认为该低压台区理论线损率阈值为4.5%，统计线损率阈值为7.5%。

步骤3：根据线损计算结果和阈值计算线损率异常度：通过以上计算，可以看出该低压台区统计线损率正常，理论线损率异常度为4.5%-4.25%=0.25%。

步骤4：通过二维平面判据确定线损治理的方向：通过以上计算可以看出，该低压台区理论线损率异常，应从技术降损手段进行线损治理，如更换导线、缩短导线长度、提高供电负荷。

如图2所示，二维平面判据中：{αi}:理论线损率αij大于理论线损阈值Ti的集合；{λi}:理论线损率异常度，为理论线损率αij与理论线损率阈值Ti的差值；{βi}:统计线损率βij大于统计线损率阈值Ti的集合；{γi}:统计线损率异常度，为统计线损率βij与统计线损率阈值Ti的差值。

以上技术特征构成了本申请的最佳实施例，其具有较强的适应性和最佳实施效果，可根据实际需要增减非必要技术特征，来满足不同情况的需要。