台区线损

3月30日19时，新疆乌鲁木齐供电公司城区第一供电中心西山供电所台区线损治理员工在核查线损时发现，供区内10千伏西宝一线一个配电变压器台区线损指标波动。他使用用电信息采集系统分析排查，确认抄表数据冻结值异常的原因是该台区一客户的电能表时钟超差。该员工立即通知台区经理到现场处理，该台区线损达标率当日恢复正常。

针对低压台区线损率异常原因难以辨析的问题，提出了一种基于统计偏差和技术偏差的线损率分析方法。首先，通过分析统计线损率和理论线损计算模型，结合Matlab数值仿真引入理想线损率的概念。在此基础上，对比分析统计线损率、理论线损率、理想线损率之间的关系得到统计偏差指数及技术偏差指数。再通过比较偏差指数与设定阈值，确定线损率异常原因并制定相应降损措施。最终，通过工程实践验证了该方案可有效辨析线损率异常成因，采取对应降损措施后，试点台区技术偏差指数由1.2降低至1.0，同等供出电量时线损率由3.1%下降至2.5%。

随着整县分布式光伏的稳步推进，光伏对电网的影响越来越大，当光伏电源连接到某个区域的电网系统中后，电网系统中的电流分布也会发生变化，存在于电网中的功率的流向也不再是向负荷流动的单一路线，这使得电网由单一电源结构变为多电源结构，容易出现潮流逆向流动的情况，变压器负荷大幅波动，对配电网的经济运行，特别是台区线损产生较大影响。

在电力系统中，配电网以中性点绝缘系统为主，其电能计量装置大多安装于专变、公变用户作关口计量以及台区线损管理用，使用的互感器有单相互感器和多种铁芯结构的三相组合互感器、使用的电能表有三相三线和三相四线两种接线形式，所以配电网电能计量装置具有涉及用户多、影响范围广、种类多、数量多等特点。本项目开展了配电网电能计量装置检测方法的研究和检测装置的研制，旨在解决配电网系统因电能计量装置检测方法不全面而导致的电费纠纷、线损异常等问题，降低配网电能计量装置投运后的故障发生率，提高检测结果的准确性和可靠性，保证电能交易的公平公正。项目成果先后在四川川、江苏、湖北等多个省市(包括成都、南京等经济发达地区和凉山、甘玫等偏远地区)的电力公司和生产厂家实施应用，用于配电网电能计量装置的检测、验收及故障处理等工作。

针对台区线损率异常辨识困难，关联用户难以精准追踪的问题，提出一种基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法。首先，提出了一种基于改进完备集合经验的模态分解(improved complete EEMD with adaptive noise, ICEEMDAN)算法的数据预处理策略，通过分析台区历史线损率曲线的变化趋势，构建台区线损率粗放场景集，并在此基础上采用支持向量聚类算法进一步对场景集进行二次精细划分，实现对台区多维场景集的建立。其次，提出一种基于簇类个案数目的区间动态平移策略，用于确定不同场景下线损率标准库的区间范围，并采用区间重叠率策略对划分中的孤立区间进行合并，实现对台区线损率标准库的完备划分。最后，给出一种基于关联分析的线损异常追踪方法，通过灰色关联分析法确定线损异常强相关因素，并基于改进Adtributor算法定量分析各因素和台区用户间的内在关联度，提高对台区线损率异常用户的追踪精度。算例采用台区真实数据进行仿真分析，结果表明了所提方法的有效性和实用性。

本项目依据市场经济变化、国家工作大局、供电服务理念的转变以及国网公司《关于试点开展城区低压网格化综合服务的指导意见》（国家电网办〔2018〕395号），以秉承客户为中心的现代服务理念、聚焦城区中小客户服务需求为目标，以深化营配前端服务融合为抓手,以“互联网+信息化”新技术为支撑，推进城区10千伏及以下低压营配融合，实施城区网格化综合服务，创新开展主动服务、精准服务，打造高效协同的供电服务前端，促进“强前端、大后台”的现代服务体系构建，进一步深化营配融合程度，实现综合服务一体化协同运营，提高供电服务效率和质量。 国网陕西省电力公司构建城区网格化综合服务体系，建立以网格客户经理制和设备主人制为核心的城区营配融合一体化协同运营机制，打造人员“一专多能”、业务“协同作业”、服务“一次到位”的网格化综合服务新模式，实现客户投诉率、设备故障报修率、10千伏配网线损率、台区线损率“四下降”，客户诉求响应速度、客户服务体验、营配数据准确率、营销精益化管理水平、配网精益化管理水平、配网供电保障能力“六提升”。 为实现此目标一是机构重组，创新体制机制构建，实现组织优化；二是网格规划，构建多模型网格体系，实现营配融合；三是精益管理，夯实基础服务，拓展增值服务，实现综合服务一体化协同运营；四是线上支撑，提供多渠道线上服务通道，强化“互联网+”线上服务支撑平台；五是基础保障，健全多举措管理保障体系，优化网格化服务体系运转环境。

窃电是造成台区线损的主要成因，给企业造成重大经济损失。本文基于大量典型窃电案例和用电信息采集系统的海量数据，应用大数据技术，提取窃电用户的用电数据特征，反复训练选取最优的大数据分析算法，设计出基于大数据的反窃电预警分析系统，应用反窃电系统对窃电嫌疑用户进行识别、分析和定性，为一线用电检查及反窃电人员精准、高效开展窃电稽查工作提供可靠的技术支撑。

4月1日，山东济南供电公司线损管理人员闫辉发现新桥东台区日线损率连续两天超过7%，且近一周的日线损率都在6%以上。闫辉和同事排除采集、计量方面的问题后，利用用电信息采集系统、一体化电量与线损管理系统分析了该台区的电量，圈定了重点嫌疑用户，并联合驻地民警突击检查了该台区。经检查，他们发现一棋牌室用户私接用电。闫辉和驻地民警现场进行取证，下发窃电通知书，当场拆除了窃电装置并更换电缆。第二天，该台区线损下降至2.5%以下。

随着泛在电力物联网建设的不断推进，低压台区的管理将越来越精细化，而建立正确的台区户变隶属关系是保证台区精细化管理的关键所在。本文首先对基于HPLC的台区自动识别技术的原理和工作流程进行论述分析，然后在此基础上提出了一种针对台区户变隶属关系的校验方法。最后，选取了一个典型应用场景进行测试，并通过与停上电事件户变隶属关系研判方法进行对比分析，验证了本文所提方法的有效性和正确性，为台区户变隶属关系精准分析提供了一种实用、准确的方法。